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用R语言的ggplot2包复现一下Nature正刊论文中的气泡图

multi-omic response to endurance exercise training https://www.nature.com/articles/s41586-023-06877-w 之前的推文介绍过这篇论文里的转录组数据处理流程...， 学习Nature正刊论文里的转录组数据处理流程 有公众号读者留言问到这篇论文里的Figure4应该如何做。...今天的推文先介绍一下Figure4a （这个图讲的是什么内容暂时还看不明白） Figure4a 的主体是一个气泡图，然后用曲线线段连接点，曲线线段可以用 geom_curve()函数来实现 比如 library...包里的函数运行命令，比如ggplot2的散点图函数，运行如下命令 ggplot2::geom_point() 会正常有一些输出 这个 geom_curve2() 函数 运行 linkET::geom_curve2...，通过source()的方式载入 source("usefulFunction/geom_curve2.R") 可以正常运行这个函数 准备的示例数据 image.png image.png 读取数据

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    一键完整备份你的Csdn博客文章（支持Markdown，HTML，文中图片）

    前言 一直想将自己的Csdn博客完整地备份到本地，以免一些老文章以后落得个404（打不开）的下场。...每家的博客或多或少都有一些博客备份的功能（例如简书在设置中能够打包自己的所有md文章，但是不支持图片导出）。...然而Csdn在这方面一直做的不够好，好几次想做备份，都想不到好的解决方案，无奈只能寻求Github的帮助。最近，在众多杂七杂八的库中，终于让我找到了一个接近完美的解决方案：CAB-Tool。...(狗头) 功能： 支持批量备份markdown语法写的csdn博客 支持备份博客图片(兼容markdown语法,html语法) 支持两种使用方式，便于没有python基础的同学使用 注意： 目前不支持备份私密文章...，只能备份自己的公开文章 需要登录账户密码(markdown编辑器的爬取需要cookies) CAB Tool 直接爬取的是csdn markdown编辑器的文本，备份的文本与编辑器上无异 使用 方式一

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    一键完整备份你的Csdn博客文章（支持Markdown，HTML，文中图片）

    每家的博客或多或少都有一些博客备份的功能（例如简书在设置中能够打包自己的所有md文章，但是不支持图片导出）。...然而Csdn在这方面一直做的不够好，好几次想做备份，都想不到好的解决方案，无奈只能寻求Github的帮助。最近，在众多杂七杂八的库中，终于让我找到了一个接近完美的解决方案：CAB-Tool。...(狗头) 功能： 支持批量备份markdown语法写的csdn博客 支持备份博客图片(兼容markdown语法,html语法) 支持两种使用方式，便于没有python基础的同学使用 注意： 目前不支持备份私密文章...，只能备份自己的公开文章 需要登录账户密码(markdown编辑器的爬取需要cookies) CAB Tool 直接爬取的是csdn markdown编辑器的文本，备份的文本与编辑器上无异 使用 方式一...后记 如果大家还发现什么好用的，好玩的工具，都可以推荐给我试试，哈哈哈哈。

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    收藏 | 10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

    而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。 对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息： ?...由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。...还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。...profile = pandas_profiling.ProfileReport(df) profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html"...如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。 ? 结论 在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。

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    数据的描述性统计与python实现

    参考链接： Python中的统计函数 1(中位数和平均值的度量) 数据的描述性统计与python实现  使用pandas导入数据  导入需要的包  import pandas as pd import...加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数 几何平均数：几何平均数是对各变量值的连乘积开项数次方根...  数据的离中趋势  方差：样本方差的定义  标准差：样本方差的算术平方根，定义：  极差：最大值-最小值 平均差：各个变量值同平均数的离差绝对值的算术平均数。...，有比正态分布更短的尾部；的峰度系数说明观测量不那么集中，有比正态分布更长的尾部，类似于矩形的均匀分布，峰度系数的标准误用来判断分布的正态性。...峰度系数与其标准误的比值用来检验正态性。如果该比值绝对值大于2，将拒绝正态性。

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    10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

    而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。 对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息： ?...由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。...还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。...profile = pandas_profiling.ProfileReport(df) profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html"...如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。 ? 结论 在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。

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    10个小技巧：快速用Python进行数据分析

    而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。 对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息： ?...由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。...还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。...profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")...如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。 ? 结论 在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。

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    独家 | 10 个简单小窍门带你提高Python数据分析速度（附代码）

    另一方面来看，Pandas Profiling函数能通过一行代码来展示出大量的信息，而在交互式HTML报告中也是这样。...图1.1 这个报告也可以用下面的代码形成交互HTML文件（interactive HTML file）导出： profile = pandas_profiling.ProfileReport(df) profile.to_file...(outputfile="Titanic data profiling.html") ##形成Titanic data profiling.html网页 ?...这将打开一个交互式调试环境，它将您告诉你代码发生异常的位置。你还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。点击q可退出调试器。 ? 5....如果你想要恢复所删除执行单元的所有内容，可以点击ESC+Z 或者 EDIT > Undo Delete Cells 总结 在上文中，我列出了在自己在使用Python和Jupyter Notebook时所收集的重要技巧

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    Python自动化对每个文件夹及其子文件夹的Excel表加个表头(Excel不同名且有xls文件)

