Выравнивание нп: Выравнивание ногтевой пластины

Содержание

Быстротвердеющий наливной пол для финишного выравнивания РЕКС НП 5000

РЕКС НП 5000

РЕКС НП 5000 — быстротвердеющий ровнитель для внутренних и наружных работ. Использование в системе «Теплый пол» .
Прочность на сжатие не менее 40 МПа. Время хождения через 2-4 часа. Толщина нанесения 5-80 мм.

Характеристики:

Время восприятия пешеходных нагрузок                   2 — 4 часа
Наибольшая крупность зерен заполнителя               1,5 мм
Подвижность готового раствора 180 — 240 мм
Прочность на растяжение при изгибе, 28 сутки ≥ 5,0 МПа
Прочность на сжатие, 28 сутки ≥ 40 МПа
Прочность сцепления с основанием в возрасте 28 суток (нормальные условия)   ≥ 1,0 МПа
Расход воды на 25 кг сухой смеси 3,0 — 4,0 л
Расход при толщине слоя 10 мм 19 кг/м²
Рекомендуемая толщина слоя 5 — 80 мм
Сохраняемость удобоукладываемости/подвижности 30 минут

Температура нанесения +5ºС ÷ +30ºС
Укладка напольного покрытия, через 1 — 5 суток
Усадка, 28 суток ≤ 0,5 мм/м

Упаковка: мешки по 25 кг
Расход: 19 кг/м² при толщине слоя 10 мм

Достоинства:

— Хорошая растекаемость обеспечивает простоту в использовании и высокое качество готовой поверхности;
— Возможность механизированного нанесения значительно повышает производительность труда;
— Ускоренный набор прочности сокращает время проведения работ;
— Быстрое высыхание материала позволяет наносить последующее покрытие в сжатые сроки по сравнению с обычными цементными стяжками.

Область применения:

— Базовое выравнивание оснований в сухих и влажных помещениях;
— Создание стяжек, в том числе уклонообразующих, укрытия трубопроводов;
— В качестве основания под укладку различных напольных покрытий, в том числе на полиуретановой и эпоксидной основах;
— Для помещений с любым уровнем влажности, а также в системах «Теплый пол»;
— Рекомендуемые основания: бетонные и цементно-песчаные.

Кищенко Татьяна Павловна (маникюр, дизайн ногтей).

Сначала новыеСначала новыеСначала хорошиеСначала плохие

Ольга

16 июня 2020

Маникюр гель-лаком•Классический маникюр

Работает очень медленно, на процедуру: снятие, маникюр, покрытие ушло 3 часа. И сам маникюр оставляет желать лучшего

Zara

6 мая 2020

Аппаратный маникюр•Маникюр гель-лаком

Спасибо, все супер

Савилова Анастасия Алексеевна

Пять с плюсом

30 апреля 2020

Аппаратный маникюр•Маникюр гель-лаком

Очень старательно и качественно выполнила свою работу. Мастер своего дела!

Светлана

Пять с плюсом

28 апреля 2020

Аппаратный маникюр•Маникюр гель-лаком

Очень аккуратно и старательно выполнена работа. Татьяна — мастер своего дела. Все пожелания были учтены и выполнены .

Юлия

Пять с плюсом

22 апреля 2020

Аппаратный маникюр•Маникюр гель-лаком

Работа Татьяны очень понравилась.
Приветливый, внимательный мастер, прекрасно знающий и любящий своё дело.
Ноготки получились просто супер!

Юлия Васильева

Пять с плюсом

20 апреля 2020

Спасибо за работу )Очень довольна ,очень трепетный мастер ко всему !

Катя Александрова

18 апреля 2020

Маникюр

Все очень хорошо , спасибо 😌

Анна

Пять с плюсом

13 апреля 2020

Аппаратный маникюр•Маникюр гель-лаком

Советую выбрать этого мастера. Выполненная работа мне понравилась. Чистое рабочее место, мастер работает в перчатках, сделан качественный аппаратный маникюр, красивая форма ногтей. На выбор представлена большая палитра цветов.

Юлия

Пять с плюсом

11 апреля 2020

Маникюр гель-лаком•Классический маникюр

Великолепно! Очень аккуратно и красиво, ровно то что хотела! Рекомендую. Приду ещё к Вам.

Вероника

17 января 2020

Маникюр гель-лаком•Комбинированный маникюр

👍

Каждый отзыв перед публикацией проходит проверку на неподдельность. Анонимные сообщения не рассматриваются. Тексты не редактируются и не фильтруются — все прошедшие проверку публикуются «как есть».

ИЗМЕНЕНИЯ, КОТОРЫЕ ВНОСЯТСЯ В МЕТОДИКУ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДОТАЦИЙ НА ВЫРАВНИВАНИЕ БЮДЖЕТНОЙ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ СУБЪЕКТОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Утверждены

постановлением Правительства

Российской Федерации

от 24 декабря 2020 г.

N 2263

Список изменяющих документов

(в ред. Постановления Правительства РФ от 24.12.2021 N 2435)

1. В абзаце семнадцатом пункта 6:

после слов «предусмотренными приложением N 4» дополнить словами «, а также доведение в 2021 году объемов дотаций субъектам Российской Федерации, у которых уровень расчетной бюджетной обеспеченности до распределения дотаций превышает уровень, установленный в качестве второго критерия выравнивания расчетной бюджетной обеспеченности, до утвержденных на 2020 год объемов дотации»;

слова «в 2019 году» заменить словами «в 2020 году»;

слова «за 2018 год» заменить словами «за 2019 год».

2. В приложении N 1 к указанной методике:

а) пункт 1 дополнить абзацем следующего содержания:

«SUM НП_i — общий объем налогового потенциала субъектов Российской Федерации с учетом особенности определения среднего уровня налоговых доходов субъектов Российской Федерации, предусмотренной пунктом 8 методики распределения дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности субъектов Российской Федерации. «;

б) в пункте 3:

абзац шестой после слов «в соответствии с Общероссийским классификатором видов экономической деятельности» дополнить словами «, а также иных налоговых льгот, установленных законодательством субъектов Российской Федерации, уровень расчетной бюджетной обеспеченности которых в текущем финансовом году превышает установленный на текущий финансовый год второй критерий выравнивания бюджетной обеспеченности»;

в абзаце седьмом слова «скорректированного с учетом данных по работникам, занятым в сфере обороны и безопасности,» исключить;

абзац девятый после слов «в соответствии с пунктом 2 статьи 372 Налогового кодекса Российской Федерации законодательством субъектов Российской Федерации» дополнить словами «, и иных налоговых льгот, установленных законодательством субъектов Российской Федерации», после слов «в соответствии с Общероссийским классификатором видов экономической деятельности» дополнить словами «, а также иных налоговых льгот, установленных законодательством субъектов Российской Федерации, уровень расчетной бюджетной обеспеченности которых в текущем финансовом году превышает установленный на текущий финансовый год второй критерий выравнивания бюджетной обеспеченности»;

после абзаца десятого дополнить абзацем следующего содержания:

«нормативы распределения налоговых доходов от уплаты акцизов на спирт этиловый, произведенный из пищевого или непищевого сырья на территории Российской Федерации, акцизов на спиртосодержащую продукцию, произведенную на территории Российской Федерации;»;

абзацы седьмой — восьмой утратили силу с 1 января 2022 года.

— Постановление Правительства РФ от 24.12.2021 N 2435;

в) в пункте 5:

в позиции «Налог на доходы физических лиц» в графе «Показатель» слова «скорректированного с учетом данных по работникам, занятым в сфере обороны и безопасности,» исключить;

позицию «Акцизы» в графе «Показатель» дополнить абзацами следующего содержания:

абзац утратил силу с 1 января 2022 года. — Постановление Правительства РФ от 24.12.2021 N 2435″.

3. В приложении N 2 к указанной методике:

а) абзац четвертый пункта 9 изложить в следующей редакции:

«Г_i — средняя за 3 отчетных года стоимость жилищно-коммунальных услуг на 1 кв. метр жилья в месяц в субъекте Российской Федерации с учетом установленного субъектом Российской Федерации минимального размера взноса на капитальный ремонт общего имущества в многоквартирном доме;»;

б) абзац пятый пункта 10 изложить в следующей редакции:

«Г — средняя за 3 отчетных года стоимость жилищно-коммунальных услуг на 1 кв. метр жилья в месяц в среднем по субъектам Российской Федерации с учетом установленных субъектами Российской Федерации минимальных размеров взносов на капитальный ремонт общего имущества в многоквартирном доме;».

4. В приложении N 4 к указанной методике:

а) в абзаце шестом пункта 11 слова «, рассчитываемого без учета 10 минимальных значений» исключить;

б) пункт 11(1) изложить в следующей редакции:

«11(1). Расчетный объем расходных обязательств для i-го субъекта Российской Федерации и муниципальных образований в отношении группы полномочий субъекта Российской Федерации в сфере дорожной деятельности, предусмотренной пунктом 3 приложения N 2 к настоящим Правилам, определяется как объем фактически поступивших за отчетный финансовый год доходов консолидированного бюджета субъекта Российской Федерации от акцизов на автомобильный бензин, прямогонный бензин, дизельное топливо, моторные масла для дизельных и (или) карбюраторных (инжекторных) двигателей, производимые на территории Российской Федерации, подлежащих зачислению в бюджет субъекта Российской Федерации (далее — акцизы на нефтепродукты), доходов от денежных взысканий (штрафов) за нарушение законодательства Российской Федерации о безопасности дорожного движения, а также от транспортного налога с учетом разницы остатков средств региональных (муниципальных) дорожных фондов на начало и конец отчетного финансового года. «;

в) в пункте 12(1):

абзац четвертый изложить в следующей редакции:

«К_{тсв i} — коэффициент транспортной связанности, который определяется по формуле (принимается равным 1 в случае, если расчетное значение меньше 1):»;

абзац семнадцатый изложить в следующей редакции:

«К_{з i} = (1 + Н_i) / (1 + Н_ср),»;

г) в пункте 3 приложения N 2 к Правилам определения расчетного объема расходных обязательств субъекта Российской Федерации и муниципальных образований в графе «Показатель приведения» слова «(акцизы на нефтепродукты, транспортный налог)» исключить.

Маникюр и педикюр+ Укрепление, выравнивание нп,ремонт и идеальные блики + Салонные дизайны. ТОП курс ПРОФИ — Основы красоты, Мастер-студия

Идет набор на курс!

Срок обучения:

Оставить заявку

vkl

Описание

Максимум практики (90% учебного времени) и детальная отработка каждого навыка.

Не сомневайтесь, мы научим Вас правильно работать со всеми инструментами, расскажем о различных материалах и технологиях, предостережем от возможных «оплошностей».

Мы приветствуем только индивидуальный подход, поэтому составляем расписание с учетом вашего рабочего графика и личных обстоятельств!

Для занятий каждому ученику бесплатно предоставляются необходимые материалы и оборудование.

Мастер-студия предоставляет моделей для прохождения курсов.

Уже записалось :

Дни недели	на выбор
Время занятий	на выбор
Длительность занятия	3,5 часа
Возраст аудитории	Старшеклассники, Студенты, Взрослые
Вид подготовки	Базовый курс
Город	Харьков, Основянский
Преподаватель	специалист-практик
Документ об окончании	Диплом
Опции	Групповые занятия, Индивидуальное обучение
Трудоустройство	Нет

В ближайшее рабочее время мы с Вами свяжемся, расскажем подробнее про обучение и, если Вам всё подойдёт, запишем Вас в ближайшую группу или на индивидуальное обучение!

vkl

Программа обучения

1 Блок
— Материаловедение.
Салонная безопасность
Организация рабочего места.
Правила обработки инструментов.
Стерилизация и дезинфекция
Инструменты для маникюра и педикюра
Анатомия ногтей.
Заболевания ногтей.
Правила и техника выполнения маникюра, педикюра.
Проблемы и заболевания кожи ног.
Кислотный педикюр.
Порядок работы.
Нанесение гелей-лаков.
Парафинотерапия.
Порядок работы.
Нанесение гелей-лаков.
Ремонт, укрепление, моделирование нп гелем на форму

2 Блок
Практика
Все виды маникюра, педикюра:
– классический маникюр/педикюр
– европейский маникюр/педикюр
– аппаратный маникюр/педикюр
– комбинированный маникюр/педикюр

3 Блок
— Выравнивание ногтей и идеальные блики
— Укрепление, ремонт и донаращивание ногтей
— Биогель, акрил, камуфлирующая база-корректор
— Знакомство с продукцией.
— Подготовка ногтевой пластины.
— Препараты и материалы, используемые для процедуры.
— Фотосъемка работ.

4 БЛОК

-Химия Материалов
— Салонные дизайны ! С отработкой на типсах
Основы росписи(розы,вензеля), градиент, литье, жидкие камни, стемпинг, слайдеры, пигменты,применение пудры, стразы, и др.

Выравнивание или поворот текста в ячейке

Если необходимо изменить внешний вид данных в ячейке, можно менять угол наклона шрифта или выравнивание текста.

