Python最引以为傲的一个特性是可以原地交换两个变量的值，既简洁又高效。这其中的原因在于python的变量存储的是地址而非实际数据，所以当交换两个变量时实际上是交换了地址引用。...可以发现，python中对变量的赋值实际上是取决于变量对应数值的，当变量的赋值一致时，无论来源如何（初次赋值、再次赋值或者是由其他计算得到），只要赋值相同就都指向同一地址。...所以在上述例子中，a、b和c三者的地址一致，而d虽然字面值也一致，但数据类型不一致，所以重新赋值。...所以，在python变量管理中，值的地址决定了变量的地址，而非变量存储了值的大小。...所以，现在我们回过头来分析代码中那个坑，似乎可以做出如下推断： 无论是可变类型（列表、字典等）还是不可变类型（基本数据类型，整型、字符串等），都是基于值的地址赋值和引用； 两个变量并列赋值时，先后顺序可能会有影响
直接添加列表 在 Python 中合并列表最简单的方法就是直接使用 + 操作符，如下例所示: leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang...这是用 Python 实现合并列表的一种令人眼花缭乱的方法(可能有点自鸣得意)。...通过链函数合并列表 Itertools 模块中的 chain 函数是 Python 中合并迭代对象的一种特殊方法。它可以对一系列迭代项进行分组，并返回组合后的迭代项。...通过 Reduce 函数合并列表 Python 是懒人的福利。对我来说，当有太多的列表需要合并的时候，写太多的 + 是很无聊的，我不想这样做。...中合并列表的操作至少有5种方法。
介绍： messagebox是tkinter中的消息框、对话框 使用： import tkinter.messagebox 选择消息框的模式: 提示消息框:【返回”ok”】 tkinter.messagebox.showinfo...(消息框标题,错误提示内容) 对话框： 询问确认对话框【返回值：yes/no】 tkinter.messagebox.askquestion(消息框标题,提示内容) 确认/取消对话框【返回值：True/...("我的标题","我的提示2") print(a) a=tkinter.messagebox.showerror("我的标题", "我的提示3") print(a) def func2...("我的标题","我的提示2") print(a) a=tkinter.messagebox.askquestion("我的标题","我的提示3") print(a) a...("我的标题","我的提示5") print(a) #这里用作演示如何使用对话框 if tkinter.messagebox.askyesno("我的标题", "确认关闭窗口吗!
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 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
本文是数据分析的第三课，教大家如何在python中对数据框进行简单操作，包括更改列名、显示某列中的部分字符、对某列的数值型数据进行取整等。...本文目录 更改列名 显示某列中的部分字符 抽取某列的部分字符，加别的字符构成新列 对数值型的列取四舍五入 注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame...第一种方法：数据框的名字.columns = 新列名对应的列表。 第二种方法：数据框的名字.rename(columns = {'旧列名1':'新列名1', '旧列名2':'新列名2', ...})...+’同学‘两个字符构成数据框的新列，可以在jupyter中运行如下语句： date_frame.name.str[0:1] + '同学' 得到结果如下： ?...至此，在python中对数据框进行简单操作已经完成，大家可以动手练习一下，思考一下还有没有别的数据框操作的方法
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行...) #返回data的前几行数据，默认为前五行，需要前十行则data.head(10) data.tail() #返回data的后几行数据，默认为后五行，需要后十行则data.tail(10) ser.iget_value...(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个，这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个，这会引起歧义。
数据框创建 R 代码： df1 <- data.frame( gene = paste0("gene", 1:4), change = c('up', 'up', 'down', 'down...代码： DataFrame不是原生的，而是由pandas提供，接受字典，每列是一个键值对的格式。...数据框取子集 R： # 取单列(返回向量/Series) df1$change ## [1] "up" "up" "down" "down" df1[,"change"] ## [1] "...中括号取子集时，左边不允许空着，右边可以空着 新增一行时，右边也不允许空着 # 取单列(返回Series) df1.change ## 0 up ## 1 up ## 2 down...数据框合并 先制作输入数据 R ： # 创建第一个数据框 test1 test1 <- data.frame(name = c('jimmy', 'nicker', 'Damon', 'Sophie')
标签：VBA 在使用Excel工作表时，我们往往会对某些单元格插入批注来解释其中的数据，用户也可能会插入批注来写下他们的建议。...如果你的工作表中有很多批注，而你不想逐个点开查看，那么可以将所有批注集中显示在工作表中。...本文给出的代码将获取工作表中所有的批注，并将它们放置在一个单独的工作表中，清楚地显示批注所在的单元格、批注人和批注内容。...ExComment.Text) - InStr(1, ExComment.Text, ":")) End If Next ExComment End Sub 代码首先检查当前工作表中是否存在批注...如果有批注，则创建一个用于放置批注的名为“批注列表”的工作表，其中，在列A放置批注所在的单元格地址，列B放置写批注的人名，列C中是批注的内容。
\D/g,'')"> 输入英文: 除了英文的标点符号以外...，其他的都可以中文，英文字母，数字，中文标点 <input type="text" onkeyup="this.value=this.value.replace(/^[^!