    你可以使用Python的os、pandas和xlrd等模块来批量读取并修改Excel表格。...以下是一个可能的解决方案： import os import pandas as pd # 读取目标文件夹及子文件夹下的所有Excel文件 folder_path = r'C:\Users\YourFolder...Excel文件，然后使用pandas模块读取每个Excel表格，添加表头后再写回原文件。...你需要根据实际情况修改folder_path变量值，指向你的文件夹路径。 顺利地解决了问题，而且可以得到预期的效果。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    10 个加速 python 数据分析的简易小技巧

    它用一行代码显示了大量信息，在交互式 HTML 报告中也显示了这些信息。 对于给定的数据集，pandas 分析包计算以下统计信息： ?...还可以将报告导出到具有以下代码的交互式 HTML 文件中。...profiling.html") 有关更多详细信息和示例，请参阅文档（https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/）。...这将打开一个交互式调试环境，将您带到发生异常的位置。您还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。要退出调试器，请单击 q。 ?...结 论 在本文中，我列出了在使用 Python 和 Jupyter notebook 时收集到的主要技巧。我相信它们会对你有用，你会从这篇文章中收回一些东西。好了，开始快乐的编码之旅吧！.

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    独家 | 10 个简单小窍门带你提高Python数据分析速度（附代码）

    另一方面来看，Pandas Profiling函数能通过一行代码来展示出大量的信息，而在交互式HTML报告中也是这样。...图1.1 这个报告也可以用下面的代码形成交互HTML文件（interactive HTML file）导出： profile = pandas_profiling.ProfileReport(df) profile.to_file...(outputfile="Titanic data profiling.html") ##形成Titanic data profiling.html网页 ?...这将打开一个交互式调试环境，它将您告诉你代码发生异常的位置。你还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。点击q可退出调试器。 ? 5....如果你想要恢复所删除执行单元的所有内容，可以点击ESC+Z 或者 EDIT > Undo Delete Cells 总结 在上文中，我列出了在自己在使用Python和Jupyter Notebook时所收集的重要技巧

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    专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二）

    更多信息： https://www.statsmodels.org/devel/contrasts.html import numpy as np import pandas as pd from category_encoders...偏差编码后，线性模型的系数可以反映该给定该类别变量值的情况下因变量的平均值与全局因变量的平均值的差异。...更多信息： https://www.statsmodels.org/devel/contrasts.html import numpy as np import pandas as pd from category_encoders.sum_coding...+：不仅在类别特征X中具有类别k，而且具有正结果的样本数（分类问题）；‍‍‍‍ 参考文献: Micci-Barreca, D. (2001)....# 默认为1.0 smoothing = 1.0 # 默认为1.0 n = 2 # 训练集中，两个样本包含‘male’这个标签 n_positive = 1 # 在训练集中，这两个包含‘male’标签的样本中仅有一个有正的因变量标签

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    数据概览神器—Pandas-profiling

    今天给大家介绍一个特别牛逼的函数，一行代码就能实现原始数据集的概览分析，进而可以保存成html报告。 接下来揭开这个神奇函数的面纱吧 ? 。 如果想看效果，可跳过第一部分的安装库教程。...Variables(单变量情况)：包括单变量值个数(54)、均值(3.88499)、最小值(0)、最大值(82)、缺失值(0)、缺失率(0%)等。 ?...一行代码就可以很方便地生成大部分我们需要的统计指标，是不是特别实用呀？ 如果我们想把这个报告保存下来，应该怎么办呢？ 3 一行代码保存报告 运行如下语句可以保存成html报告。...data.profile_report(title='Data').to_file('Data.html') 可以把html版的报告下载下来，发给需要使用的人，非常方便。 ?...至此，pandas_profiling函数介绍完了，需要使用的朋友可以早日安装应用。 不过建议大家生成报告的字段名称改成英文的，避免生成的报告出现乱码。

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    一行 pandas 代码搞定 Excel 条件格式！

    本次给大家介绍pandas表格可视化的几种常用技巧。 条件格式 Excel的 “条件格式” 是非常棒的功能，通过添加颜色条件可以让表格数据更加清晰的凸显出统计特性。...一是使用了pandas的style方法，二是要得益于pandas的链式法则。 下面我们来一起看个例子，体验一下这个组合操作有多骚。...import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df 可以看到，现在这个dataframe是空白的，什么都没有的，现在要给表格添加一些条件。...1、比如我们想让Fare变量值呈现条形图，以清楚看出各个值得大小比较，那么可直接使用bar代码如下。...sns cm = sns.light_palette("green", as_cmap=True) df.style.background_gradient(cmap=cm) 2、如果结合Ipython的HTML

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    特征锦囊：如何利用字典批量修改变量值？

    今日锦囊 特征锦囊：如何利用字典批量修改变量值？...这里我们假设有这么一种情况，一个字段里的变量值，需要把某几个变量值修改为同一个值，然后其他几个变量值修改为另外一个，那么我们有什么简单的办法可以完成呢？这边，我推荐一个字典映射的办法！...Titanic数据集下载： https://www.kaggle.com/c/titanic/data # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...pandas import Series,DataFrame import re # 导入泰坦尼的数据集 data_train = pd.read_csv("....就好像我刚刚所说的，需要把黄色框框里的变量值修改掉，而且是按照我们的想法，比如capt和Dr合为一体，统一叫officer。

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