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Pandas-Series知识点总结

，又指定了索引，那么字典中跟索引相匹配的值将会被找出来放到相应的位置上: states = ['California','Ohio','Texas','Oregon'] obj4 = pd.Series...reindex时，如果新增 的索引在原数据中没有值，其对应的值就会是NA，此时我们可以使用fill_value属性对数据进行填充： obj4 = obj2.reindex(['a','b','c','d...3 dtype: int64 使用rank函数会增加一个排名值，从1开始，一直到数组中有效数据的数量，对于平级关系，rank是通过为各组分配一个平均排名的方式破坏平级关系的，如果不想使用这个平均值...sum、mean、max等方法，这里就不详细介绍了，我们主要介绍求协方差和相关系数的方法：Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的，非NA的，按索引对齐的值的相关系数，与此类似，cov...返回没有排序的唯一值数组,value_counts()返回各数的计数 obj = pd.Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c']) uniques = obj.unique

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...组成的Series类型 df.duplicated('key')#两行key这一列一样就算重复 df['A'].unique()# 返回唯一值的数组（类型为array） df.drop_duplicates...取排名的平均值 #min 值相等时，取排名最小值 #max 值相等时，取排名最大值 #first值相等时，按原始数据出现顺序排名 ---- 索引设置 reindex() 更新index或者columns...True) reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作 既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引 df.reset_index() ----...中的LIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?

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Pandas-Series知识点总结

，又指定了索引，那么字典中跟索引相匹配的值将会被找出来放到相应的位置上: states = ['California','Ohio','Texas','Oregon'] obj4 = pd.Series...reindex时，如果新增 的索引在原数据中没有值，其对应的值就会是NA，此时我们可以使用fill_value属性对数据进行填充： obj4 = obj2.reindex(['a','b','c','d...c 3 dtype: int64 使用rank函数会增加一个排名值，从1开始，一直到数组中有效数据的数量，对于平级关系，rank是通过为各组分配一个平均排名的方式破坏平级关系的，如果不想使用这个平均值...sum、mean、max等方法，这里就不详细介绍了，我们主要介绍求协方差和相关系数的方法：Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的，非NA的，按索引对齐的值的相关系数，与此类似，cov...返回没有排序的唯一值数组,value_counts()返回各数的计数 obj = pd.Series(['c','a','d','a','a','b','b','c','c']) uniques = obj.unique

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Windows下C++使用thread时无法识别thread和mutex相关库的解决

CLion的C++编译器是正常的，以前也跑过好几个项目，使用其他STL库函数也正常，唯独使用thread时报无法识别的错，所有thread都划上了红线。如下图所示： ?...(fix available) 问题解决过程 因为thread和mutex是C++11才引入的，所以一开始考虑的是不是CMakeList上没有加编译选项，于是加上 set(CMAKE_CXX_FLAGS...后来受到博客CLion安装mingw并配置以支持c++11多线程编程的启发，重新安装mingw编译器，但是不成功。...又看到博客mingw-w64安装支持c++11中thread（windows下）的操作，发现关键是在安装mingw时需要将Thread选项设为posix。重新安装mingw解决问题。 ?...总结 不能使用thread是因为mingw的编译器不支持thread，需要重新安装mingw，安装方法在引用的两篇博客里都有。同时需要确保建立工程时使用的是C++11及以上标准。

3.2K20

快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...))) 方法3：df.assign 效果其实是左连接，之所以会出现NaN的情况，是因为C和df的索引不一致导致。...需要注意的是：需要在具体列上操作，本身DataFrame并没有这两个方法 df['Physics'].unique()df['Physics'].nunique() 3. count & value_counts...Series 属性方法 说明 s.values 访问s的内容 s.index 获取s的索引 s.iteritems() 获取索引和值对 s.dtype 获取s的数据类型 s[‘a’] 根据索引访问元素...答：value_counts不会统计缺失值。 3. 与idxmax和nlargest功能相反的是哪两组函数？ 答：idxmin和nsmallest。 4.

