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直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

Melt Melt可以被认为是“不可透视”,因为它将基于矩阵数据(具有二维)转换为基于列表数据(列表示值,表示唯一数据点),枢轴则相反。...考虑一个二维矩阵,其一维为“ B ”和“ C ”(列名),另一维为“ a”,“ b ”和“ c ”(索引)。 我们选择一个ID,一个维度和一个包含值列/列。...记住:合并数据就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一列都是高速公路上一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...“inner”:包含元件键是存在于两个数据键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...Concat 合并和连接是水平工作,串联或简称为concat,DataFrame是按(垂直)连接

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Python探索性数据分析,这样才容易掌握

方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同数据中获取一列,临时存储这些值,并显示出现在其中一个数据集中任何值。...因此,我将在每个数据中保留唯一列是 “State”、“Participation”、“Total” (SAT) 和 “Composite” (ACT)。...现在再试着运行这段代码,所有的数据都是正确类型: ? 在开始可视化数据之前最后一步是将数据合并到单个数据中。为了实现这一点,我们需要重命名每个数据列,以描述它们各自代表内容。...为了合并数据没有错误,我们需要对齐 “state” 列索引,以便在数据之间保持一致。我们通过对每个数据集中 “state” 列进行排序,然后从 0 开始重置索引值: ?...最后,我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据,而是按年一次合并两个数据,并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并数据集 ?

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python数据分析——数据选择和运算

例如,使用.loc和.iloc可以根据标签和行号来选取数据.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择基础上,数据运算则是进一步挖掘数据内在规律重要手段。...True表示按连结主键(on 对应列名)进行升序排列。 【例】创建两个不同数据,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术:merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...关键技术:使用’ id’键合并两个数据,并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2)使用多个键合并两个数据: 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据,并使用merge()对其执行合并操作。...关键技术:假设你想在连接轴上创建一个层次化索引来区分片段,使用keys参数民可达到这个目的。代码如下: 【例】输出结果展示索引

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BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集(CVPR2019)

前端 预处理:深度图双边滤波去噪 里程计:每10秒取一为关键,对每一首先估计它相对上一个关键位姿(直接法几何对齐与光度对齐),本文一个改进是使用RGB图像梯度不是像素值,目的是为了对照明变化更加鲁棒...将上述两个三维坐标作差投影至当前k下法向量方向,就得到下面公式几何约束代价: ?...光度约束衡量是RGB像素一致性,为了尽可能不受不同角度照明影响,本文主要考虑梯度值不是RGB值,公式如下所示,ps是surfel中心点在世界坐标系下三维坐标,s1和s2是surfel圆盘两个边界点在世界坐标系下三维坐标...创建新surfels时,考虑所有相邻像素都具有深度测量值像素。...为了快速找到合并候选者,将surfel投影到所有关键中,并考虑将投影到同一单元格surfel进行合并。 关键位姿优化:根据几何约束和光度约束,使用高斯牛顿法优化关键位姿。

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Python入门之数据处理——12种有用Pandas技巧

◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始: ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列条件来筛选某一列值,你会怎么做?...在利用某些函数传递一个数据每一或列之后,Apply函数返回相应值。该函数可以是系统自带,也可以是用户定义。举个例子,它可以用来找到任一或者列缺失值。 ? ?...2. .values[0]后缀是必需,因为默认情况下元素返回索引与原数据索引匹配。在这种情况下,直接赋值会出错。 # 6. 交叉表 此函数用于获取数据一个初始“感觉”(视图)。...# 7–合并数据 当我们需要对不同来源信息进行合并时,合并数据变得很重要。假设对于不同物业类型,有不同房屋均价(INR/平方米)。让我们定义这样一个数据: ? ?...现在,我们可以将原始数据和这些信息合并: ? ? 透视表验证了成功合并操作。请注意,“value”在这里是无关紧要,因为在这里我们只简单计数。

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BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集(CVPR2019)

前端 预处理:深度图双边滤波去噪 里程计:每10秒取一为关键,对每一首先估计它相对上一个关键位姿(直接法几何对齐与光度对齐),本文一个改进是使用RGB图像梯度不是像素值,目的是为了对照明变化更加鲁棒...将上述两个三维坐标作差投影至当前k下法向量方向,就得到下面公式几何约束代价: ?...光度约束衡量是RGB像素一致性,为了尽可能不受不同角度照明影响,本文主要考虑梯度值不是RGB值,公式如下所示,ps是surfel中心点在世界坐标系下三维坐标,s1和s2是surfel圆盘两个边界点在世界坐标系下三维坐标...创建新surfels时,考虑所有相邻像素都具有深度测量值像素。...为了快速找到合并候选者,将surfel投影到所有关键中,并考虑将投影到同一单元格surfel进行合并。 关键位姿优化:根据几何约束和光度约束,使用高斯牛顿法优化关键位姿。

