首先，让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值，该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ? 为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据，我们需要确保每个州在每个数据帧中都被平等地表示。这是一次创新的机会来考虑如何在数据帧之间检索 “State” 列值、比较这些值并显示结果。 我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。 请注意，在显示 print（）的输出后，添加 “\ n” 表达式会打印一个新行。 由于这次分析的目的是比较 SAT 和 ACT 数据，我们越能相似地表示每个数据集的值，我们的分析就越有帮助。 这是有问题的，因为在研究数据时要观察许多有用的可视化，需要数字类型变量才能发挥作用，比如热力图、箱形图和直方图。 同样的问题也出现在两个 ACT 数据集的 ‘Composite’ 列中。
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。 在视觉上，Pandas 数据帧的输出显示（在 Jupyter 笔记本中）似乎只不过是由行和列组成的普通数据表。 隐藏在表面下方的是三个组成部分-您必须具备的索引，列和数据（也称为值）。 所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。 在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。 步骤 3 通过链接另一个sort_values可以复制nsmallest，并且只需取前五个即可完成查询。head方法显示行。 查看步骤 1 中第一个数据帧的输出，并将其与步骤 3 中的输出进行比较。 在早期版本的 Pandas 中，可以使用另一个索引器.ix通过整数和标签位置选择数据。 尽管这在某些特定情况下很方便，但是它本质上是模棱两可的，并且使许多 Pandas 使用者感到困惑。.
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csv 文件前 5000 行的数据帧。 isna 函数确定数据帧中缺失的值。 它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。 df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography 30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。 逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。 此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。 2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的 相似的，一个两列的矩阵也可以。像locator()（后面会提到）这样的函数也可以按照这种方式交互的指定图形中的位置。 添加数学注释 某些情况下需要在图形中加入数学符号或公式。
在熊猫中，视图不是新对象，而只是对另一个对象的引用，通常是数据帧的某些子集。 此共享对象可能导致许多问题。 类似地，AB，H和R列是两个数据帧中唯一出现的列。 即使我们在指定fill_value参数的情况下使用add方法，我们仍然缺少值。 这是因为在我们的输入数据中从来没有行和列的某些组合。 但是，像往常一样，每当一个数据帧从另一个数据帧或序列添加一个新列时，索引都将在创建新列之前首先对齐。 准备 此秘籍使用employee数据集添加一个新列，其中包含该员工部门的最高薪水。 许多人都对在某些指标上表现最好的学校感兴趣。 准备 此秘籍发现每个数字列具有最大值的学校，并设置数据帧的样式以突出显示信息，以便用户轻松使用。 步骤 5 显示了一个小技巧，可以动态地将新标签设置为数据帧中的当前行数。 只要索引标签与列名匹配，存储在序列中的数据也将得到正确分配。
虹膜区域内的每个点通常会通过道格曼橡胶板模型映射为一对极坐标，激光雷达的点云同样也可以被映射为极坐标的表示。 右上是当IRIS检测到回环的时候的候选帧与匹配帧的点云极其对应的IRIS生成图。 下图显示了使用不同数量的LoG-Gabor滤波器可以在验证集上实现的精度，其中使用四个滤波器的结果是最好的。 通过简单的阈值运算，将四个滤波器的卷积响应转化为二值，从而将它们叠加到每个Lidar-IRIS图像的大型二值特征图中。上图的第三幅图像显示了激光雷达虹膜图像的一个二值特征图。 因此，可以保存所有关键帧获取的Lidar-IRIS二进制特征的历史数据库。当前关键帧和每个历史关键帧的Lidar-IRIS二值特征贴图之间的距离由汉明距离计算。 5.实验结果 1）亲和矩阵可视化 第一行表示KITTI05的数据集，第二行表示作者自己采集的小规模数据集，第一列表示真值生成的亲和矩阵，第二列到第五列分别表示Lidar-IRIS，ScanContext
打开一个数据集会生成一个标准数据框，检查它的速度是否也很快： ? 纽约市黄色出租车数据预览 再一次注意，单元执行时间非常短。这是因为显示 Vaex 数据帧或列只需要从磁盘读取前 5 行和后 5 行。 一个好的开始方法是使用 describe 方法获得数据的高层次概述，该方法显示每个列的样本数、缺少的值数和数据类型。如果列的数据类型是数字，则平均值、标准偏差以及最小值和最大值也将被显示。 它在过滤 Vaex 数据帧时，不会生成数据的副本，相反，它只创建对原始对象的引用，并在其上应用二进制掩码。掩码选择显示哪些行并用于将来的计算。这为我们节省了 100GB 的 RAM。 在本文的前一部分中，我们简要介绍了 trip_distance 列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于 100 英里的行程值。 对于一个超过 10 亿个样本的 Vaex 数据帧，在笔记本电脑上使用四核处理器进行 8 个聚合的分组操作只需不到 2 分钟 在上面的单元块中，我们执行一个分组操作，然后是 8 个聚合，其中 2 个在虚拟列上
