但是KEGG数据库收录有目标物种。几经折腾，终于跑上了GSEA. 写此文档为其他研究非模式生物的人员提供一点借鉴。 以大熊猫为例： 1....require(stringr))install.packages('stringr') library(stringr) 2.查询大熊猫在KEGG数据库中的缩写 #获取KEGG数据库收录的所有物种的清单...4.获取用于GSEA的基因集数据框 #数据整理，将向量转变为数据框,作为GSEA的基因集 aml.kegg 一列term为通路名称，一列gene为基因id 如下所示，基本的数据整理能力： 5.利用clusterProfile进行GSEA （前提是已获得排序好的genelist） genesets...<- aml.kegg # 其中这个 genelist 来源于自己的大熊猫转录组数据分析后的基因排序的向量哦。
选定的列 使用传统的one-hot编码会生成12列数据，每个月一列。但是这种嵌入方式，对于每个星期的每一天都给予了相同的重视程度，并且这种嵌入下，每个月的数据之间并没有联系。 ?...每个月的一列编码 我们可以从下图中观察到每个月其数据的季节性特征。4到9月是高峰月，而0,1,10,11是自行车呈现低需求的月份。 ?...每月季节性 另外，当我们用不同颜色描绘出各个月份中，自行车每日的使用情况时，我们又发现了每个月里各个星期的特征。 ? 每月使用趋势 理想状况下，我们都希望使用嵌入来捕捉到这些关系。...由于这是一年里各个月份的数字化表示，并且它们是从0到11的数字。因此输入维度input-dim设为12。 网络的输出即变量y，是cnt缩小比例的列。但是y可以被扩展，以包括其它连续变量。...使用3D图像模拟这些数据时，我们可以看见月份之间清晰的联系。相似cnt下的月份被分类至更近。例如，4月和9月之间很相似。 ?
尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点： 当探索不同的功能时，我最终得到许多CSV文件。...我的内核中有多个数据框，名称混乱（且太长）。 我的特征工程代码看起来很丑陋，散布在许多单元中。 当我直接开始使用SQL进行功能设计时，这些问题自然就会解决。...第一个代码段创建了一些必要的索引，以加快联接操作。接下来的四个代码片段将创建四个特征表。使用索引，大约需要20分钟（在本地计算机上还不错）。 现在，您应该在数据库中具有以下表格。...如果只需要数据的子集，则该函数将表名称“ trn_set”（训练集）或“ tst_set”（测试集）作为输入，并使用可选的 limit 子句。 删除唯一列和缺少大多数值的列。...日期列映射到月份，以帮助捕获季节性影响。 注意功能表是如何连续连接的。这实际上是有效的，因为我们总是在一对一映射上连接索引。 最后，让我们看一下5个训练示例及其特征。
Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...过滤 在 Excel 中，过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框，其中最直观的是使用布尔索引。...解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。
最近在做一个sem百度广告投放以及相关的数据分析，SEM是一项非常系统的工作，需要在理解业务的基础上，做好关键词筛选和创意制作、转化页面设计等等工作，从15年操作金融项目开始至今也做了5个项目和产品的百度投放...这里就用处理过后的数据做一个比较具体的说明。...一、数据说明： 本例的数据来自皮鞋产品某个月份百度结果，当然不是真实的数据，总共包含2092条数据，包括关键词及其对应的展现量、点击量、转化量等维度，具体说明如下图： ?...二、数据分析 1、关键词长度分析 这部分分析2092个关键词的长度分析，主要的目的就是分析客户在搜索框输入的关键词的长度，也就是每个关键词的字数，如下图： ?...； 第二类关键词的特点是高点击、低转化，展现量也很高，但是成本高，流量流失量非常大，这个就是品牌词“熊猫”，因为客户搜索“熊猫”，有可能是为了熊猫皮鞋，也可能是为了熊猫玩具、熊猫书等‘ 第三类关键词主要有长词构成
django1.4 or later html 页面从数据库中读出DateTimeField字段时，显示的时间格式和数据库中存放的格式不一致，比如数据库字段内容为2012-08-26 16:00...为了页面和数据库中显示一致，需要在页面格式化时间，需要添加{{ dayrecord.p_time|date:"Y-m-d H:i:s" }} 类似的过滤器。...A)" }} 值不存在，使用指定值 {{ value|default_if_none:"(N/A)" }} 值是None，使用指定值 {{ 列表变量|dictsort:"数字" }} 排序从小到大 {{...True or False m 数字表示的月份,有前导零. '01' to '12' M 月份,3字母短文本格式. ...'Jan' n 数字表示的月份,无前导零 '1' to '12' N 出版风格的月份缩写(django 扩展) 'Jan.', 'Feb.