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20道BAT面试官最喜欢问JVM+MySQL面试题(含答案解析)

UNION ALL 要比 UNION 快很多,所以,如果可以确认合并两个结 果集中包含重复数据且不需要排序时的话,那么就使用 UNION ALL。...对排序处理:Union 将会按照字段顺序进行排 序;UNION ALL 只是简单两个结果合并后就返回。 3. 请简述常用索引有哪些种类? 1. 普通索引: 即针对数据库表创建索引 2....组合索引: 为了进一步榨取 MySQL 效率,就要考虑建立组合索引。 即将数据库表中多个字段联合起来作为一个组合索引。 4. 以及在 mysql 数据库中索引工作机制是什么?...基于复制:把改变内容复制过去,不是把命令在从服务器上执 一遍. 从 mysql5.0 开始支持 3....InnoDB 锁是通过给索引索引项加锁来实现,这一点 MySQL 与 Oracle 不同,后者是通过在数据块中对相应数据加锁来实现

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Pandas 秘籍:1~5

第 7 步和第 8 步根据我们指标找到最多样化两所学校。 尽管它们是多种多样,但似乎很多种族并没有得到充分考虑,并且被默认为未知类别和两个或多个类别。...drop_duplicates方法默认行为是保留每个唯一第一次出现,因为每一都是唯一,所以不会删除任何。 但是,subset参数将其更改为考虑为其提供列(或列列表)。...逗号左侧选择始终根据索引选择。 逗号右边选择始终根据索引选择列。 不必同时选择和列。 步骤 2 显示了如何选择所有和列子集。 冒号表示一个切片对象,该对象返回该维度所有值。...选择快捷方式包含索引运算符本身。 这只是显示 Pandas 其他功能捷径,但索引运算符主要功能实际上是选择数据列。 如果要选择,则最好使用.iloc或.loc,因为它们是明确。...当两个传递数据相等时,此方法返回None;否则,将引发错误。 更多 让我们比较掩盖和删除丢失与布尔索引之间速度差异。

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Pandas 秘籍:6~11

另见 Pandas Index官方文档 生成笛卡尔积 每当两个序列或数据与另一个序列或数据一起操作时,每个对象索引索引和列索引)都首先对齐,然后再开始任何操作。...数据分别具有分别通过unstack和pivot方法直接反转这两个操作能力。stack/unstack是更简单方法,允许控制列/索引melt/pivot提供更大灵活性来选择要重塑列。...merge: 数据方法 准确地水平合并两个数据 将调用数据列/索引与其他数据列/索引对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引重复值 默认为内连接,带有左,外和右选项 join...步骤 8 通过两个合并请求完成复制。 如您所见,当在其索引上对齐多个数据时,concat通常比合并好得多。 在第 9 步中,我们切换档位以关注merge具有优势情况。...因为我们只关心轨道长度,所以在执行合并之前,将轨道数据修剪为需要列。 合并表格后,我们可以使用基本groupby操作来回答查询。

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采用姿态传感器信息深度在线视频稳像

在该论文中,我们构建了含有7种典型拍摄场景数据集。并且设计了一种自适应地滤波模型,使用3或者10缓存,高效地进行路径优化。 1. 背景 手持设备快速发展使得人们可以随时随地进行视频拍摄。...本文主要面对两个问题: 1)数据集:大量成对稳像数据集较难采集得到; 2)模型定义:手持设备相机运动较为复杂,而在线稳定场景通常不能采用太复杂模型结构。...路径平滑由两层LSTM构成。此外,模型输出路径有可能还存在一些高频抖动,为了进一步保证输出路径平滑,我们在气候添加了两个额外路径修正过程: 1)batch内平滑 2)相邻batch间平滑。...根据相机投影模型,可以构建出投影前后相应点坐标的对应关系: 此外因为大多数相机都为滚动快门相机,因此在大尺度抖动下,均会产生卷帘门效应。考虑到这个因素,我们更新上述模型到每一像素。...其中tr为每一时间戳。因为我们可以获取较为准确地时间戳,因此可以通过线性插值得到每一时间戳。 其中t1位第一时间戳,ft为一采集时间,fl为行数r为相应索引

