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我有来自分析的数据集。为了解释结果,我正在尝试构建数据帧 结果应如下: 基因名称|Motif_id_1|Motif_id_2|发生|匹配序列 此处某些Motif_id可能共享gene_name,且结果应该是Motif_id的两个组合(允许重叠)。 我尝试了以下代码,但结果未给出Motif_id内的组合。 merge_practice
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我正在尝试使用DAX在MS Power BI应用程序中计算累计和。 我得到了下表,并添加了另一列,该列将显示[小时]列的运行合计 但我使用以下DAX仅为每行(总计)获取了1个不同的值 RollingTotal = calculate (sum('costtrackerdb timesheet'[hours]), FILTER(ALL(
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我希望你一切顺利。我正在使用matplotlib制作一个散点图,希望X轴和Y轴上的散射点有不同的颜色。我为它提供了一个数组,但由于某种原因,它出现了错误。 分散问题:ValueError:‘C’参数有两个元素,即 与大小为70120的“x”和“y”不一致 以下是我的代码 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #R
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我只是试着用下面的玩具示例来指导我自己如何将倒数函数与数据进行拟合: # includes library(ggplot2) library(forecast) library(scales) # make data sampledata
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我有一个如下所示的函数,并在for循环中运行它: def findInfo(url, df): allLinks = getAllLinks(url) katalogLinks = getKatalogLinks(allLinks) if len(katalogLinks) == 0: df = df.append({'Company URL' : u
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我正在学习一门课程,其中他们有一个样例,该样例读取图像并创建20.20像素。 有rgb2ntsc,但在最新版本的Octave中不可用。 将用什么来替代它? 推荐答案 我不知道下面是否回答了您的问题,但我使用source: 编写了代码 function yiq_img = rgb2ntsc(rgb_img) %RGB2NTSC Transform a colormap or imag
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我尝试使用plotly.express绘制条形图,但发现此问题 所有参数的长度都应该相同。参数长度y 为51,而先前处理的参数[‘x’]的长度为 4399 这是我的代码 import pandas as pd import plotly.express as px df= pd.read_csv('...../datasets-723010-1257097-fatal-police-s
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我已经开始使用并且喜欢用框图来表示我的数据。然而,我很难找到一种方法来对比这两组人。在使用Ploly时,有没有办法在数据之间引入统计学意义上的比较?我想创建这样的图表: 其中*对应于p值scipy.stats.ttest_ind()和stats.ttest_ind_from_stats()可以很容易地找到两个分布的p值。 我没有在网上找到任何相关的帖子,我认为这是一个相当有用的实现,所
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为什么当X轴值的范围从43990到44003时,X轴刻度显示负值。 import matplotlib.pyplot as plt x=[44000, 44001, 44002, 44003, 43990, 43991, 43992, 43993, 43994, 43995, 43996, 43997, 43998, 43999] y=[8, 5, 3, 1, 1, 3, 4, 10, 4,
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我有以下df: id step1 step2 step3 step4 .... stepn-1, stepn, event 1 a b c null null null 1 2 b d f null null null 0 3 a d
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我有一个以下形式的数据集 Product 1/1/2020.x 1/1/2019.x 1/1/2018_x 1/1/2020.y 1/1/2019.y 1/1/2018.y 1 10 11 10 1 1 1 2 12
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我有一个包含时间戳-数据信号的数据文件。 我正在尝试检测信号的峰值以及峰值的开始和结束。 参考此post,我可以毫无问题地检测到峰值。 问题是如何稳健地检测峰值信号的开始/结束? 如何检测信号连续上升的开始,或连续下降趋势的结束? 我对数字信号处理非常陌生。欢迎提出任何建议。 推荐答案 我按照此matlab findpeaks链接定义峰值的开始和结束。
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我有日志文件,其中有很多行,格式为: LogLevel [13/10/2015 00:30:00.650] [Message Text] 我的目标是将日志文件中的每一行转换为漂亮的数据框。我已经试着这样做了,通过在[字符上拆分行,但是我仍然没有得到一个整齐的数据帧。 我的代码: level = [] time = [] text = [] with open(
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如何在python代码中实现R的Case_When函数? 以下是R:的Case_When函数 https://www.rdocumentation.org/packages/dplyr/versions/0.7.8/topics/case_when 作为最小的工作示例,假设我们有以下数据帧(以下是python代码): import pandas as pd import n
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如何计算列中值的频率并计算相对于总数的百分比? 我收到一个数据帧: range 0 G-L 1 M-R 2 G-L 3 M-R 4 A-F 5 S-Z 6 A-F .. .. .. .. 在df.range.value_Counts()之后,我得到以下信息: A-F 1882 G-L 3096 M-R 3830
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对于这里的图像curve_fit for as single exponential curve所示的单个指数曲线,我可以使用scipy.Optimize.curveFit来拟合数据。然而,我不确定如何实现对这里所示的由多个指数曲线组成的相似数据集的拟合double exponential curves。 我使用以下方法实现了对单曲线的拟合: def exp_decay(x,a,r):
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这只是一个困扰我一段时间的小问题. 我有一个由所有连续变量组成的熊猫数据框.我想为任何选定的变量对绘制散点图(使用 matplotlib),同时利用 Jupyter 中的交互式小部件. 假设数据有 3 个数字列:“a"、“b"和“c". 到目前为止,我有这些代码行: 定义 g(x,y):plt.scatter(x, y)交互式绘图=交互式(g,x = ['a','b','c']
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我一直在尝试实时检测正弦时间序列数据中的峰值,但是到目前为止我还没有成功.我似乎无法找到一种实时算法,可以以合理的准确度检测正弦信号中的峰值.我要么没有检测到峰值,要么沿着正弦波得到无数个点被检测为峰值. 对于类似正弦波且可能包含一些随机噪声的输入信号,什么是好的实时算法? 作为一个简单的测试用例,考虑一个频率和幅度始终相同的平稳正弦波.(确切的频率和幅度无关紧要;我任意选择了 60
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我正在尝试使用一些在线数据,但由于绘图函数中的“属性"错误而无法绘制它 # 从在线数据集中读取数据将熊猫导入为 pd导入请求、压缩文件、StringIOr = requests.get('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00287/Activity Recognition from Single Chest-Mo
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我是 Power BI 和 DAX 的新手,所以希望你能帮助我. 我有两个没有任何关系的表:表 A 包含跟踪位置的纬度/经度和日期.表 B 包含所有体育场的纬度/经度和名称. 我想找到跟踪位置附近最近的体育场.如果可能的话,我想验证该位置是否在该体育场的特定半径内. 非常感谢任何帮助. 解决方案 这是一种可能的方法: 首先,使用 Haversine 函数计算最小距离
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