学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在使用VLOOKUP函数查找数据时，如果多于一个匹配值，如何获取第一个匹配的值或者最后一个匹配的值。...将VLOOKUP函数的第4个参数的值设置为FALSE，即精确匹配，此时，无论数据是否排序，都将返回第一个找到的匹配值。...如果将数据进行排序，并执行近似匹配查找，将会获取最后一个匹配的值，如下图2所示的工作表。 ? 图2 我们使用公式： =VLOOKUP(E3,$B$3:$C$9,2) 来查找“脐橙”的价格。...还可以使用INDEX/MATCH函数来查找多个匹配数据中的最后一个，如下图5所示。 ?...图6 如果数据没有排序，想要查找最后一个匹配的值，也可以使用LOOKUP函数，如下图7所示。 ?
数据结构算法操作试题(C++/Python)：数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1.
检查索引对象 如第 1 章，“Pandas 基础”中所讨论的，序列和数据帧的每个轴都有一个索引对象，用于标记值。 有许多不同类型的索引对象，但是它们都具有相同的共同行为。...最终结果是一个数据帧，其列与原始列相同，但过滤掉了不符合阈值的状态中的行。 由于过滤后的数据帧的标题可能与原始标题相同，因此您需要进行一些检查以确保操作成功完成。...loc索引器是显式的，传递给它的第一个值始终用于选择行。 步骤 8 和 9 显示切片的工作方式与从先前步骤中选择的相同。 结果中将包括与片段的开始或结束值部分匹配的任何日期。...在步骤 8 中，偏移别名使引用 DateOffsets 的方法更加紧凑。 与first方法相对应的是last方法，该方法从给定日期偏移的数据帧中选择最后n个时间段。...分组对象具有两个名称完全相同但功能完全不同的方法。 它们返回每个组的第一个或最后一个元素，与拥有日期时间索引无关。
datatable 包的开发由 H2O.ai 赞助，它的第一个用户是 Driverless.ai。 ? 接下来，我们就开始初体验一下 datatable 的简单使用。...Frame 对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...同样具有分组 (GroupBy) 操作。.../en/latest/using-datatable.html 总结 在数据科学领域，与默认的 Pandas 包相比，datatable 模块具有更快的执行速度，这是其在处理大型数据集时的一大优势所在。
datatable 包的开发由 H2O.ai 赞助，它的第一个用户是 Driverless.ai。 ? 接下来，我们就开始初体验一下 datatable 的简单使用。...对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...▌删除行/列 下面展示如何删除 member_id 这一列的数据： del datatable_df[:, 'member_id'] ▌分组 (GroupBy) 与 Pandas 类似，datatable...同样具有分组 (GroupBy) 操作。.../en/latest/using-datatable.html 总结 在数据科学领域，与默认的 Pandas 包相比，datatable 模块具有更快的执行速度，这是其在处理大型数据集时的一大优势所在。
我们使用的数据集是Rat Social Interaction数据集，它是包含两只老鼠的一系列视频，这些视频的所有帧都标有老鼠的行为。我们将10类问题减少到两类：交互行为和孤立行为。...每个卷积层使用尺寸为3x3、填充“相同”的核，从而保持图像的高度和宽度，并具有ReLU激活函数。我们使用了0.05的dropout，最大池层使用2x2的池大小和2x2的步长，就像原来的VGG架构一样。...每个mVGG网络的前两个块有两个2D卷积的重复加上dropout和批归一化层，最后三个块有可变的N个层。...但是，如果我们的数据中既有空间模式也有时间模式，就像我们处理视频数据一样，这两种模式可以形成更复杂的时空模式，我们想要一起分析它们可以通过使用3D卷积来实现，其中第一个卷积轴沿着时间方向，第二个和第三个轴用于视频帧的空间维度...网络的输入是视频的连续帧序列，这是一个张量的大小(128,128,128)。第一个维度是时间维度，第二个和第三个维度是空间维度。
这意味着，虽然你的输入是一个单独的列，但是你的输出由L列组成（原始列的每个级别对应一个列）。这就是为什么OneHot编码应该小心处理：你最终得到的数据帧可能比原来的大得多。...SumEncoder属于一个名为“对比度编码”的类。这些编码被设计成在回归问题中使用时具有特定的行为。换句话说，如果你想让回归系数有一些特定的属性，你可以使用其中的一种编码。...这就是BackwardDifferenceEncoder的设计目的。让我们看一个例子，使用相同的数据。 ? 截距与y的平均值一致。...顾名思义，PolynomialEncoder被设计用来量化目标变量相对于离散变量的线性、二次和三次行为。...一个数值变量如何与一个非数值变量有线性（或二次或三次）关系？这是基于这样一个假设，即潜在的离散变量不仅具有顺序性，而且具有等间距。 基于这个原因，我建议谨慎使用它，只有当你确信这个假设是合理的。
