df group by 2列，n.largest在第3列 - 腾讯云开发者社区

up 5 ## 2 gene2 up 3 （4）按坐标位置取子集： df1[2,] #取第2行 ## gene change score #...# 2 gene2 up 3 df1[,2] #取第2列 ## [1] "up" "up" "down" "down" df1[2,2]...#取第2行，第2列 ## [1] "up" df1[c(1,3),1:2] #取第1和第3行，第1和第2列 ## gene change ## 1 gene1 up ## 3 gene3...2）当两个数据框没有共同的列名，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 =... group2 4.5 semi_join(test1,test2,by="name") #半连接，左边表格中的人名在右边表格中存在的行则保留，否则删去 ## name

1.7K3 0

R语言方差分析总结

“医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用、R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、临床研究设计、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。...数据一共3列，第1列是缝合方法，第2列是时间，第3列是轴突通过率。..." ... ## - attr(*, "codepage")= int 936 数据一共5列（第5列是自己算出来的，其实原始数据只有4列），第1 列是编号，第2列是治疗前血压，第3例是治疗后血压，第...数据一共7列，第1列是患者编号，第2列是诱导方法（3种），第3-7列是5个时间点的血压。...数据一共7列，第1列是患者编号，第2列是诱导方法（3种），第3-7列是5个时间点的血压。

2.5K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

在几秒钟内将数千个类似的电子表格文本单元分组

tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(vals) 在第6行，将CSV转换为Pandas DataFrame。...第10行从legal_name数据集的列中提取唯一值，并将它们放在一维NumPy数组中。在第14行，编写了用于构建5个字符N-Grams的函数。使用正则表达式过滤掉一些字符。...第20行传递ngrams_analyzer给将用于构建矩阵的TF-IDF矢量化器。最后在第23行，构建了文档术语矩阵。...在第39-43行，遍历坐标矩阵，为非零值拉出行和列索引 - 记住它们都具有超过0.8的余弦相似性 - 然后将它们转换为它们的字符串值。为了澄清，通过一个简单的示例进一步解开第39-43行。...', 'address'] df['grouper'] = df[ columns_to_group.pop(0) ].astype(str).str.cat( df[columns_to_group

1.8K2 0

几个高效Pandas函数

： #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 df.insert(2, 'new_col', new_col) 控制台输出数据集： In...In [63]: df['cumsum'] = df[['value_2','group']].groupby('group').cumsum() In [64]: df Out[64]: group...用法： Series.isin(values) 或者 DataFrame.isin(values) 筛选df中year列值在['2010','2014','2017']里的行： In [96]: years...用法： DataFrame.loc[] # 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列选择df第1~3行、第1~2列的数据...2 名，下一个人是第 3 名 method=min: 两人并列第 1 名，下一个人是第 3 名 method=dense: 两人并列第1名，下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值

1.5K6 0

R语言基础-向量、矩阵、数据框、列表相关操作

横坐标为个数的点图啦，因为取了12个随机数，所以这边横坐标为12图片k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2 #这边把times换成了each，同作为rep()的形式参数，在功能上稍微有些区别...# 2.用坐标df1[2,2] #取数据框中第2行、第2列## [1] "up"df1[2,] #取数据框中第2行，由于取行会保留数据框的一部分属性，因此行名和列名会反馈给你。..." "down"df1[c(1,3),1:2]#灵活一些，分别取第1行第1列以及第3行第2列两个元素## gene change## 1 gene1 up## 3 gene3 down...= c("group1","group1","group2","group2"), vision = c(4.2,4.3,4.9,4.5))test2##...B group2 4.9#在新建一个列名‘NAME’稍微有些区别的数据框test3 <- data.frame(NAME = c('Damon','jimmy','nicker','tony'),

3012 0

高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

：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 df.insert(2, 'new_col', new_col...df['cumsum_2'] = df[['value_2','group']].groupby('group').cumsum() df 4....用法： DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列选择df第1~3行、第1~2列的数据...，使用iloc： df.iloc[:3,:2] 使用loc： df.loc[:2,['group','year']]1 提示：使用loc时，索引是指index值，包括上边界。...2 名，下一个人是第 3 名 method=min: 两人并列第 1 名，下一个人是第 3 名 method=dense: 两人并列第1名，下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值