二、制作分析一般而言会有三种方式来制作：第一种是写死，写死在动态面板里面写几个月的日期，然后通过动态面板切换制作出对应的效果，这种的缺点是复用性差，而且只能显示写好的几个月，如果要查几十年的数据，就要做几百页...提示框提示框包括提示文字，矩形，图标这几部分组成，大家可以根据自身需要设置样式，也可以增加移入变色，选中变色等效果来美化。鼠标单击提示框的时候，我们用显示的交互，将隐藏的下拉组合显示出来即可。2....中间的日期我们是用中继器来制作，里面增加圆形，去除边线，矩形设置选中样式为填充颜色为蓝色，文字颜色为白色。中继器里共两列，一列是自带的Column0，一列是xuanzhong列，默认都为空就可以了。...关于年份和月份的下拉列表，点击后设置对应年月记录值为选择内容即可，因为月份是固定12个月的，所以用多个文字标签制作即可，年份比较多，建议用中继器来制作，年份太多的话还可以转为动态面板调出滚动条来处理。...这样我们就制作完成了日期时间下拉列表的原型模板了，下次使用时复制粘贴就能使用，需要增加后续交互也可以自行添加，是不是很方便呢？
Richard 还当场带领大家，以 Denton 市的犯罪记录开放数据为例，用 Excel 加以分析。 虽然“犯罪记录”听上去很让人不安。...这里我们使用的是 Pandas 中的 value_counts 函数。它可以帮助我们自动统计某一列中不同类别出现的次数，而且还自动进行排序。为了显示的方便，我们只要求展示前10项内容。...robbery 数据框。...但是，我们可能更加关心近年的情况。因为扔掉了2019年的不完整数据，此时我们能使用的最近年份，是2018. 我们就把2018年的月份犯罪记录统计做可视化。...我觉得，每个月份，这张图对于哪个时段最好不要出门，都具备比较高的指导意义。因此……可以当成黄历来使用。 开个玩笑啦，别当真。
通过将 eSet 数据框中的第一列赋值给新的变量 eSet，可以方便地对这些数据进行后续的分析和处理。#上述代码提取表达矩阵，但是提取出来是0行，不存在。...这个函数通常与setNames()函数一起使用，后者为数据框的列设置名称。#phenoData的全称是表型数据。在生物信息学中，它通常指的是描述样本信息的临床数据，如年龄、性别、治疗手段等。...#.提取表达矩阵 read.delim函数用于读取以制表符为分隔符的文本文件，并将其解析为数据框（data frame）对象。它通常用于读取以 .txt 或 .tsv 格式保存的数据文件。...row.names 参数设置为 1，您可以指定数据框中的第一列作为行名。...})#re4=do.call(cbind,re3)#以上是将列表中的元素合并成一个数据框#re=list()# 3.基因过滤##需要过滤一下那些在很多样本里表达量都为0或者表达量很低的基因。
文章背景：Excel二维表中记录着多行多列的数据，有时需要按行或按列排序，使数据更加清晰、易读。下面分别对按列排序和按行排序进行介绍。...对于商品编号一列，存在文本型数字，因此，按列排序时会出现排序提醒。 将任意类似数字的内容排序 所有类似数字的文本会以数字大小排序。...分别将数字和以文本形式存储的的数字排序 首先排序的是数字，其次排序的是数字和字母混合的文本。...本例中，行一代表各个月份。在进行按行排序时，数据区域不包括A列。在Excel中，没有行标题的概念。因此，排序前如果框中A列的话，A列也将参与排列，会排到12月份之后，而这不是我们想要的结果。...参考资料 Mylearning平台课程（Excel系列-数据透视表的魔法（上）） Excel揭秘12：排序规则与排序技术（https://ddz.red/OT1Q1）
2009-7-20 LAST_DAY(day) 返回day日期所指定月份中最后一天所对应的日期 ADD_MONTH(day,n) 返回day日期在n个月后(n为正数)或前(n为负数)的日期...MONTHS_BETWEEN(day1,day2) 返回day1日期和day2日期之间相差得月份，两个参数的格式必须一致，此函数不好用 三：数据类型转换函数 名称 功用 to_char(...TO_NUMBER(xland) 将字符型数据转换成数字型数据 四：集合函数 名称 功用 AVG 计算一列值的平均值 COUNT 统计一列中值的个数 MAX 求一列值中的最大值...MIN 求一列值中的最小值 SUM 计算一列值的总和 五：预定义错误 名称 功用 zero_divide 发生被0除的错误 case_not_found 在case语句中没有包含必须的...，成功为true，失败为false cursor_name%notfound 与cursor_name%found相反 cursor_name%rowcount 最近一次提取到的数据行的序号
