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Pandas_Study02

fillna() fillna 方法可以将df 中nan 按需求填充成某 # 将NaN0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...复杂 使用向前 或 向后 填充数据,依旧使用fillna 方法,所谓向前 是指 取出现NaN前一或前一数据来填充NaN,向后同理 # 在df e 这一上操作,默认下按操作,向前填充数据...外连接,分左外连接,右外连接,全连接,左外连接是左表上所有匹配右表,正常能匹配上取B表,不能取空,右外连接同理,全连接则是取左并上右表所有,没能匹配上填充。...(minutes = 10) # cur0 加上 29分钟 1秒时间间隔 cur3 = cur0 + datetime.timedelta(minutes = 29,seconds = 1) datetime...意思就是datetime创建时间作为index。.

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2022年最新Python大数据之Excel基础

•选中要计算区域 •在数据菜单下点击删除重复按钮 •选择要对比,如果所有相同则删除重复数据 •点击确定,相容内容则被删除,仅保留唯一 条件格式删除重复项 使用排序方法删除重复项有一个问题...数据->删除重复项->选择删除条件 缺失处理 三种处理缺失常用方法 1.填充缺失,一般可以平均数/中位数/众数等统计,也可以使用算法预测。...3.忽略默认,不去处理 平均值填充缺失 •选择B数据,计算平均值 •将平均值单独复制一(选择粘贴),务必复制,否则将会出现循环引用。...方法如左下图所示,选中第一某个单元格,单击【开始】选项卡下【排序和筛选】菜单中【筛选】按钮。此时第一字段名称单元格会出现三角形按钮,通过该按钮可以实现筛选操作。...如左下图所示,“日期”在【】区域,选中“日期”进行拖拽,可以拖动到【】区域。 字段设置 •设置字段 透视表是一种可以快速汇总大量数据表格。

8.2K20

利用VAE和LSTM生成时间序列

这些技术最著名应用是在计算机视觉领域,各种应用程序可以生成以前不存在图像。 生成模型效用是多种多样和领域相关。它们可以用于以快速方式创建实例,而手动创建实例成本更高,或者也不可能。...这是因为所提到时间段由于丢失片断很少出现而显得足够一致,在这种情况下,可以简单填充这些片断,以获取完整且有价值数据源来开发我们方法。 ? 这些数据清晰和直观显示了不同季节性水平。...在处理原始交通信号中缺失时,我们小心地一个特殊整数(假设0)替换相应类别,以正确编码“缺失信息”状态(这不适用于月、工作日、小时,它们总是已知每个日期)。 编码器由一个LSTM单元组成。...我们训练后模型第二种可能应用是使用它来生成序列。这是所有VAE常见行为,其中可以分别利用编码器和解码器来创建样本。编码器将输入投影到潜在空间特定区域中。...我们使用投影坐标来采样附近点。可以通过选择所需方差量来调节“附近”。潜点通过解码器以操作序列生成。显然,最终重建点越接近,越相似。

1.6K40

Kaggle知识点:缺失处理

如果该行/中,非空元素数量小于这个,就删除该行/。 subset:子集。列表,元素为或者索引。...backfill/bfill:下一个非缺失填充该缺失。None:指定一个去替换缺失(缺省默认这种方式)。 axis:指定填充方向,当 axis=1 按填充,axis=0 按填充。...'/'pad':前一个非缺失填充该缺失 df2 = df.fillna(method='ffill') # 将exam缺失均值替换 exa_mea = df['exam'].fillna...这是MultiIndexes支持唯一方法。 time:处理每日和更高分辨率数据,以内插给定时间间隔长度。 index,values:索引,,使用索引实际数值 pad:使用现有填写NaN。...附近学校数量预测房价问题,我们既可以用地区,环境,附近学校数量数据来预测房价,也可以反过来,环境,附近学校数量和房价来预测地区,而回归填补缺失,正式利用了这种情况。

1.8K20

Apache Druid 底层存储设计(存储与全文检索)