4.1K2 0

R语言重复测量数据的多重比较

使用的数据来自孙振球，徐勇勇《医学统计学》第4版。课本的电子版已上传到QQ群，加群即可免费获取！...数据一共7列，第1列是患者编号，第2列是诱导方法（3种），第3-7列是5个时间点的血压。...首先转换数据格式： library(reshape2) df.l <- melt(df12_3, id.vars = c("No","group"), variable.name...重复测量方差分析可以采取正交多项式来探索时间变化趋势，具体的内涵解读可以参考冯国双老师的这篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/ndinwbDJsHjAelvNfwqgwA 在R...事前检验使用rstatix包解决: library(rstatix) df.l |> group_by(group) |> t_test(hp ~ times, ref.group = "

9513 0

生信职位拉勾网爬取-附生信行业职业发展交流群

:420 已经抓取第29页, 职位总数:435 已经抓取第30页, 职位总数:450 df ?...8.工作地点工作地点就是北上广深和杭州呀，推荐一下，建明公司在珠海，哈哈哈 df['工作地点'].value_counts().plot(kind='pie',autopct='%1.2f%%',explode...9.工资图（这里图的展现方式是有问题的）可以看到大部分工资集中在10K-20K，最高的有35K，毕竟很少 df['工资'].value_counts().plot(kind='barh') #绘制条形图...说明一点：群主是博士在读哦 degree_mappings = {'不限':1, '大专':2, '本科':3, '硕士':4, '博士':5} group_by_degree = data3.groupby...([0])[1] df_degree = [] for group in sort_by_degree['degree']: v = group_by_degree.get_group(group

6021 0

Python数据分析及可视化-小测验

=(12,6)) for name,group in tip_df.groupby('smoker'): if name == 'Yes': drawScatter(group,...组合散点图.png 3.6 第六步：在同一图中绘制出女性与男性中吸烟与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的散点图关系在有2组散点的散点图当中，第1组散点默认为橘黄色，第2组散点默认为天蓝色。..., group in df.groupby('smoker'): if name == 'Yes': plt.scatter(group.total_bill,...)) for name,group in tip_df.groupby('sex'): if name == 'Male': drawScatter2(group, 121, '...(不包含重复项，至少使用两种方法) 第1种方法： len(baby_df.Name.unique()) 第2种方法： len(names) 第3种方法： baby_df.Name.value_counts

2.1K2 0

机器学习测试笔记（8）——分组聚合

,people] return data 2常用分组 2.1使用列名作为键分组 def group_by_column(df): print(df['Data1'].groupby(df['Key1...): return{'min':group.min(),'max':group.max(),'count':group.count(),'mean':group.mean()} if__name__==..."__main__": data = init_data() group_by_column(data[0]) group_by_array_list(data[0]) group_by_dict...courseId=1209852815&share=2&shareId=480000002205486 性能测试第2季:LoadRunner12使用 https://study.163.com/course...courseId=1209903814&share=2&shareId=480000002205486 性能测试第4季:监控与调优 https://study.163.com/course/courseMain.htm

2872 0

ggstats！又一个SCI统计图表绘图利器，推荐..

前言今天是我的可视化课程上线的第270天，目前学员434人，每篇原创公众号都会记录这个人数，用来督促和激励我的原创内容。...ggstats-又一个统计图表绘制利器~~ 上次在推荐给大家的ggstatsplot包时(详细可见ggstatsplot！...()") + scale_fill_brewer(palette = "RdYlBu") gglikert()+ggtitle() df_group <- df df_group$group1 <-...sample(c("A", "B"), 150, replace = TRUE) df_group$group2 <- sample(c("a", "b", "c"), 150, replace =...TRUE) gglikert(df_group, q1:q6, facet_cols = vars(group1), labels_size = 3 ) facet_cols() 其他案例

