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高通量测序后的实验验证手段——转录组篇（上）

接下来的日子，小编会和大家探讨并分享高通量测序后的实验验证，即该用什么技术做什么验证！ 关于实验小编也是初来乍到，今天先和大家探讨最常见的转录组测序后的验证方法。...转录组的验证方法有点多（如表达量验证、亚细胞定位、RNA结合蛋白、功能获得验证、功能缺失验证等），本篇只先介绍表达量验证、RNA结合蛋白、亚细胞定位，其余的下期见！...表达量验证 一般情况我们优先选择高表达量的RNA，以及差异表达明显的RNA去验证。去验证某个基因或者RNA的表达量时，需要保证没有基因组DNA的污染。...Northern blot Northern blot 首先通过电泳的方法将不同的RNA分子依据其分子量大小加以区分，然后通过与特定基因互补配对的探针杂交来检测目的片段。...亚细胞定位研究 亚细胞定位是指某种蛋白或表达产物在细胞内的具体存在部位，例如在核内、胞质内或者细胞膜上存在。

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高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！

前言 使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...现在让我们建立一个标准线，用Python for循环来测量我们的速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算，然后测量整个操作的速度。...我们编写了一个for循环，通过循环dataframe对每一行应用函数，然后测量循环的总时间。 在i7-8700k计算机上，循环运行5次平均需要0.01345秒。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...Pandas的 .cut() 函数将一组bin定义为输入，这些bin定义了If-Else的每个范围和一组标签。这与我们用 compute_class() 函数手动编写有完全相同的操作。

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

pandas是基于numpy库的数组结构上构建的，并且它的很多操作都是（通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块）在C语言中实现的。...但实际上pandas和numpy都有一个 dtypes 的概念。...▍pandas数据的循环操作 仍然基于上面的数据，我们想添加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。

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还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

pandas是基于numpy库的数组结构上构建的，并且它的很多操作都是（通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块）在C语言中实现的。...但实际上pandas和numpy都有一个 dtypes 的概念。...▍pandas数据的循环操作 仍然基于上面的数据，我们想添加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。

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Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？

；再进行有序分组，即每三行分一组；最后循环每一组，将组内数据拼成单记录的DataFrame，循环结束时合并各条记录，形成新的DataFrame。...访问数据 Pandas DataFrame自带行号（从0开始）、字段号（列号）、字段名（列名），可以直接通过下标或字段名方便地访问记录： #取行号列表，index相当于行号字段名 list(df.index...，先循环每项贷款，再循环生成该项贷款的每一期，然后将各期明细转置为DataFrame，并追加到事先准备好的list里，继续循环下一项贷款，循环结束后将list里的多个小DataFrame合并为一个大DataFrame...通过上面的几个例子可以看出来，Pandas适合简单的数据准备场景，遇到复杂些的结构化数据计算，代码就很难写了。SPL语言整体性好，无论简单场景还是复杂计算，代码量都不多。...大数据量计算 如果文件或库表的数据量较大（指超出内存，而不是Big Data），最终都要用循环分段的办法来处理，即：每次读取并计算少量数据，再保留本次计算的中间计算结果，循环结束后合并多个中间计算结果（

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8 个 Python 高效数据分析的技巧

回想一下Pandas中的shape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。...Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ? Pandas Apply pply是为Pandas Series而设计的。...使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。

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pandas之分组groupby()的使用整理与总结

前言 在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析，这时通过pandas下的groupby(...，通过对DataFrame对象调用groupby()函数返回的结果是一个DataFrameGroupBy对象，而不是一个DataFrame或者Series对象，所以，它们中的一些方法或者函数是无法直接调用的...如果想让这个DataFrame对象的索引重新定义可以通过： df = grouped.get_group('Female').reset_index() print(df) index Name...groupby()函数分组得到的是一个DataFrameGroupBy对象，而通过对这个对象调用get_group()，返回的则是一个·DataFrame·对象，所以可以将DataFrameGroupBy...按照上面的思路理解后，再调用get_group()函数后得到的DataFrame对象按照列名进行索引实际上就是得到了Series的对象，下面的操作就可以按照Series对象中的函数行了。

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这 8 个 Python 技巧让你的数据分析提升数倍！

下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...回想一下Pandas中的shape df.shape (# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数...无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。...Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。

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pandas apply() 函数用法

我们可以这样想：从 list 中取出特定规则的数字，能不能只关注和设置规则，循环这种事情交给编程语言去处理呢？当然可以。...的 apply() 函数可以作用于 Series 或者整个 DataFrame，功能也是自动遍历整个 Series 或者 DataFrame, 对每一个元素运行指定的函数。...也可用下面的方法调用： df['ExtraScore'] = df.Nationality.apply(add_extra, extra=5) 运行后结果为： Name Nationality Score...) 函数后，所有的元素都执行平方运算： x y z a 1 4 9 b 16 25 36 c 49 64 81 如果只想 apply() 作用于指定的行和列，可以用行或者列的...apply() 计算日期相减示例 平时我们会经常用到日期的计算，比如要计算两个日期的间隔，比如下面的一组关于 wbs 起止日期的数据： wbs date_from date_to

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最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

虽然Pandas中提供了很多向量化操作，可以很大程度上避免暴力循环结构带来的效率低下，但也不得不承认仍有很多情况还是循环来的简洁实在。...我们知道，Pandas中的DataFrame有很多特性，比如可以将其视作是一种嵌套的字典结构：外层字典的key为各个列名（column），相应的value为对应各列，而各列实际上即为内层字典，其中内层字典的...实际上，在iterrows的函数签名文档中给出了相应的解释： 函数签名文档中的示例，由于两列的原始数据类型分别为int和float，所以经过iterrows遍历后，返回的各行Series中数据类型变为...示例DataFrame的各列信息 那么，如果想要保留DataFrame中各列的原始数据类型时，该如何处理呢？这就需要下面的itertuples。...仍然来看函数签名文档： 而后，再看上述DataFrame调用itertuples后的返回结果： 其中，返回值包含5个namedtuple，这里每个namedtuple都被命名为Pandas，这可以通过

