这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍： 过滤Series的值 单条件筛选 多条件筛选 Series缺失值的处理 判断value值是否为缺失值 删除缺失值 使用fillna()填充缺失值...Series~Series的切片和增删改查 a 过滤Series的值 我们可以通过布尔选择器，也就是条件筛选来过滤一些特定的值，从而仅仅获取满足条件的值。...过滤Series的值的方式分为两种： 单条件筛选； 多条件筛选； import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4],index = ["a","b","c","d...b Series缺失值的处理 判断Value值是否为缺失值，isnull()判断series中的缺失值以及s.notnull()判断series中的非缺失值； 删除缺失值 使用dropna()； 使用...使用dropna()方法删除缺失值，返回新的Series对象； 使用series.isnull()以及series.notnull()方法，使用布尔筛选进行过滤出非缺失值； print("-"*5 +
在下一节中，我们将一起学习如何使用一些常见的函数，如边界、质心和最重要的绘图方法。为了演示地理空间可视化的工作，让我们使用来自2021年奥运会数据集的Teams数据。...数据准备 在导入 GeoPandas 之前阅读Teams数据集，数据集和代码可以在公众号『数据STUDIO』回复【GeoPandas】获取。...团队的数据集包含团队名称、项目、NOC（国家/地区）和事件列。在本练习中，我们将仅使用 NOC 和 项目 列。...现在绘制世界地图 df_world.plot(figsize=(10,6)) ▲ df_world-plot 合并 teams 和 world 数据集 df_world_teams = df_world.merge...of DataFrame : ", type(df_world_teams), df_world_teams.shape[0]) df_world_teams.head() ▲ 合并数据框
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...本文链接：https://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/102744624 JS判断数据类型以及数据过滤空值方法 在我们的项目开发中，经常需要对一个传输中的数据进行滤空处理...，过滤 null、undefined、''、[]、{}等，还要对字符串进行去除两端的空格操作。...if (o[key].length === 0) delete o[key] } } return o } export default filterNull 使用该方法，能完全过滤上面的需求的那些空数据...该方法不会过滤顶级为空的情况，比如 filterNull({}) 或者 filterNull([]) 这种，会得到一个空的对象或者数组。 以上内容为原创，允许转载，转载必须注明出处。
一、向量、矩阵、数据框和列表的区别 1）向量：一维 2）矩阵：二维，只允许一种数据类型 3）数据框：二维，每列只允许一种数据类型 4）列表：容纳各种数据类型 ps：数据类型的判断：clss（）...数据类型的转化：as.data.frame/ as.matrix 二、数据框 （1）数据框的来源： a 新建 b as.data.frame转化 c 读取表格文件 read.csv() d 内置数据集如...（3）数据框的属性 获得行数 nrow() 获得列数 ncol() 获得行名 rownames() 获得列名 colnames() (4)数据框取子集 >数据框名称 $ 列名 eg. df1$...行名修改：rownames(数据框的名称)<-c() #重新赋值 名列名修改：colnames(数据框的名称)<-c() 改一个行名或列名： colnames(数据框名称）[列数]数据框名称）[行数]<-"重命名" 5、数据框的连接 (新建数据框） > test1<-data.frame(name=c("jimmy","niker","Damon","Sophie
MySQL LEFT JOIN 会读取左边数据表的全部数据，即便右边表无对应数据，RIGHT JOIN 和 LEFT JOIN 方向相反，其他完全一样，主要理解 LEFT JOIN，RIGHT JOIN...product' AND wp_posts.post_status = 'publish' AND wp_postmeta.meta_key = 'commission' LIMIT 0, 10 什么时候过滤数据...上面的 SQL 语句返回空，这里就出现了第一个问题，首先要明确一下是数据过滤是在 JOIN 之前过滤还是 JOIN 之后过滤的。...JOIN 之前过滤的，放到 on 子句中。 JOIN 之后过滤的，放到 where 子句中。...我们这里是在 JOIN 之前要先过滤单独设置 commisson 的 meta 数据，所以 wp_postmeta.meta_key = 'commission' 要放到 ON 子句中： SELECT