Demographics_of_China http://www.theguardian.com/news/datablog/2012/mar/23/china-gdp-since-1980 其他操作 插入，删除和逐项操作的行为与数据帧相同....at与.loc的情况相同。 .ix运算符的混合索引 .ix运算符的行为类似于.loc和.iloc运算符的混合，其中.loc行为优先。...使用转换后得到的对象具有与原始groupby对象相同的大小。...NaN，因为第一个数据帧仅包含前三列。...append函数无法在某些地方工作，但是会返回一个新的数据帧，并将第二个数据帧附加到第一个数据帧上。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。...请注意，所有内容都以字符串/文本的形式返回。第一个参数是条目数，第二个参数是为其生成假数据的字段/属性。...所以这里我们有两列，分别称为“标签”和“难度”。我想将“MCQ”用于任何空的“tags”值，将“N”用于任何空的“difficulty”值。...sample = data.sample(n=2000) sorted_sample = sample.sort_values(by=[‘id’]) 使用GroupBy对记录分组： 如果您想知道每个用户...groupbyExample = data.groupby(‘user_id’)[‘scores’].mean() 3 结论 因此，到目前为止，您应该能够创建一个数据帧，并用随机数据填充它来进行实验
，我们将首先创建一个序列，其中每个想要保留的行为True，每个想要删除的行为False。...现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...我们可以将这个问题分解为两个步骤： 计算每个名称的最后一个字母。 按照最后一个字母和性别分组，使用计数来聚合。 绘制每个性别和字母的计数。...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。...我们为每个字母和性别绘制了计数，这些计数会导致一些条形看起来很长，而另一些几乎看不见。 相反，我们应该绘制每个最后一个字母的男性和女性的比例。
to_excel(writer,sheet_name='单位') 和 writer.save()，将多个数据帧写入同一个工作簿的多个sheet(工作表) 查看、检查数据 df.head(n) # 查看DataFrame...对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.columns() #...,:] # 返回第一行 df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素 df.loc[0,:] # 返回第一行（索引为默认的数字时，用法同df.iloc），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数...=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max df.groupby(col1).col2.transform("sum") # 通常与groupby连用，避免索引更改 数据合并 df1..., how='outer') 效果相同 数据统计 df.describe() #查看数据值列的汇总统计 df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...12.groupby函数 Pandas Groupby函数是一种通用且易于使用的函数，有助于获得数据概览。它使探索数据集和揭示变量之间的潜在关系变得更加容易。 我们将为groupby函数写几个例子。...14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。 我们将传递一个字典，该字典指示哪些函数将应用于哪些列。...23.分类数据类型 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。 低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。...例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。
它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数的示例。...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