Изменение ориентации текста в надписи

Выделите ячейку, строку, столбец или диапазон.
Нажмите Главная > Ориентация , затем выберите нужный вариант.

Вы можете повернуть текст вверх, вниз, по часовой стрелке или против часовой стрелки, а также выровнять его по вертикали.

Поворот текста на точный угол

Выделите ячейку, строку, столбец или диапазон.
Нажмите Главная > Ориентация > Формат выравнивания ячейки.
В разделе Ориентация справа в поле Градусов используйте стрелку вверх или вниз, чтобы установить точное количество градусов, на которое вы хотите повернуть выбранный текст ячейки.

Положительные числа поворачивают текст вверх. Отрицательные — вниз.

Выравнивание столбца или строки

Для начала выберите ячейку или ячейки, которые нужно выровнять. Текст можно выровнять по одной ячейке, диапазону ячеек, строке или строкам, столбцу или столбцам или по всей рабочей книге. (Чтобы выделить все ячейки, нажмите CTRL+A.)

Выделите ячейки, содержимое которых нужно выровнять.
На вкладке Главная в группе Выравнивание выберите параметр выравнивания по горизонтали:

Выровнять по левому краю

Выровнять по центру

Выровнять по правому краю
На вкладке Главная в группе Выравнивание выберите выравнивание по вертикали:

Выровнять по верхнему

Выровнять по середине

Выровнять по нижнему

Поворот текста

Приносим свои извинения. В Excel в Интернете не предусмотрены параметры ориентации шрифта, позволяющие использовать вертикальные шрифты или поворачивать шрифты под углом.

Чтобы известить нас о желательности наличия этой функции в Excel в Интернете, перейдите в поле предложений Visio и нажмите кнопку Проголосовать.

Если у вас есть классическое приложение Excel, можно открыть книгу в нем и применить вращение текста.

Выравнивание текста

Параметры выравнивания определяют размещение текста в ячейке на горизонтальной и вертикальной осях.

Выделите ячейку, строку, столбец или диапазон.
На вкладке Главная в группе Выравнивание выберитевариант выравнивания:

Выровнять по верхнему

Выровнять по середине

Выровнять по нижнему

Выровнять по левому краю

Выровнять по центру

Выровнять по правому краю

Увеличение отступа текста

Вы можете ввести отступ в текст или отменить отступ.

Выделите ячейку, строку, столбец или диапазон.
На вкладке Главная в группе Выравнивание выберите вариант отступа:

Изменение ориентации текста в надписи

Выделите ячейку, строку, столбец или диапазон.
Нажмите Главная > Ориентация , затем выберите нужный вариант.

Вы можете повернуть текст вверх, вниз, по часовой стрелке или против часовой стрелки, а также выровнять его по вертикали.

Поворот текста на точный угол

Выделите ячейку, строку, столбец или диапазон.
Нажмите Главная > Ориентация > Формат выравнивания ячейки.
В разделе Ориентация справа в поле Градусов используйте стрелку вверх или вниз, чтобы установить точное количество градусов, на которое вы хотите повернуть выбранный текст ячейки.

Положительные числа поворачивают текст вверх. Отрицательные — вниз.

Выравнивание столбца или строки

Выделите ячейки, содержимое которых нужно выровнять.
На вкладке Главная выберите выравнивание по горизонтали:

Выровнять по левому краю

Выровнять по центру

Выровнять по правому краю
На вкладке Главная выберите выравнивание по вертикали:

Выровнять по верхнему

Выровнять по середине

Выровнять по нижнему

(PDF) Выравнивание NP в двуязычных корпусах.

NP выравнивание в двуязычных корпусах {recski,zseder,kornai}@sztaki.hu, [email protected]

Abstract

Мы создали простой золотой стандарт для выравнивания англо-венгерского уровня NP, Orwell’s 1984 (поскольку он уже существует в ручном

проверенный формат POS-тегов на многих языках благодаря проекту Multex и MultexEast) путем ручной проверки автоматически сгенерированного

фрагментирования NP (мы использовали тегеры yamcha, mallet и hunchunk) и ручного выравнивания максимальных NP и PP.

Задача максимального фрагментирования NP намного сложнее, чем базового фрагментирования NP, с F-мерой в диапазоне 0,7 (в отличие от более чем 0,94

для базовых NP). Поскольку на результаты сильно влияет качество фрагментации NP, мы протестировали наши алгоритмы выравнивания как с

, так и с

фрагментами реального мира (полученными машиной), где результаты находятся в диапазоне 0,35 для базового алгоритма, который распространяет GIZA++ word

выравниваний. до уровня NP и на идеализированных (полученных вручную) фрагментах, где базовый уровень достигает .4, и наша текущая система достигает

0,64.

1. Введение

Выравнивание NP параллельных корпусов является логически промежуточным

между задачами выравнивания предложений и слов, которые занимают большую часть литературы по МТ (Gale and Church, 1993;

Brown et al. ., 1993), но уделялось гораздо меньше внимания (Ку-

шт., 1993).

Выравнивание NP — сложная задача, способная быстро выявить недостатки как в выравнивании по словам

, так и в алгоритмах фрагментации NP, которые можно применить.

Это также очень полезная проблема, поскольку НП являются семантически естественными единицами перевода, а это означает, что (i) выравнивания слов

будут пересекать границы НП только в исключительных случаях,

и (ii) в уже выровненных предложениях, доля выравниваний

1-1 будет выше для NP, чем для слов.

Поскольку параллельные корпуса, выровненные на уровне NP, будут

важным ресурсом при обучении и тестировании производительности

не только в самой задаче выравнивания NP, но и в

ряде важных задач, уже находящихся в центре внимания работы по машинному переводу,

, такие как факторное языковое моделирование (Bilmes and Kirchhoff,

2003), исследование структуры словесных аргументов (Carreras

and Marquez, 2005) и автоматическое получение словарей

валентности (Brent and Berwick, 1991), мы попытались

создать простой золотой стандарт для англо-венгерского языка.Наш выбор

в качестве основного текста — это 1984 Оруэлла, поскольку этот

уже существует в проверенном вручную формате с POS-тегами во многих языках благодаря Multex (Ide and V´

eronis, 1994) и

Multex Восток (Ержавец, 2004 г.) проекты. Версия

с POS-тегами уже послужила катализатором разработки полностью проанализированных версий

Penn или Prague Treebank для венгерского,

словенского, чешского, эстонского и, вполне возможно, других, о которых мы

не знаем (Csendes et al. ., 2005; Дзероски и др., 2006;

Tadic, 2007), и переформатировать их как

NP-уровень (CoNLL или стиль Start/End) аннотированный текст несложно.

Поскольку английского золотого стандарта не существует, нашей первой задачей было

пропустить текст через три независимых синтаксических анализатора и NP

чанкеров (Kudo and Matsumoto, 2001a; Klein and Man-

ning, 2003; Recski and Varga, 2010). ) и установить отправную точку простым большинством голосов. Несоответствия между машинными выходными данными были устранены вручную,

тексты на английском и венгерском языках, полностью разбитые на фрагменты, доступны по адресу

http://mokk.bme.hu/multiвеб-сайт проекта по телефону

http://mokk.bme.hu/multi. Излишне говорить, что основной интерес представляет не эта в основном ручная работа, а скорее автоматизированный процесс выравнивания NP, к которому мы сейчас обратимся.

2. Согласование

Для согласования английского и венгерского NP требуется определенная подготовка

. Koehn (Koehn and Knight, 2003) уже

объединяет категории NP и PP, и мы следуем этой практике

, потому что английские PP являются кросс-лингвистически падежными

маркированными NP.Обратите внимание, что нашими целями выравнивания являются максимальные

малые NP, а не минимальные (базового уровня) NP, потому что

самый высокий NP требуется для факторизации процесса перевода в перевод предиката/аргумента

структуру с одной стороны и перевод НП с

на

с другой.

В таблице 1 сравниваются три таггера, ямча (Kudo and

Matsumoto, 2001b), молоток (McCallum, 2002) и

хунчанк (Recski and Varga, 2009) (Recski and Varga,

2010).Все три хорошо справляются (свыше 94%) на

стандартной задаче разбивки NP Penn Treebank (Tjong

Kim Sang and Buchholz, 2000), которая включает в себя базовые NP.

Поскольку ошибки, допущенные при идентификации NP базового уровня

, просачиваются вплоть до анализа максимальных NP, производительность

в задаче maxNP далеко не так хороша (в 70-е годы) как

на Penn Treebank, так и на 1984 Мы отмечаем, что молоток

остается постоянным, когда мы переходим от Penn Treebank к

1984, ямча улучшается, а ханчанк теряет производительность (как точность, так и отзыв).

Задача FOM Yamcha Mallet Hunchunk

Penn Precision 70003

75.0

RUB 75.9 69.8 70002 70003

F 72.9 71.6 74.4.92.4 72.9 71.6 74.4.92.4 70.2 1

Recall 72,4 70.2

Recall 73.1 70.6 70.9

F 73.8 71.5 70.6

Таблица 1: Базовые показатели качества для задач разбиения на фрагменты maxNP

Когда дело доходит до венгерского языка, ни yamcha, ни

молоток не могут быть хорошо оптимизированы для этой задачи, поскольку они

на порядки медленнее обучаются и упираются в память

наборы признаков, необходимые для захвата морфологии.Таким образом, результаты несколько хуже, чем

3379

Согласование образовательной подготовки практикующих медсестер и объем практики в отделениях неотложной помощи США: систематический обзор литературы

Введение: В стране продолжаются дебаты по поводу расширения использования практикующих медсестер в отделении неотложной помощи. Нынешнее понимание согласования параметров образовательной подготовки практикующих медсестер и параметров практики в отделениях неотложной помощи США находится в зачаточном состоянии.Цель этого обзора состояла в том, чтобы найти доказательства того, что обучение и подготовка практикующих медсестер соответствуют текущей практике в отделении неотложной помощи.

Методы: Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и мета-анализов. Был проведен систематический обзор существующей литературы по 4 соответствующим базам данных. Уровень доказательности и качества были присвоены для каждой статьи с использованием классификации рекомендаций, оценки, разработки и оценки или уверенности в доказательствах из обзоров качественных исследований, в зависимости от ситуации.

Результаты: Практикующие медсестры все чаще укомплектовывают отделения неотложной помощи, оказывая помощь пациентам как с высокой, так и с низкой степенью остроты. Отчеты о сфере практики практикующей медсестры сильно различаются. Ни в одном исследовании не оценивалось согласование учебной подготовки и обучения с реальной клинической практикой.

Обсуждение: Этот обзор литературы был неубедительным, и группа по анализу не смогла найти доказательств, подтверждающих согласованность образовательной подготовки и обучения практикующих медсестер с объемом клинической практики в отделениях неотложной помощи США.Будущие исследования должны быть направлены на то, чтобы сформулировать ландшафт академической подготовки практикующей медсестры к специализированной практике в отделении неотложной помощи и конкретно изучить соответствие образовательной подготовки объему практики и ее влиянию на клинические результаты пациентов, наблюдаемых в отделении неотложной помощи.

Ключевые слова: Образование; Отделение неотложной помощи; Практикующая медсестра; Объем практики.

brainspace.gradient.alignment — документация BrainSpace 0.1.3

"""
Встраивание выравнивания с использованием прокруст-анализа.
"""

# Автор: Уалид Бенкарим 
# Лицензия: пункт BSD 3


импортировать numpy как np

из sklearn.base импортировать BaseEstimator


[docs]def procrustes (источник, цель, центр = False, масштаб = False):
    """Выровняйте `исходник` с `целью`, используя анализ прокруста.

    Параметры
    ----------
    источник: 2D ndarray, shape = (n_samples, n_feat)
        Исходный набор данных.цель: 2D ndarray, shape = (n_samples, n_feat)
        Целевой набор данных.
    центр: bool, необязательный
        Центрируйте данные перед выравниванием. По умолчанию — Ложь.
    шкала: bool, необязательный
        Удалите накипь перед выравниванием. По умолчанию — Ложь.

    Возвращает
    -------
    выровнено: 2D ndarray, shape = (n_samples, n_feat)
        Исходный набор данных выровнен с целевым набором данных.
    """

    # Перевести в источник
    если центр:
        мс = источник.среднее (ось = 0)
        mt = target.mean (ось = 0)

        источник = источник - мс
        цель = цель - мт

    # Удалить масштаб
    если масштаб:
        нс = нп.linalg.norm (источник)
        nt = np.linalg.norm (цель)
        источник /= нс
        цель /= нт

    # ортогональное преобразование: вращение + отражение
    u, w, vt = np.linalg.svd(target.T.dot(source).T)
    т = и.точка (ВТ)

    # Восстановить целевую шкалу
    если масштаб:
        т *= w.sum() * нт

    выровнено = источник.точка(т)
    если центр:
        выровненный += мт
    вернуть выровненный


# Обобщенный прокруст-анализ
[документы] def procrustes_alignment (данные, ссылка = нет, n_iter = 10, tol = 1e-5,
                         return_reference=False, подробный=False):
    """Итеративное выравнивание с использованием обобщенного прокруст-анализа.Параметры
    ----------
    данные: список ndarray, shape = (n_samples, n_feat)
        Список наборов данных для выравнивания.
    ссылка: ndarray, shape = (n_samples, n_feat), необязательно
        Набор данных для использования в качестве эталона в первой итерации. Если нет, первый
        набор данных в `data` используется в качестве ссылки. По умолчанию нет.
    n_iter : целое, необязательно
        Количество итераций. По умолчанию 10.
    tol : число с плавающей запятой, необязательный
        Допуск для критериев остановки. По умолчанию 1e-5.
    return_reference : логическое значение, необязательный
        Нужно ли возвращать эталонный набор данных, созданный в последней итерации.По умолчанию — Ложь.
    verbose : bool, необязательный
        Многословие. По умолчанию — Ложь.

