output: # Series([], dtype: float64) （2）使用ndarray创建Series 使用ndarray作为数据时，传递的索引必须与ndarray具有相同的长度。...list、tuple创建Series 使用list、tuple作为数据时，传递的索引必须与list、tuple具有相同的长度。...ndarray和list的字典创建DataFrame 使用ndarray、list组成的字典作为数据创建DataFrame时，所有的ndarray、list必须具有相同的长度。...DataFrame 使用字典列表作为数据创建DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...Series字典创建DataFrame 使用Series字典作为数据创建DataFrame时，得到的DataFrame的index是所有Series的index的并集，字典键的集合作为columns。
2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...8、从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。 ?
数据帧 2 一般的二维标签，大小可变的表格结构，具有潜在的非均匀类型列。 面板 3 一般3D标签，大小可变的数组。 ---- Series 系列是具有均匀数据的一维数组结构。...index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。...可以作为输入传递，如果没有指定索引，那么字典键将按照排序的顺序进行构建索引。...这只有在没有通过索引的情况下才是正确的。 dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。...字典键默认作为列名。
字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...Pandas 数据帧对象 Pandas 的下一个基本结构是DataFrame。...作为扩展的 NumPy 数组的DataFrame 如果Series是具有灵活索引的一维数组的模拟，则DataFrame是具有灵活行索引和灵活列名的二维数组的模拟。...，其中行和列都具有用于访问数据的通用索引。...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。
1、对象的类型与编码 Redis使用前面说的五大数据类型来表示键和值，每次在Redis数据库中创建一个键值对时，至少会创建两个对象，一个是键对象，一个是值对象，而Redis中的每个对象都是由 redisObject...hashtable 编码的集合对象使用 字典作为底层实现，字典的每个键都是一个字符串对象，这里的每个字符串对象就是一个集合中的元素，而字典的值则全部设置为 null。...*zsl; //字典 dict *dice; } zset; 字典的键保存元素的值，字典的值则保存元素的分值；跳跃表节点的 object 属性保存元素的成员，跳跃表节点的 score...学过Java的应该知道，引用计数的内存回收机制其实是不被Java采用的，因为不能克服循环引用的例子（比如 A 具有 B 的引用，B 具有 C 的引用，C 具有 A 的引用，除此之外，这三个对象没有任何用处了...比如通过如下命令 set k1 100,创建一个键为 k1，值为100的字符串对象，接着通过如下命令 set k2 100 ，创建一个键为 k2，值为100 的字符串对象，那么 Redis 是如何做的呢
hash Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 Hash算法可以将一个数据转换为一个标志，这个标志和源数据的每一个字节都有十分紧密的关系。...Hash算法是一个广义的算法，也可以认为是一种思想，使用Hash算法可以提高存储空间的利用率，可以提高数据的查询效率，也可以做数字签名来保障数据传递的安全性。...比较相等的 hasable 对象必须具有相同的散列值。 Hashability 使对象可用作字典键和集合成员，因为这些数据结构在内部使用哈希值。...默认情况下，作为用户定义类实例的对象是可以 hasable 的。它们都比较 unequal (除了它们自己) ，它们的 hash 值是从它们的 id ()派生出来的。
缺点：耗时的命令会导致并发的下降，比如keys * redis的回收策略 volatile-lru：从过期的数据集 server.db[i].expires中挑选最近最少使用的数据 volatile-ttl...：从过期的数据集 server.db[i].expires中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random： server.db[i].expires中挑选任意数据淘汰 allkeys-lru:...从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 no-enviction（驱逐...，就使用ziplist作为列表键底层实现 压缩列表遍历时，从表位向表头回溯遍历 ziplist没有专门的struct来表示 压缩列表的构成 ?...是通过redisObject的type属性实现的 内存回收 redis通过对象的refcount属性记录对象引用计数信息，适当的时候自动释放对象进行内存回收 对象共享 包含同样数值的对象，键的值指向同一个对象
