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关键词： python、pandas、to_excel、文本形式存储的数据 需求描述： 我用 python pandas 写了数据统计与分析脚本，并把计算结果用 pandas 的 to_excel()...但遇到一个问题：当我的老板和同事们打开 excel 文件时，发现百分比数值无法正常显示，提示为“文本形式存储的数据”。 ? 想让此类百分比数值正常显示，我该怎么办呢？ ?...解决方案： 0、初始脚本 为了完成这篇学习笔记，我把此类情况的最小情境构建一些数据，写个小脚本，如下： import pandas as pd #构建一组数据 df = pd.DataFrame([[...values[0] df['opp_rate'] = (df['count'].shift(axis=0,periods=-1))/df['count'] df = df.fillna(0) # 设置百分比数据的显示...当需要把dataframe数据输出到excel并有多个子表时，如何能让百分数正常显示，而无任何异常提示呢？
有老师写信给我，询问我如何计算BLUE值，问的人多了，就写一篇博客解释一下。 其实大家来写信，主要是问代码如何写，而我写博客，也是讲代码如何写。 如果对你有帮助，还请多多点赞，转发，十分感谢。...为何要计算BLUE值？ 一年多点或者多年多点的植物数据中，一个基因型（品种）往往有多个表型数据，但只有一个基因型，在GWAS关联分析中，就需要一个基因型对应一个表型数据。...之所以有多个表型数据的原因： 或者是多个重复 或者是多个地点的数据 或者是多个年份的数据 问题：如何计算得到一个表型数据呢？...BLUE和BLUP的方差变化 BLUE只是对表型值根据地点，年份进行矫正，得到的数据和原来数据尺度一样 BLUP值会对表型数据进行压缩 3....数据中的lsmeans即为品种的BLUE值，可以作为GWAS或者GS的表型值进行后续的计算。
Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。...首先导入相应的包和数据集 import pandas as pd import numpy as np data = data = pd.read_excel('....突出显示特殊值 style还可以突出显示数据中的特殊值，比如高亮显示数据中的最大（highlight_max）、最小值（highlight_min）。...#求每个月的销售总金额，并分别用红色、绿色高亮显示最大值和最小值 monthly_sales = data.resample('M',on='日期')['金额'].agg(['sum']).reset_index...sparklines的功能还是挺Cool挺实用的，更具体的用法可以去看看sparklines的文档。 参考资料：https://pbpython.com/styling-pandas.html
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
因此需要选择适合的阈值以准确监测数据量的波动。绝对值还是百分比？在监控数据量时，常见的做法是通过检测值与设定的阈值进行比较。...以用户刷卡流水明细表为例，监控其每日数据量的波动可考虑以下方法：方法A：查看过去三个月的数据量，取最大值和最小值作为阈值，监控今日数据量是否在该范围内，超出范围则触发告警。...方法B：以昨日的数据量为基准，计算今日数据量相对昨日的波动百分比。如果波动超过设定的20%阈值，则发出告警。通过对比分析，方法A虽然简单易行，但由于允许较大幅度的波动，可能导致一些应触发的异常被忽略。...对公式做下变换，就是有99.7%的数据在平均值 - 3标准差 , 平均值 + 3标准差区间内。不过，在实际生产环境中，验证数据分布和计算标准差往往较为繁琐。...因此，采用简单的同比或环比监控方法也能满足大多数监控需求。结论在数据监控中，合理的阈值设定至关重要。虽然绝对值监控简单，但常常无法准确捕捉到数据的细微波动。采用百分比监控方法能够更好地反映数据的变化。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
这里，分享一下常用GWAS软件，比如GAPIT，GEMMA，GCTA是如何计算显著SNP解释百分比（PVE）的。 1....的值，所以无法手动运算，下面我们看一下GEMMA和GCTA的fast-GWA，用同样的数据，进行GWAS分析，并手动计算PVE值，和GAPIT中的MLM模型的PVE值进行对比。...GEMMA如何计算PVE，GCTA如何计算PVE，EMMA如何计算PVE的各种问题，可以休矣。...讨论 读到此，你是否有一种豁然开朗的感觉，GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比（PVE）的相关问题，终于解决了。...最后，如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比，或者一个区段内显著SNP的解释百分比（PVE），可以将该区段作为随机因子，在LMM模型中估算其方差组分，然后计算Vsnp/Vtotal的比值，这应该会降低假阳性
上周我码了几篇文章，其中一篇是《花了一周，我总结了120个数据指标与术语。》。另外我还写了两篇Pandas的基础操作文，发在了「快学Python」上，如果还没看过的同学正好可以再看一下。...在Pandas数据预处理中，缺失值肯定是避不开的。但实际上缺失值的表现形式也并不唯一，我将其分为了狭义缺失值、空值、各类字符等等。 所以我就总结了：Python中查询缺失值的4种方法。...阅读原文：Python中查询缺失值的4种方法 查找到了缺失值，下一步便是对这些缺失值进行处理，缺失值处理的方法一般就两种：删除法、填充法。...历史Pandas原创文章： 66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！ 经常被人忽视的：Pandas文本数据处理！ Pandas 中合并数据的5个最常用的函数！...专栏：#10+Pandas数据处理精进案例
今天我们看一下介绍多年多点遗传力及BLUP值计算的视频内容. 阅读原文可以查看视频, 这里我用文字和代码进行重演. 2....本次微信文的目标 获得一个多年多点的数据 计算品种性状的遗传力 计算每个品种的育种值(BLUP) 3....数据探索性分析 预览数据 数据包括品种(Line), 重复(Rep), 年份(Year), 地点(Loc), 收获日期(Harvest), 产量(Yield), Brix, PH, TA这三个也是观测值...遗传力的计算 ?...因素没有考虑完整, 可能是数据量有限, 没有考虑 地点:年份:重复, 没有考虑地点:年份:品种 计算遗传力没有标准误, 标准误可以反映出计算的好坏.
