利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算
利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算
pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法。
例如，sum() 方法，进行列小计：
sum() 方法传入 axis=1 指定
Python数据分析入门（七）：Pandas统计计算和描述
示例代码：
arr1 = np.random.rand(4,3)
pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd'))
f = lambda x: '%.2f'% x
pd2 = pd1.applymap(f).astype(float)
pd2
运行结果：
A B C
a 0.87 0.26 0.67
b 0.69 0.89
Python数据分析入门（七）：Pandas统计计算和描述
示例代码：
arr1 = np.random.rand(4,3)
pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd'))
f = lambda x: '%.2f'% x
pd2 = pd1.applymap(f).astype(float)
pd2
运行结果：
A B C
a 0.87 0.26 0.67
b 0.69 0.89
使用numpy计算分子内坐标
当我们打开一个用于表示分子构象的xyz文件或者pdb文件，很容易可以理解这种基于笛卡尔坐标的空间表征方法。但是除了笛卡尔坐标表示方法之外，其实也有很多其他的方法用于粗粒化或者其他目的的表征方法，比如前一篇文章中所介绍的在AlphaFold2中所使用的残基的刚体表示方法。而这种刚体坐标，在本质上来说也是一种特殊的分子内坐标表示方法，因为对于每一个残基而言只有旋转和平移的自由度，而残基内部是保持互相之间相对静止的。换句话说，每一个残基的内坐标是保持不变的，本文主要介绍分子的内坐标表示方法。
python 计算简单移动平均
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Pandas，数据处理的好帮手！
上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。
用了这个参数的箱线图看着很不一样
通过用户提供的重分析链接，看到了参数X-axis variable manual cut设置为 0=A 1=B 2=C 3=D 4=E，这是引发错误的根源。
火爆全网的动态曲线图是怎么做的？
之前大家遇到的最多的就是动态条形图，看来大家都对这种比较少见的动态曲线图非常感兴趣。