操作 列表的创建 使用list()可以将任何可迭代的数据转化成列表 range()创建整数列表 推导式生成列表 # 列表：用于存储任意数目、任意类型的数据集合 # list()创建 import random...但是：列表、字典、集合这些可变对象，不能作为“键”. 并且“键”不可重复。 # “值”可以是任意的数据，并且可重复 # 1....，数组长度为8 a = {} a["name"]="比尔" 我们要把”name”=”比尔”这个键值对放到字典对象a中， 首先第一步需要计算键”name”的散列值。...，我们可以拿计算出的散列值的最右边3位数字作为偏移量，即“101”，十进制是数字5。...假设数组长度为8，我们可以拿计算出的散列值的最右边3位数字作为偏移量，即 101 ，十进制是数字5。 我们查看偏移量5，对应的 bucket 是否为空。如果为空，则返回 None 。
5.1 字典 在字典中，存储的是[键, 值]对，其中键名是用来查询特定元素的。字典和集合很相似，集合以[值, 值]的形式存储元素，字典则是以[键, 值]的形式来存储元素。...= null; } 5.1.5 从字典中移除键值对应的数据值 remove(key) { if (this.hasKey(key)) { delete this.table[this.toStrFn...使用散列函数，就知道值的具体位置，因此能够快速检索到该值。散列函数的作用是给定一个键值，然后返回值在表中的地址。 散列表有一些在计算机科学中应用的例子。因为它是字典的一种实现，所以可以用作关联数组。...有时候，一些键会有相同的散列值，不同的值在散列表中对应相同位置的时候，我们称其为冲突。...创建和使用这两个类主要是为了性能。WeakSet类和WeakMap类是弱化的（用对象作为键），没有强引用的键，这使得JavaScript的垃圾回收器可以从中清除整个入口。
Redis 使用对象来表示数据库中的键和值， 每次当我们在 Redis 的数据库中新创建一个键值对时， 我们至少会创建两个对象， 一个对象用作键值对的键（键对象）， 另一个对象用作键值对的值（值对象）...键对象均有字符串对象表示，值对象可以时五种对象中的任意一种，因此当说一个键是列表键时，指的是值的类型是列表对象。...hashtable 编码的哈希对象使用字典作为底层实现， 哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对来保存：字典的每个键都是一个字符串对象， 对象中保存了键值对的键；字典的每个值都是一个字符串对象， 对象中保存了键值对的值...hashtable 编码的集合对象使用字典作为底层实现， 字典的每个键都是一个字符串对象， 每个字符串对象包含了一个集合元素， 而字典的值则全部被设置为 NULL 。...除此之外， zset 结构中的 dict 字典为有序集合创建了一个从成员到分值的映射， 字典中的每个键值对都保存了一个集合元素： 字典的键保存了元素的成员， 而字典的值则保存了元素的分值。
最初，N=255，但该算法可以使用不同的 N 值。 使用 CRC32，原始消息与 32 位常量进行异或运算，后跟尽可能多的 0，以达到消息的长度。...结果成为新的“消息”并重复操作，直到结果的长度低于常数的长度。需要注意的是，这个散列函数是线性的且无键的。...碎片攻击 如果当前没有客户端连接到接入点，则可以运行很好的攻击。类似于 ChopChop 攻击，它通过将任意数据包注入 AP 来加速破解过程。...最重要的升级是强制使用 AES 算法（而不是之前的 RC4）和引入 CCMP（AES CCMP，具有块链接消息验证码协议的计数器密码模式，128 位）作为 TKIP（WPA2 中仍然存在）的替代品，作为后备系统和...因为该标准不要求在这种类型的重新连接中使用不同的密钥，这可能随时需要，所以重放攻击是可能的。 对策：接入点具有可在密钥安装期间禁用 EAPOL-Key 帧重新传输的配置选项。
然后，hash代码用于计算内部数组中将存储该值的位置。假设您存储的键都具有不同的hash值，这意味着字典需要恒定的时间 -- O(1)，用Big-O表示法 -- 来检索一个键。...为什么字典key必须是不可变的？ 字典的哈希表实现使用从键值计算的哈希值来查找键。如果键是可变对象，则其值可能会发生变化，因此其哈希值也会发生变化。...换句话说，应该使用 == 来比较字典键，而不是使用 is 。 使用列表作为键时进行复制。这没有用的，因为作为可变对象的列表可以包含对自身的引用，然后复制代码将进入无限循环。...允许列表作为键，但告诉用户不要修改它们。当你意外忘记或修改列表时，这将产生程序中的一类难以跟踪的错误。它还使一个重要的字典不变量无效：d.keys() 中的每个值都可用作字典的键。...将列表用作字典键后，应标记为其只读。问题是，它不仅仅是可以改变其值的顶级对象；你可以使用包含列表作为键的元组。
创建Pandas数据帧的六种方法如下： 创建空DataFrame 手工创建DataFrame 使用List创建DataFrame 使用Dict创建DataFrme 使用Excel文件创建DataFrame...由于我们没有定义数据帧的列名，因此Pandas默认使用序号作为列名。...4、使用字典创建Pandas DataFrame 字典就是一组键/值对： dict = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3} 当我们将上述字典对象转换为...容易注意到，字段的键对应成为DataFrame的列，而所有的值对应数据。 记住这个对应关系。 现在假设我们要创建一个如下形状的DataFrame： ?...由于列名为Fruits、Quantity和Color，因此对应的字典也应当 有这几个键，而每一行的值则对应字典中的键值，字典应该是 如下的结构： fruits_dict = { 'Fruits':['Apple
