1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...dec装饰器用于在类A的方法f以及函数myfunc、myfunc2和myfunc3上。...请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
在Linux CentOS系统上安装完php和MySQL后，为了使用方便，需要将php和mysql命令加到系统命令中，如果在没有添加到环境变量之前，执行 “php -v”命令查看当前php版本信息时时，...则会提示命令不存在的错误，下面我们详细介绍一下在linux下将php和mysql加入到环境变量中的方法（假 设php和mysql分别安装在/usr/local/webserver/php/和/usr/local.../webserver/mysql/中）。...方法二：执行vi ~/.bash_profile修改文件中PATH一行，将/usr/local/webserver/php/bin 和 /usr/local/webserver/mysql/bin 加入到...PATH=$PATH:$HOME/bin一行之后 这种方法只对当前登录用户生效 方法三：修改/etc/profile文件使其永久性生效，并对所有系统用户生效，在文件末尾加上如下两行代码 PATH=
2.2版本中，针对Series对象新增了case_when()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when...()新方法 首先请确保你的pandas版本大于等于2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas： pip install pandas -U 2.1...case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法，其参数非常简单只有一个caselist，用于定义条件映射规则，格式如[(条件1, 替代值1), (条件2, 替代值2)...，最基础的用法下，每个条件为与目标Series长度相等的bool值序列，譬如下面的例子： 更灵活的方式，是将条件写作可执行函数，譬如lambda函数，进而引用自身实现灵活的条件判断： 函数式条件...，在针对数据框进行链式分析的过程中，可以很灵活的基于上一步的临时计算状态，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）： 更多有关case_when()方法的介绍，请移步官方文档：https
1 简介 大家好我是费老师，pandas在前不久更新的2.2版本中，针对Series对象新增了case_when()方法，用于实现类似SQL中经典的CASE WHEN语句功能，今天的文章中，我们就来get...其具体使用方法~ 2 pandas中的case_when()新方法 首先请确保你的pandas版本大于等于2.2，在确保Python版本大于等于3.9的前提下，终端执行下列命令安装最新版本的pandas...： pip install pandas -U 2.1 case_when()的使用 case_when()作为Series对象的方法，其参数非常简单只有一个caselist，用于定义条件映射规则，格式如...，最基础的用法下，每个条件为与目标Series长度相等的bool值序列，譬如下面的例子： 更灵活的方式，是将条件写作可执行函数，譬如lambda函数，进而引用自身实现灵活的条件判断： 函数式条件，在针对数据框进行...「链式分析」的过程中，可以很灵活的基于上一步的「临时计算状态」，进行条件赋值操作，譬如（示例数据及代码见文章开头仓库地址）： 更多有关case_when()方法的介绍，请移步官方文档：https://pandas.pydata.org
Linux CentOS配置LAPM环境时，为了方便，将php和mysql命令加到系统环境命令，下面我们记录几种在linux下将php和mysql加入到环境变量中的方法。...如果在没有添加到环境变量之前，执行“php -v”命令查看当前php版本信息时时，则会提示命令不存在的错误，下面我们详细介绍一下在linux下将php和mysql加入到环境变量中的方法。...假设php和mysql分别安装在/usr/local/webserver/php/和/usr/local/webserver/mysql/中。...方法二： 执行vi ~/.bash_profile修改文件中PATH一行，将/usr/local/webserver/php/bin 和 /usr/local/webserver/mysql/bin 加入到...PATH=$PATH:$HOME/bin一行之后 这种方法只对当前登录用户生效 方法三： 修改/etc/profile文件使其永久性生效，并对所有系统用户生效，在文件末尾加上如下两行代码 PATH=$PATH