在基本配置中,将为每一个时间间隔创建一个 segment 文件,其中时间间隔可以通过granularitySpecsegmentGranularity参数配置。...维度就有所不同,因为它们支持过滤和分组操作,所以每个维度都需要下列三种数据结构: 将(始终被视为字符串)映射成整数 ID 字典, 1 编码列表,以及 对于中每一个不同一个bitmap...分片数据 分片 对于同一数据源,在相同时间间隔可能存在多个 segment。这些 segment 形成一个block间隔。...例如,如果你有一个一小时时间范围 segment,但是一个小时数据量超过单个 segment 所能容纳时间,则可以在同一小时创建多个 segment。...如果在以后某个时间点,你使用模式重新索引数据,新创建 segment 将具有更高版本 ID。

1.4K20

Web | Django 与数据库交互,你需要知道 9 个技巧

并不是,数据库为特定例提供其他类型索引也蛮多。 从 Django 1.11 开始,有一个 Meta 选项用于在模型上创建索引。这给了我们探索其他类型索引机会。...顾名思义,BRIN 索引会在表格中一系列相邻块上创建一个小型索引。该索引非常小,只能说明某个是否在范围,或者是否在索引块范围。 我们来做一个 BRIN 索引如何帮助我们简单例子。...假设我们在一中有这些,每一个都是一个块: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 我们为每三个相邻创建一个范围: [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] 对于每个范围,我们将保存范围最小和最大...回到文档: ...与表格物理位置有一些自然相关性 这是 BRIN 索引关键。为了充分利用它,必须大致排序或聚集在磁盘上。...,我创建了一个约 2M 表,并在磁盘上自然排序了日期字段: B-Tree 索引:37 MB BRIN 索引:49 KB 没错,你没看错。

2.8K40

Apache Druid 底层数据存储

在基本配置中,将为每一个时间间隔创建一个 segment 文件,其中时间间隔可以通过granularitySpecsegmentGranularity参数配置。...维度就有所不同,因为它们支持过滤和分组操作,所以每个维度都需要下列三种数据结构: 将(始终被视为字符串)映射成整数 ID 「字典」, 1 编码列表」,以及 对于中每一个不同一个...分片数据 分片 对于同一数据源,在相同时间间隔可能存在多个 segment。这些 segment 形成一个block间隔。...例如,如果你有一个一小时时间范围 segment,但是一个小时数据量超过单个 segment 所能容纳时间,则可以在同一小时创建多个 segment。...如果在以后某个时间点,你使用模式重新索引数据,新创建 segment 将具有更高版本 ID。

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Python那些熟悉又陌生函数,每次看别人用得很溜,自己却不行?

lambda函数 曾经厌倦为有限创建一个又一个函数吗?Lambda函数来拯救!Lambda函数用于在Python中创建小型、一次性和匿名函数对象。...每个数组都有其特定用途,但是这里吸引力(而不是使用range)是它们输出NumPy数组,这对于数据科学来说通常更容易使用。 Arange返回给定间隔均匀间隔。...Linspace返回在指定间隔均匀间隔数字。因此,给定一个起始点和停止点,以及一些,linspace将在NumPy数组中为您均匀地分隔它们。这对于绘图时数据可视化和轴声明特别有用。...,第二个表示数。...如果您考虑一下如何在Python中对其进行索引,是0,是1,这与我们声明axis方式非常相似。疯狂,对吗?

1.3K10

Pandas 学习手册中文第二版:11~15

然后,它为每组匹配标签在结果​​中创建。 然后,它将来自每个源对象那些匹配数据复制到结果相应中。 它将Int64Index分配给结果。 合并中连接可以使用多个。...,并将它们旋转到DataFrame上中,同时为原始DataFrame适当填充。...这个DataFrame证明了现在很容易在每个时间间隔识别X,Y和Z传感器读数。 堆叠 与枢轴函数相似的是.stack()和.unstack()方法。 堆叠过程将标签级别旋转到索引。...分组平均值填充缺失 使用分组数据进行统计分析常见转换是组中非NaN平均值替换每个组中缺失数据。...序列中放置可以使用相同正向和反向填充选项,但是也可以使用其他 Pandas 提供算法或您自己函数来指定它们。