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从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

这是一篇最佳实践教程，既适合用过 Pandas 的读者，也适合没用过但想要上手的小白。 通过本文，你将有望发现一到多种用 pandas 编码的新方法。...如果需要手动构建（比如使用循环），那就要考虑其他的数据结构了（比如字典、列表等），在准备好所有数据后，创建 DataFrame。...这一方法返回了一个 DataFrameGroupBy 对象，在这个对象中，通过选择组的唯一年代标签聚合了每一组。 在这种情况下，聚合方法是「unique」方法，但它也可以接受任何（匿名）函数。...在这些例子中，输出都是一样的：有两个指标（国家和年份）的 MultiIndex 的 DataFrame，还有包含排序后的 10 个最大值的新列 suicides_sum。...在（遥远的？）未来，缓式评估（lazy evaluation）可能出现在方法链中，所以在链上做一些投资可能是一个好想法。

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从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

这是一篇最佳实践教程，既适合用过 Pandas 的读者，也适合没用过但想要上手的小白。 通过本文，你将有望发现一到多种用 pandas 编码的新方法。...如果需要手动构建（比如使用循环），那就要考虑其他的数据结构了（比如字典、列表等），在准备好所有数据后，创建 DataFrame。...这一方法返回了一个 DataFrameGroupBy 对象，在这个对象中，通过选择组的唯一年代标签聚合了每一组。 在这种情况下，聚合方法是「unique」方法，但它也可以接受任何（匿名）函数。...在这些例子中，输出都是一样的：有两个指标（国家和年份）的 MultiIndex 的 DataFrame，还有包含排序后的 10 个最大值的新列 suicides_sum。...在（遥远的？）未来，缓式评估（lazy evaluation）可能出现在方法链中，所以在链上做一些投资可能是一个好想法。

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对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

再接着就是执行select条件，聚合函数就是写在select后面的，对比pandas就是执行agg()函数，在其中针对不同的列执行count、max、min、sum、mean聚合函数。...最后执行的是having表示分组后的筛选，在pandas中，通过上图可以发现我们得到了一个df1对象，针对这个df1对象，我们再做一次筛选，也表示分组后的筛选。...我们可以通过groupby方法来对Series或DataFrame对象实现分组操作，该方法会返回一个分组对象。...3）使用for循环打印groupby()分组对象中每一组的具体数据 x = {"name":["a","a","b","b","c","c","c"],"num":[2,4,0,5,5,10,15]}...② 针对df分组后的对象，直接调用聚合函数 df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "B", "B", "C", "C"], "小组"

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从小白到大师，这里有一份Pandas入门指南

这是一篇最佳实践教程，既适合用过 Pandas 的读者，也适合没用过但想要上手的小白。 通过本文，你将有望发现一到多种用 pandas 编码的新方法。...如果需要手动构建（比如使用循环），那就要考虑其他的数据结构了（比如字典、列表等），在准备好所有数据后，创建 DataFrame。...这一方法返回了一个 DataFrameGroupBy 对象，在这个对象中，通过选择组的唯一年代标签聚合了每一组。 在这种情况下，聚合方法是「unique」方法，但它也可以接受任何（匿名）函数。...在这些例子中，输出都是一样的：有两个指标（国家和年份）的 MultiIndex 的 DataFrame，还有包含排序后的 10 个最大值的新列 suicides_sum。...在（遥远的？）未来，缓式评估（lazy evaluation）可能出现在方法链中，所以在链上做一些投资可能是一个好想法。

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再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...接下来，一起看下优化的提速方案。 一、使用 iterrows循环 第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...到目前为止，使用pandas处理的时间上基本快达到极限了！只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。 但是，最后一个其它选择，就是使用 NumPy，还可以更快！

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对比MySQL学习Pandas的groupby分组聚合

再接着就是执行select条件，聚合函数就是写在select后面的，对比pandas就是执行agg()函数，在其中针对不同的列执行count、max、min、sum、mean聚合函数。...最后执行的是having表示分组后的筛选，在pandas中，通过上图可以发现我们得到了一个df1对象，针对这个df1对象，我们再做一次筛选，也表示分组后的筛选。...我们可以通过groupby方法来对Series或DataFrame对象实现分组操作，该方法会返回一个分组对象。...3）使用for循环打印groupby()分组对象中每一组的具体数据 x = {"name":["a","a","b","b","c","c","c"],"num":[2,4,0,5,5,10,15]}...② 针对df分组后的对象，直接调用聚合函数 df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "B", "B", "C", "C"], "小组"

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pandas之分组groupby()的使用整理与总结

文章目录 前言 准备 基本操作 可视化操作 REF 前言 在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析...，这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。...，通过对DataFrame对象调用groupby()函数返回的结果是一个DataFrameGroupBy对象，而不是一个DataFrame或者Series对象，所以，它们中的一些方法或者函数是无法直接调用的...groupby()函数分组得到的是一个DataFrameGroupBy对象，而通过对这个对象调用get_group()，返回的则是一个·DataFrame·对象，所以可以将DataFrameGroupBy...按照上面的思路理解后，再调用get_group()函数后得到的DataFrame对象按照列名进行索引实际上就是得到了Series的对象，下面的操作就可以按照Series对象中的函数行了。

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