    Возвращает
    -------
    выровнено: список ndarray, shape = (n_samples, n_feat)
        Выровненные наборы данных.
    mean_dataset : ndarray, shape = (n_samples, n_feat)
        Базовый набор данных, созданный в последней итерации. Только если
        ``return_reference == Истина``.
    """

    если n_iter <= 0:
        поднять ValueError('Требуется положительное число итераций.')

    если ссылка отсутствует:
        # Используйте первый элемент для создания начальной ссылки
        выровнено = [данные [0]] + [прокрутки (d, данные [0]) для d в данных [1:]]
        ссылка = нп.среднее (выровнено, ось = 0)
    еще:
        выровнено = [Нет] * len(данные)
        ссылка = ссылка.копия()

    расстояние = np.inf
    для я в диапазоне (n_iter):
        # Выровнять по ссылке
        выровнено = [прокрутка (d, ссылка) для d в данных]

        # Вычислить новое среднее значение
        new_reference = np.mean (выровнено, ось = 0)

        # Вычислить расстояние
        new_dist = np.square(ссылка - new_reference).sum()

        # Обновить ссылку
        ссылка = новая_ссылка

        если подробно:
            print('Итерация {0:>3}: {1:.6f}'.format(i, new_dist))

        если dist != np.inf и np.abs(new_dist - dist) < tol:
            ломать

        расстояние = новое_расстояние

    return (выровнено, ссылка), если return_reference еще выровнено


[документы] класс ProcrustesAlignment (BaseEstimator):
    """Итеративное выравнивание с использованием обобщенного прокруст-анализа.

    Параметры
    ----------
    n_iter : целое, необязательно
        Количество итераций. По умолчанию 10.
    tol : число с плавающей запятой, необязательный
        Допуск для критериев остановки. По умолчанию 1e-5.verbose : bool, необязательный
        Многословие. По умолчанию — Ложь.

    Атрибуты
    -------
    выровненный_: список ndarray, shape = (n_samples, n_feat)
        Выровненные наборы данных.
    mean_ : ndarray, shape = (n_samples, n_feat)
        Базовый набор данных, созданный в последней итерации.
    """

[документы] def __init__(self, n_iter=10, tol=1e-5, verbose=False):
        self.n_iter = n_iter
        селф.тол = тол
        self.verbose = подробный

[документы] def fit (я, данные, ссылка = нет):
        """Выравнивание данных.Параметры
        ----------
        data : список ndarrays, shape = (n_samples, n_feat)
            Список наборов данных для выравнивания.
        ссылка: ndarray, shape = (n_samples, n_feat), необязательно
            Набор данных для использования в качестве эталона в первой итерации. Если нет, то
            первый набор данных в `data` используется в качестве ссылки. По умолчанию нет.

        Возвращает
        -------
        я: объект
            Возвращает себя.
        """

        self.aligned_, self.mean_ = \
            procrustes_alignment (данные, ссылка = ссылка, tol = self.тол,
                                 n_iter=self.n_iter, return_reference=Истина,
                                 многословный = self.verbose)
        вернуть себя

Практикующая медсестра/помощник врача (должна быть в состоянии проводить посещения на дому в округе Сан-Диего) в Alignment Healthcare

Рабочий номер: 3462

Должность: Клиницист расширенной практики, CAW

Внешний Описание:

Компания Alignment Healthcare была основана с миссией революционизировать здравоохранение с культурой обслуживания сердца.Благодаря своим уникальным интегрированным моделям оказания помощи, тесному партнерству с врачами и использованию запатентованных технологий Alignment стремится трансформировать здравоохранение по одному человеку за раз. Став частью команды Alignment Healthcare, вы обеспечите участников качественным обслуживанием, в котором они действительно нуждаются и которого заслуживают. Мы верим, что великая работа исходит от людей, которые стремятся быть лучшими. Мы создали команду талантливых и опытных людей, увлеченных изменением жизни пожилых людей, которым мы служим.В этой быстрорастущей компании вы найдете достаточно места для роста и инноваций вместе с сообществом Alignment.

Краткое изложение позиции:
Программа Alignment Care Anywhere — это программа под руководством врача и передовой практики, управляемая клиническим врачом, которая предназначена для ухода и поддержки пациентов Alignment Healthcare путем проактивного предоставления дополнительного уровня медицинской и социальной поддержки в комфортных условиях. их дом. Эта программа предоставляет пациентам медицинскую и социальную поддержку, когда и где они в ней нуждаются, с целью предотвращения ненужных госпитализаций, осложнений со здоровьем и неконтролируемого прогрессирования заболевания, которое может произойти, когда своевременные клинические вмешательства не предоставляются или недоступны.Наша программа на дому предлагается пациентам, имеющим на это право, бесплатно.

В этой роли вы будете проводить оценку состояния здоровья на дому для группы зарегистрированных участников Medicare Advantage в пределах географической зоны ответственности. Нашим членам обычно 65 лет и старше, а посещения на дому будут длиться от 30 до 60 минут в зависимости от того, является ли это последующим визитом или комплексным первоначальным визитом. Характер домашних посещений будет варьироваться, а частота посещений будет зависеть от уровня остроты зрения участника (т.д., еженедельно, раз в две недели, ежемесячно и т. д.). Вы будете работать в междисциплинарной команде, в которую входят врачи, практикующие медсестры, ассистенты врачей, социальные работники и специалисты по общественному здравоохранению, чтобы обеспечивать и поддерживать как клинические, так и социальные аспекты ухода за назначенными вам группами участников/пациентов.

Общие обязанности/ответственность:
(Может включать, но не ограничиваться)
• Проводить оценку членов Отряда на дому.
• Оценка на дому включает:
• Предыдущий медицинский анамнез
• Обзор симптомов
• Физикальное обследование
• Обзор лекарств
• Когнитивные скрининги/депрессивные скрининги
• Проведение обучения пациентов, подчеркивая важность постоянного наблюдения за состоянием здоровья и рекомендации общественные ресурсы
• Содействовать расширению прав и возможностей пациентов и повышению качества жизни, способствуя осознанному и независимому выбору пациентов по всем аспектам ухода
• Соответствие желаемого ухода и предоставляемого ухода при предоставлении истинного информированного согласия
• Отвечает за проверку основных показателей жизнедеятельности, ИМТ, проведение физического осмотра
• Определить диагнозы, которые будут использоваться при управлении уходом и активном медицинском ведении для дальнейшего лечения.
• Сформулируйте список текущих и прошлых заболеваний, используя клинические знания и суждения, а также результаты вашей оценки.
• Сообщите результаты вашей оценки, которые будут использоваться для создания сводной заметки после визита для P CP информирует его/ее, а также выявляет потенциальные пробелы в уходе
• Обучайте членов по таким темам, как хронические заболевания, самопомощь, планы больничных, лекарства и соблюдение требований
• Участвуйте в еженедельных собраниях междисциплинарной группы для обсуждения и разработки наиболее подходящие планы обслуживания, основанные на потребностях наших участников/пациентов.
• Соответствие всем нормам HIPAA и обеспечение безопасности защищенной медицинской информации (PHI)

Минимальные требования:
Для успешного выполнения этой работы человек должен быть в состоянии удовлетворительно выполнять все основные обязанности. Требования, перечисленные ниже, отражают требуемые знания, навыки и/или способности. Могут быть сделаны разумные приспособления, позволяющие инвалидам выполнять основные функции.

1. Минимальный опыт:
a.Компьютерная грамотность/знание EMR
b. Клинический опыт не менее одного (1) года

2. Образование/лицензия:
a. Действующая лицензия штата Калифорния в качестве практикующей медсестры/помощника врача
b. Сертификация действующей практикующей медсестры/помощника врача
c. Medicare Part D Prescriber
d. Действительные водительские права штата Калифорния и действующая автомобильная страховка
e. NP (практикующая медсестра): i. Активная лицензия RN (обязательно при найме)
ii. Активная лицензия NP (обязательно при найме)
iii.Номер мебели (Обязательно при аренде)
iv. Номер NPI (Обязательно при запуске)
v. Номер DEA (Обязательно в течение 6 месяцев после начала)
vi. Сертификация Совета: AANP, ANCC (Обязательно, в течение 6 месяцев после начала работы)
vii. Действительный BLS (базовое жизнеобеспечение) (обязательно при запуске)
viii. Действительный ACLS (расширенная сердечно-сосудистая реанимация (предпочтительно)

ф. PA (помощник врача):

я. Лицензия Active PA (обязательна при найме)

ii. Номер NPI (Обязательно при запуске)
iii.Номер DEA (Обязательно в течение 6 месяцев после начала)
iv. Сертификация Совета: NCCPA (Обязательно в течение 6 месяцев с момента запуска)
v. Действительный BLS (Основное жизнеобеспечение) (Обязательно при запуске)
vi. Действительный ACLS (расширенная сердечно-сосудистая реанимация (предпочтительно)

3. Другое:
а. Знание действующих клинических стандартов медицинской помощи
b. Способность работать самостоятельно
c. Предпочтительный опыт ухода за пожилыми (гериатрическими) пациентами
d. Желателен опыт ухода на дому
e. Предпочтительны отличные административные, организационные и устные навыки
f.Навыки эффективного общения, особенно с пожилыми людьми, предпочтительны 90 247 g. Предыдущий опыт использования EMR в Allscripts приветствуется, но не обязателен, приветствуется

4. Рабочая среда
а. Описанные здесь характеристики рабочей среды являются репрезентативными для тех, с которыми сотрудник сталкивается при выполнении основных функций этой работы. Могут быть сделаны разумные приспособления, позволяющие инвалидам выполнять основные функции.

Город: Сан Диего

Состояние: Калифорния

Местоположение Город: Сан Диего

Местоположение Состояние: Калифорния

Сообщество / Маркетинговое название: Практикующая медсестра/помощник врача (должна быть в состоянии проводить посещения на дому в округе Сан-Диего)

Профиль компании:

Компания Alignment Healthcare была основана с миссией произвести революцию в здравоохранении с помощью культуры обслуживания сердца.Благодаря своим уникальным интегрированным моделям оказания помощи, тесному партнерству с врачами и использованию запатентованных технологий Alignment стремится трансформировать здравоохранение по одному человеку за раз.

Став частью команды Alignment Healthcare, вы обеспечите участников качественным обслуживанием, в котором они действительно нуждаются и которого заслуживают. Мы верим, что великая работа исходит от людей, которые стремятся быть лучшими. Мы создали команду талантливых и опытных людей, увлеченных изменением жизни пожилых людей, которым мы служим.В этой быстрорастущей компании вы найдете достаточно места для роста и инноваций вместе с сообществом Alignment.

Версия работодателя EEO:

17 августа 2021 г. компания Alignment ввела политику, требующую, чтобы все новые сотрудники получали вакцину от COVID-19. Подтверждение вакцинации потребуется в качестве условия трудоустройства в соответствии с применимыми законами, касающимися льгот/приспособлений. Эта политика является частью постоянных усилий Alignment по обеспечению безопасности и благополучия наших сотрудников и общества, а также по поддержке усилий в области общественного здравоохранения.

Alignment Healthcare, LLC гордится тем, что практикует равные возможности трудоустройства и позитивные действия. Мы ищем разнообразие в квалифицированных кандидатах для трудоустройства: меньшинства / женщины / инвалиды / защищенные ветераны.

Если вам требуется какое-либо разумное приспособление в соответствии с Законом об американцах-инвалидах (ADA) при заполнении онлайн-заявки, собеседовании, прохождении любого тестирования перед приемом на работу или ином участии в процессе отбора сотрудников, свяжитесь с нами по адресу:carers@ahcusa.ком.

Введение в структуры данных — документация pandas 1.3.5

Мы начнем с быстрого, неполного обзора фундаментальных данных структуры в пандах, чтобы вы начали. Фундаментальное поведение в отношении данных типы, индексация и маркировка / выравнивание осей применяются ко всем объекты. Для начала импортируйте NumPy и загрузите pandas в свое пространство имен:

Вот основной принцип, о котором следует помнить: выравнивание данных является внутренним . Связь между метками и данными не будет нарушено, если только вы не сделаете это явно.

Мы дадим краткое введение в структуры данных, а затем рассмотрим все категории функций и методов в отдельных разделах.