column from table； 该SQL语句的检索结果将返回表中的所有行，数据没有过滤（过滤将得出结果集的一个子集），也没有排序（如没有明确排序查询结果，则返回数据的顺序没有特殊意义，只要返回相同数目的行...三、过滤数据 数据库包含大量的数据，很少需要检索表中所有航，通常会根据特定操作或报告需要提取表数据的子集； 只检索所需数据需要指定搜索条件（search criteria），搜索条件你也被称为过滤条件...使用between操作符需要两个值：范围的开始值和结束值（上面例子中X和Y就是开始和结束值） between匹配范围内的所有的值，包括指定的开始值和结束值 4、空值检查 select column from...） is null子句就是用来检查表中具有null值的列（在过滤数据选择出不具有特定值的行时，一定要验证返回数据中确实给出了被过滤列具有null的行） 四、使用操作符过滤数据 操作符（operator）...子句取反，这与其他多数DBMS允许使用not对各种条件取反有很大差别 五、使用通配符过滤数据 通配符（wildcard）：用来匹配值的一部分的特殊字符，利用通配符可以创建比较特定数据的搜索模式（实际上是
js实现在input框里面输入属性和值，页面的 div的属性根据输入的属性和值进行变化。 ? 函数传参，改变Div任意属性的值...padding:10px; } // 此函数接收３个参数：元素对象，属性名，属性值，...确定重置 在上方输入框输入..."属性名"及"属性值"，点击确定按钮查看效果。
在你输入的时候开发工具就会打印出来，如果没有，是开发工具调试基础库的问题，我之前用的2.9.3的版本，bindinput失效，换了之后才成功
默认值False，即把原数据copy一份，在copy数据上删除重复值，并返回新数据框(原数据框不改变)。值为True时直接在原数据视图上删重，没有返回值。...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...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框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
=会过滤值为null的数据 在测试数据时忽然发现，使用如下的SQL是无法查询到对应column为null的数据的： 1 select * from test where name !...= 'Lewis'; 本意是想把表里name的值不为Lewis的所有数据都搜索出来，结果发现这样写无法把name的值为null的数据也包括进来。 上面的!...=换成也是一样的结果，这可能是因为在数据库里null是一个特殊值，有自己的判断标准，如果想要把null的数据也一起搜索出来，需要额外加上条件，如下： 1 select * from test where...null值的比较 这里另外说下SQL里null值的比较，任何与null值的比较结果，最后都会变成null，以PostgreSQL为例，如下： 1 2 3 4 select null !...另外有些函数是不支持null值作为输入参数的，比如count()或者sum()等。
但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了，它就无能为力了，它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法，没有提供类似于 contains 的这种方法。...但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。 当布隆过滤器说某个值存在时，这个值 可能不存在；当它说不存在时，那么 一定不存在。...二、布隆过滤器原理解析 布隆过滤器 本质上 是由长度为 m 的位向量或位列表（仅包含 0 或 1 位值的列表）组成，最初所有的值均设置为 0，所以我们先来创建一个稍微长一些的位向量用作展示： 当我们向布隆过滤器中添加数据时...布隆过滤器有两个基本指令，bf.add 添加元素，bf.exists 查询元素是否存在，它的用法和 set 集合的 sadd 和 sismember 差不多。...： 1000000, 判断存在的数据量: 1000000 false true false true true true false false true false 这就是前面说到的，当布隆过滤器说某个值
在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
“向量”——一维 “表格”——二维 matrix 矩阵-二维，只允许一种数据类型 data.frame 数据框-二维，每列只允许一种数据类型 list列表：可装万物 1.数据框来源 （1）用代码新建 （...#读取"gene.csv"文件，赋值df2 3.数据框属性 4.数据框取子集 df1$gene #"$"前是数据框名称 后是列名；提取该列的向量 #按名字取子集 df1 行，列 图片 5.数据框修改...取子集，赋值 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改全部行名 #只修改某一行/列的名 colnames(df1){2} <- "CHANGE...cluster_cols = F,cluster_rows = F) #修改默认聚类 列表新建和取子集（列表可装万物） x[1] x$m1 #列表取子集 元素的“名字”-names（） 后置的难点 数据框按照逻辑值取子集...#将逻辑值赋值给k，按逻辑值在df1中取子集**实战中会经常遇到 删除变量 数据结构总结 以上来源，生信技能树
