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。
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。
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。
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。
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。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
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？
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。
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。
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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。
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。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
“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/)
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。
准确的对象检测的问题是未能检测到对象或者为检测到的对象分配错误的类别标签或错误地定位已识别的对象：
来源：Deephub Imba本文共2400字，建议阅读5分钟本文介绍了MOT的基本概念。 多目标跟踪（Multiple Object Tracking） MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出。 检测每帧中存在哪些对象 标注对象在每一帧中的位置 关联不同帧中的对象是属于同一个对象还是属于不同对象 MOT的典型应用 多目标跟踪（MOT） 用于交通控制、数字取证的视频监控 手势识别 机器人技术 增强现实 自动驾驶 MOT 面临的挑战 准确的对象检测的问题是未能检测到
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
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。
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。
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）。
HTTP2的优点我们后面会一一列出，但是一个新的东西的升级必须要做到向前兼容才能快速推广，因为只有这样才能减少对用户的影响。
在传统的 Web 中，要实现实时通信，通用的方式是采用 HTTP 协议不断发送请求，即轮询（Polling）。
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。
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:
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说，这显然不够优雅，因为我们有更好的办法。
1 为什么需要 WebSocket WebSocket 是为了满足基于 Web 的日益增长的实时通信需求而产生的。 在传统的 Web 中，要实现实时通信，通用的方式是采用 HTTP 协议不断发送请求，即轮询（Polling）。 但这种方式既浪费带宽（HTTP HEAD 是比较大的），又导致服务器 CPU 占用（没有信息也要接受请求）。 而使用 WebSocket 技术，则能大幅优化上面提到的问题： 2 WebSocket 简介 WebSocket 协议在 2008 年诞生，2011 年成为国际标准。所有
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
ReplacingMergeTree和SummingMergeTree是ClickHouse中两种常用的MergeTree引擎。
要高效地使用数据，就必须要有组织，因此业界对数据的结构化组织有很多探索。 1）Cube技术概念 OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念。“维”（Dimension）是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要属性定义为多个维，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此，OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP的基本多维分析操作有钻取、切片和切块，以及旋转等。
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。
“这个分组变量现在是GroupBy对象。 除了分组的键df ['key1']的一些中间数据之外，它实际上还没有计算任何东西。 我们的想法是，该对象具有将所有操作应用于每个分组所需的所有信息。” – PyDA
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
Attitude is a little thing that makes a big difference.
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。
在评分卡模型的构建过程中，变量选择是一个关键的步骤，而var_filter函数则是用于进行变量筛选的工具。
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
在最初的时候，交换机里是没有mac地址表信息的，那么交换机就要进行学习，假如交换机上连接着两个主机PC1和PC2，当PC1要与PC2进行通信时，PC1的数据帧流入交换机，交换机会把PC1的MAC地址和PC1连接的端口记录到交换机的mac表中，但是交换机的mac地址表中并没有PC2的mac地址信息和端口绑定，所以交换机会将数据帧向全网发送广播，当主机收到数据帧后会把目的mac地址和自己的进行比对，如果一样就应答，不一样就丢弃，当PC2收到与自己mac地址相同的数据帧后，会进行应答，当应答的数据帧流经交换机的时候，交换机会把应答的数据帧的mac地址信息和所进入的端口记录在交换机的mac地址表中，然后交换机会寻找与应答数据帧对应的目的mac地址，交换机发现PC1的mac地址表信息已经存在，会根据PC1绑定的端口号直接将应答数据帧发送给PC1，这样就完成了一次mac地址学习。
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
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