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seaborn可视化数据框中的多个列元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。

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R语言指定列取交集然后合并多个数据集的简便方法

我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...TRUE，则返回文件<em>的</em>完整路径，如果设置<em>的</em>为FALSE则只返回文件名。...相对路径和绝对路径是很重要<em>的</em>概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件<em>的</em>后缀名 接下来批量<em>将</em>5份数据读入 需要借助tidyverse这个包，用到<em>的</em>是map()函数 library(tidyverse...之前和一位同学讨论<em>的</em>时候他也提到了tidyverse整理数据，但是自己平时用到<em>的</em>数据格式还算整齐，基本上用数据框<em>的</em>一些基本操作就可以达到目的了。

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R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并，Get！

Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...data1，data2，data3 列数不一致，列名也不一致，现在需要按行合并，可能的问题： 1）rbind： 是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。

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盘点一个Python自动化办公的需求——将一份Excel文件按照指定列拆分成多个文件

一、前言 前几天在Python星耀群【维哥】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧，将一份Excel文件按照指定列拆分成多个文件。...如下表所示，分别是日期和绩效得分，如： 其中日期列分别是1月到8月份，现在他有个需求，需要统计每一个月的绩效情况，那么该怎么实现呢？...代码运行之后，可以得到预期的效果，如下图所示： 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Python自动化办公Excel拆分处理的问题，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。...往期精彩文章推荐： if a and b and c and d：这种代码有优雅的写法吗？ Pycharm和Python到底啥关系？

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C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中

系列文章《C语言经典100例》持续创作中，欢迎大家的关注和支持。...喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S.../demo 二维数组中元素： M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容，欢迎大家关注我们的公众号

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教你用Python拆分表格并发送邮件

周末看了「凹凸玩数据」交流群内Huang Supreme的分享，有一篇写到了日常拆表操作挺有意思的。...---- 本人在huang的文末一张表拆成多个sheet的基础上，修改了代码，可实现一表拆成多个工作簿。...huang的拆表代码是我能找到的最简洁的了，ta首先用 ExcelWriter 生成一个拆完表后的容纳工作簿，然后调用了 For 循环对某一列进行遍历，area_list 取自表格的某一列，这一列有多少种因子...拆成多个表的关键步骤在于怎么生成表，huang用to_excel()，类比可得，拆成多个工作簿的关键步骤在于怎么生成工作簿，用ExcelWriter()，结合遍历，给每个因子都生成一个工作簿，并写入文件夹就完成了吗...建一个附件和收件人的索引，用之前给文件命名的变量j ，索引到收件人'Rec'列中'店铺'列等于 j的行。 最后构建邮件发送的函数，包括收件人、抄送人、附件、正文等，从拆分到邮件整个过程不超过1分钟。

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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

9.3K20

怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢

今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行...：melt(dd)，达到的效果如下： [2dtmh98e89.png] 所以，就是一个函数melt的应用。

6.6K30

一文搞定GCTA软件的学习

1.4 --covar（非必须） 这是接因子协变量的，第一列和第二列分别是FID和IID，后面接因子协变量，比如场年季 1.5 --qcovar（非必须） 接的是数字协变量，比如PCA，比如初生重等...2.2 基因型数据 plink的二进制文件 2.3 协变量 这里，示例数据中，没有提供协变量信息。如果提供，可以按照第一列是FID，第二列是IID，其它是协变量的方法整理数据。...协变量分为数字协变量和因子协变量，要分开整理。 3. 构建GRM矩阵 「使用Van的方法」 这里，用Van的方法，类似我们GBLUP估计所用的矩阵构建形式。 gcta64 --bfile .....「相对于ASReml软件，缺点如下：」 不支持固定因子缺失 只能是两个性状，3个，以及3个以上不支持 不支持多个随机因子 只能计算遗传相关，不能计算表型相关及标准误 ❝欢迎关注我的公众号：育种数据分析之放飞自我...主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。 ❞

