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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值,大家讨论的甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作,以最大值和最小值的求取为例,这里以第一列为目标数据,来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python,使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件,并求取文件中第一列数据的最大值和最小值,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他的方法也可以做得到的,欢迎大家积极探讨

9.5K20

生信技能树-R语言-day3

上次作业:#向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)?...将这些元素筛选出来#提示:%in%length(g %in% s) # 错误,因为%in%产生的逻辑值中,T和F都存在,所以都会被计算个数,相当于length计算的是逻辑值的个数g[g %in% s]#...,之前不存在的)修改行名rownames() = c()赋值修改后的向量 (行名都是一样的)修改其中一列的列名colnames(文件名)[第几列]= “”赋值列的名字(每一列名字都不一样)两个数据框的连接...t()转置(将行和列互转,要先给列改名,不然转置没有区别> colnames(m) m a b c[1,] 1 4 7...9转换为数据框 m = as.data.frame()可以用class来判断是否转换成功list列表 新建> x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3), +

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    【生信技能树培训笔记】R语言基础(20230112更新)

    NULL:为空,表示没有这个值(不存在)。可以用函数class()来判断数据的类型。Tips:打出前几个字母即出现提示,用上下键翻动,Tab键自动补全(一)逻辑型数据比较运算比较运算的结果是逻辑值。...数据框要求每一列只能有一种数据类型,且数据框只是R语言内部的一个数据,不是一个文件。- 数据框单独拿出来的一列是一个向量,视为一个整体。一个向量可以出自数据框的一列,也可以用代码生成。...(m) #将矩阵转换成数据框的数据结构 a b c1 1 4 72 2 5 83 3 6 9重点:将数据框或举证转置之后,其数据结构都是矩阵。...#取数据框最后一列(不知道具体列数)> df1[,ncol(df1)] #函数ncol()求出数据框的总列数,最后一列即为第“总列数”列。...,则赋值为修改改列内容;当取用的列名不存在与原数据框,则赋值为新增一列。

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    生信技能树- R语言-day7

    (x," ")str_remove_all(x," ")玩转数据框arrange,数据框按照某一列排序sort是给向量排序的library(dplyr)arrange(test, Sepal.Length...) #默认根据这一列从小到大给整个数据框排序arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小distinct,数据框按照某一列去重复unique 给向量去掉重复duplicated...对列表/向量中的每个元素实施相同的操作lapply(1:4,rnorm)两个数据框的链接merge可以合并inner_join:交集都存在的取inner_join(test1,test2,by="name...先转置3. 把行名变成一列4. “宽”变成“长”把格式变成类似于 ggplot2的形式,一列作为x,一列作为y5....% # 矩阵变成数据框rownames_to_column() %>% #把行名变成一列mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #新增一列group

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    Python数据分析实战之数据获取三大招

    如果该文件不存在,创建新文件用于读写。 wb 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。 wb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。...如果该文件不存在,创建新文件进行写入。 ab+ 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。...header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...converters : dict, optional 字典, 选填, 默认为空, 用来将特定列的数据转换为字典中对应的函数的浮点型数据。...布尔值, 选填, 默认为False, 用来指定是否转置, 如果为True, 则转置 ndmin : int, optional 整数型, 选填, 默认为0, 用来指定返回的数据至少包含特定维度的数组,

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    Python数据分析实战之数据获取三大招

    如果该文件不存在,创建新文件用于读写。 wb 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则将其覆盖。如果该文件不存在,创建新文件。 wb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。...如果该文件不存在,创建新文件进行写入。 ab+ 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在,创建新文件用于读写。...header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...converters : dict, optional 字典, 选填, 默认为空, 用来将特定列的数据转换为字典中对应的函数的浮点型数据。...布尔值, 选填, 默认为False, 用来指定是否转置, 如果为True, 则转置 ndmin : int, optional 整数型, 选填, 默认为0, 用来指定返回的数据至少包含特定维度的数组,

