n*g
2 楼
用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
s*n
3 楼
对Protein therapeutics很感兴趣，但不是做这行的，想了解一下Protein
therapeutics的target有哪些，存在哪些问题？如果有reviews推荐就更好了。
本人的了解程度仅限于antibodies和insulin，EPO等。
望不吝赐教。
therapeutics的target有哪些，存在哪些问题？如果有reviews推荐就更好了。
本人的了解程度仅限于antibodies和insulin，EPO等。
望不吝赐教。
c*7
4 楼
我也有相同的问题，不过好像做representative有些麻烦的事情。如果以父母的名义，
最后的填表可能会有个类似DS156的项，说是在谁的帮助下填写的。
最后的填表可能会有个类似DS156的项，说是在谁的帮助下填写的。
l*n
5 楼
啥坑？
【在 n******g 的大作中提到】
: 用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
【在 n******g 的大作中提到】
: 用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
n*3
7 楼
是设计得不好， 是 old school R 的 copy cat，
【在 l******n 的大作中提到】
: 啥坑？
【在 l******n 的大作中提到】
: 啥坑？
s*n
8 楼
Thanks!
w*g
9 楼
同意楼上，设计得很差，和python世界别的东西格格不入。但有时候又不得不用。
【在 n******g 的大作中提到】
: 用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
【在 n******g 的大作中提到】
: 用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
m*n
10 楼
非常差
远远比不上R的data table
远远比不上R的data table
n*7
11 楼
用了一阵觉得别扭
后来主要还是用r了
【在 n******g 的大作中提到】
: 用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
后来主要还是用r了
【在 n******g 的大作中提到】
: 用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
x*u
12 楼
还好吧。是作finance人写的，一开始主要是给time series 用的，借鉴R的Data Frame
大概是为了迎合大量R用户。结果就是不够pythonic。现在很多数据分析的库都尽量和
pandas兼容。还是比较方便。
作为非统计出身，想远离R的烂泥潭，估计没有其他更好的了。当然，如果是numpy大拿
的话，自己写wrapper可能更方便。
大概是为了迎合大量R用户。结果就是不够pythonic。现在很多数据分析的库都尽量和
pandas兼容。还是比较方便。
作为非统计出身，想远离R的烂泥潭，估计没有其他更好的了。当然，如果是numpy大拿
的话，自己写wrapper可能更方便。
x*4
13 楼
我觉得ggplot比较consistent。
【在 n******g 的大作中提到】
: 用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
【在 n******g 的大作中提到】
: 用了一阵了 觉得和ggplot 一样很多坑 对修炼内功没有帮助 值得深钻吗？
w*m
14 楼
马公的excel
不要用在production就好了
不要用在production就好了
x*u
15 楼
production 用什么？有什么建议？
: 马公的excel
: 不要用在production就好了
【在 w********m 的大作中提到】
: 马公的excel
: 不要用在production就好了
: 马公的excel
: 不要用在production就好了
【在 w********m 的大作中提到】
: 马公的excel
: 不要用在production就好了
w*m
16 楼
pandas模拟数据，画画图。
算法定型后，
用可以计算时间和空间的数据结构。
hash table，tree，generator等等。
【在 x***u 的大作中提到】
: production 用什么？有什么建议？
:
:
: 马公的excel
:
: 不要用在production就好了
:
算法定型后，
用可以计算时间和空间的数据结构。
hash table，tree，generator等等。
【在 x***u 的大作中提到】
: production 用什么？有什么建议？
:
:
: 马公的excel
:
: 不要用在production就好了
:
n*g
17 楼
Python dict 和pandas 谁快？应该pandas快把？
为什么还要用hash/dict?
另外。如果图本身就是product 咋办
多谢指教
[在 walkrandom (walkrandom) 的大作中提到：]
:pandas模拟数据，画画图。
:算法定型后，
:用可以计算时间和空间的数据结构。
:hash table，tree，generator等等。
为什么还要用hash/dict?
另外。如果图本身就是product 咋办
多谢指教
[在 walkrandom (walkrandom) 的大作中提到：]
:pandas模拟数据，画画图。
:算法定型后，
:用可以计算时间和空间的数据结构。
:hash table，tree，generator等等。
w*m
18 楼
就python而言，
感觉dict是其成功的主要因素。
不要call collections，一个{}就出来了。
与json的完美结合。
各种各样的玩法都是time constant。
等等。
pandas的data frame 不支持nested value，时间格式是numpy的。也不知道怎么算时间
和空间。
当然这些都不重要。
原来有个同事想用pandas做个小项目，他试了几次装pandas到red hat linux就没有下
文了。
如果都这么麻烦，就没人愿意用python 了。
【在 n******g 的大作中提到】
: Python dict 和pandas 谁快？应该pandas快把？
: 为什么还要用hash/dict?
