每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
像股票价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。
① 可靠性服务 : “数据链路层” 在 物理层 提供的服务的基础上 , 提供可靠性服务 ;
pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并： pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
在上一篇中，我们通过调整PTS可以实现视频的加减速。这只是对同一个视频的调转，本次我们尝试对多个视频进行合并处理。
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
依照瑞萨公司的《CAN入门书》的组织思路来学习CAN通信的相关知识，并结合网上相关资料以及学习过程中的领悟整理成笔记。好记性不如烂笔头，加油！
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合，带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。” – [来源](http://blog .codinghorror.com/a-visual-explanation-of-sql-joins/)
本文为WebSocket协议的第五章，本文翻译的主要内容为WebSocket传输的数据相关内容。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，先点赞收藏，留下印象，后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称，检索其用法即可。
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
在WebSocket协议中，数据是通过一系列数据帧来进行传输的。为了避免由于网络中介（例如一些拦截代理）或者一些在第10.3节讨论的安全原因，客户端必须在它发送到服务器的所有帧中添加掩码（Mask）（具体细节见5.3节）。（注意：无论WebSocket协议是否使用了TLS，帧都需要添加掩码）。服务端收到没有添加掩码的数据帧以后，必须立即关闭连接。在这种情况下，服务端可以发送一个在7.4.1节定义的状态码为1002（协议错误）的关闭帧。服务端禁止在发送数据帧给客户端时添加掩码。客户端如果收到了一个添加了掩码的帧，必须立即关闭连接。在这种情况下，它可以使用第7.4.1节定义的1002（协议错误）状态码。（这些规则可能会在将来的规范中放开）。
一.背景 之前在一个项目上用代码分别实现了Modbus主站和Modbus从站(注：其实官方提供有现成的MODBUS从站库代码，并且支持大多数的嵌入式平台，如果项目比较急，把官方的库代码移植，剪裁一下就可以用了，但是我发现当你对MODBUS了解的比较熟悉之后，针对你自己特定的项目/产品完全可以自己实现更加精简，高效的代码)，目前产品已经量产发布使用。现回过头来整理一下有关Modbus通讯的一些知识，打算把它写成一个系列博客，目前这是第一篇。 Modbus协议是一项应用层报文传输协议，包括ASCII、RTU、TCP三种报文类型。标准的Modbus协议物理层接口有RS232、RS422、RS485和以太网接口，采用master/slave方式通信。本文主要介绍的是MODBUS-RTU。
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。
在停止等待协议中，源站发送单个帧后必须等待确认，在目的站的回答到达源站之前，源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看，停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
ISO11898主要定义了物理层和数据链路层，对比标准OSI通信模型，物理层和数据链路层属于最底层的两个层级。在详细讲ISO11898-1之前先来了解一下汽车CAN通信网络中常用的几个协议都处于OSI模型的什么位置。
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。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
VLAN（Virtual Local Area Network）的中文名为"虚拟局域网"。虚拟局域网（VLAN）是一组逻辑上的设备和用户，这些设备和用户并不受物理位置的限制，可以根据功能、部门及应用等因素将它们组织起来，相互之间的通信就好像它们在同一个网段中一样。学生时代的学习笔记分享给大家，设备用的是H3C。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
CAN总线上传输的信息称为报文，当总线空闲时任何连接的单元都可以开始发送新的报文。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
随着不断提升的以太网带宽对总线吞吐率要求的提升，需要在芯片内部采用更高的主频、更大的总线位宽，但受制程及功耗影响，总线频率不能持续提升，这就需要在总线数据位宽方面加大提升力度。下图为Achronix公司在介绍400G以太网FPGA实现时给出的结论，对于400G以太网的数据处理，意味着数据总线位宽超过1024bit，时钟频率超过724MHz，传统的FPGA在实现时很难做到时序收敛。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
CAN-bus发布了ISO11898和ISO11519两个通信标准，此两个标准中差分电平的特性不相同。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
在了解 iOS Core Audio 相关技术的时候，会遇到 bitrate、sample、frame 和 packet 等概念。由于业界在不同场合下使用 packet 和 frame 等词语会代表不同的含义，一不小心，很容易被绕进去。 本文讲述了 iOS Core Audio 中常用的音频概念定义，然后介绍一些容易造成概念混淆的场景以及一个实践 demo 案例，最后解答一些常见的问题。 （一） iOS Core Audio 音频概念定义 讨论 iOS Core Audio，就要按照苹果的定义对音频相关概
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