-- coding: utf-8 -- ''' 【简介】 对话框关闭时返回值给主窗口 例子 ''' from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import...self, parent=None): super(DateDialog, self).init(parent) self.setWindowTitle('DateDialog') # 在布局中添加部件...buttons.accepted.connect(self.accept) buttons.rejected.connect(self.reject) layout.addWidget(buttons) # 从对话框中获取当前日期和时间..._() date = dialog.dateTime() self.lineEdit.setText(date.date().toString()) print('\n日期对话框的返回值...time, result = DateDialog.getDateTime() self.lineEdit.setText(date.toString()) print('\n日期对话框的返回值
本文并不从法律视角去解读各个场景的隐私合规要求，而是尝试用技术视角去看隐私合规的数据脉络。...，个保法第57条，GDPR Article 33-34 每一个主题本身都有非常多的合规点，比如个人信息影响安全评估过程中，可能会引入特殊场景，包括APP合规、数据出境、未成年人保护、自动化决策等...PIA&RoPA PIA与RoPA有非常强的关联性，尤其在个保法第55，56条中，将两者放在一起规定，常规的实践中，我们会把RoPA作为PIA的前置步骤，也就是先梳理数据流转再来做PIA评估...To 数据留存管理，基于适用法律法规要求及相关协议中约定的留存期限，来设置相关数据的留存策略。...，从而满足主体权利响应，第三方管理，数据留存管理，个人信息保护，数据泄漏响应的合规要求。
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...# 1. corner 上下三角矩阵区域的元素实际上是重复的，通过corner参数，可以控制只显示图形的一半，避免重复，用法如下 >>> sns.pairplot(df, corner=True) >>...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式， 学习两者的异同点， 加深理解两者的使用方法。...1. data.table VS pandas 这里使用R语言的data.tablet包和python的pandas进行对比....主要分为三部分: 新建数据库 行列选择 行列筛选 2. data.table操作数据框 data.table介绍: ?...可以使用.()号, 返回数据框 DT[,.(V2)] # 同上 ? 或者使用list(), 等同于.() DT[,list(V2)] ?...2.3 使用fwrite保存数据 fwrite(DT,"DT.csv") 3. pandas操作数据框 读取数据 import pandas as pd df = pd.read_csv("DT.csv
1.info() 和.dtypes查看每一列的数据类型2..astype()数据类型转换练习：数据类型转换3..str.trip去除字符串前后的空格4..upper()和.lower()大小写转换练习：...大小写转换5.category 分类数据练习：category type()可以返回对象的数据类型。...如果仅仅用type看类型只能得到“数据框”，看不到具体每列的数据类型。...1.info() 和.dtypes查看每一列的数据类型 如果要找出 DataFrame 中每一列的数据类型，可以使用 .info（） 方法或 .dtypes 属性。...类似R语言里的因子，表示分类数据。
今天这篇文章我们来谈谈个人数据使用环节的合规问题。...本来无一物，何处惹尘埃 前面提到了基于同意的合规路径，但在实际过程中，基于同意的路径有两方面的难点，首先一旦让用户单独同意，很多场景下用户愿意同意比例会非常低，比如广告领域，Apple在iOS...隐私计算更多的是保障“最小化”处理的合规义务，更多解决了数据最小化的安全性问题5。...隐私计算离开了具体业务场景讨论就可能会有问题，不同的业务场景所依赖的数据不一样、数据处理方式不一样，背后的合规要求、安全要求也不尽相同，用九智汇团队成员来自国内头部互联网公司，最早在各种场景中应用隐私计算技术...这篇文章是这个系列的完结，隐私在马斯洛的需求金字塔中不属于最底层的生理需求，但是随着社会的进步，人们对于隐私安全的需求必然会越来越高，只要有个人数据使用，一定会有隐私问题，也是我们存在的价值。
Python Pandas数据框如何选择行 说明 1、布尔索引( df[df['col'] == value] ) 2、位置索引( df.iloc[...]) 3、标签索引( df.xs(...))...假设我们的标准是 column 'A'=='foo' （关于性能的注意事项：对于每个基本类型，我们可以通过使用 Pandas API 来保持简单，或者我们可以在 API 之外冒险，通常进入 NumPy，...设置 我们需要做的第一件事是确定一个条件，该条件将作为我们选择行的标准。我们将从 OP 的案例开始column_name == some_value，并包括一些其他常见用例。...three two two one three'.split(), 'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2}) 以上就是Python...Pandas数据框选择行的方法，希望对大家有所帮助。
———— 《数据出境安全评估办法》 “事前”是隐私合规与数据安全非常大的区分点， 隐私合规的整个逻辑是建立在“见本而知末”之上，即敏感数据的处理需事前记录及评估，后续的实际处理应该与事前记录一致...那数据发现或者流量检测在隐私合规领域是否就一无是处呢，我们认为也不是，他可以起到后续的持续监督作用做到及时补救，以及在隐私合规体系冷启动的时候，帮助做已上线业务的数据梳理 当下市场存在的误区之二是隐私合规是合规...那如何将合规、法务、产品、技术在隐私合规层面形成好的配合效果，用九智汇也做了非常多的创新探索，Privacy Scan便是其中之一，它以代码扫描作为手段切入研发流程中来帮助梳理数据流图并发现合规风险点，...这个问题我们在上一篇中也做了说明，围绕隐私合规的8个专题当中有4个都是和“事后”落库数据相关，分别是主体权利响应、个人信息保护、数据留存管理、数据泄漏响应。...，利用处理活动记录找出涉及到的应用和三方以生成行权流程，利用数据发现能力找出具体应用中的个人数据，以满足复制权/查阅权/删除权 个人信息保护需要数据发现作为输入，利用数据发现能力找出所有敏感数据分布，并加入相应的管控措施
前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
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