Серия

Серия представляет собой одномерный размеченный массив, способный хранить любые данные тип (целые числа, строки, числа с плавающей запятой, объекты Python и т. д.). Ось метки вместе называются индексом . Основной метод создания Серии — позвонить по номеру:

 >>> s = pd.Серия (данные, индекс = индекс)

Здесь данные могут быть разными:

a Python
ндаррай
скалярное значение (например, 5)

Переданный индекс представляет собой список меток осей. Таким образом, это разделяется на несколько случаях в зависимости от того, какие данные :

От ndarray

Если data является ndarray, индекс должен иметь ту же длину, что и data .Если нет index будет создан со значениями [0, ..., len(data) - 1] .

 В [3]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])

В [4]: с
Выход[4]:
0,469112
б -0,282863
с -1,509059
д -1,135632
е 1.212112
тип: float64

В [5]: s.index
Out[5]: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')

В [6]: pd.Series(np.random.randn(5))
Выход[6]:
0 -0,173215
1 0,119209
2 -1.044236
3 -0,861849
4 -2.104569
тип: float64

Примечание

pandas поддерживает неуникальные значения индекса.Если операция который не поддерживает повторяющиеся значения индекса, возникает исключение будет поднят в то время. Причина лени почти всегда связана с производительностью. (есть много случаев в вычислениях, таких как части GroupBy, где индекс не используется).

Из дикт

Серия

может быть создана из dicts:

 В [7]: d = {"b": 1, "a": 0, "c": 2}

В [8]: pd.Series(d)
Выход[8]:
б 1
0
с 2
тип: int64

Примечание

Если данные представляют собой словарь, а индекс не передается, индекс серии будет упорядочен порядком вставки dict, если вы используете Python версия >= 3.6 и версия панд >= 0.23.

Если вы используете Python < 3.6 или pandas < 0.23 и индекс не передается, индекс Series будет лексически упорядоченным списком ключей dict.

В приведенном выше примере, если вы использовали версию Python ниже 3.6 или версия pandas ниже 0,23, серия будет заказана лексическим порядок ключей dict (например, ['a', 'b', 'c'] , а не ['b', 'a', 'c'] ).

Если передан индекс, значения в данных, соответствующие меткам в индекс будет вытащен.

 В [9]: d = {"a": 0,0, "b": 1,0, "c": 2,0}

В [10]: pd.Series(d)
Выход[10]:
0,0
б 1,0
с 2.0
тип: float64

В [11]: pd.Series(d, index=["b", "c", "d", "a"])
Выход[11]:
б 1,0
с 2.0
г NaN
0,0
тип: float64

Примечание

NaN (не число) — это стандартный маркер отсутствующих данных, используемый в пандах.

Из скалярного значения

Если данные являются скалярным значением, индекс должен быть при условии. Значение будет повторяться, чтобы соответствовать длине индекса .

 В [12]: pd.Series(5.0, index=["a", "b", "c", "d", "e"])
Выход[12]:
5,0
б 5,0
с 5.0
д 5,0
е 5,0
тип: float64

Серия

похожа на ndarray

Серия действует очень похоже на ndarray и является допустимым аргументом для большинства функций NumPy. Однако такие операции, как нарезка, также будут нарезать индекс.

 В [13]: с[0]
Выход[13]: 0,469963

В [14]: с[:3]
Исход[14]:
0,469112
б -0,282863
с -1,509059
тип: float64

В [15]: s[s > s.медиана()]
Исход[15]:
0,469112
е 1.212112
тип: float64

В [16]: с[[4, 3, 1]]
Вышли[16]:
е 1.212112
д -1,135632
б -0,282863
тип: float64

В [17]: np.exp(s)
Вышли[17]:
1.598575
б 0,753623
с 0,221118
д 0,321219
е 3,360575
тип: float64

Как и массив NumPy, серия pandas имеет dtype .

 В [18]: s.dtype
Выход[18]: dtype('float64')

Часто это dtype NumPy. Однако панды и сторонние библиотеки расширить систему типов NumPy в нескольких местах, и в этом случае dtype будет быть ExtensionDtype .Некоторые примеры внутри pandas — это категориальные данные и целочисленный тип данных Nullable. См. типы для большего.

Если вам нужен фактический массив, поддерживающий серию , используйте Series.array .

 В [19]: s.массив
Вышли[19]:

[0,469963, -0,2828633443286633, -1,50031735124,
 -1.1356323710171934, 1.2121120250208506]
Длина: 5, dtype: float64

Доступ к массиву может быть полезен, когда вам нужно выполнить какую-то операцию без index (например, чтобы отключить автоматическое выравнивание).

Series.array всегда будет ExtensionArray . Вкратце, ExtensionArray — это тонкая оболочка вокруг одного или нескольких конкретных массивов , например numpy.ndarray . pandas знает, как взять ExtensionArray и сохраните его в серии или в столбце DataFrame . См. dtypes для получения дополнительной информации.

Хотя серия похожа на ndarray, если вам нужен фактический ndarray, используйте Series.to_numpy() .

 В [20]: s.to_numpy()
Выход[20]: массив([0,4691, -0,2829, -1,5091, -1,1356, 1,2121])

Даже если Series поддерживается ExtensionArray , Series.to_numpy() вернет NumPy ndarray.

 Серия похожа на 
 . Серия A похожа на словарь фиксированного размера, в котором вы можете получать и устанавливать значения по индексу.
этикетка:

 В [21]: с["а"]
Выход[21]: 0,469963

В [22]: s["e"] = 12,0

В [23]: с
Вышли[23]:
0,469112
б-0.282863
с -1,509059
д -1,135632
е 12.000000
тип: float64

В [24]: "e" в s
Исход[24]: Верно

В [25]: "f" в s
Исход[25]: Ложь

Если метка не содержится, возникает исключение:

При использовании метода get для отсутствующей метки будет возвращено None или указано значение по умолчанию:

 В [26]: s.get("f")

В [27]: s.get("f", np.nan)
Ушел[27]: нан

См. также раздел о доступе к атрибутам.

Векторизованные операции и выравнивание этикеток с серией

При работе с необработанными массивами NumPy цикл по значению обычно не обязательно.То же самое верно и при работе с сериями в pandas. Series также можно передавать в большинство методов NumPy, ожидающих ndarray.

 В [28]: с + с
Вышли[28]:
0,938225
б -0,565727
в -3,018117
д -2,271265
е 24.000000
тип: float64

В [29]: с * 2
Вышли[29]:
0,938225
б -0,565727
в -3,018117
д -2,271265
е 24.000000
тип: float64

В [30]: np.exp(s)
Исход[30]:
1.598575
б 0,753623
с 0,221118
д 0,321219
е 162754.791419
тип: float64

Основное различие между Series и ndarray заключается в том, что операции между Series автоматически выравнивать данные на основе метки.Таким образом, вы можете написать вычисления без учета того, имеют ли задействованные серии одинаковые этикетки.

 В [31]: с[1:] + с[:-1]
Вышел[31]:
NaN
б -0,565727
в -3,018117
д -2,271265
e NaN
тип: float64

Результат операции между невыровненными сериями будет иметь объединение из задействованные индексы. Если метка не найдена ни в той, ни в другой Серии, результат будет помечен как отсутствующий NaN . Возможность писать код, не делая любое явное выравнивание данных дает огромную свободу и гибкость в интерактивный анализ данных и исследования.Встроенные функции выравнивания данных структур данных pandas отличают pandas от большинства родственных инструменты для работы с размеченными данными.

Примечание

В общем, мы решили сделать результат операций по умолчанию между по-разному проиндексированные объекты дают объединение индексов, чтобы избежать потери информации. Имея индексную метку, хотя данные отсутствует, обычно является важной информацией как часть вычислений. Ты конечно, есть возможность сбрасывать метки с отсутствующими данными через дропна функция.

Атрибут имени

Серия

также может иметь атрибут имени :

 В [32]: s = pd.Series(np.random.randn(5), name="something")

В [33]: с
Вышел[33]:
0 -0,494929
1 1.071804
2 0,721555
3 -0,706771
4 -1.039575
Имя: что-то, dtype: float64

В [34]: s.name
Out[34]: 'что-то'

Имя серии присваивается автоматически во многих случаях, в частности при взятии 1D-срезов DataFrame, как вы увидите ниже.

Вы можете переименовать серию с пандами.Метод Series.rename() .

 В [35]: s2 = s.rename("другой")

В [36]: s2.name
Out[36]: «другое»

Обратите внимание, что s и s2 относятся к разным объектам.

DataFrame

DataFrame представляет собой двумерную помеченную структуру данных со столбцами потенциально разные типы. Вы можете думать об этом как о электронной таблице или SQL table или набор объектов Series. Как правило, это наиболее часто используемый объект панды. Как и Series, DataFrame принимает множество различных типов ввода:

Dict одномерных ndarrays, списков, dicts или Series
2D numpy.ндаррай
Структурированный или запись ndarray
A Серия
Другой DataFrame

Вместе с данными можно дополнительно передать индекс (метки строк) и столбцов (метки столбцов) аргументы. Если вы передаете индекс и/или столбцы, вы гарантируете индекс и/или столбцы результирующего Датафрейм. Таким образом, dict of Series плюс конкретный индекс отбросит все данные. не соответствует переданному индексу.

Если метки осей не переданы, они будут построены из входных данных на основе правил здравого смысла.

Примечание

Когда данные представляют собой словарь, а столбцы не указаны, DataFrame столбцы будут упорядочены порядком вставки словаря, если вы используете Версия Python >= 3.6 и панды >= 0.23.

Если вы используете Python < 3.6 или pandas < 0,23 и столбцов, не указано, столбцы DataFrame будут лексически упорядоченным списком dict ключи.

Из диктов серии или диктов

Результирующий индекс будет объединением индексов различных Ряд. Если есть какие-либо вложенные словари, они сначала будут преобразованы в Ряд. Если столбцы не переданы, столбцы будут упорядоченным списком dict ключи.

 В [37]: d = {
   ....: "один": pd.Series([1.0, 2.0, 3.0], index=["a", "b", "c"]),
   ....: "два": pd.Series([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], index=["a", "b", "c", "d"]),
   ....: }
   ....:

В [38]: df = pd.DataFrame(d)

В [39]: дф
Вышли[39]:
   один два
а 1,0 1,0
б 2,0 2,0
в 3,0 3,0
г NaN 4,0

В [40]: pd.DataFrame(d, index=["d", "b", "a"])
Вышли[40]:
   один два
г NaN 4,0
б 2,0 2,0
а 1,0 1,0

В [41]: pd.DataFrame(d, index=["d", "b", "a"], columns=["два", "три"])
Вышел[41]:
   два три
г 4,0 NaН
б 2,0 NaN
1,0 NaN

Доступ к меткам строк и столбцов можно получить соответственно, открыв индекс и столбцы атрибуты:

Примечание

Когда определенный набор столбцов передается вместе с набором данных, переданные столбцы переопределяют ключи в dict.

 В [42]: df.index
Out[42]: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

В [43]: df.columns
Out[43]: Index(['один', 'два'], dtype='объект')

Из списка ndarrays/lists

Все ndarrays должны быть одинаковой длины. Если индекс передается, он должен явно также иметь ту же длину, что и массивы. Если индекс не передается, результатом будет range(n) , где n — длина массива.

 В [44]: d = {"один": [1.0, 2.0, 3.0, 4.0], "два": [4.0, 3.0, 2.0, 1.0]}

В [45]: pd.DataFrame(d)
Вышли[45]:
   один два
0 1,0 4,0
1 2,0 3,0
2 3,0 2,0
3 4,0 1,0

В [46]: pd.DataFrame(d, index=["a", "b", "c", "d"])
Вышел[46]:
   один два
1,0 4,0
б 2,0 3,0
в 3,0 2,0
г 4,0 1,0

Из структурированного массива или массива записей

Этот случай обрабатывается так же, как и массивы.

 В [47]: data = np.zeros((2,), dtype=[("A", "i4"), ("B", "f4"), ("C", "a10")] )

В [48]: data[:] = [(1, 2.0, "Привет"), (2, 3.0, "Мир")]

В [49]: с.Кадр данных (данные)
Вышел[49]:
   А Б В
0 1 2.0 b'Привет'
1 2 3.0 б'Мир'

В [50]: pd.DataFrame(data, index=["first", "second"])
Исход[50]:
        А Б В
первый 1 2.0 b'Привет'
второй 2 3.0 b'Мир'

В [51]: pd.DataFrame(данные, столбцы=["C", "A", "B"])
Вышел[51]:
          ТАКСИ
0 б'Привет' 1 2.0
1 б'Мир' 2 3.0

Примечание

DataFrame не предназначен для работы точно так же, как двумерный NumPy. ндаррай.

Из списка диктов

 В [52]: data2 = [{"a": 1, "b": 2}, {"a": 5, "b": 10, "c": 20}]

В [53]: с.Кадр данных (данные2)
Вышел[53]:
   а б в
0 1 2 NaN
1 5 10 20,0

В [54]: pd.DataFrame(data2, index=["first", "second"])
Вышел[54]:
        а б в
первые 1 2 NaN
секунда 5 10 20,0

В [55]: pd.DataFrame(data2, columns=["a", "b"])
Вышел[55]:
   а б
0 1 2
1 5 10

Из списка кортежей

Вы можете автоматически создать фрейм MultiIndexed, передав кортежи Словарь.