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多元统计分析：对应分析

A：因子分析中，可用较少公共因子 来提取 样本数据 绝大部分信息，以便通过较少因素而获得足够信息， 缺点：对于R型、Q型因子分析，即对 变量、样本 分别做因子分析，并没有考虑变量与样本间联系，损失了一部分信息...而且，在实际问题中，样本数目远大于变量数目，在Q型因子分析时，计算量远大于R型因子分析。...（loadings） cal$colcoord # 列坐标 R型因分 根据上述数据 作 对应分析图 plot(cal) 见图，相似的类会聚在一起， 对应图分析 据上图 可 将 样本点、变量 分为 3...的 相关关系 分为三类 补充 R语言中 数据标准化 scale() 默认，scale() 对矩阵或数据框 的指定列 进行 均值为0、标准差为1 的标准化 newdata <- scale(mydata...对指定列 而不是 整个矩阵 或 数据框 进行标准化，使用下方代码 此句 将变量 myvar 标准化为均值 50、标准差为 10 的变量 newdata <- transform(mydata, myvar

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DMU遗传评估从入门到出家系列

数据中也要重新编号, 特别是某些因子含有字母, 需要转化为数字. 可以使用R语言进行转化, 将系谱的所有水平编号为1...n, 然后替换. 将数据的所有水平, 重新编码....:1306.0 数据中, 有因子4个: 分别是ANIMAL, MOTHER, BYEAR, SEX 有变量2个: 分别是BWT和TARSUS 缺失值为0 系谱中, 有三列数据, 无出生时间一列,...比如猪的产仔数, 一个母猪有多个胎次 比如鸡的产蛋, 不同时间段, 鸡都有产蛋量 牛的产奶量, 不同的测定日, 产奶量不同 猪的饲料消耗, 也是重复测量的数据 只有这样的数据才可以将永久环境效应剖分出来...:1306.0 「数据中：」 有因子4个: 分别是ANIMAL, MOTHER, BYEAR, SEX 有变量2个: 分别是BWT和TARSUS 缺失值为0 「系谱中：」 有三列数据, 无出生时间一列...6.2 设置流程 本次设置的比较简单, 将关键词分为: 模型model, 比如DMU1, DMU2...

3.4K42

AI办公自动化：Excel表格数据批量整理分列

工作任务：下面表格中的，、分开的内容进行批量分列 在chatgpt中输入提示词： 你是一个Python编程专家，完成一个脚本编写任务，具体步骤如下： 读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...，”，就根据“，”来分拆到多个列，比如：“埃摩森猎头圈”微信公众号，界面新闻，36氪，新浪科技，天风证券研究所； 如果单元格内容中有空格，就根据空格来分拆到多个列，比如：“ckdd 微软亚洲研究员 联讯证券...”； 单元格分拆完成后，把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面； 然后对A列数据进行分类汇总，汇总方式为计数，分类汇总结果保存到Excel文件：F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI行业数据来源...DataFrame 用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data) # 将拆分后的内容合并回第一列 http://logging.info("合并拆分后的内容到第一列...http://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame() df_expanded[first_column_name

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线性代数行列式计算之元素拆分与凑项法

声明与简介 线性代数行列式计算之拆项法与凑项法是行列式计算里的小技巧，拆项法是能应用行列式可变成多个行列式的性质，凑项法则是将现有行列式凑成拆项法以便计算最终结果。...拆分(项)法 拆分法即是根据行列式的性质对行列式按照的某行(列)按照拆项的方式组合出新的行列式之和。...Step3 根据行列式的性质，行列式里某行(列)由两个子式相加时可以将当前行(列)分拆为两个独立的行(列)再拼接上剩下的行(列)构成两个新的行列式再相加。...2 实操 Step1：对第1列拆分出两个行列式之和，那么结果为： Step2：针对Step1里的右边的行列式做化提取公因子（这里 一般会是0）,再按照第1列按照代数余子式展开，那么上式可以表达为：...过程见下： Step2 有“拆分(项)法”里的经验，我们不难发现每一行(列)都有相同项1-a,那么可以利用下式的通用结论进行计算。