: 另外。如果图本身就是product 咋办
: 多谢指教
: [在 walkrandom (walkrandom) 的大作中提到：]
: :pandas模拟数据，画画图。
: :算法定型后，
: :用可以计算时间和空间的数据结构。
: :hash table，tree，generator等等。
感觉dict是其成功的主要因素。
不要call collections，一个{}就出来了。
与json的完美结合。
各种各样的玩法都是time constant。
等等。
pandas的data frame 不支持nested value，时间格式是numpy的。也不知道怎么算时间
和空间。
当然这些都不重要。
原来有个同事想用pandas做个小项目，他试了几次装pandas到red hat linux就没有下
文了。
如果都这么麻烦，就没人愿意用python 了。
【在 n******g 的大作中提到】
: Python dict 和pandas 谁快？应该pandas快把？
: 为什么还要用hash/dict?
: 另外。如果图本身就是product 咋办
: 多谢指教
: [在 walkrandom (walkrandom) 的大作中提到：]
: :pandas模拟数据，画画图。
: :算法定型后，
: :用可以计算时间和空间的数据结构。
: :hash table，tree，generator等等。
f*y
19 楼
这玩意快啊，里面是numpy，然后index对齐啊，选择器啥的，都给你搞了，是个搞分析
不错的库啊
不错的库啊
A*n
20 楼
用anaconda安装pandas一步解决的事情，根本不存在安装困难的问题啊。
【在 w********m 的大作中提到】
: 就python而言，
: 感觉dict是其成功的主要因素。
: 不要call collections，一个{}就出来了。
: 与json的完美结合。
: 各种各样的玩法都是time constant。
: 等等。
: pandas的data frame 不支持nested value，时间格式是numpy的。也不知道怎么算时间
: 和空间。
: 当然这些都不重要。
: 原来有个同事想用pandas做个小项目，他试了几次装pandas到red hat linux就没有下
【在 w********m 的大作中提到】
: 就python而言，
: 感觉dict是其成功的主要因素。
: 不要call collections，一个{}就出来了。
: 与json的完美结合。
: 各种各样的玩法都是time constant。
: 等等。
: pandas的data frame 不支持nested value，时间格式是numpy的。也不知道怎么算时间
: 和空间。
: 当然这些都不重要。
: 原来有个同事想用pandas做个小项目，他试了几次装pandas到red hat linux就没有下
l*n
21 楼
pandas安装很容易，你的同事需要学习了
【在 w********m 的大作中提到】
: 就python而言，
: 感觉dict是其成功的主要因素。
: 不要call collections，一个{}就出来了。
: 与json的完美结合。
: 各种各样的玩法都是time constant。
: 等等。
: pandas的data frame 不支持nested value，时间格式是numpy的。也不知道怎么算时间
: 和空间。
: 当然这些都不重要。
: 原来有个同事想用pandas做个小项目，他试了几次装pandas到red hat linux就没有下
【在 w********m 的大作中提到】
: 就python而言，
: 感觉dict是其成功的主要因素。
: 不要call collections，一个{}就出来了。
: 与json的完美结合。
: 各种各样的玩法都是time constant。
: 等等。
: pandas的data frame 不支持nested value，时间格式是numpy的。也不知道怎么算时间
: 和空间。
: 当然这些都不重要。
: 原来有个同事想用pandas做个小项目，他试了几次装pandas到red hat linux就没有下
f*y
22 楼
iteration的话dict快，pandas主要快在并行上
【在 n******g 的大作中提到】
: Python dict 和pandas 谁快？应该pandas快把？
: 为什么还要用hash/dict?
: 另外。如果图本身就是product 咋办
: 多谢指教
: [在 walkrandom (walkrandom) 的大作中提到：]
: :pandas模拟数据，画画图。
: :算法定型后，
: :用可以计算时间和空间的数据结构。
: :hash table，tree，generator等等。
【在 n******g 的大作中提到】
: Python dict 和pandas 谁快？应该pandas快把？
: 为什么还要用hash/dict?
: 另外。如果图本身就是product 咋办
: 多谢指教
: [在 walkrandom (walkrandom) 的大作中提到：]
: :pandas模拟数据，画画图。
: :算法定型后，
: :用可以计算时间和空间的数据结构。
: :hash table，tree，generator等等。
w*m
23 楼
原型设计用加法。
工程用减法。
为了几十行代码就可以实现的功能，
在服务器上，编译几十个gcc包或者装一个来历不明的上G大小的anaconda，
得不偿失。
工程用减法。
为了几十行代码就可以实现的功能，
在服务器上，编译几十个gcc包或者装一个来历不明的上G大小的anaconda，
得不偿失。
T*u
24 楼
dataframe大势所趋，是坑也要跳
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