执行的代码： ? 1、报错如下： ValueError: The truth value of a Series is ambiguous.
参数包括，指定筛选的条件，应返回TRUE，以便将其包含在查询中。参数是否为空，如果没有满足筛选条件的结果，则可以给该参数指定要返回的内容，可选。 我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。...假设我们要获取两个条件都满足时的数据，如下图1所示示例数据，要返回白鹤公司销售香蕉的数据。...图1 可以使用公式： =FILTER(A2:D11,(A2:A11=G1)*(C2:C11=G2)) 公式中，两个条件相乘表示两者都要满足。结果如下图2所示。...图2 如果我们想要获取芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,(C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄")) 将两个条件相加，表示两者满足之一即可。...例如，想要获取白鹤公司芒果和葡萄的所有数据，则使用公式： =FILTER(A2:D11,((C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄"))*(A2:A11="白鹤"))
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的完整路径，如果设置的为FALSE则只返回文件名。...相对路径和绝对路径是很重要的概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件的后缀名 接下来批量将5份数据读入 需要借助tidyverse这个包，用到的是map()函数 library(tidyverse...之前和一位同学讨论的时候他也提到了tidyverse整理数据，但是自己平时用到的数据格式还算整齐，基本上用数据框的一些基本操作就可以达到目的了。
R包在Linux下编译不通过，原因是gcc版本太低怎么办？ 一些有C++代码的R包可能会用到一些新的C++特性，需要C++11或者C++14。...这个问题通常在CentOS/红帽系统上出现，因为系统稳定的要求，这个系列的系统它的C++版本很低。但请读者前往注意了别自己编译新版本的gcc，然后替换掉系统的。...正确的解决方式是安装独立的gcc，通过环境变量引用和使用它。...在Root用户下操作： yum install centos-release-scl yum install devtoolset-9 然后在你使用R的用户下操作： # If you use your...vi /root/.R/Makevars 将下面的内容写入打开的文件，然后保存： CXX11=/opt/rh/devtoolset-9/root/usr/bin/g++ -std=c++11 -fPIC
本文告诉大家如何在项目文件通过不同的条件使用不同的方法运行 本文是 手把手教你写 Roslyn 修改编译 的文章，在阅读本文之前，希望已经知道了大多数关于 msbuild 的知识 为了告诉大家如何使用判断...>msbuild 用于 .NET Framework 的 Microsoft (R) 生成引擎版本 15.7.180.61344 版权所有(C) Microsoft Corporation。...>msbuild 用于 .NET Framework 的 Microsoft (R) 生成引擎版本 15.7.180.61344 版权所有(C) Microsoft Corporation。...判断多个条件 除了使用开始的使用 - 等连接多个判断还可以使用 And Or 来判断多个条件，如下面代码 使用引号加上 And 如'And'，这时 And 会作为字符串 如果使用多个条件，建议使用()包括多个条件，如下面代码，同时进行多个判断 <OutputType
R包在Linux下编译不通过，原因是gcc版本太低怎么办？ 一些有C++代码的R包可能会用到一些新的C++特性，需要C++11或者C++14。...这个问题通常在CentOS/红帽系统上出现，因为系统稳定的要求，这个系列的系统它的C++版本很低。但请读者前往注意了别自己编译新版本的gcc，然后替换掉系统的。...正确的解决方式是安装独立的gcc，通过环境变量引用和使用它。...在Root用户下操作： yum install centos-release-scl yum install devtoolset-9 然后在你使用R的用户下操作： # If you use your...如果使用的是miniconda，这个文件的内容可能就是这样的了： 1CXX11=~/miniconda3/bin/x86_64-conda-linux-gnu-g++ -std=c++11 -fPIC
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。...但是按行合并时常用的rbind，限制条件有点多，发现plyr包的rbind.fill 函数能比较好的解决这个问题。...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
' )) 有意思的是我仍然是选择老牌r包，parallel； 使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上...system.time(parLapply(cl,1:1000000, function(x){ sample(1:100,10) })) 实战举例：是使用ChIPseeker包对十万多个ChIP-seq...的bed坐标文件进行注释，就自定义了函数 run_ChIPseeker，然后把全部的bed文件路径名字存储在 fs这个向量，然后就可以使用 parLapply 的模式，使用8个线程进行并行计算啦，代码如下所示...在我的Windows电脑里面，效果如下所示： Windows电脑的R并行计算 看懂这些代码，需要 有R语言基础哦： 生信基石之R语言 B站的10个小时教学视频务必看完，参考 GitHub 仓库存放的相关学习路线指导资料...，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理： 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》 把R的知识点路线图搞定
如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。
) (a=2 b=5 c=1) (a=2 b=5 c=2) 然后根据b=5查到两条 (a=2 b=5 c=1) (a=2 b=5 c=2) 最后根据c=2查到目标数据 (a=2 b=5 c=2) 现在使用了范围条件...总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...当前一个条件不同 那么无法保证当前条件为有序的 所以索引失效 再进一步，假设有以下数据 1(b=2,c=4) 2(b=2,c=5) 3(b=3,c=1) 4(b=3,c=2) 此时对于b 这四个数据都是有序的...但是排序的时间复杂度高于遍历数据的时间复杂度 ps:再慢也不会慢过o(n)，所以会直接遍历所有数据索引失效。...综上所述，范围后的查询字段都不是有序的，所以索引都失效了。
pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...用read_csv加载这个包含来自音乐流服务的数据的基本 CSV 文件：df = pandas.read_csv('music.csv')现在变量df是 pandas DataFrame：1.2 选择我们可以使用其标签选择任何列...：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...最简单的方法是删除缺少值的行：fillna()另一种方法是使用（例如，使用 0）填充缺失值。1.5 分组使用特定条件对行进行分组并聚合其数据时。...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。