用户消费行为模式分析：利用数据挖掘技术，对用户的消费行为进行建模和分析，找出用户在购买产品或使用服务时的常见模式和习惯，例如购买的时间、频率、金额等。...可视化与报告：将分析结果以可视化的方式呈现，例如图表、报表和仪表盘，帮助企业管理层更直观地理解数据并做出决策。...随着时间的推移，最后一次购买商品的用户量呈现上升趋势，猜测：这份数据选择是的前三个月消费的用户在后面18个月的跟踪记录 用户分层 1.构建RFM模型分析并可视化 #透视表的使用（index:相当于groupby...() RFM计算方式：每一列数据减去数据所在列的平均值，有正有负，根据结果值与1做比较，如果>=1,设置为1，否则0 def rfm_func(x): #x:分别代表每一列数据 level...else: #当前月份未进行消费 status.append(np.NaN) status.append(np.NaN) #填充最后一列数据 return pd.Series
在R中对象（object）是指可以赋值给变量（variable）的任何事物，在R语言中使用对象来存储数据也即储存变量，对象类型有标量、向量、矩阵、数组、数据框、列表。...#12个月份的三字母缩写 month.name #12个月份的全称 pi #3.14... colors() #语言颜色表...=m, ncol=n) #使用向量生成m行n列的矩阵 matrix(NA, nrow=m, ncol=n) #生成一个m行n列的空矩阵 as.matrix(x) #将对象转换为矩阵 is.matrix(...（但是每一列必须同一模式），需要一种简单的数据集来存储变量数据，即数据框（dataframe）。...数据框元素索引有三种方法，第一种为通过列的序号索引，第二种通过列名字索引，第三种通过$变量名索引，如下所示： 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台，这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据
引言去年24年一年随着AI大模型的突飞猛进，熊猫其实对于AI的用途也越来越多，例如用AI帮我获取产品的一些信息参数，或者用AI帮我根据数据直接做出表格或者对比图等等，而在使用上因为有NAS的存在，所以我基本都是直接用本地自部署的...极空间Q4部署前依然是检查好自己的NAS网络情况，在12月份的更新中，极空间ZOS的Docker也是做了一些变化，镜像的加速器配置也变了位置，这里需要注意一下。...项目使用浏览器输入http://极空间IP:9010就能访问项目界面了，界面还是蛮不错的，左边能看到工作区，中间则是对话框，再往右则是AI助手的配置界面了。...主界面在使用这样的LLM客户端之前，我们还是需要先来到设置项，配置到对应的API Key，这里Key需要自备，熊猫之前也说过如何通过逆向工程获取各个AI大模型的Key值，以及如何搭建One API来实现部署自己的...总结AI的合理运用其实很多时候能帮我们很多忙，都已经2025年了我相信应该没人还不了解AI的作用吧，而自部署也能让你随时使用，充分发挥NAS和AI的作用，AI as Workspace也算是熊猫目前体验过能排在前列的
所以使用外连接会更加安全，这样你就能确保左边的RDD或者右边的RDD的数据完整性，在join之后再过滤数据。...总之，join通常是你在使用Spark时最昂贵的操作，需要在join之前应尽可能的先缩小你的数据。 假设，你有一个RDD存着（熊猫id，分数），另外一个RDD存着（熊猫id，邮箱地址）。...如果你想要左外连接，保留分数数据中地址数据所没有的熊猫，那么你可以用leftOuterJoin来替代join。...Spark还有fullOuterJoin和rightOuter，可以根据你想保留的记录选择使用。...通过分配已知Partitioner来加速Join Spark是一个分布式的计算引擎，可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份较小的数据集进行并行计算。