 В [56]: pd.DataFrame(
   ....: {
   ....: ("а", "б"): {("А", "Б"): 1, ("А", "В"): 2},
   ....: ("а", "а"): {("А", "В"): 3, ("А", "Б"): 4},
   ....: ("а", "в"): {("А", "Б"): 5, ("А", "В"): 6},
   ....: ("б", "а"): {("А", "В"): 7, ("А", "Б"): 8},
   ....: ("б", "б"): {("А", "Д"): 9, ("А", "Б"): 10},
   ....: }
   .... :)
   ....:
Вышел[56]:
       а б
       б а в а б
А Б 1,0 4,0 5,0 8,0 10,0
  С 2,0 3,0 6,0 7,0 NaN
  D NaN NaN NaN NaN 9.0

Из серии

Результатом будет DataFrame с тем же индексом, что и входная серия, и с одним столбцом, имя которого является исходным названием Серии (только если нет других указано имя столбца).

Из списка именованных кортежей

Имена полей первого namedtuple в списке определяют столбцы DataFrame . Остальные namedtuples (или кортежи) просто распаковываются и их значения передаются в строки DataFrame . Если какой-либо из тех кортежи короче, чем первые namedtuple , то более поздние столбцы в соответствующие строки помечаются как отсутствующие значения. Если какие-либо из них длиннее, чем first namedtuple , возникает ошибка ValueError .

 В [57]: импорт из коллекций namedtuple

В [58]: Point = namedtuple("Point", "x y")

В [59]: pd.DataFrame([Точка(0, 0), Точка(0, 3), (2, 3)])
Вышел[59]:
   х у
0 0 0
1 0 3
2 2 3

В [60]: Point3D = namedtuple("Point3D", "x y z")

В [61]: pd.DataFrame([Point3D(0, 0, 0), Point3D(0, 3, 5), Point(2, 3)])
Вышел[61]:
   х у г
0 0 0 0,0
1 0 3 5,0
2 2 3 NaN

Из списка классов данных

Классы данных, представленные в PEP557, может быть передан в конструктор DataFrame.Передача списка классов данных эквивалентна передаче списка словарей.

Имейте в виду, что все значения в списке должны быть классами данных, смешивая типов в списке приведет к ошибке TypeError.

 В [62]: из классов данных импортировать make_dataclass

В [63]: Point = make_dataclass("Point", [("x", int), ("y", int)])

В [64]: pd.DataFrame([Точка (0, 0), Точка (0, 3), Точка (2, 3)])
Вышел[64]:
   х у
0 0 0
1 0 3
2 2 3

Отсутствующие данные

Гораздо больше будет сказано на эту тему в недостающих данных раздел.Чтобы построить DataFrame с отсутствующими данными, мы используем np.nan для представляют пропущенные значения. В качестве альтернативы вы можете передать numpy.MaskedArray в качестве аргумента данных для конструктора DataFrame, и его маскированные записи будут считаться пропавшим без вести.

Альтернативные конструкторы

DataFrame.from_dict

DataFrame.from_dict берет диктовку диктовок или диктовку массивоподобных последовательностей и возвращает DataFrame. Он работает как конструктор DataFrame , за исключением для параметра ориентация , который по умолчанию равен 'columns' , но который может быть установите значение 'index' , чтобы использовать клавиши dict в качестве меток строк.

 В [65]: pd.DataFrame.from_dict(dict([("A", [1, 2, 3]), ("B", [4, 5, 6])]))
Вышел[65]:
   А Б
0 1 4
1 2 5
2 3 6

Если вы передадите orient='index' , ключами будут метки строк. В этом случае вы также можете передать нужные имена столбцов:

 В [66]: pd.DataFrame.from_dict(
   ....: dict([("A", [1, 2, 3]), ("B", [4, 5, 6])]),
   ....: ориентир="индекс",
   ....: columns=["один", "два", "три"],
   .... :)
   ....:
Вышел[66]:
   раз два три
А 1 2 3
Б 4 5 6

Датафрейм.из_записей

DataFrame.from_records принимает список кортежей или ndarray со структурированным тип. Он работает аналогично обычному конструктору DataFrame , за исключением того, что результирующий индекс DataFrame может быть определенным полем структурированного тип. Например:

 В [67]: данные
Вышел[67]:
array([(1, 2., b'Привет'), (2, 3., b'Мир')],
      dtype=[('A', ' Выбор столбца, добавление, удаление 
 Вы можете обрабатывать DataFrame семантически как dict серий с одинаковым индексом
объекты. Получение, установка и удаление столбцов работает с тем же синтаксисом, что и
аналогичные операции dict:
 В [69]: df["one"]
Вышел[69]:
1,0
б 2.0
с 3.0
г NaN
Имя: один, dtype: float64

В [70]: df["три"] = df["один"] * df["два"]

В [71]: df["flag"] = df["one"] > 2

В [72]: дф
Вышел[72]:
   один два три флаг
1.0 1.0 1.0 Ложь
б 2,0 2,0 4,0 Неверно
в 3,0 3,0 9,0 Верно
d NaN 4,0 NaN Ложь
 
 Столбцы могут быть удалены или извлечены, как с dict:
 В [73]: del df["два"]

В [74]: three = df.pop("three")

В [75]: дф
Вышел[75]:
   один флаг
1.0 Ложь
б 2.0 Ложь
c 3.0 Верно
г NaN Ложь
 
 При вставке скалярного значения оно будет естественным образом распространяться для заполнения
столбец:
 В [76]: df["foo"] = "bar"

В [77]: дф
Вышел[77]:
   один флаг фу
1.0 Ложный бар
б 2.0 Фальшивая планка
c 3,0 Истинный бар
d NaN Ложная полоса
 
 При вставке серии, которая не имеет того же индекса, что и DataFrame, она
будет соответствовать индексу DataFrame:
 В [78]: df["one_trunc"] = df["one"][:2]

В [79]: дф
Вышел[79]:
   один флаг foo one_trunc
а 1,0 Ложный бар 1,0
б 2,0 Ложная планка 2,0
c 3,0 Истинный бар NaN
d NaN Ложная полоса NaN
 
 Вы можете вставлять необработанные ndarrays, но их длина должна совпадать с длиной
Индекс DataFrame.
 По умолчанию столбцы вставляются в конец. Функция  вставки  доступно для вставки в определенное место в столбцах:
 В [80]: df.insert(1, "bar", df["one"])

В [81]: дф
Вышел[81]:
   флаг одной строки foo one_trunc
а 1,0 1,0 Ложная полоса 1,0
б 2,0 2,0 Ложная полоса 2,0
c 3,0 3,0 Истинный бар NaN
d NaN NaN Ложный бар NaN
 
 Назначение новых столбцов в цепочках методов 
 Вдохновленный dplyr  mutate  глагол, DataFrame имеет  assign()  метод, позволяющий легко создавать новые столбцы, потенциально
производные от существующих столбцов.
 В [82]: iris = pd.read_csv("data/iris.data")

В [83]: iris.head()
Вышел[83]:
   ЧашелистДлина ЧашелистикШирина ЛепесткаДлина ЛепесткаШирина Имя
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис-сетоза
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис-сетоза
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис-сетоза
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис-сетоза
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис-сетоза

В [84]: iris.assign(sepal_ratio=iris["SepalWidth"] / iris["SepalLength"]).голова()
Вышел[84]:
   Длина чашелистика Ширина чашелистика Длина лепестка Ширина лепестка Название sepal_ratio
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис-сетоза 0,686275
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис-сетоза 0,612245
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис-сетоза 0,680851
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис-сетоза 0,673913
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис-сетоза 0,720000
 
 В приведенном выше примере мы вставили предварительно вычисленное значение.Мы также можем пройти в
функция одного аргумента, которая будет оцениваться в назначенном DataFrame.
 В [85]: iris.assign(sepal_ratio=lambda x: (x["SepalWidth"] / x["SepalLength"])).head()
Вышел[85]:
   Длина чашелистика Ширина чашелистика Длина лепестка Ширина лепестка Название sepal_ratio
0 5,1 3,5 1,4 0,2 Ирис-сетоза 0,686275
1 4,9 3,0 1,4 0,2 Ирис-сетоза 0,612245
2 4,7 3,2 1,3 0,2 Ирис-сетоза 0.680851
3 4,6 3,1 1,5 0,2 Ирис-сетоза 0,673913
4 5,0 3,6 1,4 0,2 Ирис-сетоза 0,720000
 
  назначать   всегда  возвращает копию данных, оставляя оригинал
Датафрейм не тронут.
 Передача вызываемого объекта вместо вставки фактического значения
полезно, когда у вас нет под рукой ссылки на DataFrame. Это
распространено при использовании  присваивать  в цепочке операций.Например,
мы можем ограничить DataFrame только теми наблюдениями с длиной чашелистика
больше 5, вычислить отношение и построить график:
 В [86]: (
   ....: iris.query("Длина чашелистиков > 5")
   ....:     .назначать(
   ....: SepalRatio=лямбда x: x.SepalWidth / x.SepalLength,
   ....: PetalRatio=лямбда x: x.PetalWidth / x.PetalLength,
   .... :)
   ....: .plot(kind="scatter", x="SepalRatio", y="PetalRatio")
   .... :)
   ....:
Out[86]: 
 
 Поскольку функция передается, функция вычисляется в DataFrame.
присваивается.Важно отметить, что это DataFrame, который был отфильтрован.
к тем строкам, длина чашелистика которых больше 5. Фильтрация происходит первой,
а затем расчет соотношения. Это пример, когда мы не
есть ссылка на отфильтрованный  DataFrame .
 Сигнатура функции для  присваивает  просто  **kwargs  . Ключи
— имена столбцов для новых полей, а значения — либо значение
для вставки (например, массив  серии  или массив NumPy) или функция
одного аргумента для вызова  DataFrame  . копия  оригинала
Возвращается DataFrame со вставленными новыми значениями.
 Начиная с Python 3.6 порядок  **kwargs  сохраняется. Это позволяет
для  зависимого назначения , где выражение позже в  **kwargs  может ссылаться
в столбец, созданный ранее в том же  assign()  .
 В [87]: dfa = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})

В [88]: dfa.assign(C=лямбда x: x["A"] + x["B"], D=лямбда x: x["A"] + x["C"])
Вышел[88]:
   А Б В Г
0 1 4 5 6
1 2 5 7 9
2 3 6 9 12
 
 Во втором выражении  x['C']  будет ссылаться на вновь созданный столбец,
это равно  dfa['A'] + dfa['B']  .
 Индексирование/выбор 
 Основы индексации следующие:
 Эксплуатация  Синтаксис  Результат
 Выбрать столбец   дф[кол]  Серия
 Выбрать строку по метке   дф.место [метка]  Серия
 Выбор строки по целочисленному местоположению   df.iloc[loc]  Серия
 Ряды срезов   дф[5:10]  DataFrame
 Выбор строк по логическому вектору   дф[bool_vec]  DataFrame
 Выбор строки, например, возвращает ряд, индекс которого является столбцами
Датафрейм:
 В [89]: прим.лок["б"]
Вышел[89]:
один 2.0
бар 2.0
флаг Ложь
фу бар
one_trunc 2.0
Имя: b, dtype: объект

В [90]: df.iloc[2]
Вышли[90]:
один 3.0
бар 3.0
флаг Верно
фу бар
one_trunc NaN
Имя: c, dtype: объект
 
 Для более исчерпывающей обработки сложной индексации на основе меток и
нарезки, см. раздел об индексации. Мы обратимся к
основы переиндексации / соответствия новым наборам меток в
раздел о переиндексации.
 Выравнивание данных и арифметика 
 Выравнивание данных между объектами DataFrame автоматически выравнивает  оба
столбцы и индекс (метки строк)  . Опять же, результирующий объект будет иметь
объединение меток столбца и строки.
 В [91]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=["A", "B", "C", "D"])

В [92]: df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3), columns=["A", "B", "C"])

В [93]: df + df2
Вышел[93]:
          А Б В Г
0 0.045691 -0,014138 1,380871 NaN
1 -0,955398 -1,501007 0,037181 NaN
2 -0,662690 1,534833 -0,859691 NaN
3 -2,452949 1,237274 -0,133712 NaN
4 1,414490 1,951676 -2,320422 NaN
5 -0,494922 -1,649727 -1,084601 NaN
6 -1,047551 -0,748572 -0,805479 NaN
7 НаН НаН НаН НаН
8 НаН НаН НаН НаН
9 НаН НаН НаН НаН
 
 При выполнении операции между DataFrame и Series поведение по умолчанию
чтобы выровнять индекс Series   по столбцам  DataFrame  , таким образом, транслируя
построчно.Например:
 В [94]: df - df.iloc[0]
Вышел[94]:
          А Б В Г
0 0,000000 0,000000 0,000000 0,000000
1 -1,359261 -0,248717 -0,453372 -1,754659
2 0,253128 0,829678 0,010026 -1,9
3 -1,311128 0,054325 -1,724913 -1,620544
4 0,573025 1,500742 -0,676070 1,367331
5 -1,741248 0,781993 -1,241620 -2,053136
6 -1,240774 -0,869551 -0,153282 0,000430
7 -0,743894 0,411013 -0,929563 -0,282386
8 -1,194921 1,320690 0,238224 -1,482644
9 2,293786 1,856228 0.773289 -1.446531
 