，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。 然后用逻辑向量返回数据框中的所有行，其中这些值为TRUE。 ---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。 使用双括号表示法对于访问各个组件同时保留原始数据结构非常有用。创建此列表时，我们知道我们最初在第二个组件中存储了一个数据框。 从metadata列表的组件中提取celltype列。从celltype值中仅选择最后5个值。 ---- 为列表中的组件命名有助于识别每个列表组件包含的内容，也更容易从列表组件中提取值。
内容完整性评价也响应了基本功能第一点“主要（显著性）目标/区域在裁剪后视频中持续保留”。 b）时序一致性评价，主要是评价裁剪后视频主要目标是否在时序上连续一致。 在评价视频裁剪质量时可以选取其中一种进行评价，也可以同时考虑多个指标计算一个综合得分。 本文的黑边检测算法原理简单：对视频帧逐行/列进行扫描，若行/列中大部分像素值与某个参考值一致，则认为该行/列存在黑边。具体来说： 1）从视频帧上下左右四个方向进行扫描，以上黑边为例，计算前? =1行颜色平均值为参考值?_???；若仅检测黑边，参考值也可以认为设定为[0,0,0]； 2）依次计算每一行RGB相似值与参考值?_???的差异，计算差异超过阈值? 图16第1行第1列为21个人打分结果和平均分可视化，可以看出本文方法在不同人打分结果中均相对较好。
由于垂直同步的机制，如果在一个 VSync 时间内，CPU 或者 GPU 没有完成内容提交，则那一帧就会被丢弃，等待下一次机会再显示，而这时显示屏会保留之前的内容不变。 如何降噪 从原生数据中筛查最新关注帧数，其他都干掉。 如下，通过栈方式调换了存储方式更容易操作，然后将栈中老的干掉只保留最新的关注 100 条。 将位于不同帧的无效数据过滤掉。 有 5 帧，其中在实际绘制过程中 f① 和 f② 都是在正常时间范围内绘制，f③ 则会绘制耗时，跨越 2 帧。 fpsHZ 这个值通过插件动态获取。 时间间隔也同步修改下，也就是 16.6(60hz 的时候)。 最后 fps 计算公式中的刷新率同步修改成 fpsHZ。 总结 本文重点讲解了 FrameTiming 结构在帧显示过程中的对应关系，图解获取准确帧的算法，最后完善了获取帧的逻辑。
:value} 按数据帧中的列标签设置插值方法 列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置插值方法 字符串：具体插值方法的名称，适用于所有轨迹 具体选项有线性 linear、三次样条 spline、 annotations：字典格式 {x_point: text}，用于在点 x_point 上标注 text。 keys：列表格式，指定数据帧中的一组列标签用于排序。 ，数据帧中用于 x 轴变量的列标签 y：字符串格式，数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z：字符串格式，数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text：字符串格式，数据帧用于显示文字的列标签 values：字符串格式，将数据帧中的列数据的值设为饼状图每块的面积，仅当 kind = pie 才适用。 第 11 到 13 行定义一个 DataFrame 值为第 9 行得到的 price 列表 行标签为第 8 行得到的 index 列表 列标签为第 6 行定义好的 columns 列表 处理过后，将每个股票的收盘价合并成一个数据帧
默认情况下，它只计算数值数据的主统计信息。结果用pandas数据帧表示。 data.describe() ? b） 添加其他非标准值，例如“方差”。 g） 摘要统计 显示某些特征的唯一值。 在这种情况下，从第4行到第10行选择年龄大于或等于10岁的乘客。 data.loc[4:10, ['Age']] >= 10 ? g） 在某些条件下使用loc选择特定值。 布尔索引：iloc data.iloc[<lines>, <columns>]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。 c） value_counts也可以显示NaN值。
df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。 inplace=True将直接对数据帧本身执行操作，默认情况下，它将创建另一个副本，你必须再次将其分配给数据帧，如df = df.drop(columns="Unnamed: 13")。 现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。 数据映射 # 在列gender中显示可用值 df["Sex"].unique() df["Sex"].hist() df["Sex"] = df["Sex"].map({ "male": "male 解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。 对于一个超过10亿个样本的Vaex数据帧，在笔记本电脑上使用四核处理器进行8个聚合的分组操作只需不到2分钟。 在上面的单元格块中，我们执行分组操作，然后执行8个聚合，其中2个位于虚拟列上。 给我看看钱的方面 在我们的旅程结束之前，让我们再停一站，调查一下乘客如何支付乘车费用的。数据集包含付款类型列，因此让我们看看它包含的值： ? 看上面的图表，我们可以发现一个类似的模式，显示小费百分比作为一周中的一天和一天中的时间的函数。从这两个图中，数据表明，用卡支付的乘客往往比用现金支付的乘客小费更多。 有了Vaex，你可以在短短几秒钟内浏览超过10亿行数据，计算各种统计数据、聚合信息，并生成信息图表，而这一切都是在你自己的笔记本电脑上完成的。它是免费和开源的，我希望你会给它一个机会!
