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【Python】基于某些删除数据重复

subset:用来指定特定根据指定数据去重。默认为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样。 如果想保留原始数据直接用默认即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。...四、按照多去重 对多去重和一去重类似,只是原来根据是否重复删重。现在要根据指定判断是否存在重复(顺序也要一致才算重复)删重。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据。 想要根据更多数去重,可以在subset中添加。...但是对于两中元素顺序相反数据去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号中文章【Python】基于多组合删除数据重复。 -end-

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【Python】基于多组合删除数据重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据组合删除数据重复,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据中重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两删除数据重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据中重复问题,只要把代码中取两代码变成多即可。

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根据数据源字段动态设置报表中数量以及宽度

在报表系统中,我们通常会有这样需求,就是由用户来决定报表中需要显示数据,比如数据源中共有八数据,用户可以自己选择在报表中显示哪些,并且能够自动调整列宽度,已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能实现方法。 第一步:设计包含所有报表模板,将数据源中所有先放置到报表设计界面,并设置你需要宽,最终界面如下: ?...第二步:在报表后台代码中添加一个Columns属性,用于接收用户选择,同时,在报表ReportStart事件中添加以下代码: /// /// 用户选择列名称...].Width; // 设置控件坐标 if (tmp == null) { // 设置需要显示第一坐标...源码下载: 动态设置报表中数量以及宽度

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【Redis】Redis 列表 List 操作 ( 查询操作 | 根据下标获取元素 | 获取列表长度 | 增操作 | 插入 | 删操作 | 移除 | 修改操作 | 设置列表指定索引 )

文章目录 一、List 列表简介 二、查询操作 1、根据下标获取元素 2、获取指定下标索引元素 3、获取列表长度 三、增操作 1、插入 2、在指定元素前后插入 四、删操作 1、移除 2、...删除列表指定个数指定 五、修改操作 1、多列表操作 2、设置列表指定索引 一、List 列表简介 ---- 在 Redis 中 , 通过 一个 键 Key , 可以 存储多个 , 这些存放在一个...指向元素实际内存空间 ; 同时还有 指向 前一个元素 和 后一个元素 指针 ; 快速链表 是 链表 和 压缩列表 结合起来产物 ; 二、查询操作 ---- 1、根据下标获取元素 根据下标获取元素...插入 : 从左侧插入 : 从左边开始放数据 , value2 在 value1 左边 , value3 在 value2 左边 ; lpush key value1 value2 value3 ....从右侧插入 : 从右边开始放数据 , value2 在 value1 右边 , value3 在 value2 右边 ; rpush key value1 value2 value3 ...

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seaborn可视化数据多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据中值为数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,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3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据多个数值型元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

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win10 uwp 列表模板选择器 根据数据位置根据不同数据

本文主要讲ListView等列表可以根据内容不同,使用不同模板列表模板选择器,DataTemplateSelector。...如果在 UWP 需要定义某些显示和其他不同,或者某些行显示和其他行不同,那么可以使用 列表模板选择器 来定义自己列表,让列表中存在不同显示。...我分为两个不同方向来讲,第一个方向是根据数据所在位置不同,选择不同显示。第二个方向是根据数据不同。...根据不同数据 例如我们做了一个类,叫做 人,这时我们继承人做出来 男生 和女生,那么男生属性可能和女生不同。所以需要对不同数据有特殊显示。...如果使用数据,传入是男生,那么就会使用MaleData,于是就可以对不同数据使用不同DataTemplate。

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基因集合数据列表和对象形式

通常拿到了上下调差异基因列表,然后说GO/KEGG数据库注释,指的是超几何分布检验。...但是如果我们并不是在差异分析结果里面的自定义阈值,定上下调差异基因列表,而是根据某个指标(比如logFC)把全部基因排序,再去进行GO/KEGG数据库注释,一般来说就是GSEA分析啦。...,因为数据不能是不整齐,所以没办法是宽,每个基因集合里面的基因个数不一样,大概率都是不整齐。...(glist)) 这样列表如果想转换成为前面的数据也很容易: TERM2GENE = do.call(rbind, lapply(names(genes_to_check), function(...x){ data.frame(gs_name=x,gene_symbol=glist[[x]]) })) 对象(遵循MSigDBgmt文件标准) 前面的数据或者列表,要弄成对象就比较麻烦了,需要做一些转换