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

仅支持数字索引，pandas的两种数据结构均支持标签索引，包括bool索引也是支持的 类比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能，实际上，SQL的绝大部分DQL...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空...例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。

13.8K20

从pandas中的这几个函数，我看懂了道家“一生二、二生三、三生万物”

正因为各列的返回值是一个ndarray，而对于一个dataframe对象各列的唯一值ndarray长度可能不一致，此时无法重组成一个二维ndarray，从这个角度可以理解unique不适用于dataframe...03 value_counts 如果说unique可以返回唯一值结果的话，那么value_counts则在其基础上进一步统计各唯一值出现的个数；类似的，unique返回一个无标签的一维ndarray作为结果...，与之对应value_counts则返回一个有标签的一维series作为结果。...如果说前面的三个函数主要适用于pandas中的一维数据结构series的话（nunique也可用于dataframe），那么接下来的这两个函数则是应用于二维dataframe。...在以上参数中，最重要的有4个： values：用于透视统计的对象列名 index：透视后的行索引所在列名 columns：透视后的列索引所在列名 aggfunc：透视后的聚合函数，默认是求均值 这里仍然以求各班每门课程的平均分为例

2.4K10

Python 数据处理：Pandas库的使用

- Pandas 是基于 NumPy 数组构建的，特别是基于数组的函数和不使用 for 循环的数据处理。...1.Pandas 数据结构 要使用 Pandas，首先就得熟悉它的两个主要数据结构：Series和DataFrame。...i处，并得到新的Index is_monotonic 当各元素均大于等于前一个元素时，返回True is_unique 当Index没有重复值时，返回True unique 计算Ilndex中唯一值的数组...Index会被完全使用，就像没有任何复制一样 method 插值（填充）方式 fill_value 在重新索引的过程中，需要引入缺失值时使用的替代值 limit 前向或后向填充时的最大填充量 tolerance...；对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique 计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回 value_counts 返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列

22.7K10

2024-06-01：用go语言，给定一个从0开始索引的整数数组 nums 、两个正整数 k 和 dist 。 数组的代价是该数

2024-06-01：用go语言，给定一个从0开始索引的整数数组 nums 、两个正整数 k 和 dist 。 数组的代价是该数组中的第一个元素。...大体步骤如下： 1.创建两个堆结构 l 和 r，其中 l 是最大堆，r 是最小堆，所有元素取反存储。这两个堆用于维持子数组之间的距离。...2.初始化堆 l 和 r，将数组 nums 的一部分元素（前 dist+2 个）依次加入堆 l 中。...• 维护堆的大小，保持堆 l 的大小在 k-1 和 k+1 之间。 • 计算当前的代价和 mn，并更新为当前的最小值。 5.最后返回数组的第一个元素与最小代价和 mn 的和作为最终结果。...因此，总的时间复杂度为 O(n * log k). 总的额外空间复杂度分析： • 除了输入参数外，算法使用了两个堆结构及相关变量来维护子数组的信息。 • 堆结构的空间复杂度为 O(k)。

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MongoDB系列四（索引）.

通常来讲，一个字段的基数越高，这个字段上的索引就越有用。这是因为索引能够迅速将搜索范围缩小到一个比较小的结果集。对于低基数的字段，索引通常无法排除掉大量可能的匹配。...$操作符如何使用索引 有一些查询完全无法使用索引，也有一些查询能够比其他查询更高效地使用索引。 $where：无法使用索引。 $nin：无法使用索引。 $exists：无法使用索引。...创建索引时使用"dropDups"选项，如果遇到重复的值，第一个会被保留，之后的重复文档都会被删除。...如果有一个可能存在也可能不存在的字段，但是当它存在时，它必须是唯一的，这时就可以将unique和sparse选项组合在一起使用，创建唯一稀疏索引。...db.users.ensureIndex({"loc.city" : 1}) 有涉及到对象city的查询都会使用这个索引。 数组索引  对数组建立索引，实际上是对数组的每个元素建立一个索引条目。

2.3K50

Pandas的列表值处理技巧，避免过多循环加快处理速度

让我给你们看一个简单的例子: 对于示例数据集中的“age”列，我们可以轻松地使用value_counts()函数来计算观察到的年龄数据集的数量。...因此，它无法正确地应用value_counts()等函数。那么，我们该怎么做呢?我将在下面向您展示!...你的字符串是这样的吗：“[‘strawberry’, ‘apple’, ‘orange’]”？ 在这种情况下，有一个使用apply()和eval()函数的快速方法。...[', '["') list_ = list_.replace(']', '"]') return list_ 应用到dataframe时,请使用此伪代码: df[col] = df[...因为列不代表一个标记,而是一个级别,大多数在标签上的操作不能正确地完成。例如,计算香蕉和桃子之间的相关性是不可能的,我们从方法1得到了dataframe。如果这是你的研究目标,使用下一种方法。