1511 0

动图，用Python追踪NBA球员的运动轨迹

这是快船队（Clippers）和火箭队（Rockets）在季后系列赛的第5场比赛。在比赛中，James Harden瓦解了快船队的防守，冲向篮筐，把球传给Trevor Ariza，轻松获得3分。...6.1.3 第5项（最后一项）是代表球的半径。这个值在整个动画中都随着球的高度而变化。半径越大，球就越高。...因此，如果球员投篮，球的大小就会增加，在拍摄弓的顶点达到其最大值，然后随着高度下降，球逐渐变小。 6.2 第6项中的10个列表表示球场上的10名球员。在这些列表中，关于球的信息是一样的。...In[33]: group =df[df.player_name!...= 6.2) time_df =df[time_mask] 从动画看，Harden 似乎在第四节比赛只剩7.7到7.8秒的时候传了球。

3.7K5 1

盘点一个工作中Python自动化处理实战问题（上篇）

问题描述：数据在提供的数据表中，在表有编号、环节、审核人、金额、结束时间5列，对【编号、环节、审核人、金额】四条件进行分组，分组内结束时间升序排列，分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录。...粉丝回答是第1个和第3个。最终效果是：实现分组内任意2个时间点时间差都是大于20s。二、实现过程这里【郑煜哲·Xiaopang】给出了自己的思路，如上图所示。...，然后再取时间差在20秒内的，再提取出第一条。...= pd.to_datetime(df['结束时间']) # 转换为日期时间格式 def filter_rows(group): # 计算时间差，删除时间差小于20秒的记录，只保留第一条记录...group[~mask].drop_duplicates(keep='first') return group # 对每个分组中的'结束时间'列进行去重操作 result = df.groupby

731 0

数据科学19 | 统计推断-t分布置信区间

t分位数（黑色曲线）总是在正态分位数（蓝色参考线）之上，意味着t分布的置信区间总是比正态分布的宽。..., 2)), paired = TRUE, data = sleep) Paired t-test data: extra by I(relevel(group, 2)) t = 4.1, df...#weight为每只小鸡从出生开始在不同时间点测的体重 #Time为不同的监测时间 #Chick为每只小鸡的编号 #Diet为4种饮食的编号重组数据： library(reshape2) ##define...第1种饮食的末端变异似乎比第4种饮食的末端变异大得多，但第1种饮食中的鸡比第4种饮食中的鸡数量要多，所以很难真正比较变化。观察每组均值，第1种饮食的平均体重增长似乎确实比第4种饮食的平均体重增长慢。...方差齐或不齐的情况下，置信区间小于0，表明第1种饮食比第4种饮食的体重增加更少。方差是否一致会影响区间。

3.5K2 0

Day03 生信马拉松-data.frame

(df1)3.2 行数 nrow(df1)3.3 列数 ncol(df1)3.4 行名 rownames(df1)3.5 列名 colnames(df1)4.data.frame取子集 -"$"符 df1...$gene4.1 按坐标df1[2,2] #[ ]内前面的数字为行，后面的数字为列df1[2,] #提出第二行（包含行名）df1[,2] #提出第二列df1[c(1,3),1:2] #提出第1和3行,第...[df1$score>0,] #提取score>0的行4.3 筛选score > 0的基因df1[df1$score > 0,1] #提取第1列中score>0的基因名df1$gene[df1$score...B","O","AB"))test1test2 <- data.frame(name = c('Damon','jimmy','nicker','tony'), group...= c("group1","group1","group2","group2"), vision = c(4.2,4.3,4.9,4.5))test2test3

2054 0

R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素

% group_by_at(f) %>% count()}# method for binning valuesbin_min_sample...(df,f, group) { filter(df,df[f]==group)}# calc the vector probabilitybinom_prob_vec <- function(v, target...---- 第2部分：研究问题研究问题1：性别，体重和年龄之间有相关性吗？...这可能表明抽样方法在性别抽样方面并非完全随机。但是，数据样本足够大，可以继续评估健康风险因素。年龄范围似乎在两端都偏向极端。在比较年龄和体重时，性别的体重分布似乎确实存在明显差异。...报告患有糖尿病的患者似乎在每个年龄段都较重。报告患有糖尿病的年轻患者似乎比老年患者具有更大的体重范围。虽然尚不清楚年龄与糖尿病和体重之间的关系，但应进一步探讨这种关系。