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 和第2列 ## gene change ## 1 gene1 up ## 3 gene3 down 运用代码提取数据框特殊的列 1）如何取数据框的最后一列？...列是一一对应的，所以逻辑值通用。...对于x逻辑值向量，用于取子集的逻辑值向量与x对应即可，不必须由x生成。...，且存在有交集的共同列时，在merge函数中用by.x = 和by.y = 将两个数据框连接，注意对应关系 merge(x = test1,y = test3,by.x = "name",by.y =
一、过滤数据 1.1 WHERE子句 基本条件过滤 使用比较运算符 在SQL中，基本条件过滤是通过使用比较运算符来限定检索的数据。...在实际应用中，可以根据需要组合多个条件来实现更复杂的数据过滤。 使用逻辑运算符 逻辑运算符在SQL中用于结合多个条件，从而实现更复杂的条件过滤。...在实际使用中，了解逻辑运算符的功能和用法是进行高效数据检索的关键。...在使用时要注意，NULL 不同于空字符串或零，而是表示缺失或未知的值。因此，在查询和更新数据时，适当地使用 IS NULL 可以确保正确处理这些情况。...值的行，对于确保数据完整性和处理缺失值时很有用。
关于Pulsar Pulsar是一款针对数据通信安全的强大工具，该工具可以帮助广大研究人员实现数据过滤和安全（隐蔽）通信，并通过使用各种不同的协议来创建安全的数据传输和聊天隧道。...比如说，在Pulsar的帮助下，我们可以通过TCP连接来接收数据，并通过DNS数据包将其转发到真实的数据目的地址。 ...在数据连接器的帮助下，我们可以使用Pulsar并从不同的数据源读取或写入数据。 命令行终端 默认的数据出入连接器，支持通过STDIN读取数据，通过STDOUT写入数据。...TCP 通过TCP连接读取或写入数据： tcp:127.0.0.1:9000 UDP 通过UDP数据包读取或写入数据： udp:127.0.0.1:9000 ICMP 通过ICMP数据包读取或写入数据...:fkdns.lol:2.3.4.5:8989 数据处理器 数据处理器将允许我们在数据的传输过程中修改数据，我们也可以任意选择组合使用数据处理器。
Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法，如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。...无论是需要提取特定的行或列，还是需要应用条件过滤，pandas都可以满足需求。 选择列 loc[]:根据标签选择行和列。...condition = df['Order Quantity'] > 3 df[condition] # or df[df['Order Quantity'] > 3] isin([]):基于列表过滤数据...loc[]:可以为DataFrame中的特定行和列并分配新值。...最后，通过灵活本文介绍的这些方法，可以更高效地处理和分析数据集，从而更好地理解和挖掘数据的潜在信息。希望这个指南能够帮助你在数据科学的旅程中取得更大的成功！
过滤和排序 SQL> --查询10号部门的员工 SQL> select * 2 from emp 3 where deptno=10; EMPNO ENAME
文章目录 概述 Vue 实例启动入口 App.vue分析 Vue 的基本组成部分 插值 数据绑定 v-for渲染数组 v-for渲染对象属性 样式绑定 过滤器 App.vue 概述 Vue2.x-03...分析main.js的代码可知，main.js完成的主要工作是： 通过 import 将一个 Vue .js 的组件文件引入，并创建一个 Vue 对象的实例，在 Vue 实例中用 Render 方法来绘制这个...插值是 Vue 模板语言的最基础用法，很多的变量输出都会采用插值的方式，而且插值还可以支持 JavaScript 表达式运算和过滤器。...Vue 组件上定义的属性引用 Vue 的样式绑定，无论绑定的是样式类还是样式属性，:class 和:style 表达式内 一定是一个 JSON 对象 :class 的 JSON 对象的值一定是布尔型的...在所有的过滤器中是没有 this 引用的，过滤器内的 this 是一个 undefined 的值，所以不要在过滤器内尝试引用组件实例内的变量或方法，否则会引发空值引用的异常 。
可以看到，GO/KEGG是最出名的，但不是唯一的，起码和kegg数据库并列的就有Reactome数据库。...如下所示就是长短不一的Excel，读取就考验大家的代码能力了： 数据框 这个大概是基因集合最容易看人看懂的形式了， library(msigdbr) all_gene_sets = msigdbr(species...musculus category = "H" ) length(unique(table(all_gene_sets$gs_name))) 可以看到是长型数据框哦...，因为数据框不能是不整齐的，所以没办法是宽的，每个基因集合里面的基因个数不一样，大概率都是不整齐的。...打分函数支持： library(Seurat) sce = AddModuleScore(sce,genes_to_check ,name = names(glist)) 这样的列表如果想转换成为前面的数据框也很容易
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