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iloc最新视觉报道_iloc是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

iloc

𐟦‹探索神秘猫头鹰蝶𐟦‹ 𐟌Ÿ𐟦‹探索动物世界17：猫头鹰蝶𐟦‹ 𐟌Ÿ名称：猫头鹰蝶 𐟌Ÿ拉丁文名：Caligo eurilochus 𐟌Ÿ英文名：butterfly owl 𐟌Ÿ科属：鳞翅目，锤角亚目，蛱蝶科，闪蝶亚科，大翅环蝶族，猫头鹰环蝶属 𐟌Ÿ分布：中美洲和南美洲的热带雨林 𐟌Ÿ特征：这种大型蝶类成虫的翅面酷似猫头鹰的脸，是一种警戒色。蛹的形状也像毒蛇头，与其他品种的蛹不同，它的蛹依然可以感知外部世界，当敌人靠近时，会前后摇摆，造成毒蛇攻击的假象，吓退捕食者。 𐟌Ÿ食物：幼虫以香蕉植物或芭蕉属的叶子为食，成虫则喜欢发酵的果实和花蜜。 𐟌Ÿ习性：猫头鹰蝶避开明亮的阳光，只在清晨和黄昏飞翔，通常成群生活在森林中。 𐟌Ÿ重要性：猫头鹰蝶是收藏家们极力想得到的精品蝴蝶，举世闻名。

差异基因表达分析：从数据到结果在生物信息学中，差异基因表达分析是一个关键步骤，用于识别在不同条件或疾病状态下表达水平发生显著变化的基因。𐟔 这个过程通常包括以下几个步骤：读取差异基因数据：首先，你需要从某个数据源（如差异基因列表）中读取差异基因。这些数据通常存储在CSV文件中，你可以使用Python的pandas库来读取这些数据。获取基因表达谱：接下来，你需要获取基因表达谱数据。这些数据通常包含大量基因在不同样本中的表达水平。你可以从公开数据库或实验数据中获取这些数据。匹配差异基因：将读取的差异基因与基因表达谱中的基因进行匹配。假设差异基因列表中的基因名称与表达谱中的基因名称相同，你可以使用pandas的isin函数来筛选出在表达谱中存在的差异基因。输出结果：最后，将筛选出的差异基因及其表达水平输出到一个新的CSV文件中。这个文件将包含你感兴趣的差异基因的详细信息，可以用于进一步的分析和可视化。以下是一个简单的Python脚本示例，演示了如何执行上述步骤： python import pandas as pd # 读取差异基因数据 differential_genes = pd.read_csv('degs.csv') gene_names = differential_genes.iloc[:, 0] # 假设基因名称在第一列 # 读取基因表达谱数据 gene_expression_data = pd.read_csv('cca.csv') # 匹配差异基因并筛选出表达谱中的差异基因 differential_expression_data = gene_expression_data[gene_expression_data.iloc[:, 0].isin(gene_names)] # 假设表达谱中的基因名称也在第一列 # 将筛选出的差异基因及其表达水平输出到一个新的CSV文件中 differential_expression_data.to_csv('differential_expression_data.csv', index=False) 这个脚本演示了如何使用pandas库来处理生物信息学数据，包括读取差异基因数据、匹配基因表达谱中的差异基因，并将结果输出到一个新的CSV文件中。𐟓ˆ𐟓Š

【#东西问#ⷥ䥅𘥭椸襸Œ腊雅典大学古典学系主任：东西方古典学本质上惊人相似】首届世界古典学大会6日至8日在北京举行，希腊雅典大学古典学系主任、教授安菲洛齐奥斯ⷥ𘕥𘕦‰˜马斯(Amfilochios Papathomas)受邀参会。他在接受中新社“东西问”独家专访时表示，尽管东西方古典学的文化背景和历史进程截然不同，但在探讨人类本质、生存状态以及面对困境时的思考上，展现出惊人的相似性。（作者李明芮李欣赵晓）

