今天和大家分享如果使用Pandas实现单、多条件筛选、模糊筛选。 还是老套路，我们需要先读取一组数据作为测试文件。 测试文件使用读书笔记7的材料，传送门如下： 文件读取功能（Pandas读书笔记7）
stringr包是Hadley Wickham大神贡献的R包之一，主要用于字符串的处理。对于经常需要对数据进行预处理的分析人员来说，简直是一把“利器”，可谓是上能屠龙，下能剔牙。其用法相比于R自带的函数，更加简单明了。stringr包在我工作中，是属于频繁使用的R包之一。简单的用法也是深入我心，强烈推荐使用该包进行字符串的预处理。 接下来，根据我在工作中使用到的stringr包的场景，介绍一下这些函数的用法。 字符拼接 场景：在读入csv或者xlsx格式文件时，根路径一般不一致，然后我一般使用全名路径。
5.3 增加新一列 e.p df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)
这里我将某一列设置为str，主要是将时间列转为str类型，然后提取某一天的所有数据。
文本文件是生物信息学中应用非常广泛的文本格式，甚至可以说是最重要的文件格式，比如常见的测序下机数据Fastq、参考基因组保存格式Fasta、比对文件SAM，以及突变列表VCF，它们都是文本文件。熟练地进行文本文件的处理，对于生信数据分析来说非常重要。比如为特定程序准备相应的输入文件，或者从结果文件中提取需要的信息。
前言 这两天自己挽起袖子处理日志，终于把AWK给入门了。其实AWK的基本使用，学起来也就半天的时间，之前总是靠同事代劳，惰性呀。 此文仅为菜鸟入门，运维们请勿围观。 下面是被处理的日志的示例，不那么标准，但不标准的日志正是标准的情况。 [2015-08-20 10:00:55.600] - [192.168.0.73/192.168.0.75:1080 com.vip.xxx.MyService_2.0 0 106046 100346 90ms 110ms] 基本语句 最基本的语句，以空格做分割，提取所
linux文本处理命令是一类对文件进行操作的命令，通过使用文本处理命令，可以轻松的对文件进行排序，拆分，合并等操作,熟练掌握文本处理命令，在生物信息文本处理中，有十分重要的意义。
awk 是处理文本文件的一个应用程序，几乎所有的Linux以及MacOS都自带这个程序。
cut 译为“剪切, 切割” ，它是一个强大文本处理工具，它可以将文本按列进行划分处理。cut 命令逐行读入文本，然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
cut应用场景：通常对数据进行列的提取 （在工作中，我们通常会对数据库或者查出来的日志进行列的提取）
这里可以单独查看其中的内容 data['nick']，计算其中的大小则使用 data['nick'].value_counts()。
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
前言 找到SQL注入漏洞后，我们可以用它来干什么呢?那么本篇文章给大家带来的就是SQL注入漏洞利用技术，现在是时候让我们去体验一下漏洞利用的乐趣了。 正文 第三节 利用SQL注入 3.1、识别数据库
在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的，也是最常见的模块，模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计，今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力，希望大家能有所收获。
今天要跟大家分享三个excel中使用频率最高的字符串提取函数——left/right/mid函数。 ▽▼▽ 这三个函数分别对用截取某一单元格文本的左、右、中间某一长度的字符。 ●●●●● 1、LEFT
如果这条sql是写操作(insert、update、delete)，那么大致的过程如下，其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的，因为InnoDB 是默认的存储引擎，也是主流的，所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂，所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
python的列表对象是python中最通用的序列。列表是一个任意类型的对象的位置相关的有序集合，它没有固定的大小。通过对偏移量进行赋值以及其他各种列表的方法进行调用，确实可以修改列表的大小。
本期和大家分享DataFrame数据的处理~ 一、提取想要的列 第一种方法就是使用方法，略绕，使用.列名的方法可以提取对应的列！ 第二张方法类似列表中提取元素！本方法是我们将来比较常用的方法。 需要说
本文实例讲述了PHP实现提取多维数组指定一列的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
设置列名dataframe.columns=['col1','col2','col3']
数据类结构 数据类型 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可；只有长度；只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维，每列只允许一种数据类型 1.数据框来源 1）用代码新建 2）由已有数据转换或处理得到 3）读取表格文件 4）R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),change = rep(c("up","down"),each = 2),
Awk是一种文本处理工具，它可以用来从文本文件中提取数据并对其进行处理。Awk命令非常强大，可以将它用于各种文本处理任务，包括数据转换、数据提取、报告生成等。在本文中，我们将深入探讨Awk命令的用法，并提供一些常见的示例。
在使用 R 语言的过程中，需要给函数正确的数据结构。因此，R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求，往往需要对数据进行各种转化，以达到分析函数的数据类型要求，也就是对数据进行“塑形”，因此，数据转换是 R 语言学习中最难的内容，也是最重要的内容。
自动化测试中我们存放数据无非是使用文件或者数据库，那么文件可以是csv，xlsx，xml，甚至是txt文件，通常excel文件往往是我们的首选，无论是编写测试用例还是存放测试数据，excel都是很方便的。那么今天我们就把不同模块处理excel文件的方法做个总结，直接做封装，方便我们以后直接使用，增加工作效率。
首先先简单说一下csv文件，csv的全称是Comma-Separated Values，意思是逗号分隔值，通俗点说就是一组用逗号分隔的数据。CSV文件可以用excel打开，会显示如下图所示：
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
cut 译为“剪切, 切割”，是一个强大文本处理工具，它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本，然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
x2 = str_split(x," ")[[1]];x2 #是list 所以用[[]]
cut 是一种在 Linux 系统中实现文本处理的命令，主要用于提取文件中指定列的内容。它是一个非常有用的命令，可以帮助用户快速获取需要的信息。然而，在实际使用过程中，我们经常需要将输出结果保存到文件中，以便进行后续分析和处理。为了实现这个目标，我们需要掌握输出重定向符号的使用方法。本文将介绍 cut 命令的基本概念、进阶使用技巧和输出重定向符号的使用方法。
之前写 datamash 的使用教程 linux 极简统计分析工具 datamash 必看教程，收到了一位读者的私信，内容如上。
describe括号里的参数可以放具体的某一列的名称 （6）提取想看的列
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
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这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
把源数据汇总后，为了满足质量要求的数据，需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”)，在转换选项卡中，集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（言）。即在一个数据库表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
新手的小本本： （1）R的赋值符号不是等号，而是<- （2）在Console 控制台输入命令，相当于Linux的命令行 （3）R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。 （4）显示工作路径 getw
这个肯定厉害了，是「大家闺秀」，是「名门望族」，是「根红苗正」的GWAS分析软件。
如何获取目标基因的转录因子（上）一文中我们以人类基因组为例，从ensemble网站下载了基因组中基因位置信息矩阵GRCh38.gene.bed和基因组中转录因子结合位点信息矩阵GRCh38.TFmotif_binding.bed）
获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值（ Nan )，排序的时候会将其排在末尾
read.table(file"mingzi",sep="\t",header=T)
目录 Linux 三剑客之awk 简介 应用场景 awk执行流程图 awk生命周期 awk内置（预定义）变量 行与列描述 取行 取列 awk中的函数 条件的分类 awk正则详细： 普通正则和awk正则区别 范围表达式 逻辑表达式 算术表达式 特殊模式BEGIN{}和END{} awk数组 awk 的 判断、循环 if循环 循环 总体练习 易错点： Linux 三剑客之awk 简介 awk主要是用来格式化文本，也有人称awk是一种语言，类似 C，awk 是三剑客的老大，利剑出鞘，必会不同凡响。 应
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