 Для явного управления поведением сопоставления и широковещания см.
раздел о гибких бинарных операциях.
 Операции со скалярами такие же, как и следовало ожидать:
 В [95]: df * 5 + 2
Вышел[95]:
           А Б В Г
0 3,359299 -0,124862 4,835102 3,381160
1 -3,437003 -1,368449 2,568242 -5,392133
2 4,624938 4,023526 4,885230 -6,575010
3 -3,196342 0,146766 -3,789461 -4,721559
4 6.224426 7.378849 1.454750 10.217815
5 -5,346940 3,785103 -1,373001 -6,884519
6 -2,844569 -4,472618 4,068691 3,383309
7 -0,360173 1,930201 0,187285 1,969232
8 -2,615303 6,478587 6,026220 -4,032059
9 14,828230 9,156280 8,701544 -3,851494

В [96]: 1/df
Вышел[96]:
          А Б В Г
0 3,678365 -2,353094 1,763605 3,620145
1 -0,919624 -1,484363 8,799067 -0,676395
2 1,7 2,470934 1,732964 -0,583090
3 -0,962215 -2,697986 -0,863638 -0,743875
4 1,183593 0.929567 -9,170108 0,608434
5 -0,680555 2,800959 -1,482360 -0,562777
6 -1,032084 -0,772485 2,416988 3,614523
7 -2,118489 -71,634509 -2,758294 -162,507295
8 -1,083352 1,116424 1,241860 -0,828904
9 0,389765 0,698687 0,746097 -0,854483

В [97]: дф**4
Вышел[97]:
           А Б В Г
0 0,005462 3,261689e-02 0,103370 5,822320e-03
1 1,398165 2,059869e-01 0,000167 4,777482e+00
2 0,075962 2,682596e-02 0,110877 8,650845e+00
3 1.166571 1.887302e-02 1.797515 3.265879e+00
4 0,509555 1,339298e+00 0,000141 7,297019e+00
5 4,661717 1,624699e-02 0,207103 9,969092e+00
6 0,881334 2,808277e+00 0,029302 5,858632e-03
7 0,049647 3,797614e-08 0,017276 1,433866e-09
8 0,725974 6,437005e-01 0,420446 2,118275e+00
9 43,329821 4,196326e+00 3,227153 1,875802e+00
 
 Логические операторы также работают:
 В [98]: df1 = pd.DataFrame({"a": [1, 0, 1], "b": [0, 1, 1]}, dtype=bool)

В [99]: df2 = pd.DataFrame({"a": [0, 1, 1], "b": [1, 1, 0]}, dtype=bool)

В [100]: df1 и df2
Выход[100]:
       а б
0 Ложь Ложь
1 Ложь Верно
2 Верно Неверно

В [101]: df1 | дф2
Выход[101]:
      а б
0 Верно Верно
1 правда правда
2 Верно Верно

В [102]: df1 ^ df2
Выход[102]:
       а б
0 Верно Верно
1 Верно Неверно
2 Неверно Верно

В [103]: -df1
Выход[103]:
       а б
0 Ложь Верно
1 Верно Неверно
2 Ложь Ложь
 
 Транспонирование 
 Для транспонирования используйте атрибут  T  (также функцию транспонирования  ),
похоже на ndarray:
 # показывать только первые 5 строк
В [104]: df[:5].Т
Выход[104]:
          0 1 2 3 4
А 0,271860 -1,087401 0,524988 -1,039268 0,844885
В -0,424972 -0,673690 0,404705 -0,370647 1,075770
С 0,567020 0,113648 0,577046 -1,157892 -0,109050
Д 0,276232 -1,478427 -1,715002 -1,344312 1,643563
 
 Совместимость DataFrame с функциями NumPy 
 Elementwise NumPy ufuncs (log, exp, sqrt, …) и различные другие функции NumPy
можно без проблем использовать в Series и DataFrame, предполагая, что данные внутри
числовые: В [105]: нп.ехр(дф)
Выход[105]:
           А Б В Г
0 1,312403 0,653788 1,763006 1,318154
1 0,337092 0,509824 1,120358 0,227996
2 1,6 1,498861 1,780770 0,179963
3 0,353713 0,6
 0,314148 0,260719
4 2,327710 2,932249 0,896686 5,173571
5 0,230066 1,429065 0,509360 0,169161
6 0,379495 0,274028 1,512461 1,318720
7 0,623732 0,986137 0,695904 0,993865
8 0,397301 2,449092 2,237242 0,299269
9 13.009059 4.183951 3.820223 0.310274

В [106]: нп.массив(df)
Выход[106]:
массив([[ 0,2719, -0,425, 0,567, 0,2762],
       [-1,0874, -0,6737, 0,1136, -1,4784],
       [0,525, 0,4047, 0,577, -1,715],
       [-1,0393, -0,3706, -1,1579, -1,3443],
       [0,8449, 1,0758, -0,109, 1,6436],
       [-1,4694, 0,357, -0,6746, -1,7769],
       [-0,9689, -1,2945, 0,4137, 0,2767],
       [-0,472, -0,014, -0,3625, -0,0062],
       [-0,9231, 0,8957, 0,8052, -1,2064],
       [ 2,5656, 1,4313, 1,3403, -1,1703]])
 
 DataFrame не предназначен для замены ndarray, поскольку его
семантика индексирования и модель данных местами сильно отличаются от n-мерного
множество.
  Серия  реализует  __array_ufunc__  , что позволяет ему работать с NumPy.
универсальные функции.
 ufunc применяется к базовому массиву в Series.
 В [107]: ser = pd.Series([1, 2, 3, 4])

В [108]: np.exp(ser)
Выход[108]:
0 2.718282
1 7.389056
2 20.085537
3 54.598150
тип: float64
 
 Изменено в версии 0.25.0: когда несколько  Series  передаются в ufunc, они выравниваются перед
выполнение операции.
 Как и другие части библиотеки, панды будут автоматически выравнивать помеченные входные данные
как часть ufunc с несколькими входами. Например, используя  numpy.remainder()  на двух  Series  с разным порядком этикеток выровняются перед операцией.
 В [109]: ser1 = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])

В [110]: ser2 = pd.Series([1, 3, 5], index=["b", "a", "c"])

В [111]: ser1
Выход[111]:
1
Би 2
с 3
тип: int64

В [112]: ser2
Выход[112]:
б 1
3
с 5
тип: int64

В [113]: нп.остаток(сер1, сер2)
Выход[113]:
1
б 0
с 3
тип: int64
 
 Как обычно, берется объединение двух индексов и заполняются непересекающиеся значения
с пропущенными значениями.
 В [114]: ser3 = pd.Series([2, 4, 6], index=["b", "c", "d"])

В [115]: ser3
Выход[115]:
Би 2
с 4
д 6
тип: int64

В [116]: np.remainder(ser1, ser3)
Выход[116]:
NaN
б 0,0
с 3.0
г NaN
тип: float64
 
 Когда двоичный файл ufunc применяется к серии   и индексу  , серия
реализация имеет приоритет, и возвращается серия.
 В [117]: ser = pd.Series([1, 2, 3])

В [118]: idx = pd.Index([4, 5, 6])

В [119]: np.maximum(ser, idx)
Выход[119]:
0 4
1 5
2 6
тип: int64
 
 NumPy ufuncs безопасно применять к серии  , поддерживаемой массивами, отличными от ndarray,
например  arrays.SparseArray  (см. Разреженный расчет). Если возможно,
ufunc применяется без преобразования базовых данных в ndarray.
 Консольный дисплей 
 Очень большие кадры данных будут усечены для отображения в консоли.Вы также можете получить сводку, используя  info()  .
(Здесь я читаю CSV-версию набора данных  baseball  из  plyr .
R пакет):
 В [120]: baseball = pd.read_csv("data/baseball.csv")

В [121]: печать (бейсбол)
       ID игрока год пребывания в команде lg g ab r h X2b X3b hr rbi sb cs bb so ibb hbp sh sf gidp
0 88641 womacto01 2006 2 CHN NL 19 50 6 14 1 0 1 2,0 1,0 1,0 4 4,0 0,0 0,0 3.0 0,0 0,0
1 88643 schilcu01 2006 1 BOS AL 31 2 0 1 0 0 0 0,0 0,0 0,0 0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
.. ... ... ... ... ... .. .. ... .. ... ... ... .. ... ... ... .. .. ... ... ... ... ...
98 89533 aloumo01 2007 1 NYN NL 87 328 51 112 19 1 13 49,0 3,0 0,0 27 30,0 5,0 2,0 0,0 3,0 13,0
99 89534 alomasa02 2007 1 NYN NL 8 22 1 3 1 0 0 0,0 0,0 0,0 0 3,0 0,0 0.0 0,0 0,0 0,0

[100 строк x 23 столбца]

В [122]: baseball.info()
<класс 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100 записей, от 0 до 99
Столбцы данных (всего 23 столбца):
 # Столбец Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
 0 идентификатор 100 ненулевой int64
 1 игрок 100 ненулевых объектов
 2 года 100 ненулевой int64
 3 интервал 100 ненулевой int64
 4 команда 100 ненулевой объект
 5 lg 100 ненулевой объект
 6 г 100 ненулевой int64
 7 ab 100 ненулевой int64
 8 r 100 ненулевой int64
 9 ч 100 ненулевой int64
 10 X2b 100 ненулевой int64
 11 X3b 100 ненулевой int64
 12 часов 100 ненулевых значений int64
 13 rbi 100 ненулевой float64
 14 сбн 100 ненулевой float64
 15 cs 100 ненулевой float64
 16 бб 100 ненулевой int64
 17, поэтому 100 ненулевой float64
 18 ibb 100 ненулевой float64
 19 л.с. 100 ненулевой float64
 20 ш 100 ненулевой float64
 21 sf 100 ненулевой float64
 22 gidp 100 ненулевой float64
dtypes: float64(9), int64(11), объект(3)
использование памяти: 18.1+ КБ
 
 Однако использование  to_string  вернет строковое представление
DataFrame в табличном виде, но не всегда подходит под ширину консоли:
 В [123]: print(baseball.iloc[-20:, :12].to_string())
       ID игрока год пребывания в команде lg g ab r h X2b X3b
80 89474 finlest01 2007 1 COL NL 43 94 9 17 3 0
81 89480 embreal01 2007 1 ДУБ AL 4 0 0 0 0 0
82 89481 edmonji01 2007 1 SLN NL 117 365 39 92 15 2
83 89482 easleda01 2007 1 NYN NL 76 193 24 54 6 0
84 89489 delgaca01 2007 1 NYN NL 139 538 71 139 30 0
85 89493 cormirh01 2007 1 CIN NL 6 0 0 0 0 0
86 89494 coninje01 2007 2 NYN NL 21 41 2 8 2 0
87 89495 coninje01 2007 1 CIN NL 80 215 23 57 11 1
88 89497 clemero02 2007 1 NYA AL 2 2 0 1 0 0
89 89498 глитро01 2007 2 ЛС АЛ 8 6 1 0 0 0
90 89499 глитро01 2007 1 ТОР АЛ 69 189 23 48 14 0
91 89501 cirilje01 2007 2 ARI NL 28 40 6 8 4 0
92 89502 cirilje01 2007 1 МИН АЛ 50 153 18 40 9 2
93 89521 облигации ba01 2007 1 SFN NL 126 340 75 94 14 0
94 89523 biggicr01 2007 1 HOU NL 141 517 68 130 31 3
95 89525 benitar01 2007 2 FLO NL 34 0 0 0 0 0
96 89526 benitar01 2007 1 SFN NL 19 0 0 0 0 0
97 89530 ausmubr01 2007 1 HOU NL 117 349 38 82 16 3
98 89533 aloumo01 2007 1 NYN NL 87 328 51 112 19 1
99 89534 alomasa02 2007 1 NYN NL 8 22 1 3 1 0
 
 Wide DataFrames будут напечатаны в нескольких строках
по умолчанию:
 В [124]: с.Кадр данных (np.random.random (3, 12))
Выход[124]:
         0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 -1,226825 0,769804 -1,281247 -0,727707 -0,121306 -0,097883 0,695775 0,341734 0,959726 -1,110336 -0,619976 0,149748
1 -0,732339 0,687738 0,176444 0,403310 -0,154951 0,301624 -2,179861 -1,369849 -0,954208 1,462696 -1,743161 -0,826591
2 -0,345352 1,314232 0,6
0,995761 2,396780 0,014871 3,357427 -0,317441 -1,236269 0.896171 -0,487602 -0,082240 
 Вы можете изменить объем печати в одной строке, установив  display.width  опция:
 В [125]: pd.set_option("display.width", 40) # по умолчанию 80

В [126]: pd.DataFrame(np.random.randn(3, 12))
Выход[126]:
         0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 -2,182937 0,380396 0,084844 0,432390 1,519970 -0,493662 0,600178 0,274230 0,132885 -0,023688 2.410179 1.450520
1 0,206053 -0,251905 -2,213588 1,063327 1,266143 0,299368 -0,863838 0,408204 -1,048089 -0,025747 -0,988387 0,094055
2 1,262731 1,289997 0,082423 -0,055758 0,536580 -0,489682 0,369374 -0,034571 -2,484478 -0,281461 0,030711 0,109121
 
 Вы можете настроить максимальную ширину отдельных столбцов, установив  display.max_colwidth 
 В [127]: файл данных = {
   .....: "имя_файла": ["имя_файла_01", "имя_файла_02"],
   .....:     "дорожка": [
   .....: "носитель/имя_пользователя/хранилище/папка_01/имя_файла_01",
   .....: "носитель/имя_пользователя/хранилище/папка_02/имя_файла_02",
   .....: ],
   .....: }
   .....:

В [128]: pd.set_option("display.max_colwidth", 30)

В [129]: pd.DataFrame(файл данных)
Исход[129]:
      путь к файлу
0 filename_01 media/user_name/storage/fo...
1 filename_02 media/user_name/storage/fo...