9161 1

一文介绍特征工程里的卡方分箱，附代码实现

第1行1列：43×53/87=26.2 第1行2列：43×34/87=16.8 第2行1列：44×53/87=26.8 第2行2列：4×34/87=17.2 先建立原假设：A、B...值得注意的是，小编之前发现有的实现方法在合并阶段，计算的并非相邻组的卡方值（只考虑在此两组内的样本，并计算期望频数），因为他们用整体样本来计算此相邻两组的期望频数。...return: x对应的组，如group1。从group1开始。 ''' #切分点从小到大排序。...#异常值建议在分组之前先处理妥善。...return 'group{}'.format(num_groups) 5.实现WOE 编码 def calWOE(df ,var ,target): ''' 计算WOE编码

3.8K2 0

2019CCF-BDCI-乘用车细分市场销量预测方案（Top1%）

正文 1.数据说明赛题给出了历史销量数据包含60个车型在22个省份，从2016年1月至2017年12月的销量。...首先单独计算每个车型在每个细分市场（省份）的NRMSE，再计算所有NRMSE的均值，计算方式为：其中，车型第个样本的真实值，为第个样本的预测值，为k车型的预测样本数量...how='left') 只需在模型训练的时候加上权重信息即可，初赛有千分位的提升，复赛没有具体测。...}_{}'.format(col,group,i)) df['{}_{}'.format(col,i)] = df[group] + i df_last = df[~df...在之前的比赛也使用过这种方法，非常值得借鉴。在最近的“全国高校新能源创新大赛”中的也依然适用。

6493 0

总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

个值除上面2个以外，还可以找到一组中的第n个值。...13、第n个值，倒排序也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。...sales.groupby(["store", "product_group"]).ngroups output 18 在商店和产品组列中有18种不同值的不同组合。...例如，我们可以获得属于存储“Daisy”和产品组“PG1”的行如下: daisy_pg1 = sales.groupby(["store", "product_group"]).get_group(("...df["current_highest"] = df.groupby( "category" )["value"].expanding().max().values output 在Pandas中

3.3K3 0

Machine Learning-特征工程之卡方分箱（Python）

第1行1列： 43×53/87=26.2 第1行2列： 43×34/87=16.8 第2行1列： 44×53/87=26.8 第2行2列： 4×34/87=17.2 先建立原假设...值得注意的是，小编之前发现有的实现方法在合并阶段，计算的并非相邻组的卡方值（只考虑在此两组内的样本，并计算期望频数），因为他们用整体样本来计算此相邻两组的期望频数。...return: x对应的组，如group1。从group1开始。 ''' #切分点从小到大排序。...#异常值建议在分组之前先处理妥善。...return 'group{}'.format(num_groups) 5.实现WOE 编码 def calWOE(df ,var ,target): ''' 计算WOE编码 param

5.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

数据框取子集、修改和连接的方法

R语言方差分析总结

在几秒钟内将数千个类似的电子表格文本单元分组

几个高效Pandas函数

R语言基础-向量、矩阵、数据框、列表相关操作

高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

R语言重复测量数据的多重比较

生信职位拉勾网爬取-附生信行业职业发展交流群

Python数据分析及可视化-小测验

机器学习测试笔记（8）——分组聚合

ggstats！又一个SCI统计图表绘图利器，推荐..

动图，用Python追踪NBA球员的运动轨迹

盘点一个工作中Python自动化处理实战问题（上篇）

数据科学19 | 统计推断-t分布置信区间

Day03 生信马拉松-data.frame

R语言在BRFSS数据中可视化分析探索糖尿病的影响因素

一文介绍特征工程里的卡方分箱，附代码实现

2019CCF-BDCI-乘用车细分市场销量预测方案（Top1%）

总结了25个Pandas Groupby 经典案例！！

Machine Learning-特征工程之卡方分箱（Python）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