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分组计算描述性统计量函数—by()函数

将第一个参数（学徒信息）按照第二个参数（性别）进行分组，然后每组应用第三个参数所定义的函数（求每组第三列即年龄的平均值）。 还没懂？没关系，来个示意图： ?...熟悉split()函数的可以看出，按照gender列分组那步，split()函数可以到达同样的效果：split(biotrainee,biotrainee$gender) > split(biotrainee...还是那句话，不是我的风格~ ---- 这几天我在看Jimmy老师在B站上的GEO数据挖掘视频课程，课程里介绍到GEO数据挖掘分析流程：看文章找GSE编号 --> 到GEO数据库搜索下载数据 --> 提取表达矩阵...（也就是每个探针在6个样本中表达量的均值rowMeans(x)），再取平均值最大的那个探针作为该symbol所对应的唯一探针，我们上面讲的by()函数就可以完成以上操作： tmp = by(exp,...第三个参数是我们自己定义的函数：计算每个小矩阵中每行探针表达量的平均值（也就是每个探针在6个样本中表达量的均值rowMeans(x)），再取平均值最大的那个探针作为该symbol所对应的唯一探针which.max

1.1K21

系统学习＋主动探索，是最舒适的入门学习方式！

我先使用%in%判断了一下exp和soft2里面的表达矩阵是互相对应的，但是使用identical函数判断一下是否完全一致，返回却是F，说明顺序不一致，需要灵活使用match函数调整顺序一致。...duplicated(exp$X),] > rownames(exp1)=exp1$X > exp2=exp1[,(-1)] > View(exp2) 「第二种解法多个探针对应同一个基因时，取平均值」...具体说明可使用命令：help("aggregate")获取官方文档 > ###第二种方法，将重复的基因名按照表达量取平均值 > expr_mean=aggregate(....X,mean,data=exp) > rownames(expr_mean)=expr_mean$X > expr_mean=expr_mean[,(-1)] > View(expr_mean) 「第三种方法...：对于相同的基因，我们挑选行平均值大的那一整行」 > ####第三种方法，取表达值最大的一行 > #计算行平均值，按降序排列 > index=order(rowMeans(exp[,-1]),decreasing

40310
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在机器学习回归问题中，你应该使用哪种评估指标?

向前!➡️ 这是一种表示R的方法。 1 - (SSE/SST) SSE是误差的平方和;实际值与预测值之差的平方和。...如果您想进一步了解何时使用哪个Python库进行数据科学，我在这里编写了一个指南。 如果知道特征列的数量（p）和观察值的数量（n），就可以计算调整后的R2。...更多数学公式：（1/n*（∑（y-ŷ）²）的平方根Python代码： np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2)) 从实际y值中减去预测值，将结果平方求和，取平均值...至少，我以前是这样的。 再看看我们的示例数据集： RMSE为0.48。实际y值的平均值为2.2。总之，这些信息告诉我们，这个模型可能介于伟大和可怕之间。...这些预测与平均值2.2的偏差平均为0.37。我很快就能理解这种说法。 顺便说下：RMSE为0.48，R²为0.71。 MAE是最简单、最容易解释的评价指标。

1.4K20

直观、形象、动态，一文了解无处不在的标准差

我们想将这些测量中的信息「压缩」为一组量，以便后续对比不同班级的成绩或不同年份的成绩等。鉴于认知能力有限，我们不想挨个查看分数，来找出平均分更高的班级。这时就需要总结数字，描述统计学就派上用场了。...绘制完成后，计算差异的第一步是找出这些数字的中心，即平均值。 ? 视觉上，我们可以绘制一条线来表示平均分数。 ? 接下来我们要计算每个点和平均值之间的距离，并对得到的数值求平方。...为此，我们对差异取平方（稍后我会解释为什么取平方而不是其他运算，如取绝对值）。 现在，我们来计算差异平方的总和（即平方和）： ? 通过计算平方和，我们高效计算出这些分数的总变异（即差异）。...此外，如果你用标准差公式中的拟合线 Y 替代平均值，则你在处理的是基础回归项，如均方误差（不开根号的话）、均方根误差（开根号，但是和拟合线相关）。...假设有两个均值相同的分数集合：x_1 和 x_2： ? 从这些数字中，你可以轻松观察到 x_1 的变异和数值分散性比 x_2 低。我们来计算两个集合差异的平均绝对值（二者的平均值都为 6）： ?