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基于游程法二值图像Blob 分析算法

简单来说,本文采用步进式动态扫描方式,每个游程需扫描一次,且不必与相邻所有游程进行比较, 算法搜索空间得到压缩; 游程连通性比较分支少,简化了判断过程, 提高了操作效率; 所设计游程及目标对象数据结构允许由任一游程节点快速访问其所属链表首部和尾部...2.3 连通性判据 相邻两任意两个游程连通, 当且当其中一个游程存在至少一个像素与另一个游程中像素连通。游程连通性有 4 连通和 8 连通之分, 本文考虑 8 连通性。...第 4 步 此时当前游程和参考游程均有效, 利用连通性判据式( 1) 和( 2) 进行两者比较,根据比较结果按以下 3 种情况进行处理: 情况 1 如果两个游程连通,且当前游程像素起始位置在 参 考...图 2 当前游程在参考游程左边 情况 3 如果两个游程连通,根据当前游程 ppB 域是否为空进行以下处理,然后继续第 5 步: 1) 如果当前游程 ppB 为空, 即其尚未标记过, 此时应直接将其挂接到上行参考游程所在链表尾部...索引数组, 将所有指向当前游程合并前所属 BLOB 索引值修改为指向参考游程所属 BLOB; 同时从BLOB 链表中删除当前游程在合并前所属 BLOB 节点。

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MySQL EXPLAIN执行计划详解

但是从5.1开始,引入了索引合并优化技术,对同一个表可以使用多个索引分别进行条件扫描,然后将它们各自结果进行合并(intersect/union)。...key_len显示值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算得,不是通过表内检索出。...常见重要值如下: Using index:表示MySQL将使用覆盖索引,这发生在对表请求列都是同一索引部分时候,返回数据只使用了索引信息,没有再去访问表中记录。是性能高表现。...此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件记录,并保存排序关键字和指针,然后排序关键字并按顺序检索信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化。...本站提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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MySQL数据索引与优化

,保证数据字段唯一性 检索时有分组和排序需求时,减少服务器排序时间 缺点: 创建和维护索引需要消耗时间及内存,随着数据增加增加 索引字段过多,数据量巨大时,索引占据空间可能比表更大。...此时内存中有两个文件17,35和三个存储其他磁盘页面地址数据。 比较:17<29<35,因此我们访问指针P2 3. 根据P2指针,我们定位到磁盘3,并将其信息导入内存。...此时内存中有两个文件26,30和三个存储其他磁盘页面地址信息指针,26<29<30,因此我们找到P2指针。 5. 根据P2指针,定位到磁盘8,将其中信息导入内存。...非叶子节点带有索引数据和指向叶子节点指针,包含指向实际元素数据地址信息。叶子节点有所有元素信息。 每个元素不保存数据,只保存索引值即主键。 所有叶子节点形成一个有序链表。 ?...~~) 如上,使用where条件第一个字段索引 或者 服务器消耗CPU,内存等资源去做合并工作,都会影响查询性能。

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SegICP:一种集成深度语义分割和位姿估计框架

最后在根据运动捕捉生成带注释基准数据集上完成了SegICP评估。本文主要贡献如下: 1)提出一种高度并行化综合语义分割和多假设物体姿态估计方法,其单视图操作精度为1cm。...左下角显示了油瓶对象选定多假设配准及其各自对齐分数,该结果用来确定最佳对象姿态。 A总体描述: 在如图 2 所示SegICP架构中,RGB首先通过 CNN输出带有像素级语义对象标签图像。...然后使用SegNet预测每个分割对象语义标签,并从对象模型库中检索其相应3D网格模型。网格模型被转换为点云形式后进行下采样并针对其各自分割点云进行配准。 其中,点云配准分为获取和跟踪两个阶段。...表1 语义分割网络性能 两种架构之间一个关键区别在于,DilatedNet旨在通过合并扩张卷积模块来提高召回率,SegNet似乎可以实现更高精度测量。...当考虑466个Kinect1实例(具有更好RGB-D 校准结构光传感器)时,SegICP 分别使用来自注释、SegNet 和 DilatedNet标记分别实现了90%、73%和72%成功度量。

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精通 Pandas:1~5

创建视图不会导致数组新副本,而是可以按特定顺序排列其中包含数据,或者显示某些数据。 因此,如果将数据替换为基础数组数据,则无论何时通过索引访问数据,这都会反映在视图中。...两个数组中全部对应元素匹配时,该值才为True。...类似于 SQL 数据对象合并/连接 merge函数用于获取两个数据对象连接,类似于 SQL 数据库查询中使用那些连接。数据对象类似于 SQL 表。...由于并非所有列都存在于两个数据中,因此对于不属于交集数据每一,来自另一个数据列均为NaN。...有关 SQL 连接如何工作简单说明,请参考这里。 join函数 DataFrame.join函数用于合并两个具有不同列且没有共同点数据。 本质上,这是两个数据纵向连接。