3.3K20

【ClickHouse 内核原理图文详解】关于分区、索引、标记和压缩数据协同工作

、[Column]. bin等)都是以分区目录形式被组织存放,属于相同分区数据,最终会被合并到同一个分区目录,而不同分区数据,永远不会被合并在一起。...这里 BlockNum 是一个自增整数,从 1 开始,每当创建一个分区时就会自增 1,并且对于一个分区目录而言,它 MinBlockNum 和 MaxBlockNum 是相等。...对于每个新创建目录而言,其初始都为 0,之后以分区为单位,如果相同分区发生合并动作,则该分区对应 Level 加 1。...而在之后某个时刻(一般 10 到 15 分钟),ClickHouse 会通过后台任务将属于相同分区多个目录合并(Merge)成一个目录,当然也可以通过 optimize TABLE table_name...ClickHouse支持几种不同粒度TTL: 1) 级别TTL:当一部分数据过期后,会被替换成默认;当全数据都过期后,会删除该。 2)级别TTL:当某一过期后,会直接删除该行。

3.5K41

最新Python大数据之Excel进阶

根据数据源不同,基础图表创建方法有2种: 1.利用固定数据区域创建图表,即根据工作表中某个固定数据区域创建图表 2.利用固定常量创建图表,即创建图表数据为固定常量数据 利用固定数据区域创建图表...表中不要有空 原始数据不要出现空行/空。如数据缺失,或为“0”,建议输入“0”而非空白单元格。 如下图所示,表第一为空白,会导致透视表字段出错,表中间有空行,会导致透视表中有空。...字段设置有以下两个要点:即,透视表分别显示什么数据、数据统计方式是什么。 字段设置 •移动字段 首先,字段可以从字段列表中直接拖拽添加到下方区域。...如左下图所示,“日期”在【】区域,选中“日期”进行拖拽,可以拖动到【】区域。 字段设置 •设置字段 透视表是一种可以快速汇总大量数据表格。...在透视表字段设置区域,【】区域字段会被进行统计 默认情况下统计方式是求和。如将“金额(元)”字段放到该区域,就会对销量数据进行求和计算。

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python数据分析之numpy详细学习笔记

创建一个对角线为1二维数组 N:为输出行数 M:为输出数,默认与N相同 K:可以理解为数值为1对角线偏移量,k为正,则向右移动,为负,则向左移动 3、np.zeros() zeros():...创建一个指定形状0填充数组。...代表与c语言类似,优先;F代表列优先 4、np.ones() ones():将创建一个指定形状1填充数组 与ones用法类似 5、np.arrange() arrange():创建一具有有规律递增值数组...arrange()常见参数有三种情况(也可以加dtype参数): 1)一个参数时,参数值为终点,起点取默认0,步长取默认1。...6、np.linspace() linspace():将创建具有指定数量元素数组,并在指定开始和结束之间平均间隔

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第16波-N多使用场景多维表转一维表

相同是连续排列) 此类数据因部分系统导出数据,一记录是一个订单,一个订单多条子订单记录时,预留3-5来存放类型。...类型二:一表头,多次重复相同数据相同因有多个不同类型数据间隔式排列) 此类型和类型一类似,只是相同类型间隔排列了,也未见有相关插件对其开发。...以上所有场景都可借助Excel催化剂功能实现 功能实现前提是对数据源无损处理,不需要各种辅助、各种改变现有表格内容动作(合并单元格、填充表头空字段等等),对排除数据甚至可以手工隐藏或自动筛选功能隐藏不作处理...(首首列开始是数据源区域,除正常数据源数据,不包含其他数据在此工作表),勾选此处将对此工作表进行所有数据读取,数据记录数可以增加至100万。...对应地在后两【单元间数】和【单元总数】上填写间隔或连续数量,如类型5中间隔3重复出现销售量一,此处填写3。

3.4K20

分享 10 个 常用且必须要掌握 CSS 知识点

e) space-around space-around 在第一之前和最后一之后添加空间,并在行之间分配剩余空间。 f) stretch 拉伸相对于容器中最长项目垂直拉伸弹性行。...CSS 网格布局让我们生活更轻松。 在网格出现之前,我们不得不编写数百代码并花费大量时间创建一个简单布局。但是,现在只需几行代码和几分钟时间。...唯一区别是它创建行而不是。 这是一个示例,我们创建了 4 行相同高度: grid-template-rows: repeat(4, 1fr); 或4排不同高度。...例如,如果一个项目的 grid-column 属性设置为 1 / 5,这意味着该项目从网格第 1 开始,到网格第 5 结束。可以使用像 1/ span 4 这样跨度来编写相同内容。...此外,可以使用我们在全局范围中声明相同语法在局部范围覆盖全局变量。