元组 元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值（一般不这么用），当用复杂的表达式定义元组，最好将值放到圆括号内。...): # do something with value 索引数据时，使用 enumerate 的一个好方法是计算序列（唯一的）dict 映射到位置的值： # 索引数据时，使用enumerate...sorted 函数可以从任意序列的元素返回一个新的排好序的列表，对字典和列表排序的例子如下： # 创建一个字典 dict_data = {'Gilee':25, 'wangyan':21, 'Aiqun...它更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合，键和键值都是 Python 对象。创建字典的方法之一是使用尖括号，用冒号分割键和键值。...{0: 4, 1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0} 有效的键类型 字典的值可以是任意 Python 对象，而键通常是不可变的标量类型（整数、浮点型、字符串）或元组（元组中的对象必须是不可变的
作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。...，也可以是通过索引或切片使用列表中元素的值； 与字符串的索引一样，列表索引从0开始，如果是反序，最后一个元素是 “-1”，倒数第二个元素的列下标识 “-2”。...要获取字典中的值，可依次指定字典名和放在方括号内的键；如print(dict[‘key]’) 要添加键-值对，可依次指定字典名、用方括号括起来的键和对应的值； 使用字典存储大量数据或者编写能自动生成大量键...dict.clear() 删除字典内所有元素 dict.copy() 返回一个字典的浅复制 dict.fromkeys(seq [,value]) 创建一个新字典，序列seq中元素作为字典的键，value...（可选）作为字典所有键对应的初始值。
访问hbase table中的行，只有三种方式： 通过单个row key访问 通过row key的range 全表扫描 Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为...要保持整形的自然序，行键必须用0作左填充。 行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易的理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。...2、列族 column family hbase表中的每个列，都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。...每个cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。 为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase提供了两种数据版本回收方式。...例如我们新创建一个表，它拥有id、address和info三个列簇，并插入一些数据。列簇下的列不需要提前创建，在需要时通过:来指定即可。
介绍在计算机科学中，Hash函数（散列函数）是一种将输入数据映射到固定大小的散列值（哈希值）的函数。Python提供了强大而灵活的Hash函数，用于在各种应用中实现数据存储、数据校验、加密等功能。...Hash函数是一种将输入（任意长度）映射到固定大小（通常较小）输出的算法。输出的固定长度称为哈希值。Hash函数有以下特性：对于相同的输入，必须始终产生相同的哈希值。...首先，我们需要导入Python的hashlib模块：import hashlib3.1 使用MD5算法计算Hash值MD5算法会将任意长度的输入转换为128位的哈希值。...Python中，我们可以使用字典（Dictionary）来实现Hash表。字典是一种无序的键值对集合，键必须是可哈希的数据类型。...不同的输入应该具有不同的哈希值（尽可能避免冲突）。不可逆性：无法从哈希值推导出原始输入数据。任意长度的输入应该产生固定长度的哈希值。2.
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。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...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。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。
字典中的每一个键 key 都是唯一的，通过 key 可以对值来进行查找或修改。C 语言中没有内置这种数据结构的实现，所以字典依然是 Redis自己构建的。...①、哈希算法：Redis计算哈希值和索引值方法如下： #1、使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值 hash = dict->type->hashFunction(key); #2、使用哈希表的...通过字典里面的 *next 指针指向下一个具有相同索引值的哈希表节点。 ③、扩容和收缩：当哈希表保存的键值对太多或者太少时，就要通过 rerehash(重新散列）来对哈希表进行相应的扩展或者收缩。...8、总结 大多数情况下，Redis使用简单字符串SDS作为字符串的表示，相对于C语言字符串，SDS具有常数复杂度获取字符串长度，杜绝了缓存区的溢出，减少了修改字符串长度时所需的内存重分配次数，以及二进制安全能存储各种类型的文件...压缩列表是Redis为节省内存而开发的顺序型数据结构，通常作为列表键和哈希键的底层实现之一。
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