承接R&Python Data Science 系列：数据处理（1）继续介绍剩余的函数。...1 衍生字段函数 主要有两个函数，mutate()和transmute(）,两个函数在Python和R上使用方法相同，这两个函数本身有点区别：mutate()函数保留原来所有列，然后新增一列；transmute...注意：python在jupyter中使用管道函数换行书写代码的时候需要用()把代码括起来。 2.2 case_when函数 用于多条件赋值，评分卡Woe赋值的时候使用起来很方便。...注意：case_when函数在Python和R语言中使用的时候有点区别，请留意。...注意：R语言中可以使用XXX_join(a，b，by)，Python中不可以使用。
♣ 题目部分 在Oracle中，为何SYSTEM用户可以将V$SESSION的查询权限赋权给其他用户而SYS用户却不可以？ ♣ 答案部分 答案：现象如下，难道SYSTEM比SYS用户的权限更大吗？...就可以对V$SESSION赋权了。...对于系统底层表，是不能直接做赋权操作的。所以，SYS用户在将该视图赋权给其他用户的时候就会报错。...而对于SYSTEM用户而言，他查询V$SESSION视图其实是查询的PUBLIC这个特殊用户下的公共同义词，而公共同义词是可以做赋权操作的。...& 说明： 有关Oracle同义词的更多内容介绍可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2154285/ 有关Oracle数据字典的更多内容可以参考我的
PCA是降维的一种方法，GWAS分析中经常作为协变量矫正群体分层，很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...这里尝试从名为 plink.raw 的文件中读取数据，并将其存储在变量 m012 中。 2....3列到第6列的数据，将结果存储在 g012 中。...加载 sommer 包 library(sommer) sommer 是一个用于混合模型分析的R包，这里主要使用其中的 A.mat 函数来计算亲缘关系矩阵。 4....计算特征值和特征向量 re = eigen(Gmat) eigen 函数用于计算矩阵的特征值和特征向量，结果存储在 re 中。 6.
不谋而合的是，很多我之前都介绍过了。 这就是优秀者们的马太效应吗！ 1-switch和case_when 在做数据分析时，常常遇到的一个场景是，1,2,3 需要转换成其对应的"a","b","c"。...，dplyr 提供了向量化的操作[[37-R茶话会07-高效的处理数据框的列]]： > dplyr::case_when( + tmp %in% "a" ~ 1, + tmp %in% "b"...：[[05-R工具指南04-俺的技巧与Rstudio的快捷键]] 3-通过设置系统变量保护脚本中的密码不外露 如果你的脚本中需要你的某些签名或密码，最好不要把他们放在脚本里，因为你的脚本可能会分享给其他人...5-学会在你的R 分享内容里使用变量 以Rmd 为例子: You can do this by defining parameters in the YAML header of your R Markdown...，可以用这个包将html输出转成类似ppt 的效果。
数分小伙伴们都知道，SQL中的case when语句非常好用，尤其在加工变量的时候，可以按照指定的条件的进行赋值，并且结合其他嵌套用法还可以实现非常强大的功能。...好消息是，最近pandas2.2.0稳定版本发布了，其中一个新功能就是增加了case_when方法，可以说这个一直被大家诟病的方法终于补齐了！...二、case_when用法 东哥了解了一下case_when用法，总结了以下几点要点。 对象：case_when属于series对象的方法，dataframe对象无法使用。...这就是case_when非常灵活的原因，判断条件和替换值既可以是固定的值，也可以是自定义的函数，根据自己的需求随意设置。...案例3 case_when只实现区域内的变量加工，其输出结果也可以与其他函数方法结合，产生更多强大的功能。
引言 每种编程语言里都有条件语句和循环语句，今天把R和python的放到一起打打架！没办法现在就是这么卷，学不了两个也得学一个吧~ R语言篇 1....dplyr包中的case_when。...Use a.any() or a.all() np.where Python中的`numpy`库提供了一个类似于R语言`ifelse`的函数`np.where`,支持数组运算，比在if语句外面套for...方法 如果是多个条件，那就使用pandas里的case_when方法 import pandas as pd y = pd.Series([3,5,-1,0]) y.case_when([ (y...在R语言中，我们可以用dir函数获取目录下的所有文件名，然后用for循环批量读取。