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    R语言基础提升与总结

    }重点 ifelse函数ifelse(x,yes,no)x:逻辑值或者逻辑值向量yes:逻辑值为TRUE时的返回值no:逻辑值为FALSE时的返回值ifelse函数支持单个逻辑值,也支持多个逻辑值组成的向量...,按列拼接成为一个矩阵 do.call完成批量操作4 表达矩阵画箱线图4.1 表达矩阵的概念基因表达的数据通常使用表达矩阵来表示其中矩阵的行代表某个基因在不同样本(不同处理,或时间点等)中的表达水平列表示某个样本中各个基因的表达水平...转置t把原来的行名变为第一列宽数据变长数据代码实现:set.seed(10086)# 随机种子,让rnorm的结果变固定exp = matrix(rnorm(18),ncol = 6)exp = round...() %>% #行名变为第一列 mutate(group = rep(c("control","treat"),each = 3)) #数据框新增一列#变形的函数 完成宽数据变长数据的操作pdat =...——applyapply(X,MARGIN,FUN…)X:数据框/矩阵名称MARGIN:取值=1表示行;取值=2表示列FUN:具体函数对X的每一行/每一列进行FUN这个函数test<- iris[1:6,1

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    R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

    ,data.frame数据框允许不同列不同的数据类型,但同一列只允许一种数据类型*数据框中括号内行在列前df1 数据框,通过指定公共列使具有相同元素的行的列合并*merge函数可支持更复杂的连接,但通过inner_join等更为简便,后述test1 数据框t(m) #转置行与列,数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵,可通过list函数将其组成一个列表l 中,Species列的值为a或c的行test[test$Species %in% c("a","c"),]#注意本题至少有三个问题,第一是值a,c为字符型,要加"",第二是向量是c()不是...(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行,前4列,并转换为矩阵,赋值给a。

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    R 数据整理(六:根据分类新增列的种种方法 1.0)

    也就回到了开始创建的数据框test。 separate&&unite 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...到底需不需要引号,对于要处理的列(无论分离还是合并)不用;对于待生成的列则需要。 处理缺失值 创建一个存在NA 的数据框。...replace_na(col, value) ,将col 中的NAs 替换为指定的value。...1 A 1 2 B 0 3 C 3 4 4 5 E 5 # 还可以写成 X$X2 <- replace_na(list(X2=0)) 通过fill,可以将指定列中的缺失值替换为该缺失值所在行的上一行中的数据...“压”在一起;而 merge 也只能按照共有部分相连接,两个表格中均不存在的行的内容会被删去。

    2.1K20

    没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    在这篇文章中,我们将介绍 Pandas 的内存使用情况,以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型,将数据框的内存占用量减少近 90%。...当我们将列转换为 category dtype 时,Pandas 使用了最省空间的 int 子类型,来表示一列中所有的唯一值。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...请注意,这一列可能代表我们最好的情况之一:一个具有 172,000 个项目的列,只有 7 个唯一的值。 将所有的列都进行同样的操作,这听起来很吸引人,但使我们要注意权衡。...我们将编写一个循环程序,遍历每个对象列,检查其唯一值的数量是否小于 50%。如果是,那么我们就将这一列转换为 category 类型。...首先,我们将每列的最终类型、以及列的名字的 keys 存在一个字典中。因为日期列需要单独对待,因此我们先要删除这一列。

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    Day07 生信马拉松-数据整理中的R

    str_remove_all(x," ") #删除全部目标字符 2.玩转data.frame--dplyr包 2.1 arrange,数据框按照某一列排序,实际参数不能加" " library(dplyr...) arrange(test, Sepal.Length) #从小到大排序 arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小排序 2.2 distinct,数据框按照某一列去重复...distinct(test,Species,.keep_all = T) #".keep_all = T"为必须要写的参数 2.3 mutate,数据框新增一列 test 将样本名转化为data.frame中的第一列 ggplot2对行名并不友好,通常要使样本名转化为data.frame中的第一列,防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2...library(tidyr) library(tibble) library(dplyr) #加载数据整理需要的包 dat = t(exp) %>% #将matrix进行行列转置 as.data.frame

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    Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

    这个问题之所以如此重要,是因为 “Changed Type” 步骤已经将当前的列名硬编码到解决方案中。如果这些列在未来不存在,用户最终会收到一个步骤级错误,该错误阻止了数据加载,需要解决。...【警告】 【透视列】对话框中的【值列】总是默认为数据集中的第一列,这很少是用户需要的。不要忘了更改它。 【注意】 如果单击【高级选项】左边的小三角,会发现也可以更改数值的聚合方式。...(译者注:逆透视的本质是将表示结构的多个属性转换为一个属性的多个值;透视的本质是将某个属性内容转换为结构。...【警告】 这个搜索框应用了一个筛选器,显示包含用户输入的字符模式的任何值。不接受通配符和数学运算符。 在处理列中的过程中有超过 1,000 行的数据集时,将遇到一个挑战。...此时界面会弹出一个如图 7-22 所示的【筛选行】对话框,允许用户手动创建筛选器,即使要筛选的数据不存在于可视化筛选器窗格中。