类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。...图1：案例数据 以上图中数据来算，我们可以看到从1月21日-1月26日空气质量连续污染持续了6天。 不过，在实际的数据处理中，我们的原始数据往往会较大，并不一定能直接看出来。...图2：akshare数据预览 由于我们只需要用到aqi，并按照国际标准进行优良与污染定级，这里简单做下数据处理如下：（后台直接回复0427获取的数据是处理后的数据哈） import pandas as...解法1：利用循环创建辅助列 创建一个辅助列，辅助列的值按照以下思路创建函数获取 如果空气质量为优良，则辅助列值+1；若当前空气质量和上一日不同，则辅助列值也+1 以上均不满足，则辅助列值不变 last...图10：思路2的解法2小明哥结果 以上就是本次全部内容，其实我们在日常工作生活中还可能遇到类似场景如：计算用户连续登录天数、计算用户连续付费天数、计算南方梅雨季节连续下雨天数等等！
computed 监控的数据在 data 中没有声明 computed 不支持异步，当 computed 中有异步操作时，无法监听数据的变化 computed 具有缓存，页面重新渲染，值不变时，会直接返回之前的计算结果...，不会重新计算 如果一个属性是由其他属性计算而来的，这个属性依赖其他属性，一般使用 computed computed 计算属性值是函数时，默认使用get方法。...set(val){ } } }, 3.2、对于 watch 监测的数据必须在 data 中声明或 props 中数据 支持异步操作 没有缓存，页面重新渲染时，值不改变时也会执行 当一个属性值发生变化时...，就需要执行相应的操作 监听数据发生变化时，会触发其他操作，函数有两个参数： immediate ：组件加载立即触发回调函数 deep：深度监听，主要针对复杂数据，如监听对象时，添加深度监听，任意的属性值改变都会触发...注意：对象添加深度监听之后，输出的新旧值是一样的。 computed 页面重新渲染时，不会重复计算，而 watch 会重新计算，所以 computed 性能更高些。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ?...它还没有进行计算，但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...函数名 说明 count 分组中的非NA的值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值得平均值 median 非NA值的算术中位数 std var 标准差，方差 max min 最大值，最小值 prod...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?
Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言 这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame...记录每个值出现的次数 语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset：判断是否是重复数据时考虑的列 keep：保留第一次出现的重复数据还是保留最后一次出现的
标签：python与Excel,pandas 至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？
前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。
第 9 步最终计算出自第 4 步以来我们想要的期望列。第 10 步验证百分比在 0 到 1 之间。 更多 除了insert方法的末尾，还可以将新列插入数据帧中的特定位置。...如果仔细观察，您会发现步骤 3 的输出缺少步骤 2 的所有对象列。其原因是对象列中缺少值，而 pandas 不知道如何处理字符串值与缺失值。 它会静默删除无法为其计算最小值的所有列。...在 Pandas 中，这几乎总是一个数据帧，序列或标量值。 准备 在此秘籍中，我们计算移动数据集每一列中的所有缺失值。...更多 该秘籍仅介绍了如何使用有用的 Pandas 来交易证券，并且在计算止损单是否触发以及何时触发止损时停止了计算。....jpeg)] 请注意，前面的数据帧中的第三，第四和第五行中的所有值是如何丢失的。
P值。...minfi 中计算探针P值的过程如下： 探针的P值 = 1 - P(intensity) 假设探针的信号强度服从正态分布，首先要计算出该正态分布的期望和方差。...该探针检测到的信号质量可靠记为事件A, 质量不可靠记为事件B, 很显然 P(A）+ P(B) = 1。 探针的P值代表这个探针的信号质量可靠的概率，所以在计算时，只需要用1减去不可靠的概率就行了。...在计算不可靠的概率时，由于I型探针和II 型探针的技术原理，共分成3个正态分布来计算概率。以上就是minfi计算探针P值的详细过程。 计算出探针的P值之后，就可以根据p值进行过滤了。...从计算过程也可以看出，P值越小，探针质量越高。
Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值的出现次数，这在数据分析、处理和筛选任务中通常是必需的。...在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...每种方法都有自己的优点，可以根据手头任务的具体要求进行选择。我们将从使用集合的最简单方法开始，利用集合的固有属性来仅存储唯一值。然后我们将继续使用字典，它允许更灵活地将不同的数据类型作为键处理。...接下来，我们将探索列表理解，提供一种简洁有效的方法来实现预期的结果。最后，我们将研究如何使用集合模块中的计数器，它提供了更高级的功能来计算集合中元素的出现次数。...通过使用元素作为键，并将它们的计数作为字典中的值，我们可以有效地跟踪唯一值。这种方法允许灵活地将不同的数据类型作为键处理，并且由于 Python 中字典的哈希表实现，可以实现高效的查找和更新。
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