1.4K30

R语言入门之因子及常用函数

因子（Factors）在R语言中通过将变量转换成因子就可以使之成为R里的名义变量，关于名义变量的概念大家可以自行百度，这里就不赘述。...对于因子的理解，我们可以将其简单地看成一种建立了映射关系的分类变量，举个简单的例子，比如性别简单地可以分为两类（‘男性’和‘女性’），如果将性别这个变量转换成因子，那么在R中‘男’就可以变成2，‘女’就变成...1,2)) 通常一个有序化的因子就等同于有序变量，无序化的因子就是一个分类变量。...R语言中常用基本函数 我们以R语言中内置的鸢尾花数据集为例进行简单讲解 object <- iris #将鸢尾花数据集赋予object这个变量，object实际上是一个数据框 length(object...) # 返回对象的长度（在这里实际返回数据框的列数） str(object) # 查看对象的结构 class(object) # 查看对象的类型 names(object) # 查看对象的名称

1.3K20

基因矩阵转置文件格式（* .gmt）

第一列是基因列表的名字，第二列一般是描述信息，说明这套基因列表从哪里收集的，也可以为空或者用NA表示。从第三列开始，每一列是一个基因的名字。...每一行的长度可以不一致，也就是说每一个基因列表中包含的基因数可以不一样。 ?...在GSEA的官网上（https://www.gsea-msigdb.org/gsea/downloads.jsp） 将所有的基因集划分为以下8大类 1....H: hallmark gene sets 该类别包含了由多个已知的基因集构成的超基因集，每个H类别的基因集都对应多个基础的其他类别的基因集。 2....C7 : immunologic signatures 该类别包含了免疫系统功能相关的基因集合。 下期我们将来谈谈如何用R读取gmt文件，为后续富集分析做准备。

1.8K30

R语言学习

5.Rstudio分为四个模块：脚本编辑框 环境历史 控制台 文件画板 包。...8.GSE是整体数据集的编号 GSM是每个样本的编号 GPL是平台号 GDS是多个GSE9.gset = getGEO(GEO='GSE12417', destdir="."...10.每次打开Rstudio用R包 都要先加载。11.ctrl+f是网页对应的搜索键。12.转录组测序测的是mRNA。包括前体和成熟的rna。第一行样本名 第一列是基因。...数值型转字符型16.涉及字符要加引号17.library一般不加引号18.c可以创建向量或列表数据框按照列的方式排列19.a1=c[3,c(1，2)]提取第三行一二列 a1[3,] a 美元符号第二列名称...21.构造数据框的函数a=data.frame()。22.图片第四行说明其是芯片数据。at是探针 引物不特异导致了一个ID对应多个基因。phenodata 中data临床数据和expr表达矩阵很重要。

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免疫预后模型发4.9分，这种套路需要掌握！

）共识分子分型，将结直肠癌（CRC）患者分为4个亚型（CMS1-微卫星不稳定型、CMS2-经典型、CMS3-代谢型、CMS4-间质型），旨在基因表达水平区分患者的内在异质性。...，进行生存曲线绘制 • 单因素和多因素cox分析确认模型是否可作为独立预后因子 • 整合预后模型和临床病理因素进行列线图构建，校正曲线、DCA曲线、C-index分析对列线表与TNM分级的表现进行比较...分析和lasso-Cox（点击查看），构建预后模型，并在测试集和验证集，依据pIRS得分将样本分为low-pIRS和high-pIRS两组，进行生存曲线的绘制，发现在多个数据集中表现均为，low-pIRS...进行单因素cox和多因素cox回归分析，认为pIRS模型可以作为独立预后因子； 2.3 构建列线图 整合pIRS模型和训练集的临床病理因素构建列线图；利用列线图（点击查看）预测的复发率和真实复发率进行校正曲线的绘制...在多个临床分组下进行pIRS的计算，pIRS在除淋巴结转移等级外的临床分组具有显著差异；此外，还进行了pIRS与免疫检查点、EMT、细胞毒性因子相关基因的相关性研究；对low-pIRS和high-pIRS

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