6.8K10

一文深入掌握druid

存储结构 Druid中数据表(称为数据源)是时间戳事件集合,并分割为一组segments,其中每个段通常为5-10万。正式地,我们将段定义为跨越某个时间数据集合。...Druid数据源划分成定义良好时间间隔(通常为一小时或一天),并且可以进一步对来自其他进行分区,以实现所需段大小。分割段时间粒度是数据量和时间范围函数。...如果数据集中时间戳遍布在一年里,则按天进行分区。如果数据集中时间戳遍布在一天里,则按小时进行分区。 段由数据源标识符进行唯一标识,标识符包括数据时间间隔以及段被创建时增加版本字符串。...版本字符串可以识别出段数据新鲜度;新版本段具有较数据视图(在一些时间范围)。该段元数据由系统用于并发控制; 读操作总是从具有该时间范围最新版本标识符段中访问特定时间范围数据。...Druid段列式存储。鉴于Druid最适合用于事件流聚合计算(所有进入Druid数据必须有一个时间戳),所以将聚合信息存储为而不是优势已有详细记录[1]。

1.3K10

Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

dropna()和fillna()方法1.1.2.1 dropna()删除含有空或缺失1.1.2.2 fillna()方法可以实现填充或者缺失    1.2 重复处理1.2.1...inner:使用两个 DataFrame键交集,类似SQL连接  ​ 在使用 merge()函数进行合并时,默认会使用重叠索引做为合并键,并采用连接方式合并数据,即取索引重叠部分。  ​...merge()函数还支持对含有多个重叠 Data frame对象进行合并。  ​ 使用外连接方式将 left与right进行合并时,相同数据会重叠,没有数据位置使用NaN进行填充。 ...3.2.1 pivot()方法  index:用于创建 DataFrame对象索引。...columns:用于创建 DataFrame对象索引 values:用于填充 DataFrame对象中。  4.

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OpenTSDB翻译-降采样

使用降采样器,单个时间序列在一个时间范围多个数据点在一个对齐时间戳中与数学函数一起聚合成单个。这样我们可以将数量从604,800减少到168。...间隔以格式指定,例如1h为1小时或30m为30分钟。从2.3开始,现在可以“all”将时间范围所有结果缩减为一个。例如,0all-sum将从查询开始到结束总结所有。...在这种情况下,第一个桶将从 t0延伸到t0+29.9999s,使用提供聚合器,将所有合并为一个。例如,对于序列A,我们对t0,t0+10s并t0+20s求和得到20在t0。...注意:   对于早期版本OpenTSDB,数据点实际时间戳将是时间间隔范围中每个数据点时间平均值。...只要降采样桶为空,填充策略就会简单地发出预定义。   可用策略包括: None(none) –默认行为,在序列化过程中不会发出缺失并在聚合序列时执行线性插(或其他指定)。

1.6K20

Pandas全景透视:解锁数据科学黄金钥匙

定义了填充方法, pad / ffill表示前面/填充当前行/; backfill / bfill表示用后面/填充当前行/。axis:轴。...0或’index’,表示按删除;1或’columns’,表示按删除。inplace:是否原地替换。布尔,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回为None。...如果method被指定,对于连续,这段连续区域,最多填充前 limit 个空(如果存在多段连续区域,每段最多填充前 limit 个空)。...,是进行分组依据,如果填入整数n,则表示将x中数值分成等宽n份(即每一组最大与最小之差约相等);如果是标量序列,序列中数值表示用来分档分界如果是间隔索引,“ bins”间隔索引必须不重叠举个例子...'B': [5, 4, 3, 2, 1]})# 查找'A'中大于3所有,并将结果转换为64位整数result = (df['A'] > 3).astype('int64')print(result

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