步骤之间的中间状态对于其他并发事务是不可见的，并且如果有某些错误发生导致事务不能完成，则其中任何一个步骤都不会对数据库造成影响。 例如，考虑一个保存着多个客户账户余额和支行总存款额的银行数据库。 第四列表示对与当前行具有相同depname值的所有表行取得平均值（这实际和非窗口avg聚集函数是相同的函数，但是OVER子句使得它被当做一个窗口函数处理并在一个合适的窗口帧上计算。 PARTITION BY同样也可以被忽略，在这种情况下会产生一个包含所有行的分区。 这里有一个与窗口函数相关的重要概念：对于每一行，在它的分区中的行集被称为它的窗口帧。 列name的类型是text，一种用于变长字符串的本地PostgreSQL类型。州首都有一个附加列state用于显示它们的州。在PostgreSQL中，一个表可以从0个或者多个表继承。 -----+---------- Las Vegas | 2174 Mariposa | 1953 (2 rows) 其中cities之前的ONLY用于指示查询只在cities表上进行而不会涉及到继承层次中位于
像素 一个像素占多大内存 多少字节取决于需要存储一个像素的多少信息，以及是否采用了压缩技术。 如果是非黑即白的二值图像，不压缩的情况下一个像素只需要1个bit。 分辨率 720P：分辨率1280*720 1080P：分辨率1920*1080 2K：分辨率2048*1080 4K：分辨率4096*2160 其中P表示视频像素总行数，例如720P视频有720行像素数 其中K表示视频像素总列数，例如2K表示视频有2048列像素数。 MP代表像素总数，指像素的行数（P）与列数（K)相乘后的一个结果（百万像素）。 24fps 24fps是以前将视频信号传输到胶片时被广泛使用的帧速率,也是常用的标准帧速率。现如今,大多数电影也依然采用24fps帧速率。 现在主要在用的有H.264和H.265，他们具体区别如下： 版本 H.265是新的编码协议，也即是H.264的升级版。H.265标准保留H.264原来的某些技术，同时对一些相关的技术加以改进。
这不仅可以帮助我们了解哪些特征是线性相关的，而且如果特征是强相关的，我们可以删除它们以防止重复信息。 如何衡量相关性 在数据科学中，我们可以使用r值，也称为皮尔逊相关系数。 在一个成长中的孩子，随着年龄的增长，体重开始增加。 年龄和乳牙 ? 反之，绘图点上的年龄和乳牙散点图开始形成负斜率。这种相关性的r值为-0.958188。这意味着强烈的负相关。直觉上，这也是有道理的。 在最后一个散点图上，我们看到一些没有明显坡度的点。这种相关性的r值为-0.126163。年龄与眼睛颜色无显著相关。这也应该是有道理的，因为眼睛的颜色不应该随着孩子年龄的增长而改变。 使用core方法 使用Pandas 的core方法，我们可以看到数据帧中所有数值列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性的新数据帧。 与其他流媒体平台相比，Netflix和Amazon似乎拥有最多的电影。这是另一个有待探索的假设。 不同的平台似乎不会根据评论家或运行时的评分来选择电影。这是我们可以探索的另一个很酷的假设。
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