В [130]: pd.set_option("display.max_colwidth", 100)

В [131]: pd.DataFrame(файл данных)
Выход[131]:
      путь к файлу
0 имя_файла_01 носитель/имя_пользователя/хранилище/папка_01/имя_файла_01
1 имя_файла_02 носитель/имя_пользователя/хранилище/папка_02/имя_файла_02
 
 Вы также можете отключить эту функцию с помощью параметра  expand_frame_repr .Это напечатает таблицу в одном блоке.
 Доступ к атрибуту столбца DataFrame и завершение IPython 
 Если метка столбца DataFrame является допустимым именем переменной Python, столбец может быть
доступ как атрибут:
 В [132]: df = pd.DataFrame({"foo1": np.random.randn(5), "foo2": np.random.randn(5)})

В [133]: дф
Исход[133]:
       foo1 foo2
0 1,126203 0,781836
1 -0,977349 -1,071357
2 1,474071 0,441153
3 -0,064034 2,353925
4 -1,282782 0,583787

В [134]: df.foo1
Исход[134]:
0 1.126203
1 -0,977349
2 1.474071
3 -0,064034
4 -1.282782
Имя: foo1, dtype: float64
 
 Столбцы также подключены к IPython
механизм завершения, чтобы их можно было завершать с помощью табуляции:
 В [5]: df.foo # noqa: E225, E999
дф.foo1 дф.foo2
 