    7.5K31

    3.9生信

    matrix :矩阵,整个表只允许一种数据类型 data.frame:数据框,每一列只允许一种数据类型 可以根据生成的函数或者用class或者is族函数判断。...按名字 df1【,"gene"】 df1【,c('gene','change')】 d.按条件(逻辑值) df1【df1$score>0,】 图片 图片 如何取数据框的最后一列?...ncol(df1) 知道了行数就方便取最后一列:df1【,ncol(df1)】 这样子方便代码复用。 如何取数据框除了最后一列以外的其他列?...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge...(m) = c("a","b","c") #加列名 rownames(m) = c("q","w","e") #加行名 矩阵的转置和转换: 转置:t(m) 行变列,列变行 转换:as.data.frame

    1.3K30

    MR应知应会:MungeSumstats包

    转换为0吗?...impute_beta 如果sumstats中不存在BETA,是否应使用其他效果数据来估算BETA。请注意,此估算是近似值,因此可能会对下游分析产生影响。谨慎使用。...默认值为 TRUE。 impute_se 如果 sumstats 中不存在标准误差,是否应使用其他效应数据来估算标准误差。请注意,此估算是近似值,因此可能会对下游分析产生影响。谨慎使用。...imputation_ind 应该为每个插补步骤添加一列,以显示哪些 SNP 对不同字段具有插补值。这包括表示 SNP 等位基因翻转(翻转)的字段。...但是,如果 youf 文件中的列标题丢失,我们提供的映射不正确,您可以提供自己的映射文件。必须是 2 列数据框,列名称为“未更正”和“已更正”。

    2.5K11

    2023.4生信马拉松day3-数据结构

    回顾:多个数据的组织——数据结构-向量-一维数据;一个向量内部只能有一种数据类型,可以有重复值;注:重复值允许,不同的数据类型不允许!...-数据框二维数据;约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);数据框单独拿出的一列是向量,视为一个整体;-矩阵二维数据;同一列同一行都只允许一种数据类型...df1[,3]df1[,ncol(df1)]#如何取数据框除了最后一列以外的其他列?...#例:筛选score > 0的基因df1$score #取df1中score那一列,结果为一个含四个元素的向量df1$score > 0 #运算结果是返回四个逻辑值TRUE/FALSEdf1$score...ctrl+l小结图片-练习3-2# 1.统计内置数据iris最后一列有哪几个取值,每个取值重复了多少次table(iris[,ncol(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行,前4列,并转换为矩阵

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    生信课程note-3

    用于取子集的逻辑值向量:与x对应,不必须由x生成。(例子中即通过score为gene取子集)记住,==是等于的意思,>-是赋值的意思## 代码思维#如何取数据框的最后一列?...df1[,3]df1[,ncol(df1)]#如何取数据框除了最后一列以外的其他列?df1[,-ncol(df1)] 注:!-给数值用,!给逻辑值用。...mm[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1:2]mt(m):转置 行变列m换为数据框 必须要赋值矩阵画热图: pheatmap::pheatmap(m)...test 一列数值的中位数median(test$Petal.Length)# 3.筛选test中,Species列的值为a或c...iris最后一列有哪几个取值,每个取值重复了多少次iris[,ncol(iris)]table(iris$Species)# 2.提取内置数据iris的前5行,前4列,并转换为矩阵,赋值给a。

    1.3K40

    阿榜的生信笔记3

    ()读取行数、ncol()读取列数、rownames()读取行名、colnames()读取列名 3、数据框取子集 ①、$:取数据框中的某一项 #4.数据框取子集 df1$gene mean(df1$..."] df1[,c('gene','change')] ## 按条件(逻辑值) df1[df1$score>0,] 大家看看这道思考题: 4、建立自己的代码思维 下图教会了我们如何优雅地去数据框的最后一列...: 5、数据框的修改 数据框的修改和向量类似,先提取出要修改的值,重新赋值后,修改成功了 注意下面这张图片: 提个小问题:你知道这两句代码的区别吗?..."r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6、数据框的连接 我们如何将这两个数据框连接起来呢?...如上图所示,colnames()转置,行和列互相转换,as.data.frame()将矩阵转换为数据框 m t(m) as.data.frame(m) 提个小问题:下图m

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