本质上，用户只是想让 Pandas 运行得更快，而不是为了特定的硬件设置而优化其工作流。这意味着人们希望在处理 10KB 的数据集时，可以使用与处理 10TB 数据集时相同的 Pandas 脚本。...它是一个多进程的数据帧（Dataframe）库，具有与 Pandas 相同的应用程序接口（API），使用户可以加速他们的 Pandas 工作流。...数据帧分区 Modin 对数据帧的分区模式是沿着列和行同时进行划分的，因为这样为 Modins 在支持的列数和行数上都提供了灵活性和可伸缩性。 ?...最后一层为分区管理器（Partition Manager），负责数据布局并对发送到每个分区的任务进行重组、分区和序列化。 ?...Modin 为用户处理所有的数据分区和重组任务，这样我们就可以集中精力处理工作流。Modin 的基本目标是让用户能够在小数据和大数据上使用相同的工具，而不用考虑改变 API 来适应不同的数据规模。
ST-GCN 的注意力掩码是与邻接矩阵直接相乘， 这会造成一个问题: 如果邻接矩阵 Ak 里面部分元素为 0， 无论 Mk 对应元素为何值， 最后结果都为 0。...第一部分Ak ST-GCN 与 ST-GCN 的邻接矩阵 Ak 相同， 第二部分 Bk 是一个可训练的 N x N 矩阵， 它不仅能表示两个骨骼点之间是否存在联系， 而且能表示联系的强弱， 第三部分Ck...因为骨骼 (bone) 是两个骨骼点 (skeleton) 组成，而且没有环状的骨骼点图，所以骨骼点数比骨骼数多 1 个。这里添加一个值为 0 的空骨骼，这样骨骼点数与骨骼数就相同，网络也相同。...PoTion PoTion 是一种基于 2D-CNN 的骨骼点行为识别算法， 基于实时姿态估计算法 [4] 提取每一帧的姿态信息，获得骨骼点的热力图， 接着根据帧所在的时间维度给热力图上色， 然后针对每一个关节...( joint )， 把所有帧上的热力图相加作为输入传给一个包含 6 个卷积层和一个 FC 层的 2D-CNN 网络进行行为识别预测。
最后通过聚类方法，将产品进行聚类分类，并通过词云图和主成分分析各个类别聚类分离效果。 下篇（本篇）将继续对客户订单数据进行处理，将包括客户细分和客户行为分析与预测。...，选择的不同变量的数据具有不同的尺度范围，在继续接下来的分析之前，需要对当前数据进行一个标准化的处理。...，列车和交叉验证曲线趋于相同的极限。...仍然使用之前创建的一个'Class_Fit'类的实例，并在训练数据上调整模型，并查看预测与实际值的比较。 这里有两篇文章可以参考：逻辑回归算法理论 和 逻辑回归算法案例。...从开始数据预处理，缺失值分析，各个特征变量分析，产品类别划分，客户群体聚类，客户行为分析，到最终客户行为预测模型建立与评价。
在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。...如果只是想将一个scalar映射到一个scalar，或者将一个向量映射到具有相同长度的向量，则可以使用PandasUDFType.SCALAR。...这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...类似地，定义了与上面相同的函数，但针对的是Pandas数据帧。
pandas 提供了一个多功能的groupby接口，使您能够以自然的方式切片、切块和总结数据集。 关系数据库和 SQL（结构化查询语言）的流行原因之一是数据可以很容易地进行连接、过滤、转换和聚合。...每个分组键可以采用多种形式，键不必是相同类型的： 一个与被分组的轴长度相同的值列表或数组 DataFrame 中表示列名的值 一个字典或 Series，给出了被分组的轴上的值与组名之间的对应关系...索引、选择、子集 当您根据标签索引和选择数据时，时间序列的行为与任何其他 Series 相同： In [47]: stamp = ts.index[2] In [48]: ts[stamp] Out[...许多季度数据是相对于财年结束报告的，通常是一年中的 12 个月的最后一个日历日或工作日。因此，期间 2012Q4 根据财年结束日期的不同具有不同的含义。...：第一个（开盘）、最后一个（收盘）、最大值（最高）和最小值（最低）。
tem = np.random.normal(0, 1, 20) df3 = pd.DataFrame(tem) # 生成一个和df长度相同的随机数dataframe df1 = pd.DataFrame...# DataFrame的前n行 df.tail(n) # DataFrame的最后n行 df.shape...(col) #从一个栏返回GROUPBY对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回来自多个列的groupby对象 df.groupby...=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg...=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'
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