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该用Python还是SQL？4个案例教你

例如： · 计数 · 平均值 · 标准偏差 · 最小值 · 第一四分位数 · 第二四分位数(中位数) · 第三四分位数 · 最大值 要想在SQL中得到以上信息，你需要输入： ?...移动平均值 假设你现在想计算移动平均值，以便于在输入不断变化的情况下得到其明确的平均值。移动平均值有助于消除数据骤降和峰值的影响，从而使长期趋势更加显而易见。...在这个案例中，需要将Mode Public Warehouse中大学橄榄球运动员的数据集从行枢轴转换到列枢轴。 首先，要汇总每年、每场比赛的运动员的信息来准备数据。 ?...接下来，如果你想将结果按照年份分成几列，可以用SELECT语句为每个项单独创建列。 ? 虽然这能使你很好地控制查询和进程，但是用Python操作实则要更加轻松。...你能根据列值重塑数据，因而可以重新排列结果集。 DataFrame.pivot 自连接 在很多情况下，你可能想要将一个表与其自身连接起来。

1.1K50

Pandas时序数据处理入门

我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...这是一个很好的机会，可以看到当处理丢失的数据值时，我们如何向前或向后填充数据。...您可能希望更频繁地向前填充数据，而不是向后填充。 在处理时间序列数据时，可能会遇到UNIX时间中的时间值。...1529272655 real_t = pd.to_datetime(epoch_t, unit='s') real_t #returns Timestamp('2018-06-17 21:57:35') } 如果我想将以...我建议您跟踪所有的数据转换，并跟踪数据问题的根本原因。 5、当您对数据重新取样时，最佳方法（平均值、最小值、最大值、和等等）将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。

4.1K20

笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting、模型融合

(X_cv) （2）再用 clf 对 test 集进行预测，来得到第二层的测试数据 blend_test： 即每个第一层学习器在每次 fold 时，用学习器对初识测试集进行预测，n 次之后，对所有结果取平均值...： blend_test_j[:, i] = clf.predict(X_test) blend_test[:, j] = blend_test_j.mean(1) 这样第一层的每个学习器，都会得到一列训练数据和一列测试数据为第二层的学习器所用...然后进一步训练第三棵树，以此类推，树的总棵数可以人为指定，也可以监控某些指标如验证集上的误差来停止训练。 ?...4、超多模型时候，如何进行选择 A.逐步向前选择 B.逐步向后消除 您可以应用这两种算法。在逐步向前选择中，您将从预测开始一次添加一个模型的预测，如果这样提高了整体的精度。...逐步向前： 从空集成开始 向集成中一个一个的添加模型预测（或者取平均值），这样提高了验证集中的指标 从具有验证集合的最大性能的嵌套集合中返回集成 5、dropout也是一种好办法，较多在神经网络 因为在

1.6K31

【数据挖掘】卷积神经网络 ( 池化 | 丢弃 | 批量规范化 | 卷积神经网络完整流程示例 | 卷积 | 池化 | 全连接 | 输出 | 卷积神经网络总结 )

: 每个采样窗口中 , 取所有像素值的平均值 ; 如果取平均值 , 上述采样窗口取值 \dfrac{1 + 2 + 3 + 4}{4} = 2.5 ; 3 ....; ④ 最终结果 : 最终结果是 2 \times 2 的图片 , 如 红色区域 4\times 4 取平均值 , 对应该池化结果的红色值 ; II ....0 列 值为 0 , 表示 第 0 个输入图像 需要与 第 0 个卷积核 不进行卷积运算 ; 3 ....1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 该表中有 96 个表格位置 , 可以精确的指出哪些卷积操作需要做 , 哪些不需要做 , 可以使用矩阵形式表示出来 , 我就不写了...- 卷积神经网络 与 传统神经网络 : ① 训练过程一致 : 卷积神经网络看起来很复杂 , 但其训练过程与传统的神经网络基本一样 , 也是使用反向传播算法 ; 只是加入了 卷积 池化的 步骤 ; ② 向前传播输入

54810

Python之Wilcoxon符号秩和检验

参数检验 假定样本数据来自具有特定分布（一般是假设服从正态分布）的总体，然后通过构造出来的估计量对总体的集中趋势和离散程度的参数进行检验，例如总体均值、总体方差和总体标准差等。 ? ?...单样本Wilcoxon符号秩和检验 单样本的Wilcoxon符号秩和检验：该检验属于非参数检验，一般用在数据呈现非正态分布的情况下，主要用来对总体均值进行检验，当数据呈现正态分布时，一般使用单样本t检验或者...第一步： 计算每个观测值和感兴趣的值的差异，如上表：表格第三列是观测值和感兴趣的值7725的差值 第二步： 忽略差异的符号，将它们按照大小排序，如上表：表格第四列是差异由小到大秩次的排列顺序，假如数值相同...，取平均值即可，比如：表格中出现两个210，那么他们的秩次等于：(1+2)/2=1.5 第三步： 在求得正值秩和和负值秩和后，通过较小秩和和自由度（n-1）查询相应T界值表，获得相应P值，比如：在本次案例中