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 近期写R代码，经常用dplyr::case_when结合stringr::str_detect进行条件判断。...痛点：判断条件可能会改或增删，全写在case_when里，代码冗余且不利于复制和维护，stackoverflow找了一圈，没发现好的解决方案，干脆自己写了一个通用代码以自动生成批量case_when判断...'(an)|(ch)','contains an or ch' ) 或者写在Excel里， 然后复制单元格，用conditions R...函数的核心依然是case_when，条件为真即停止，所以效率上没有损失。 如果想改条件，在conditions里放肆增删改，改完再跑一遍allCaseWhen即可。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
它是对R中著名的数据清洗包janitor的移植，就如同它的名字那样，帮助我们完成数据处理的清洁工作： 2 pyjanitor中的常用功能 对于使用conda的朋友，推荐使用下列命令完成pyjanitor...pyjanitor中的很多功能实际上跟pandas中的一些功能存在重叠，作为一位pandas老手，这部分功能费老师我还是倾向于使用pandas完成，因此下面我只给大家介绍一些pyjanitor中颇具特色的功能...： 2.1 利用also()方法穿插执行任意函数 熟悉pandas链式写法的朋友应该知道这种写法对于处理数据和理清步骤有多高效，pyjanitor中的also()方法允许我们在链式过程中随意插入执行任意函数...()方法实现多条件分支 pyjanitor中的case_when()方法可以帮助我们针对数据框实现类似SQL中的的多条件分支运算，注意，因为是多条件分支，所以包含最后的“其他”条件在内，需要至少定义3条分支规则...pyjanitor中的move()方法用于快捷调整某行或某列数据的位置，通过source参数指定需要移动的数据行index或列的字段名，target参数用于指定移动的目标位置数据行index或列的字段名
昨天公众号后台有人留言作图，示例图如下 image.png 我选择使用R语言的ggplot2来实现，这个是箱线图和热图的拼接，右侧的热图可以借助geom_point()函数实现，将点的形状改为正方块，数值按照正负来映射颜色...继续昨天推文的内容 R语言ggplot2绘图单元格为方块的热图—1—调整图例的位置（点击蓝色字体直达昨天的推文） 今天的推文记录一下如何实现这个热图 首先构造一份数据集 set.seed("20200407...reshape2::melt(df,id.vars="Sample") head(df1) image.png 构造数据 library(dplyr) df1%>% mutate(group_1 = case_when...( value <= 0 ~ "A", TRUE ~ "B" ))%>% mutate(group_2=case_when( value >= -1 & value <...0.5 ~ 0.4, value > 0.5 & value <= 0.7 ~ 0.6, value > 0.7 & value <= 1 ~ 0.8, )) -> df2 构造数据用于添加线段
主要的变异来源是发育阶段、组织和重复样本。我通常会制作一个汇总表来指导我的下游分析： 发育阶段可以作为数值变量或定性变量进行分析。 现在我们了解了实验设计，接下来我们将确定实验中变异的主要驱动因素。...换句话说，在发育阶段和组织之间，哪个因素对实验中的变异贡献更大？这个问题的答案对于我们如何最有效地可视化数据至关重要。 获得实验全局视图的一个好方法是进行主成分分析（PCA）。...选择高变异基因有多种方法和多个截止值。例如，你可以计算所有基因的logTPM的基因级方差，并取上三分位数。你可以选择在所有组织中具有一定表达水平的基因（比如说> 5 tpm），然后取高变异基因。...我将这一步称为“边的选择”，其中每个基因是一个节点，每个相关性是一条边。我有两种方法可以做到这一点。...Leiden方法产生的聚类中，成员之间高度相互连接。在基因共表达的术语中，它寻找彼此高度相关的基因组。 我们需要两样东西。 来自边表的非冗余基因ID。 功能注释，我已经下载了。
此时，用户可以将所有 UDF 函数都放到一个 Notebook 里，然后在其他 Notebook 里引用。 具体做法分成两步。...第一步，创建一个 用于存储 UDF 的 Notebook, 比如 Notebook 名字叫 udfs.bznb： 然后我们填入 arrayLast 函数的代码。...Notebook 比如 main 里就可以这么用： 上面的本质是把代码片段放到一个变量里去，然后在语句中引用变量。...更多细节参考这篇专门的文章： Byzer Man：Byzer 模板编程入门 宏函数的使用 Byzer 也支持函数的概念，这个函数和 SQL 中的函数不同， Byzer 的宏函数是对 SQL 代码进行复用...我们在 case_when Notebook 中再加一段代码： 在变量 showAll 中填写了一段完整的 Byzer 代码（注意，当前版本 Byzer 不支持 宏函数嵌套，也就是宏函数里不能再使用宏函数
