Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...第一个月数据是之前所有会员数量的累积（数据质量问题） 由于会员等级跟消费金额挂钩，所以会员等级分布分析可以说明会员的质量 通过groupby实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组，对任意字段计数... 分组之后得到的是multiIndex类型的索引，将multiIndex索引变成普通索引 custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().reset_index...： 增量等级占比分析，查看增量会员的整体情况 整体等级分布 报表可视化 从业务角度，将会员数据拆分成线上和线下，比较每月线上线下会员的运营情况 将“会员来源”字段进行拆解，统计线上线下会员增量
有时我们需要查询某个字段是否包含某值时，通常用like进行模糊查询，但对于一些要求比较准确的查询时（例如:微信公众号的关键字回复匹配查询）就需要用到MySQL的 find_in_set()函数； 以下是用...find_in_set()函数写的sq查询l语句示例： $keyword = '你好'; $sql = "select * from table_name where find_in_set('"....$keyword"',msg_keyword) and msg_active = 1"; 以下是在tp框架中使用find_in_set()函数的查询示例： $keyword = '你好'; $where...数据库中存的关键字要以英文“,”分隔； 2.存储数据要对分隔符进行处理，保证以英文“,”分隔关键字。...以上这篇使用tp框架和SQL语句查询数据表中的某字段包含某值就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在本章中，我们将详细讨论以太网链路层协议，两个串行接口链路层协议（ S L I P和P P P），以及大多数实现都包含的环回（ l o o p b a c k）驱动程序。...如果主机能同时发送两种类型的分组数据，那么发送的分组必须是可以设置的，而且默认条件下必须是 RFC 894分组。最常使用的封装格式是 RFC 894定义的格式。...在 8 0 2标准定义的帧格式中，长度字段是指 ? 它后续数据的字节长度，但不包括 C R C检验码。以太网的类型字段定义了后续数据的类型。...在以太网帧格式中，类型字段之后就是数据；而在 8 0 2帧格式中，跟随在后面的是 3字节的802.2 LLC和5字节的802.2 SNAP。...C R C字段用于帧内后续字节差错的循环冗余码检验（检验和）（它也被称为F C S或帧检验序列）。 8 0 2 . 3标准定义的帧和以太网的帧都有最小长度要求。
Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是： 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明，这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...MultiIndex 我们将拆分成四个部分，依次呈现～建议关注和星标@公众号：数据STUDIO，精彩内容等你来～ Part 4...., src=-2, dst=-1) 交换两个level（默认为最里面的两个级别），将inplace和sort参数添加到df.swaplevel中 pdi.move_level(obj, src, dst...dict或者一个函数： rename 至于重命名level，它们的名字被存储在.names字段中。..."在这里")可以找到一个用巨大的MultiIndex处理现实生活中的销售数据集的好例子。
在分组时，不同的列有时应该被区别对待。例如，对数量求和是完全可以的，但对价格求和则没有意义。...一个从不同角度看数据的有用工具--通常与分组一起使用--是透视表。...作为一个不那么抽象的例子，请考虑以下表格中的销售数据。两个客户购买了指定数量的两种产品。最初，这个数据是长格式的。...至于反向操作，你可以使用stack。它将索引和列合并到MultiIndex中： eset_index 如果你想只stack某些列，你可以使用melt： 请注意，熔体以不同的方式排列结果的行。...为了方便，pivot_table可以计算小计和大计： 一旦创建，数据透视表就变成了一个普通的DataFrame，所以它可以使用前面描述的标准方法进行查询： 当与MultiIndex一起使用时，数据透视表特别方便
参考：TCP-IP详解卷1：协议 链路层的三个主要目的： （1）为IP模块发送和接收IP数据报 （2）为ARP模块发送ARP请求和接收ARP应答 （3）为RARP发送RARP请求和接收RARP应答...ARP协议盒RARP协议对32bit的IP地址和48bit的硬件地址进行映射。 之后的两个字节在两种帧格式中互不相同，在802标准定义的帧格式中，长度字段是指它后续的字节长度，但不包括CRC检验码。...以太网的类型字段定义了后续数据的类型。以太网的类型字段定义了后续数据的类型。在802标准定义的帧格式中，类型字段由后续的子网接入协议的首部给很粗。...以太网帧格式中，类型字段之后就是数据，在802格式中，跟随在其后的是3字节的802.2 LLC和5字节的802.2 SNAP。...为这些有点付出的带价是在每一帧的首部增加三个字节，当建立链路时要发送几帧协商数据，以及更为复杂的实现 环回接口 大多数的产品都支持环回接口，以允许运行在同一台主机上的客户程序和服务器程度通过TCP/IP