举一个简单的例子，现在计算每个用户额度使用率，记为特征ft ，按照时间轴以月份p为切片展开，得到申请前30天内的额度使用率，申请前30天至60天内的额度使用率，申请前60天至90天内的额度使用率，…，申请前...可以根据这个时间序列进行基于经验的人工特征衍生，例如设计一个函数，计算最近p个月特征值大于0的月份数。 1）计算最近p个月特征inv大于0的月份数。...p个月，最近一次特征inv大于0到现在的月份数。...p个月，最近一次特征inv等于0到现在的月份数。...除此之外，可以通过决策树模型，基于特定指标，贪心地搜索最优的特征组合形式。本节以CART回归树为例，使用一个书中的外卖平台骑手贷的例子进行演示。数据字典如图所示。
，猜测：101观景台门票刚刚上线发售，观景台刚刚对游客进行开放 a2.每月销量分析 df['month'] = df['time'].values.astype('datetime64[M]') #保留月份精度的日期...）|right（只保留右侧） #suffixes:如果两个表中有多个相同列，用suffixes给的值进行区分(默认值xy) #按照游客分组，统计每个游客的购买次数 grouped_count_author...b5.购买次数在2~5次之间的用户占比分析 #过滤出>=2次并且的用户 df_frequency_gte_2 = df_frequency_2[df_frequency_2['frequency...#消费次数>1，为复购用户，用1表示 #消费次数=1，为非复购用户，用0表示 #消费次数=0, 未消费用户，用na表示 #applymap:df，处理每一个元素 #apply:df，处理每一行或者每一列数据...每一行数据（共31列） status = [] #存储用户31个月的状态（new|active|unactive|return|unreg） for i in range(31):
这里的数据列很多，我们需要删除那些不必要的列，只保留我们需要的月份和价格数据。..."Month"这一列，这是我们后续需要用到的重要数据。...然而，商家有时为了促销可能会以整个南瓜的方式出售，这种称重方式的不统一是很常见的。我们需要确保只保留统一的称重方式数据。字段解析我们首先来计算比较简单的日期，只获取月份而不考虑年份。...针对美国地区的称重方式，我们无需过多关注细节，直接使用已经设定好的公式即可。而对于国内地区，则需要根据数据特征进行截取和调整。...这里的kind='bar'指定了绘图类型为条形图，它会显示每个月的平均价格，并且每个月份会对应一个条形。
如，/etc目录下会有大量的文件，如果使用ls很难找到需要的文件，因此可以使用管道命令将ls的结果进行一次筛选，只保留需要的信息。 2 管道 和 数据流重定向 的区别？...管道一词非常生动形象，原始数据经过管道后，管道会将一部分不需要的信息过滤掉，只保留用户所关注的信息。 数据流重定向是指定数据在哪里显示，默认情况下会在屏幕显示，我们可以指定它输出到文件。...3 管道命令有哪些 3.1 选取指定列：cut cut为剪切的意思，它能将一行行的数据按照指定的分隔符切成一列列，然后只显示特定列的数据。...cut有两种使用方式： 按照指定字符分隔 这个命令会按照特定的分隔符将数据切分，并只显示第n列的数据。...tee [-a] 文件 -a：以追加的形式写入文件。
2.管道和数据流重定向的区别： 管道一词非常生动形象，原始数据经过管道后，管道会将一部分不需要的信息过滤掉，只保留用户所关注的信息。 ...:为剪切的意思，它能将一行行的数据按照指定的分隔符切成一列列，然后只显示特定列的数据....cut -d '分隔符' -f n 按照特定的分隔符将数据切分，并只显示第n列的数据。... -M:将选取的字段按照月份来排序(前提是选取字段就是月份) -n:将选取字段按照数据来排序(前提是选取字段就是数字) -r:反向排序 -u:去重，若选取字段有重复...只能结合管道使用 tee [-a] 文件 -a：以追加的形式写入文件。 7.join:连接两个文件 这个命令与管道无关。
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