法兰克福必游之地：埃申海姆塔的传奇故事 𐟌Ÿ 法兰克福的标志性建筑——埃申海姆塔（Eischenheimer Turm）𐟌Ÿ 埃申海姆塔不仅是法兰克福市民心中的瑰宝，也是这座城市历史变迁的见证。这座塔楼高达47米，历史悠久，虽然失去了原有的防御功能，但依然屹立不倒，成为了一座纪念历史的建筑。 𐟏𐠥ŸŽ市变迁的见证者在数百年前，法兰克福经历了一场大规模的城市改造。城墙被拆除，改造成了美丽的花园和长廊。为了给新的居民区让路，近六十座防御工事塔楼被拆除，其中就包括埃申海姆塔。尽管如此，这座塔依然保留了下来，成为了一座纪念历史的建筑。 𐟚‚ 蒸汽火车的起点在塔楼北面，Ilochmodern是法兰克福地方铁路的起点。自1888年起，蒸汽火车车厢从这里开往附近的埃舍尔斯海姆（Eschersheim）。由于铁轨崎岖不平，这条线路被亲切地称为“Knochemiehl”。 𐟌🠥Ž†史与现代的交融埃申海姆塔不仅在法兰克福有着重要的地位，还在波茨坦的巴贝尔斯堡公园有一个重建版，名为Flawoturm。此外，法兰克福著名的啤酒品牌Henninger也将塔的形象作为标志，印在了啤酒瓶的标签上，让塔的形象在全球范围内传播。 𐟍𛠥ᔤ𘋤𝓩ꌊ塔的底层还有一个酒吧，欢迎游客前来体验。在这里，你可以感受到历史的厚重与现代的活力交织共融。来法兰克福旅游，千万不要错过这座充满历史与故事的埃申海姆塔！ 𐟓𘰟Œ🰟𛀀

𐟓šPython数据分析必学知识点指南𐟌Ÿ 数据分析的门槛相对较低，但掌握关键技术是必不可少的。以下是Python在数据分析中的必知必会知识点： 𐟔„ 循环语句掌握基本的for循环和while循环，这些语句在处理数据时非常有用。例如，处理列表、字典和集合时，循环语句能大大简化操作。结合lambda函数书写循环语句，可以进一步简化代码。 𐟓Š 可视化工具利用matplotlib进行数据可视化，这是数据分析中常用的工具。此外，plotly也是一个流行的选择，但一般使用Excel或Google Sheets绘制图表会更方便。 𐟔砐andas包数据处理的核心是“表格”，即dataframe。掌握pandas包中的常用函数，如索引（loc和iloc），对于数据分析至关重要。 𐟌𑠦œ𚥙襭椹模型数据分析师有时需要建立模型，而sklearn包提供了基本的聚类和分类模型。常用的模型包括kmeans、随机森林和xgboost等。了解如何调用这些模型以及参数的意义，是数据分析师必备的技能。 𐟌 Pyspark包许多外企可能没有自己的SQL书写平台，这时需要借助Python编写pyspark.sql。pyspark的函数与pandas和SQL相似，掌握其使用格式可以大大提高工作效率。常用的函数包括filter、groupby、orderby以及agg下的条件聚合。 𐟐 爬虫技术虽然爬虫不是必备技能，但一些外企可能会询问相关经验。常用的爬虫包是requests。建议大家可以通过网上教程学习爬虫技术。以上就是Python在数据分析中的主要知识点，掌握这些内容可以为你在面试和工作中提供有力的支持。祝你在这条路上越走越远，拿到心仪的offer！