6种方式创建多层索引MultiIndex pd.MultiIndex即具有多个层次的索引。通过多层次索引，我们就可以操作整个索引组的数据。...pd.MultiIndex.from_frame：根据现有的数据框来直接生成 groupby()：通过数据分组统计得到 pivot_table()：生成透视表的方式来得到 pd.MultiIndex.from_arrays...('zhangfei', 'female', 27)], ) 列表和元组是可以混合使用的： 最外层是列表 里面全部是元组 In [8]: array6 = [("xiaoming"...在Python中，我们使用 isinstance()函数 判断python对象是否可迭代： # 导入 collections 模块的 Iterable 对比对象 from collections import..."age":[23,39,34], "sex":["male","male","female"]}) df 直接生成了多层索引，名字就是现有数据框的列字段
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。...在本节中，我们将探索MultiIndex对象的直接创建，在对多重索引数据执行索引，切片和计算统计数据时的注意事项，以及在数据的简单和分层索引表示之间进行转换的有用例程。...具体而言，我们将考虑数据序列，其中每个点都有一个字符和数字键。 不好的方式 假设你想跟踪两个不同年份的州的数据。...作为额外维度的MultiIndex 你可能会注意到其他内容：我们可以使用带有索引和列标签的简单DataFrame，来轻松存储相同的数据。事实上，Pandas 的构建具有这种等价关系。...这个语法实际上是GroupBy函数的简写，我们将在“聚合和分组”中讨论。虽然这是一个玩具示例，但许多真实世界的数据集具有相似的层次结构。
紧跟着帧类型字段的前四个字段指定了最后四个字段的类型和长度）。 ? 以太网报头中的前两个字段是以太网的源地址和目的地址。目的地址为全 1的特殊地址是广播地址。...电缆上的所有以太网接口都要接收广播的数据帧。 两个字节长的以太网帧类型表示后面数据的类型。对于 A R P请求或应答来说，该字段的值为0 x 0 8 0 6。...形容词h a r d w a r e (硬件)和p r o t o c o l (协议)用来描述A R P分组中的各个字段。...这个字段必需的，因为 A R P请求和A R P应答的帧类型字段值是相同的。...当这些表项再次使用时，这些实现一般都把超时值重新设为 2 0分钟。
ARP的作用 要了解ARP的作用，首先要分清两个“地址”： （1）TCP/IP的32bit IP地址。仅知道主机的IP地址不能让内核发送数据帧给主机。 ...字段2是发送ARP请求的以太网地址。 字段3以太网帧类型表示的是后面的数据类型，ARP请求和ARP应答这个值为0x0806。 ...下面是抓取的ARP数据包，可以对照上面的说明进行理解。 图中红框圈起来的是一对ARP请求和ARP应答。 下面两张图分别是ARP请求和相应的ARP应答的分组格式截图。 ...ARP请求分组中，字段11目的MAC地址未知，用全0进行填充。 ARP应答分组中，将ARP请求中的源和目的地址进行交换，此外，变化的还有字段8 Opcode。其余字段内容不会发生变化。...分组中的地址字段和其他相同的字段无法作为区分依据，这时Opcode字段就发挥了作用，根据Opcode的值可以确定是请求还是应答，是ARP还是RARP。
：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。...为了更方便地操作Series对象中的索引和数据，Series中提供了两个属性index和values： index： color_count = pd.Series({'red':100, 'blue...注：最常用的HDF5和CSV文件 接下来重点看一下，应用CSV方式、HDF方式和json方式实现文件的读取和存储。...把下图中左边的表格转化为使用右边形式进行表示： 下面看看pandas中是怎么实现的： pandas.get_dummies(data, prefix=None) data:array-like, Series...'], index='week') 结果： 10、高级处理-分组与聚合 分组与聚合通常是分析数据的一种方式，通常与一些统计函数一起使用，查看数据的分组情况 10.1 什么分组与聚合 下图展示了分组与聚合的概念
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...，将分组处理的结果合并起来，形成一个新的数据 图示如下 ?...上述例子在python中的实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...分组处理 分组处理就是对每个分组进行相同的操作，groupby的返回对象并不是一个DataFrame, 所以无法直接使用DataFrame的一些操作函数。...汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','