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数据密集型应用系统设计》读书笔记(三)

对于这种类型数据,我们可以考虑基于哈希表来构建索引,即「哈希索引」。...1.4.1 LSM-tree 优点 对于 B-tree 索引来说,一次写操作必须至少写两次数据:一次写入预写日志,一次写入树页本身;日志结构索引由于反复压缩和 SSTable 合并,也会重写数据多次...1.5.1 在索引中存储值 索引键是查询搜索对象,值可以是以下两类之一: 实际(文档、顶点) 对其他地方存储引用 对于第二种情况,存储具体位置被称为「堆文件」(heap file)...如果采用覆盖式更新,对方法在更新值更改键时会非常高效,只要新值字节数不大于旧值,记录就可以直接覆盖。...2.2 星型与雪花型分析模式 根据不同应用需求,事务处理领域广泛使用了多种不同数据模型(见第 2 章),分析型业务数据模型则要少得多,许多数据仓库都相当公式化地使用了「星型模式」(star schema

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如何在交叉验证中使用SHAP?

例如,在医疗领域,可能会根据模型做出决策失去或挽救生命,因此了解决策驱动因素非常重要。此外,能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效xAI技术之一是SHAP。 1....现在,我们可以使用此方法从原始数据中自己选择训练和测试数据,从而提取所需信息。 我们通过创建新循环来完成此操作,获取每个折叠训练和测试索引,然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...从图中可以看出,与使用训练/测试拆分时相比,现在有更多数据点(实际上是全部数据点)。 这样,我们过程已经得到了改善,因为我们可以利用整个数据不仅仅是一部分。 但我们仍然不清楚稳定性。...首先,我们现在需要考虑不仅仅是每个折叠SHAP值,还需要考虑每个重复和每个折叠SHAP值,然后将它们合并到一个图表中进行绘制。...现在,我们可以更好地反映按特征整体重要性缩放可变性,这可能更或更相关,具体取决于我们研究问题。 我们可以根据我们收集其他统计数据,例如标准差,想出类似的情节。 2.4.

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C#实现Excel合并单元格数据导入数据

均代表各自表集合 3、Worksheet与Table进行对应,产生和导入实际数据 范例运行环境 操作系统: Windows Server 2019 DataCenter 操作系统上安装 Office...int u_row = aicell.Row; //记录单元格索引 int u_rows = aicell.MergeArea.Rows.Count...} 创建DataTable 如果首是列数据,则以该行值创建表结构,否则自动创建以“C”为前缀列名,如C1、C2...Cn以此类推。...DataTable object[,] cells=null; 定义二维对象数组 if(hastitle) //如果首行包含列,则加行索引加1取数据 { startrow=_startcell.Row...这些选项都可以根据实际业务进行扩展,我们在此讲述了一些操作Excel相关关键方法和属性,这里作参考,欢迎大家评论指教!

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精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

这为我们提供了索引为7和列为Metro值。 我们还可以通过按索引不是列名来引用列来实现此选择。 为此,我们将使用iloc方法。 在iloc方法中,我们需要将和列都作为索引号传递。...此参数告诉drop方法是否应该删除或列,并将inplace设置为True,这告诉该方法将其从原始数据本身删除。 在此示例中,我们考虑删除Ticket或列。...将多个数据合并并连接成一个 本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合两个或多个数据。 我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据用法。...它包含在两个数据中具有通用标签那些。 接下来,我们进行外部合并。...通过将how参数传递为outer来完成完整外部合并: 现在,即使对于没有值并标记为NaN列,它也包含所有不管它们是否存在于一个或另一个数据集中,或存在于两个数据集中。

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翻译:The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

Acct ID上索引就提供了大部分好处,但如果忽略时间戳,则后续成本考虑不会改变,因此我们在此假设更有用串联索引。实时维护这样二级B树索引需要哪些资源?...在日志结构文件系统中,旧块重用涉及大量I/O,因为块通常部分释放,因此重用需要读块和写块。在LSM树中,块在滚动合并后缘完全释放,因此涉及额外I/O。...如果容量是限制因素,我们将填充磁盘,并发现提供I/O磁盘臂被应用程序部分利用;另一方面,我们可能会发现,当我们添加数据时,磁盘臂达到其完全利用率,磁盘部分充满,这意味着输入/输出速率是限制因素。...这些热数据使用其磁盘容量1/5来存储数据。我们为磁盘臂不是容量付费。当我们考虑示例1.2历史表20天帐户ID | |时间戳索引时,情况类似。...以下分析计算插入成本,索引插入速率R为每秒16000字节(1000个16字节索引项,不计算开销),导致20天数据或9.2 GB数据索引为5.76亿个项。

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