猫头鹰蝶：霍格沃茨的神秘来信每一个失眠的夜晚，我总会幻想自己收到霍格沃茨的录取通知书。这所充满神秘与魔法的学府，一直是我心中的梦想之地。再加上梦里才能有的blingbling卡姿兰大眼睛，猫头鹰这可爱至极的小家伙，一直是我最爱的动物之一。刚发现居然有猫头鹰蝶时，我内心的OS是：偶买噶！喜欢！好中意！但回过头想想，走在亚马逊的热带雨林里，忽然看到好几双卡姿兰大眼睛在盯着你，好像也蛮吓人的哦。 𐟒ᥟ𚦜줿ᦁŸ𗦋‰丁名：Caligo eurilochus 𐟔–中文名：猫头鹰蝶 𐟓œ别名：猫头鹰环蝶 𐟓翅展：120-150mm 𐟚饈†布：遍布亚马逊河流域 𐟥㩣Ÿ系：发酵果实、植物汁液等 𐟓科学分类 𐟔𔥊觉駕Œ Animalia 𐟟 节肢动物门 Arthropoda 𐟟ᦘ†虫纲 Insecta 𐟟⩳ž翅目 Lepidoptera 𐟔𕥇䨝𖦀𛧧‘ Papilionoidea 𐟟㨛𑨝𖧧‘ Nymphalidae 𐟟䧜𜨝𖤺š科 Satyrinae ⚪大翅环蝶族 Brassolini 𐟦‹猫头鹰环蝶属 Caligo 𐟘𝥖𕾾头鹰 𐟌…猫头鹰蝶钟爱在午后和黄昏时分展翅翱翔，这段时间也是它们的黄金社交时间。它们或共享丰盛的美食，或安静地歇息。 𐟍Ž猫头鹰蝶的前翅正面呈现出深邃的褐色，色泽鲜亮，洒满神秘的蓝色光泽。一条醒目的白线纵贯前后翅。后翅则呈现出浓郁的黑色，底部泛起深蓝色的幽光。 𐟔翻转过来，前后翅都展现出复杂而精美的图案。褐色与白色的羽毛交错，前翅外缘的突出脉纹更增添了它的独特性。后翅则含有一对醒目的大型眼斑。 ⛔静止时，它们的翅膀保持垂直，翅膀宛如一张猫头鹰的面孔，可能会威慑捕食者，或将注意力转移到后翅，被捕食者错认为是头部区域，继而攻击翅膀，这增加了它的生存机会。因此很少发现它在休息时张开翅膀。 𐟚륹𜨙뤼š以森林树木和农作物为食，具有很强的破坏性，被当地人视为害虫。 𐟈ﯸPS 喜欢这篇文章的话，记得点赞和分享哦！𐟒–

Python数据筛选：基础操作在实际处理数据时，数据筛选是一个非常重要的操作。例如，你可能需要选择数据集中的特定行或列，或者将符合某些条件的数据筛选出来进行单独处理和分析。以下是Python中的索引和数据筛选的一些基础操作。列索引：访问列数据 𐟓Š 通过列名访问：你可以直接使用列名来访问某一列的数据。例如，打印出“payment”列的所有值： ```python print(data["payment"]) ``` 你也可以将这一列的所有值除以100，并将结果存回这一列： ```python data["payment"] = data["payment"] / 100 ``` 通过多列名访问：如果你想同时访问多列数据，可以使用列表来指定这些列名。例如，同时打印“payment”、“price”和“cutdown_price”三列： ```python print(data[["payment", "price", "cutdown_price"]]) ``` 你可以将这些值除以100，并将结果存回这三列： ```python data[["payment", "price", "cutdown_price"]] = data[["payment", "price", "cutdown_price"]] / 100 ``` 这里的第一个中括号表示对变量“data”进行索引，而第二个中括号则包含了一个列表，表示要访问的多列数据。行和元素的读取 𐟓‘ 使用.loc属性：.loc属性允许你通过行索引的值来访问行数据。如果数据没有指定行索引，它会使用默认的index值来访问数据。如果数据已经指定了行索引，你可以直接使用指定的index值来访问数据。例如： ```python print(data.loc[3515712]) # 访问单行数据 print(data.loc[3515712:3515716]) # 访问连续的几行 print(data.loc[[3515714, 3601839, 3601842]]) # 访问不连续的几行 ``` 通过.iloc属性：.iloc属性允许你通过行索引的位置来访问行数据和元素。例如： ```python print(data.iloc[3515712]) # 通过位置访问单行数据 print(data.iloc[3515712:3515716]) # 通过位置访问连续的几行 print(data.iloc[[3515714, 3601839, 3601842]]) # 通过位置访问不连续的几行 ``` 行列索引的结合：你可以同时使用行列索引来访问特定的元素。例如： ```python print(data.loc[3515712, "payment"]) # 通过行列索引访问特定元素 ``` 这些操作在处理和分析数据时非常有用，可以帮助你快速定位和操作特定的数据行和列。