6.5K10

R语言入门之创建新的变量

下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法 ‍ # 方法一 # 我们在R中使用符号$来提取数据框里的变量 mydata$sum <- mydata$x1 + mydata$x2 # 新建名称为sum的变量，...它是由原来的两个变量（x1和x2）相加所得 mydata$mean <- (mydata$x1 + mydata$x2)/2 # 新建名称为mean的变量，它是由原来的两个变量（x1和x2）取平均值后所得...x2 # 新建名称为sum的变量，它是由原来的两个变量（x1和x2）相加所得 mydata$mean <- (x1 + x2)/2 # 新建名称为mean的变量，它是由原来的两个变量（x1和x2）取平均值后所得...transform( mydata, sum = x1 + x2, mean = (x1 + x2)/2 ) ‍‍ ‍‍‍在变量不多时， 米老鼠一般喜欢采用第一种方法，但是当变量非常多且操作比较繁琐时，米老鼠喜欢第三种方法

2.4K20

一步一步学习Java数组访问的技巧

在上面的示例中，我们访问了数组中的第一个和第三个元素。...int secondRowThirdColumn = matrix[1][2]; // 获取第二行第三列的元素  在上面的示例中，我们访问了二维数组中的第一行第一列和第二行第三列的元素。...然后通过方括号的方式，访问了其中的两个元素：第一个是第一行第一列的元素，它的值应该是 1；第二个是第二行第三列的元素，它的值应该是 6。...然后，我们将总和除以数组的长度，以获取平均值。代码分析：  这是一个静态方法，输入参数是一个整型数组numbers，返回值是一个double类型的平均数。...***⭐️若喜欢我，就请关注我叭。⭐️若对您有用，就请点赞叭。⭐️若有疑问，就请评论留言告诉我叭。我正在参与我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！

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多个探针对应同一个基因取最大值的代码进化历史

第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲：根据分组信息做差异分析 第五讲：对差异基因结果做GO/KEGG超几何分布检验富集分析 第六讲：指定基因分组boxplot指定基因list画热图 第七讲...：多个探针对应一个基因，取平均值或者最大值 我看到里面的留言很有趣： 一代Array探针可以这么做，RNA seq会出现一个gene symbol对应多个isform的数据，（有点类似array的这种情况吧...match(rownames(exprSet),ids$probe_id),2] exprSet[1:5,1:5] } 具体的代码注释，可以看我以前学徒的笔记：分组计算描述性统计量函数—by()函数 第三版...duplicated(ids$symbol),]#将symbol这一列取取出重复项，'!'...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的

2.7K40

Excel公式技巧：获取最后5个数值中3个数的平均值

图1 我想得到每位员工最后5次得分中，去除最高分和最低分后的平均值。当然，如果该名员工得分次数不足5次，则取平均值。 首先，我们需要确定最后的5位数值。...但是，每位员工得分的次数不一样，且输入也不一定是连续的，例如代号A的员工最后5位数值位于B2:F2，而代号B的员工最后5位数值位于K3:Q3，一个起始于第2列，一个起始于第11列，如何获取这个起始位置是关键...FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE} 这样，就会提取出所有含有数值的列的列号...，而空单元格的列号则对应为0： {1,2,3,4,5,6,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0} 同样，对于： COLUMN(A3:Z3)*(A3:Z3""...求该区域的数值之和，然后减去其中的最大值和最小值，除以3，就是平均值了。

92030

pandas读取表格后的常用数据处理操作

大家好，我是Sp4rkW 今天给大家讲讲pandas读取表格后的一些常用数据处理操作。...header=None, sep=',', nrows=10) print(tabledata) 2、对读取的数据重新定义列名 相关参数简介： names：用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行...用平均值代替缺失值 这个的思路和上面一个基本一致，区别在于我们需要线求出平均值。...平均值的求解肯定不需要缺失值参与，于是我们先取出某一列不存在的缺失值的所有数据，再取出这一列数据，通过mean函数直接获取平均值。...同理的函数使用还有： mean()平均值 median()中位数 max()最大值 min()最小值 sum()求和 std()标准差 Series类型独有的方法：argmax()最大值的位置 argmin

2.4K00

性能测试实践 | PerfDog助力微信小游戏小程序性能调优

现网性能评测标准 Android现网性能评测标准 2.评测工具 1.PerfDog： 可以使用PerfDog完成性能数据获取 运行性能：完成游戏主流程对局5~10min, PerfDog记录性能数据并上传，取平均值...我这里使用的是限帧30的小游戏。 我们可以使用对比功能查看详细的数据。 概览对比可以快速查看每组测试用例的数据。 基于以上的数据，我们算出3组测试用例的各项数据的均值如下。...FPS均值 CPU占用均值 内存峰值均值 23.63 25.2 387.2 我这里除了FPS有些不稳定，其他的性能数据还不错。...这是我第二次测试的耗时。 由于00:09时未完成算00：10，所以第二次耗时： 10-5=5(秒)=5000（毫秒），我们需要共测试10次，然后算出均值。...围绕核心就是： 运行性能: 完成游戏主流程对局5~10min, PerfDog记录性能数据并上传，取平均值，每种机型测试3组数据再取平均，内存峰值取最大值。

1.3K20

Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

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