1.9K31

大厂算法面试:使用移动窗口查找两个不重叠且元素和等于给定值的子数组

策略如下，我们使用一种叫滑动窗口的办法，所谓窗口其实就是两个标记：start, end，它分别对应窗口的起始和结束位置，例如start = 0, end = 2,那么这个窗口所包含的元素就是[1,2,1...使用滑动窗口我们能方便的找到元素和等于给定值的子数组。注意到数组只包含正整数，因此如果保持start不变，end向右边移动，那么窗口内部的元素和就会变大，如果保持end不变，那么窗口内元素和就会减小。...如此类推，我们从数组最左端出发，如果窗口内元素和小于给定指定值，那么就向右移动end，如果大于给定值，那么就像左移动一个单位，当窗口挪出数组，也就是end的值大于数组最后一个元素的下标时，查找结束，当前能找到所有满足元素和等于特定值的所有子数组...要找到长度和最小的两个子数组，我们需要做到，首先记录下当前找到的，位于start左边的长度最小的满足条件的数组。...当移动窗口找到一个满足条件的子数组时，算法查看当前找到的子数组长度与shortest_array_index指向的子数组长度之和是否变小，如果变小了那么就记录下这两个子数组，需要注意的是这两个数组不会发送重合

1.6K20

Polars：一个正在崛起的新数据框架

Polar的标志 表列数据是任何数据科学家的面包和主食。几乎所有的数据湖和仓库都使用数据表格来处理数据，并提取关键特征进行处理。最常用的数据制表方法之一是Dataframes。...df[[1,4,10,15], :] 可以使用内置函数slice来完成对索引的切分 df.slice(0,5) #从索引0和5行开始对df进行切片。 Polars还可以用条件布尔值对数据帧进行切片。...df[df['sale']>=10] Polars也有.value_counts、.unique和.dtypes函数 df['name'].value_counts() #返回带有出现次数的唯一值 df...['name'].unique() #返回列中唯一值的列表 df.dtypes() #返回数据类型 Polars也支持Groupby和排序。...但随着表的规模越来越大，Lazy的实现在加载和转换选定的值时更有效率。一个示例实现看起来如下。

4.6K30

索引的常见的三种模型哈希表、有序数组、B+搜索树的区别和使用场景

索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。常见的索引模型有哈希表、有序数组、B+树。...假设，你现在维护着一个身份证信息和姓名的表，需要根据身份证号查找对应的名字，这时对应的哈希索引的示意图如下所示： 图 1 哈希表示意图 图中，User2 和 User4 根据身份证号算出来的值都是...所以，哈希表这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。 而有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀。...还是上面这个根据身份证号查名字的例子，如果我们使用有序数组来实现的话，示意图如下所示： 图 2 有序数组示意图 有序数组 这里我们假设身份证号没有重复，这个数组就是按照身份证号递增的顺序保存的...图 4 InnoDB 的索引组织结构 从图中不难看出，根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。 主键索引的叶子节点存的是整行数据。

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Pandas教程

作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色 为了帮助你完成这项任务并对Python编码更加自信，我用Pandas上一些最常用的函数和方法创建了本教程...目录 导入库 导入/导出数据 显示数据 基本信息：快速查看数据 基本统计 调整数据 布尔索引：loc 布尔索引：iloc 基本处理数据 我们将研究“泰坦尼克号”的数据集，主要有两个原因：（1）很可能你已经对它很熟悉了...“Embarked”最常见的两个值。...top_unique = data['Embarked'].value_counts(normalize=True)[0] print(f'{top_unique:.2%}') 72.44% i）...布尔索引：iloc data.iloc[, ]按数字选择行和列 a） 选择数据集的第4行。 data.iloc[3] ? b） 从所有列中选择一个行数组。

2.8K40

数据库MongoDB-索引

db.c1.createIndex({name:1,age:1},{background:true}); 多key索引 （Multikey Index） 当索引的字段为数组时，创建出的索引称为多key索引...，多key索引会为数组的每个元素建立一条索引。...创建索引时也需要保证属性中内容是不重复的 db.c1.createIndex({age:1},{background:true,unique:true}); 部分索引 (partial index):...覆盖索引查询 官方的MongoDB的文档中说明，覆盖查询是以下的查询： 所有的查询字段是索引的一部分 所有的查询返回字段在同一个索引中 由于所有出现在查询中的字段是索引的一部分， MongoDB 无需在整个数据文档中检索匹配查询条件和返回使用相同索引...因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，数据库在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。

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