只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余。...使用这种方式，如果不通过columns指定列的顺序，那么列的顺序会是随机的。...通过逻辑指针进行数据切片： df[逻辑条件]df[df.one >= 2]#单个逻辑条件df[(df.one >=1 ) & (df.one 多个逻辑条件组合 这种方式获得的数据切片都是DataFrame...DataFrame的每一列，这里使用的是匿名lambda函数，与R中apply函数类似 设置索引 df.set_index('one') 重命名列 df.rename(columns={u'one':'...{'two' : 7,'three':10}]dfs = pd.DataFrame(ds,index=['e','f','g','h'])##构建一个新的DataFrame，dfsdf_t=pd.concat
解决方案虽然可以使用辅助表双层表头和SWITCH度量值（根据表头返回结果）的方案，但是度量值相对复杂。...推荐使用计算组，把汇总列放在列小计上，相对简单还可以复用给别的度量值，而且支持给小计列设置不同的条件格式。举例按上图做一个矩阵，小计列带不同的条件格式。...；用鼠标拖动把年月下的“.”这一列的列宽调整到最小直至隐藏。...STEP 7 如果给这种矩阵的小计添加不同的条件格式，需要写专门的度量值，比如用于今年YTD的度量值，遇到今年YTD的表头时才返回今年YTD的值，否则返回空。...然后在销量字段的条件格式中，格式样式选择规则，应用于选择仅合计，基于哪个字段选择写好的度量值，其他按需设置。
本篇文章主要是记录总结毕业论文中使用Pandas模块的常用操作，感兴趣的可以作为参考。...= use_cols) #读取指定列的数据 #将两个DataFrame进行拼接，axis = 0表示在行方向拼接,ignore_index可以忽略两个DataFrame的索引 df =...= ['time', 'pm2_5'], inplace = True) 三、添加新列 假设我们为2015年添加一列，列名为'new_id'，但是只添加5行，代码如下： new_id...再利用df.loc对满足条件的列赋值。 方法二利用.fillna对某一列的NaN赋值为-1，得到的为Series对象。再利用列赋值语句将原来的列覆盖。...结果如下： 以上就是在以前常使用的操作，总结下来就是数据的读取、筛选、合并、输出等环节。感谢阅读！
Balance hist 11.用isin描述条件 条件可能有几个值。在这种情况下，最好使用isin方法，而不是单独写入值。 我们只传递期望值的列表。...重设索引，但原始索引保留为新列。我们可以在重置索引时将其删除。...18.插入新列 我们可以向DataFrame添加新列，如下所示： group = np.random.randint(10, size=6) df_new['Group'] = group df_new...但新列将添加在末尾。如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...Geography列的内存消耗减少了近8倍。 24.替换值 替换函数可用于替换DataFrame中的值。 ? 第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 我们可以使用字典进行多次替换。 ?
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...— 获取Row元素的所有列名： r = Row(age=11, name='Alice') print r.columns # ['age', 'name'] 选择一列或多列：select df...)联合使用： 那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2....— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,
使用每列的均值填充缺失值 df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True) print(df, end="\n\n") 输出： Name Age...df_filled_bfill = df.fillna(method='bfill') print(df_filled_bfill) # 使用每列的均值填充缺失值 df_filled_mean =...[], DataFrame.iat[] 条件过滤：DataFrame[condition] 「数据操作」: 添加/删除列：DataFrame['new_column'], DataFrame.drop(...8 -*- """ @Time : 2024/6/4 15:20 @Email : Lvan826199@163.com @公众号 : 梦无矶的测试开发之路 @File : 13_写入多个DataFrame....xlsx' # 创建新的 DataFrame 以追加 new_data = {'Name': ['百度', 'CSDN主页'], 'URL': ['https://www.baidu.com', '
图1 使用数组公式 Excel中没有一个MINIF函数来根据条件求相应的最小值，可以使用MIN/IF函数组合来实现。...当执行单独的计算且数据集具有字段名称（列标签）时，这些函数非常强大。 如下图2所示，使用DMIN函数来计算指定城市的最小时间。 ?...在“输入引用列的单元格”中输入D3，单击“确定”按钮。 使用数据透视表 可以使用数据透视表来获得上文示例中的结果，如下图6所示。 ? 图6 创建数据透视表的步骤如下： 1....可以看出，数据透视表对于带有一个或多个判断条件的聚合计算非常方便，但是与公式相比，当源数据变化时，它不能立即更新，需要刷新才能更新其内容。...我们看到，前面使用的数组公式必须以按Ctrl+Shift+回车键结束。自Excel 2010起，可以使用一个新函数：AGGREGATE函数，而无需按Ctrl+Shift+回车键。
Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...Ture表示允许新的列名与已存在的列名重复 接着用前面的df： 在第三列的位置插入新列： #新列的值 new_col = np.random.randn(10) #在第三列位置插入新列，从0开始计算...以前面的df为例，group列有A、B、C三组，year列有多个年份。...Where Where用来根据条件替换行或列中的值。如果满足条件，保持原来的值，不满足条件则替换为其他值。默认替换为NaN，也可以指定特殊值。
条件选择 PandasPandas 中根据特定条件过滤数据/选择数据的语法如下：# First methodflt = (df['salary'] >= 90_000) & (df['state'] =...dataframe - pandas# pandas拼接多个dataframedfs = [df, df1, df2,......,dfn]df = pd.concat(dfs, ignore_index = True) 多个dataframe - PySparkPySpark 中 unionAll 方法只能用来连接两个 dataframe...我们使用 reduce 方法配合unionAll来完成多个 dataframe 拼接:# pyspark拼接多个dataframefrom functools import reducefrom pyspark.sql...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
