今日看点：元宇宙硬件领域投融资活跃，全球VR/AR企业今年融资额已达82亿元;中国邮政携手小度将文化邮筒赋能创作为数字藏品，并取名“国宝熊猫邮筒”系列数字藏品进行限量发售。
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
3月7日，传说中熊猫直播倒闭前最后一夜，各个主播轮流当一姐，很多人实现了人生中第一次百万人气，这种盛况很容易让人误以为熊猫不是面临破产关停，而是重回巅峰。
如果你前面学习了宽型数据转长型数据的3节内容，那么这节内容你看起来就非常简单了，所以我十分推荐你想看一下前3节的内容。
作者寄语 本次更新申万三级行业成份数据。 更新接口 "sw_index_third_cons" # 申万三级行业成份 申万三级行业成份 接口: sw_index_third_cons 目标地址:
参考：https://github.com/ChileWang0228/Deep-Learning-With-Python/
先来了解Pandas封装的顶层函数部分，其一：melt()函数，它位于Pandas包的最顶层，结构如下：
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
泳道图可以展示不同患者在一定时间内接受不同治疗（或者处于不同时期）的情况，在肿瘤治疗领域的文献中很常见，但是竟然百度不到它的具体含义。。。
df_melt<-reshape2::melt(df,id.vars="x",variable.name="year",value.name="value")
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
在日常与运营、产品打交道时，你会发现他们提供给数分的 Excel 大多数是宽表，而数分提供给业务的多是长表。因此进行长宽表转换就显得很有必要性了。
是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。
在一个CTF练习的网站，看到了一个宽字节注入的题目，我是一个web萌新，没什么经验，一开始也没有想到是宽字节，还是一位朋友给我提到的，让我猛然大悟，咳咳。。。做一些总结。
tidyverse中的长款数据转换函数，类比于之前的reshape2包中的melt和dcast函数
最近奥运会也是非常热门的事件，但是针对本次奥运会有很多值得吐槽的地方,小岛国的骚气操作不想写
最近奥运会也是非常热门的事件，但是针对本次奥运会有很多值得吐槽的地方,小岛国的骚气操作不想写😠 于是Peter从网上收集的我国从1984年第一次参加夏季奥运会到2016年的历届奥运会获奖情况，了解下历届的奥运会成绩。 数据整理成宽表和长表两种形式，进行简单的数据处理和不同方式的可视化图形展示，方便大家了解我国的奥运会成绩。 文中全程使用的绘图工具是高级可视化库：plotly 往图形预览 看看部分图形效果展示： 导入库 导入的库主要是两种：数据处理和绘图相关 # 数据处理相关 import pa
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图，将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议，提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复，所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议，欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的：分成三个组，每个组进行了若干次生物学重复；测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下： ## g
原理：宽字节(两字节)带来的安全问题主要是吃ASCII字符(一字节)的现象，使用一些特殊字符来”吃掉“经过转义符 “ \ ” 。
宽字节注⼊源于程序员设置MySQL连接时错误配置为：set character_set_client=gbk，
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
虽然R中存在许多基本的数据处理函数，但它们至今仍有一点混乱，并且缺乏一致的编码和容易地将流一起的能力。这导致很难记忆和操作。因此我们需要更有效的代码、更容易记住语法和易于阅读的语法。而tidyr正是一个这样的包，它的唯一目的是简化创建[tidy data]的过程。本教程使您基本了解tidyr提供的数据整理的四个基本功能：
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？图(1)展示了销售额和温度变量的多变量情况。每个时段的销售额预测都有低、中、高三种可能值。尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。
我们注入时都会简单输入一个 ‘ 或者 ” ，进行测试，如果数据库过滤不严格就会产生报错，宽字节注入会在 ‘ 前加入 \，加入反斜线之后，起到一个转义作用，这样，存在的 ‘ 就会失去注入的功能。
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法，包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
对于动辄就几十或几百个 G 的数据，在读取这么大数据时，有没有办法随机选取一小部分数据，然后读入内存，快速了解数据和开展 EDA ？
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如果一个字符的大小是一个字节的，称为窄字节；如果一个字符的大小是两个字节的，成为宽字节
pandas 是做数据分析时的必备库。在数据分析之前，我们往往需要对数据的大小、内容、格式做一定处理，去掉无效值和缺失值，保持结构统一，使其便于之后的分析。这一过程被称作“数据清洗”。
先前已经讲过R语言生成测试数据、数据预处理和外部数据输入等内容，但这仅仅是第一步，我们还需要对数据集进行筛选、缺失值处理等操作，以便获得可以应用于建模或者可视化的数据集（变量）。接下来就以鸢尾花测试数据集进行进一步的数据管理和筛选操作。
为什么说是从入门到放弃呢？（开个玩笑）如果说大家对CTF有了解的话，其实应该知道CTF是一个什么类型的比赛，这个比赛涉及的范围和影响有多大。如果说你真的想打好比赛，那也是真的非常不容易的，所以说这是非常困难的一件事情，初期可能学着学着就想放弃了，所以我就以这个来作为一个标题，当然本意不是让大家去放弃，就是为了让大家入个门然后再提升！ 我会和我朋友一起来完成这门课程的讲解。
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起。那就按照这个思路试一下看能不能实现。 首先画热图 这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。 那我们就按照这个思路来构造数据 将数据集按照以上格式整理好，存储在csv文件中。 首先是读入数据 df<-read.csv("example_da
数据表可以按「键」合并，用 merge 函数；可以按「轴」来连接，用 concat 函数。
你想要检验来自两个总体的样本是否有不同的均值（显著性差异），或者检验从一个总体抽取的样本均值和理论均值有显著性差异。
在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。然而，如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢？如下图1所示。
基本的思路是：先把otu表格宽格式转换成长格式，然后根据样本分组求和，生成一个新的列，然后用绝对丰度值除以求和列得到相对丰度，最后再转换为长格式
今天小编继续给大家送上优秀可视化教程推文，同时，我们也提供练习数据哦~本期的重点是是关于桑葚图(Sankey Diagram),中文名字叫法不同，我们还是以英文名称为主哈，本期内容主要包括以下几点：
相信经常做数据分析的同学都听说过Cohort 分析，特别是互联网运营中，用于分析客户存留等场景，以往这种分析大都借助SQL+Excel完成。
别问我为啥知道2比1好，你试试用1去解析一些带有文字格式的表格，带有复杂的表头的表格，你就知道啦！我在这里并没有在瞎说，而且还得装的的java的，后者只装一个的ImageMagick的就行，而且ImageMagick的很有用的
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情，下述内容纯闲扯： pandas应该怎么分享困扰了我好久，但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas，分享这个东西有什么用呢？所以我决定先分享pandas能做什么，然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API，将来应用遇到困难直接查询我的文章即可！ 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉！蠢萌蠢萌，让人想抱起来捏两下的国宝！ pandas是什么啦！遥记英文老师曾讲S是复数的意思！ 那pandas就是！
最近看到群友们在讨论一个宽表变长表的问题，其实这类需求也很常见于我们日常的数据处理中。综合群友们的智慧，今天我们就来看看excel与python如何实现这个需求吧！
Pandas 的名字来源于“Panel Data”和“Python Data Analysis Library”的缩写。它最初由 Wes McKinney 开发，旨在提供高效、灵活的数据操作和分析工具。Pandas 在数据科学、统计分析、金融、经济学等领域得到了广泛应用。
今天继续学习使用R语言进行医学统计学分析，今天要学习的内容是协方差分析，还是使用课本中的例子。
seaborn主要利用heatmap绘制热图，可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法
Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 4141 Accepted Submission(s): 3209
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
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