 Адаптация выравнивания нитевидных ансамблей наночастиц в функционализированной полимерной матрице посредством устойчивого сдвига 
 Недавняя работа показала, что наночастицы (НЧ), диспергированные в функционализированной полимерной матрице с определенной последовательностью, могут быть организованы в различные сверхструктуры, такие как нити, листы и перколяционные сети.Однако эти спонтанно образованные структуры, как правило, упорядочены в ближнем диапазоне. Чтобы использовать использование NP в полной мере, обычно необходима бездефектная, дальноупорядоченная организация NP. Использование поля сдвига может быть подходящим средством для достижения этой цели из-за его хорошо изученного эффекта ориентации. Таким образом, настоящее исследование направлено на изучение влияния стационарного сдвига на упорядочение струнообразных сборок NP в функционализированной полимерной матрице на основе крупнозернистого моделирования молекулярной динамики.Мы обнаружили, что при правильной настройке скорости сдвига сдвиг может вызвать одномерное выравнивание цепочек NP, а возникающие структуры могут оставаться стабильными после прекращения сдвига, что требуется для многих приложений, таких как изготовление массивов наноматериалов. Механизм образования такой четко определенной структуры можно объяснить конкуренцией между подвижностью НЧ, релаксацией полимера, взаимодействием НЧ с функциональной группой и эффектом внешнего сдвига. Можно ожидать, что информация, полученная в настоящем исследовании, послужит полезной основой для разработки и подготовки индивидуальных PNC.
 Эта статья находится в открытом доступе
 Подождите, пока мы загрузим ваш контент... 
 Что-то пошло не так. Попробуй снова? GreedyPlus: алгоритм выравнивания сетей взаимодействия интерфейсов 
 Сравнение с алгоритмами выравнивания PPIN 
 Чтобы оценить алгоритм GreedyPlus, мы протестировали его вместе с несколькими алгоритмами выравнивания PPIN путем сопоставления доступных IIN доменов Sh4 червей и дрожжей ^{4 ,5} .Сначала мы реализовали два наивных алгоритма выравнивания, чтобы они служили базовыми линиями. Первый — это жадный алгоритм, который выравнивает вершины исключительно в порядке убывания показателя сходства. Второй — это алгоритм заполнения и расширения, который изначально выбирает пару вершин с наивысшей оценкой в качестве начального семени для выравнивания. Затем он расширяет выравнивание по краям двух сетей, итеративно выравнивая пару невыровненных вершин с наивысшей оценкой, соединенных с уже выровненными вершинами. Таким образом, алгоритм затравки и расширения всегда выравнивает два ребра каждый раз, когда он выравнивает две вершины.Мы также использовали несколько других опубликованных алгоритмов выравнивания сети — IsoRank, GRAAL, H-GRAAL, C-GRAAL и Natalie 2.0 ³¹. Для объективного сравнения алгоритмы не могли выравнивать вершины домена и вершины лиганда друг с другом; это было сделано либо с использованием отрицательных оценок для пар домен-лиганд, либо алгоритмы были повторно реализованы с добавлением только этого конкретного дополнительного ограничения.
 Мы сравниваем производительность этих алгоритмов по трем показателям. Первые два — представленные белковые ортологии (RPO) и ортологичные пары вершин (OVP) — являются мерой того, насколько хорошо алгоритмы воспроизводят известные ортологические отношения (см.1). RPO представляет собой пару ортологичных белков, выровненных по одному от каждого вида, что зависит от выравнивания по крайней мере одной пары соответствующих интерфейсов (вершин). OVP — это пара выровненных интерфейсов, что подразумевает пару ортологичных белков; таким образом, #RPO ≤ #OVP по определению для любого выравнивания. Наконец, мы спрашиваем, насколько хорошо сети выровнены топологически, подсчитывая количество выровненных ребер (EA).
  Рисунок 1  Иллюстративные примеры представленных ортологий белков (RPO) и пар ортологичных вершин (OVP).
 На каждом из рисунков предполагается, что два белка являются ортологичными между видами 1 и 2. Оранжевые кружки представляют определенные участки в каждом белке, изображенные в виде синих эллипсов в форме гиперграфа, а темно-оранжевые стрелки представляют выравнивание двух интерфейсов. . Каждая пара выровненных интерфейсов между двумя ортологичными белками составляет 1 OVP. Однако, независимо от количества выровненных интерфейсов между двумя белками, может быть только максимум 1 RPO, изображенный темно-синей стрелкой, что указывает на то, что ортологичные отношения между белками представлены в выравнивании.
 Поскольку IsoRank и Natalie 2.0 используют сходство белка BLAST в качестве единственного признака сходства, в нашем первом сравнении используется только сходство белка BLAST. C-GRAAL, среди прочего, использует оценку BLAST, поэтому мы включили ее в эти тесты. Параметр Edge Alignment Weight для GreedyPlus был установлен на 0,5 после тестирования с несколькими значениями (см. Обсуждение). Алгоритмы Greedy, GreedyPlus и IsoRank выравнивают одинаковое количество ортологичных вершин (соответственно 20, 18 и 19 OVP из максимум 22, см. наборы данных о дрожжах (13, 14 и 12 соответственно, из максимум 16).
  Таблица 1 Сравнение GreedyPlus, C-GRAAL, IsoRank и Natalie 2.0 с ИИН, опосредованными  C. elegans  и  S. cerevisiae  Sh4.  Хотя жадный алгоритм успешно выравнивал вершины ортологичных белков, низкое (27 из максимально возможных 466, 6%) число выровненных ребер означает, что это плохая стратегия выравнивания сети. Этого можно было ожидать, так как алгоритм не учитывает ребра. Алгоритм IsoRank также плохо выравнивает ребра (96 из 466 советников, 21%), так как в основном фокусируется на выравнивании похожих узлов.Двойная природа сетей также вызывает необычное поведение: показатель подобия R в IsoRank не может должным образом распределяться по сетям, вместо этого колеблясь между доменами и сайтами лигандов, а не сходясь к стабильному состоянию. Изучение полученного выравнивания IsoRank (см. рис. 2) не выявило связанных концентраций выровненных вершин и ребер и, следовательно, областей схожей топологии между сетями  C. elegans  и  S. cerevisiae .
  Рисунок 2  Выравнивание по IsoRank Sh4-опосредованных IIN червей и дрожжей с использованием только белка BLAST.
 Доменные интерфейсы представлены треугольными вершинами, лигандные интерфейсы круглыми вершинами. Желтые вершины выровнены и получены из ортологичных белков (OVP), зеленые вершины и ребра выровнены, но не ортологичны, красные не выровнены из червя, синие не выровнены из дрожжей. Размер вершины указывает счет. Тот факт, что IsoRank в значительной степени игнорирует выравнивание краев, отражается в небольшом количестве зеленых краев.Хотя синих ребер и узлов больше, чем красных, из-за большего размера дрожжевой сети нет больших кластеров зеленого цвета (выровненных областей).
 Как и IsoRank, алгоритм C-GRAAL также имеет проблемы с топологией сети. Семена, которые он находит, неизменно являются сайтами лигандов, смежными с несколькими доменами, поскольку домены имеют гораздо более высокие степени. Однако у доменов мало общих соседей из-за их специфичности связывания, а сайты лигандов обычно имеют мало соседей. Это ограничивает расширение выравнивания, основанное на его основной концепции общих соседей, менее чем половиной окончательного выравнивания.
 Алгоритмы seed & extend и Natalie 2.0 зафиксировали очень мало ортологий (1 и 0 из 16 RPO соответственно), поскольку они в основном ориентированы на выравнивание границ. Seed & Extend делает раннюю неисправимую ошибку, начиная выравнивание на периферии сети червей, а затем быстро заканчивая тупиком, выравнивая всего десять вершин (см. Дополнительный рисунок 1 и Дополнительный рисунок 2). В Natalie 2.0 используется схема подсчета очков, ориентированная на максимизацию правильности границ, в которой она хорошо работает за счет восстановления ортологии, что указывает на то, что простого максимального перекрытия сети недостаточно для воспроизведения известных биологических взаимоотношений.
 Наконец, GreedyPlus показал лучшие результаты по RPO и второй по показателям OVP и EA (14 из 16, 18 из 22 и 291 из 466 соответственно). Кроме того, это единственный алгоритм, который работает равномерно по всем трем метрикам, при этом производительность каждой из них составляет >60% от максимальной, и, таким образом, в целом показывает лучшие результаты в этом сравнении (см. рис. 3). Рис. 3
 Доменные интерфейсы представлены треугольными вершинами, лигандные интерфейсы круглыми вершинами.Желтые вершины выровнены и получены из ортологичных белков (OVP), зеленые вершины и ребра выровнены, но не ортологичны, красные не выровнены из червя, синие не выровнены из дрожжей. Размер вершины указывает счет. Алгоритм GreedyPlus выравнивает гораздо больше ребер, чем IsoRank, что приводит к гораздо меньшему количеству синих и красных ребер, поскольку они заменяются вдвое меньшим количеством зеленых ребер. Однако до сих пор нет больших кластеров зеленого цвета с красными и синими краями, разбросанными по всему выравниванию, что указывает на то, что перестройка взаимодействия является одновременно общей и распределенной.
 Алгоритмы GRAAL и H-GRAAL основаны на единственной функции сходства вершин, известной как сигнатура степени графлета ¹⁶ . Таким образом, наше второе сравнение использует только сходство вершин степени графлета для всех сравниваемых алгоритмов (таблица 2), включая C-GRAAL, поскольку он также был протестирован только с сигнатурой степени графлета. Эта мера сходства вершин приводит к плохой производительности выравнивания вершин во всех алгоритмах. Например, алгоритм GRAAL не идентифицирует ортологичные пары вершин, хотя время выполнения у него такое же, как у GreedyPlus.Генерация сигнатуры степени графлета для данной вершины включает подсчет количества 2-, 3-, 4- и 5-вершинных графлетов, в которых участвует вершина. Однако из 29 графлетов такого размера 20 содержат нечетные циклы, которых нет в двудольных сетях. Это уменьшает количество орбит графлета и длину вектора сигнатуры степени графлета с 72 до 20. Из-за этой потери разрешения алгоритм GRAAL теряет способность различать пары вершин (см.4). Кроме того, преувеличенная сеть IIN со спицами-концентраторами по сравнению с PPIN, для которых был разработан алгоритм GRAAL, приводит к тому, что алгоритм GRAAL предпочитает выравнивать неортологичные вершины с ортологичными.
  Таблица 2. Сравнение GreedyPlus, C-GRAAL, GRAAL и H-GRAAL с ИИН, опосредованными  C. elegans  и  S. cerevisiae  Sh4.   Рис. 4  График плотности показателей подобия графлета между ортологичными вершинами (розовый цвет) и случайными парами вершин (синий цвет).
 Ортологичные пары вершин не демонстрируют характерного показателя сходства графлета; как таковое, сходство графлетов снижает возможности правильного выравнивания вершин. Отметим, что многие случайные пары вершин имеют высокое графлетное сходство в исследуемых ИИН; это связано с преобладанием листовых вершин, которые имеют тенденцию демонстрировать одинаковые векторы степени графлета.
 H-GRAAL, ориентированный на выравнивание вершин, также дает сбой из-за потери разрешения, в то время как алгоритм C-GRAAL страдает теми же проблемами, что и в предыдущих тестах.Таким образом, для степени графлета разные типы сетей требуют различных топологических соображений для правильного выравнивания.
 Включение большего количества функций подобия 
 Как видно из наших сравнений выше, выбор функции подобия может существенно повлиять на алгоритмическую производительность в диапазоне алгоритмов для данной сети. В частности, простой алгоритм Greedy, использующий высокоинформативный признак подобия (BLAST), оказался более успешным при восстановлении ортологичных белковых отношений, чем более продвинутый алгоритм GRAAL, использующий признак плохого сходства (степень графлета) для нашего IIN (13 RPO, 20 OVP). против.0 RPO, 0 OVP соответственно). Чтобы исследовать информационное содержание различных признаков подобия и их влияние на выравнивание сети, мы собрали 29 признаков сходства вершин на основе последовательности, функциональной аннотации и топологических характеристик (см. Дополнительную таблицу 1, Методы) и попытались выполнить выравнивание с помощью GreedyPlus, используя все эти функции, одинаково взвешены друг с другом и весом выравнивания краев (EAW, см. Методы).
 В этом сравнении с 29 равновзвешенными мерами подобия алгоритм H-GRAAL лучше всего справляется с выравниванием ортологичных вершин с 11 RPO и 15 OVP, но он выравнивает только 10% (47) ребер (таблица 3).Эта производительность очень похожа на производительность жадного алгоритма во всех отношениях, что позволяет предположить, что выравнивание ребер в H-GRAAL происходит в значительной степени случайно. В отличие от алгоритма Natalie 2.0, который дает точно такое же выравнивание, как и в первом сравнении (таблица 1), алгоритм Seed & Extend выравнивает наименьшее количество ортологичных вершин (2 OVP, 9 %), но выравнивает наибольшее количество ребер (306 EA, 65 EA). %). Поскольку каждая пара вершин, выравниваемых алгоритмом, должна быть соединена с двумя ранее выровненными вершинами, алгоритм имеет тенденцию генерировать большое количество выравниваний ребер, но эта негибкость заставляет его игнорировать возможные выравнивания вершин, поддерживаемые высокими показателями подобия, когда нет соседей. выровнены.Важность входной функции подобия демонстрируется улучшенной производительностью GRAAL из-за введения более информативных функций подобия и снижением производительности IsoRank из-за разбавления высокоинформативной функции подобия BLAST. Однако у GreedyPlus была наилучшая сбалансированная производительность как по правильному выравниванию пар вершин (44% RPO, 45% OVP), так и по количеству выровненных ребер (51% EA).
  Таблица 3. Производительность алгоритма выравнивания на  C. elegans  и  S.cerevisiae  ИИН, опосредованные Sh4, с использованием всех признаков сходства.  Настройка веса параметра 
 Установив производительность GreedyPlus с помощью наивных параметризаций весов каждой из 29 мер подобия, мы исследовали, как улучшенные параметризации повлияют на качество выравнивания. Мы использовали стратегию восхождения со случайным перезапуском для поиска в многомерном пространстве параметров локальных максимумов при восстановлении ортологии (см. Методы). Эта стратегия была применена ко всем 29 признакам сходства плюс вес выравнивания краев вместе (результирующие веса перечислены в дополнительной таблице 1).Используя эту процедуру, мы нашли набор параметров, которые могут восстановить все возможные ортологии (16 RPO, 21 OVP) с большим количеством выровненных ребер (210/466, 45%).
 Однако существовало несколько локальных максимумов, каждый из которых приводил к одинаково высокому восстановлению ортологии. Кроме того, некоторые параметры похожи друг на друга, поэтому могут потребоваться не все 29. Чтобы устранить возможность переобучения, мы постепенно уменьшали количество параметров, повторяя процедуру поиска/оптимизации. При этом мы обнаружили набор из 6 параметров, все еще способных обеспечить высококачественное выравнивание (16 RPO, 22 OVP, 218/466 или 47% EA), как показано в таблице 4.
  Таблица 4 Сокращенный «оптимальный» набор параметров для GreedyPlus, нормализованный из 100.  Признаки сходства последовательностей составляют ~64% от общего веса параметров. Топологические соображения, в том числе признаки подобия близости и вес выравнивания ребер, которые не являются признаками подобия и могут применяться несколько раз к одной и той же паре потенциально выровненных вершин, составляют ~ 30%.
 Включая близость и вес выравнивания ребер в дополнение к подобию последовательностей, улучшенное восстановление ортологии.Когда близость была удалена, результирующее выравнивание дает только 13 RPO, 17 OVP и 231 EA. Точно так же установка веса выравнивания краев на ноль приводит к более плохому выравниванию, особенно с краями: 13 RPO, 19 OVP, 34 EA. Небольшой вес, присвоенный признаку функционального сходства Топологическая кластеризация семантического сходства (TCSS) ³² , однако, незначителен; установка его на ноль не изменила общую производительность выравнивания, несмотря на то, что TCSS имел относительно высокий вес, когда оптимизация выполнялась с использованием всех собранных функций (дополнительная таблица 1).Удаление всех признаков сходства, не связанных с последовательностями (т. е. использование только BLAST и Smith-Waterman), приводит к 13 RPO, 19 OVP, 29 EA. Учитывая снижение производительности при использовании только признаков сходства последовательностей, мы заключаем, что признаки сходства, не связанные с последовательностями, полезны при определении сходства между вершинами в целях выравнивания сети.
 A Увеличение 
 Чтобы показать, как GreedyPlus работает на практике, мы увеличим масштаб дрожжевого белка BZZ1 (см. рис. 5), который имеет две вершины домена в нашем наборе данных.BZZ1 представляет собой белок-рекрутер, участвующий в регуляции полимеризации актина ³³, и является ортологом белка червей SDPN-1; Генная онтология идентифицирует оба гена как участвующие в эндоцитозе ³⁴ . В этом выравнивании, выполненном GreedyPlus с использованием настроенных весов сходства, один из доменов BZZ1 выравнивается с единственным доменом Sh4 SDPN-1. Однако, поскольку GreedyPlus не может выполнять выравнивание «один ко многим», другой домен BZZ1 Sh4 выравнивается с EPHX-1, который не является идентифицированным ортологом.Ни SDPN-1, ни EPHX-1 не входят в число лучших результатов BLAST BZZ1, занимая 9 91 124 91 125 и 11 91 124 91 125 среди нашего набора данных; однако другие функции сходства и вес выравнивания краев повышают их приоритет при выравнивании.
  Рисунок 5  Увеличение «оптимального» выравнивания GreedyPlus опосредованных Sh4 IIN червей и дрожжей, состоящих из двух вершин BZZ1 дрожжей и всех их соседей.
 Доменные интерфейсы представлены треугольными вершинами, лигандные интерфейсы круглыми вершинами.Желтые вершины выровнены и ортологичны; зеленые вершины и ребра выровнены, красные не выровнены у червя, синие не выровнены у дрожжей. Размер вершины указывает счет. Два участника EAW в EPHX-1 1010 1087 - BZZ1 568 633 выделены фиолетовым цветом; участник EAW в SDPN-1 420 502 - BZZ1 478 572 обведен оранжевым.
 Интересно, что выравнивание EPHX-1 – BZZ1 было выполнено первым, так как соседние выровненные пары F22E12.1,377,394 – YTA12,151,171 и UNC-26,1085,1112 – INP53,960,975 увеличили его оценку через EAW примерно на 36 %, что иллюстрирует аддитивный эффект EAW.Впоследствии вершины LST-1,181,200 и STP22,187,204 выравниваются, частично за счет EAW от EPHX-1 – BZZ1, что затем способствует выравниванию SDPN-1 по BZZ1. Ряд других ортологичных выравниваний узлов происходит в непосредственной близости, но не вносит никакого вклада EAW в выравнивания доменов BZZ1, потому что они не являются соседними ни в сетях червей, ни в дрожжевых сетях. Например, WSP-1 и LAS17 являются ортологами, но в то время как LAS-17 взаимодействует с BZZ1 у дрожжей, его ортолог червей WSP-1 не взаимодействует ни с SDPN-1, ни с EPHX-1 в нашем наборе данных Sh4, и такое взаимодействие не обнаружен в данных взаимодействия iRefIndex ³⁵ , что намекает на ранее необнаруженное взаимодействие.
 Мы также наблюдаем, что, хотя BNI1 является партнером по взаимодействию с BZZ1, с двумя сайтами, на которые нацелены два домена BZZ1 Sh4, его червь-ортолог CYK-1 не взаимодействует ни с EPHX-1, ни с SDPN-1. Это невзаимодействие также поддерживается iRefIndex. В нашей сети червей соответствующие сайты CYK-1 нацелены только на Y106G6H.14 и TOCA-1, ни один из которых не имеет функциональных аннотаций в GO, хотя показано, что TOCA-1 также участвует в эндоцитозе ^36,37 (см. рис. 6).Эта обширная перестройка взаимодействия предполагает, что подходы к выравниванию IIN, основанные на максимальном топологическом перекрытии, могут не подходить для идентификации ортологов.
  Рисунок 6  Увеличение «оптимального» выравнивания GreedyPlus для червей и дрожжей, опосредованных Sh4 IIN, состоящих из трех вершин червя CYK1 и всех их соседей.
 Доменные интерфейсы представлены треугольными вершинами, лигандные интерфейсы круглыми вершинами. Желтые вершины выровнены и ортологичны; зеленые вершины и ребра выровнены, красные не выровнены у червя, синие не выровнены у дрожжей.Размер вершины указывает счет.
 Выравнивание подвидов дрожжей 
 В дополнение к выравниванию IIN от  C. elegans  до  S. cerevisiae  мы протестировали GreedyPlus на опубликованных предсказанных IIN Sh4 от 18 различных видов дрожжей ³⁸ (см. Методы). Все 18 сетей были попарно выровнены с использованием как полного набора функций, так и сокращенного набора, указанного выше. TCSS был удален как признак подобия, чтобы удалить цикличность, поскольку большинство аннотаций GO для белков этих видов дрожжей предсказываются с помощью ортологии с  S.cerevisiae  . Было использовано взвешивание признаков, определенное в описанной выше оптимизации для GreedyPlus на  C. elegans  и  S. cerevisiae .
 Поскольку эти виды более тесно связаны, чем  C. elegans  и  S. cerevisiae , мы обнаружили, как и ожидалось, что GreedyPlus способен восстанавливать больше ортологичных пар в этих попарных выравниваниях. При использовании минимального набора признаков сходства с оптимизированными весами (см.6% от максимально возможного, см. рис. 7). Используя все собранные признаки сходства, за исключением TCSS (26 признаков), GreedyPlus по-прежнему работал хорошо, выровняв в среднем 56% пар ортологичных белков (см. рис. 8).
  Рисунок 7  Процент RPO и EA, достигнутый для парного выравнивания видов дрожжей.
 Используя оптимизированные параметры из Таблицы 4, GreedyPlus был запущен на каждой паре дрожжевых сетей (см. Методы). Процент представленных ортологий белков и ребер, выровненных для каждого выравнивания, извлекали и наносили на ту же шкалу.
  Рисунок 8  Процент RPO и EA, достигнутый для парного выравнивания видов дрожжей.
 Используя полный набор функций подобия и без оптимизации, GreedyPlus запускался на каждой паре дрожжевых сетей (см. Методы). Процент представленных ортологий белков и ребер, выровненных для каждого выравнивания, извлекали и наносили на ту же шкалу.
 В обоих случаях высокий процент краев был выровнен; примечательно, что при рассмотрении полного набора из 26 признаков сходства было выровнено больше ребер.Этот результат противоречит тому, что можно было бы ожидать; при равных весах и большем сходстве относительный вес EAW уменьшается с 1/5 ^th общей функции оценки до 1/26 ^th . Это говорит о том, что дополнительные признаки сходства — почти все они основаны на топологии сети — увеличивают выравнивание ребер, способствуя выравниванию топологически сходных вершин. Это может быть связано с предполагаемой природой этих сетей относительно близкородственных видов, что приводит к более топологически похожим сетям.

Эксплуатация	Синтаксис	Результат
Выбрать столбец	`дф[кол]`	Серия
Выбрать строку по метке	`дф.место [метка]`	Серия
Выбор строки по целочисленному местоположению	`df.iloc[loc]`	Серия
Ряды срезов	`дф[5:10]`	DataFrame
Выбор строк по логическому вектору	`дф[bool_vec]`	DataFrame