它是对R中著名的数据清洗包janitor的移植，就如同它的名字那样，帮助我们完成数据处理的清洁工作： 2 pyjanitor中的常用功能 对于使用conda的朋友，推荐使用下列命令完成pyjanitor...pyjanitor中的很多功能实际上跟pandas中的一些功能存在重叠，作为一位pandas老手，这部分功能费老师我还是倾向于使用pandas完成，因此下面我只给大家介绍一些pyjanitor中颇具特色的功能...： 2.1 利用also()方法穿插执行任意函数 熟悉pandas链式写法的朋友应该知道这种写法对于处理数据和理清步骤有多高效，pyjanitor中的also()方法允许我们在链式过程中随意插入执行任意函数...()方法实现多条件分支 pyjanitor中的case_when()方法可以帮助我们针对数据框实现类似SQL中的的多条件分支运算，注意，因为是多条件分支，所以包含最后的“其他”条件在内，需要至少定义3...pyjanitor中的move()方法用于快捷调整某行或某列数据的位置，通过source参数指定需要移动的数据行index或列的字段名，target参数用于指定移动的目标位置数据行index或列的字段名
down gene5 1.6186835 -1.8350010 0.07323936 none gene6 3.3965326 -2.2189805 0.04056557 down 下面是用R实现的几种方式...：逻辑判断转为数字1和0，然后用dplyr包的case_when df$method4 case_when(df$regulation == 2 ~ "up",...ifelse(test_p & test_down, "down","none")) 第六种方法：dplyr的case_when df$method6 case_when(test_p & test_up...：直接用函数和for循环 先关于df的函数 my_regulation2 <- function(x){ if(df$p.value[x]1){ print...，第3种方法查询表和ifelse函数最方便快捷。
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(tidyverse) # devtools::install_github('erocoar/ggpol') library(ggpol) 导入数据...ungroup() %>% # 解除分组 unite(col = "status_gender", gender, status, sep = "_") %>% # 将性别和选举状态合并成一个新的列...列分成性别和状态两列 uncount(count) %>% # 根据count列的值，将行复制相应的次数 group_by(constituency, gender) %>% mutate...status == "notelected" ~ "not elected"), gender_label = case_when(gender == "female" ~ "Female...构建数据用于在图形中添加空白区域 dummy_constituency = tibble(y = c(-max(results$y), 0, 0, max(results$y)), # y值为最大最小值及其负值
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一款R包「roughnet」其最主要用来绘制网络图时添加纹理填充，小编测试后发现挺有趣的有多了一种图形展示方式。...V(g)$shape 将图形中的节点形状设置为圆形 V(g)$shape[c(1,34)] 将节点 1 和节点 34 的形状设置为矩形 #...", "dots")[membership(cluster_louvain(g))] V(g)$color 将节点的边框颜色设置为黑色 V(g)$size 将节点的大小设置为...30 V(g)$stroke 将节点的边框粗细设置为 2 E(g)$color 将边的颜色设置为灰色 # 创建一个宽度为 930，高度为 600 的 roughnet.../w) # 使用 stress 布局计算节点的坐标 # 将计算得到的 x 坐标赋值给节点属性 V(main)$x V(main)$x <- xy[, 1] # 将计算得到的 y 坐标赋值给节点属性
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