分割，就是按照一些标准进行数据的拆分 应用，给分好的组，应用一些函数上去 组合，分组的数据，捣鼓捣鼓，弄成一个新的数据结构，方便后面应用 Over 这就是groupby的核心 分割，或者叫分组（拆分）步骤...，是最简单的， 看好数据，写代码就可以了 （说的好像很容易似的） 使用最多的，对我们来说 是想要对数据进行一些基本的应用 也就是分组之后，我们要计算 官方文档里面介绍groupby要实现的效果 就是想模拟...dataframe对象来说 你可以直接用'A'或者'B'中的一个进行分组 当然也可以直接用['A','B']进行分组 这个要看你实际的需求了啊 分组之后，我们能干点啥？...2, 4, 6, 7], dtype='int64')} 当然学习吗，你可以使用help和dir把帮助文档弹出来 然后所有的属性和方法都清晰可见了 print(dir(grouped)) print(...，并且求和 比如，我要计算first列下面的a的和，b的和，c的和,d的和 我们可以通过level参数控制 # 这两个一个意思 print(s.groupby(level=0)) print(s.groupby
多个进程可以同时监视一个接口，每个进程指明了一个自己的过滤器。图 A - 1显示了t c p d u m p的两个实例进程和一个 R A R P守护进程（5 . 4节）监视同样的以太网接口。...因为网络的数据传输率可以很容易地超过 C P U的处理能力，而且一个用户进程从内核中只读小块数据的代价昂贵，因此， B P F试图将多个帧装载进一个读缓存，只有缓存满了或者用户指明的超时到期才将读缓存保存的帧返回...在内核中过滤，而不在用户进程中，减少了必须从内核传递到用户进程的数据量。R A R P守护进程总是使用绑定在程序里的、同样的过滤程序。...= 0 第一个只打印源端口和目的端口为 2 5的T C P报文段。第二个只打印不是回送请求和回送应答的I C M P报文（也就是非 p i n g的分组）。...这个表达式指明了 I C M P报文的第一个字节，图6 - 2中的t y p e字段，不等于8或0，即图6 - 3中的回送请求和回送应答。正像你所看到的，设计过滤器需要有底层分组结构的知识。
Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。...为了更方便地操作Series对象中的索引和数据，Series中提供了两个属性index和values： index： color_count = pd.Series({'red':100, 'blue...注：最常用的HDF5和CSV文件 接下来重点看一下，应用CSV方式、HDF方式和json方式实现文件的读取和存储。...把下图中左边的表格转化为使用右边形式进行表示： 下面看看pandas中是怎么实现的： pandas.get_dummies(data, prefix=None) data:array-like, Series...'], index='week') 结果： 10、高级处理-分组与聚合 分组与聚合通常是分析数据的一种方式，通常与一些统计函数一起使用，查看数据的分组情况 10.1 什么分组与聚合 下图展示了分组与聚合的概念
、交换机必须实现数据链路层；网络中的主机、路由器必须实现数据链路层。...： 熟知端口号： 3.UDP：首部格式，检验和 首部格式： 检验和： 发送端： 先设置检验和字段为 0 每两个字节为一组，进位累加求和，多出的加到最后一位 把求和结果求反，求反即转换成 2 进制后...，知道网络层传递给他下一个分组，然后，确认信息被附在往外发送的数据帧中（使用帧头中的 ack 域）。...IPv4 校验检验和 先设置 “首部检验和” 字段为 0 将首部每 2 个字节当做一个数 将所有数相加求和，进位累加 “3029F=02A2” 对求和结果求反得：FD5D 则发送方发送的 IP 分组首部的检验和为...： 取消了首部长度字段，因为它的首部长度是固定的 取消了服务类型字段，因为优先级和流标号字段实现了服务类型字段的功能 取消了总长度字段，改用有效载荷长度字段 取消了标识】标志、和片偏移字段，因为这些功能已包含在分片扩展首部中
在以太网帧格式中，类型字段之后就是数据；而在 8 0 2帧格式中，跟随在后面的是 3字节 的802.2 LLC和5字节的802.2 SNAP。...这是一个早期B S D系统在DEC VA X机上运行时的试验格式，它通过 调整I P数据报中字段的次序来提高性能。在以太网数据帧中，开始的那部分是变长的字段 （I P首部和T C P首部）。...如果一条串行线路用于 S L I P， 那么它不能同时使用其他协议。 3 ) S L I P没有在数据帧中加上检验和（类似于以太网中的 C R C字段）。...当它出现在 P P P数据帧中时，那么紧接 着的字符的第6个比特要取其补码，具体实现过程如下： 当遇到字符0 x 7 e时，需连续传送两个字符：0 x 7 d和0 x 5 e，以实现标志字符的转义。...当遇到转义字符0 x 7 d时，需连续传送两个字符：0 x 7 d和0 x 5 d，以实现转义字符的转义。
HTTP/1协议回顾 HTTP(Hypertext transfer protocol)超文本传输协议 HTTP协议在7层传输架构中属于应用层协议，其依赖TCP协议 HTTP协议由请求和响应两部分组成，...请求方法，状态码和语义和HTTP / 1都是相同的，可以使用与HTTP / 1.x相同的API（可能有一些小的添加）来表示协议。...使用流技术支持多路复用，也就是说提供了在单个连接上复用HTTP请求和响应的能力， 多个请求或响应可以同时在一个连接上使用流....HTTP/2中，在一个浏览器同域名下的所有请求都是在单个连接中完成，这个连接可以承载任意数量的双向数据流，每个数据流都以消息的形式发送，而消息又由一个或多个帧组成，多个帧之间可以乱序发送，根据帧首部的流标识可以将多个帧重新组装成一个流...24位整数 类型：8位类型的帧,帧类型确定帧的格式和语义 标志：为特定于帧类型的布尔标志保留的8位字段 R：保留的1位字段。
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