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R语言 数据、矩阵、列表创建、修改、导出

,data.frame数据允许不同不同数据类型,但同一只允许一种数据类型*数据中括号内行在前df1 0基因df1[df1$score > 0,1] #df1$score > 0生成一个长度与df对应逻辑向量,取出行为TRUE数为1df1$gene[df1...$score > 0] #先取出列名为gene向量,在给出一个一一对应逻辑向量数据修改修改数据相当于定位取出数据后赋值,赋值需对应元素或向量df1[3,3] <- 5 #为第3行第3数据赋值5df1df1...#取子集方法同数据t(m) #转置行与数据转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据列表列表内有多个数据或矩阵,可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1...3.筛选test中,Species为a或c行test[test$Species %in% c("a","c"),]#注意本题至少有三个问题,第一是a,c为字符型,要加"",第二是向量是c()不是

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【R语言】根据映射关系来替换数据内容

前面给大家介绍过☞R中替换函数gsub,还给大家举了一个临床样本分类具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据数据进行替换。...例如将数据转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体例子来进行分享。...假设我们手上有这个一个转录本ID和基因名字之间对应关系,第一是转录本ID,第二是基因名字 然后我们手上还有一个这样bed文件,里面是对应5个基因CDs区域在基因组上坐标信息。...接下来我们要做就是将第四注释信息,从转录本ID替换成相应基因名字。我们给大家分享三种不同方法。...=bed #将NM开头转录本号后面的内容提取出来,然后跟相应基因名字贴到一起 #直接替换result第四注释信息 result1$V4=paste0(symbol,gsub("NM_.*?

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R 茶话会(七:高效处理数据

前言 这个笔记起因是在学习DataExplorer 包时候,发现: 这我乍一看,牛批啊。这语法还挺长见识。 转念思考了一下,其实目的也就是将数据指定转换为因子。...换句话说,就是如何可以批量数据指定行或者进行某种操作。...(这里更多强调是对原始数据直接操作,如果是统计计算直接找summarise 和它小伙伴们,其他玩意儿也各有不同,掉头左转: 34....R 数据整理(六:根据分类新增列种种方法 1.0) 其实按照我思路,还是惯用循环了,对数据列名判断一下,如果所取数据中,就修改一下其格式,重新赋值: data(cancer, package...这里就回到开始问题了,如果是希望对数据本身进行处理,而非统计学运算呢?

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用过Excel,就会获取pandas数据框架中、行和

df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...每种方法都有其优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...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 要获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...图9 要获得第2行和第4行,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以将行和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三数据框架。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[行,],需要提醒行(索引)和可能是什么?

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学徒讨论-在数据里面使用每平均值替换NA

最近学徒群在讨论一个需求,就是用数据每一平均数替换每一NA。但是问题提出者自己代码是错,如下: ? 他认为替换不干净,应该是循环有问题。...:我是这么想,也不知道对不对,希望各位老师能指正一下:因为tmp数据中,NA个数不唯一,我还想获取他们横坐标的话,输出结果就为一个list而不是一个数据了。...答案二:使用Hmiscimpute函数 我给出点评是:这样偷懒大法好!使用Hmiscimpute函数可以输入指定来替代NA做简单插补,平均数、中位数、众数。...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照,替换每一NA为该平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na...,就数据长-宽转换!

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R语言第二章数据处理⑤数据转化和计算目录正文

正文 本篇描述了如何计算R中数据并将其添加到数据中。一般使用dplyr R包中以下R函数: Mutate():计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate()和transmutate()三个变体来一次修改多个: Mutate_all()/ transmutate_all():将函数应用于数据每个。...Mutate_at()/ transmutate_at():将函数应用于使用字符向量选择特定 Mutate_if()/ transmutate_if():将函数应用于使用返回TRUE谓词函数选择...tbl:一个tbl数据 funs:由funs()生成函数调用列表,或函数名称字符向量,或简称为函数。predicate:要应用于或逻辑向量谓词函数。...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if():转换由谓词函数选择特定

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Excel公式技巧73:获取一中长度最大数据

在《Excel公式技巧72:获取一中单元格内容最大长度》中,我们使用一个简单数组公式: =MAX(LEN(B3:B12)) 获取一中单元格内容最长文本长度。...那么,这个最长文本是什么呢?我们如何使用公式获取长度最长文本数据?有了前面的基础后,这不难实现。...图1 我们已经知道,公式中: MAX(LEN(B3:B12)) 得到单元格区域中最长单元格长度:12 公式中: LEN(B3:B12) 生成由单元格区域中各单元格长度组成数组: {7;6;4...;5;12;6;3;6;1;3} 将上述结果作为MATCH函数参数,找到最大长度所在位置: MATCH(MAX(LEN(B3:B12)),LEN(B3:B12),0) 转换为: MATCH(12,...“数据”,则公式如下图2所示。

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