金绿宽盾蝽：丑小鸭变天鹅的奇迹你知道吗？有一种小虫子叫做金绿宽盾蝽（Poecilocoris lewisiDistant），它属于半翅目、盾蝽科。虽然它的名字里有“金绿”两个字，但它的外表却只有黑白两种颜色。不过，别被它的外表骗了，它的成虫可是非常华丽的哦！金绿宽盾蝽的发育过程是典型的不完全变态发育，经历了卵、若虫和成虫三个阶段。若虫（注意，不是幼虫哦！）喜欢群居，所以你经常可以在一片叶子上看到一大群它们。而它们的成虫和若虫在色彩上有着天壤之别。成年的金绿宽盾蝽体宽椭圆形，背面是金绿色的，前胸背板和小盾片上还有橙黄色到玫瑰红色的斑纹，看起来非常高贵，简直是丑小鸭变天鹅的典范。有趣的是，金绿宽盾蝽在受到惊扰时会从中胸腹板的臭腺孔中分泌出有臭味的液体。这种液体挥发得很快，很快就会变成气体扩散到空气中。虽然这些气体无毒，但它们是金绿宽盾蝽保护自己的武器。金绿宽盾蝽通常寄生在葡萄、松树、臭椿、侧柏等植物上，所以你可以在城市或者山上找到它们的踪迹。其实，它们并没有想象中那么不可亲近。只要你慢慢伸出手，别惊动它，让它慢慢爬到你的手上，它是不会释放臭气的。人们在与自然相处的过程中，总会慢慢释然，试着走进它们，你会发现不一样的风景。金绿宽盾蝽就是这样一个让人惊喜的小生命，它的存在让我们的世界更加丰富多彩。

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Python进阶：字典类&Pandas 𐟓š Python知识：去除字符串头尾空格：使用`my_string.strip()`函数可以轻松去掉字符串头尾的空格或其他不需要的部分。字典的创建与遍历：字典的创建方式为`my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}`。遍历字典时，可以使用`for (key, value) in my_dict.items():`这种形式。条件输出：在打印输出时，可以使用条件语句，例如`print(my_list if my_list else 'None')`，这里的`my_list`在条件判断时被视为True。封装变量：将两个变量封装进一个字典，可以使用`list(zip(variable1, variable2))`。类的定义与实例化：定义类时，使用`class 类名: def __init__(参数1, 参数2, ...):`。类中的参数定义形式为`fun(self, 参数...)`。类定义结束后，需要通过`entity = 类名(参数1, 参数2, ...)`进行实例化。调用类中的函数时，使用`entity.fun()`。继承关系：注意父类与子类之间的继承关系，详细见相关图片。 𐟓Š Pandas库：获取表头指标名：通过`list(data.columns)`可以获取数据表中的表头指标名。获取行数：使用`data.shape[0]`可以获取数据表中的行数。读取CSV文件：在读取CSV文件时，使用`read_csv()`函数，并设置参数`dtype=object`，意味着将所有内容都看作字符串，不会显示缺失值。通过`na_values`可以统计缺失值的个数。如果不指定dtype，缺失值会被显示为NaN。根据列名获取数据：根据列名获取数据时，列名需要用单引号引起来。多条件筛选：使用`df.loc[(条件1) & (条件2)]`或`df[条件1][条件2]`可以根据多个条件筛选数据。 loc与iloc的区别：loc基于标签，用行名、列名作为索引；iloc基于位置，用行号、列号作为索引。设置数据类型：当每一列数据都有不同的类型时，可以通过设置`dtype = {'列名1': int, '列名2': float, ...}`来逐个设置数据类型。

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