[面试官：请使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换。...针对他的这个疑惑，今天专门写文章介绍一下如何使用 OpenGL 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换，帮助读者大人化解此类问题。...好处 使用 shader 实现 RGB 到 YUV 的图像格式转换有什么使用场景呢？在生产环境中使用极为普遍。...glReadPixels 性能瓶颈一般出现在大分辨率图像的读取，在生产环境中通用的优化方法是在 shader 中将处理完成的 RGBA 转成 YUV (一般是 YUYV)，然后基于 RGBA 的格式读出...YUV 格式图像 UV 分量的默认值分别是 127 ，Y 分量默认值是 0 ，8 个 bit 位的取值范围是 0 ~ 255，由于在 shader 中纹理采样值需要进行归一化，所以 UV 分量的采样值需要分别减去
标签：pandas，melt()方法 有时，我们可能需要将pandas数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式，这可以通过使用melt方法轻松完成。...本文通过一个简单的示例演示如何使用melt方法。 图1 考虑以下示例数据集：一个表，其中包含4个国家前6个月的销售数据。然后，我们的目标是将“宽”格式转换为“长”格式，如上图1所示。...import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(0) sales = pd.DataFrame({ 'country':['Canada','...将pandas数据框架从宽格式转换为长格式 使用“country”列作为标识符变量id_vars。在第一行代码中，将value_vars留空,实际上是在说：使用除“country”之外的所有列。...但是，注意到列标题中的一个小问题——“variable”和“value”列的描述性不强。我们想把它们分别改为“Month”和“Sales”。 可以使用df.rename()方法来实现。
本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...--MORE--> Pandas行列转换 pandas中有多种方法能够实现行列转换： [008i3skNly1gxerxisndsj311k0t0mzg.jpg] 导入库 import pandas as...： [008i3skNgy1gxencm7ylpj30m60mo3zq.jpg] 转置函数 pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据...008i3skNgy1gxengnbdfxj30ua0c4wfm.jpg] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式...i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置 columns sep：设置要删除的分隔符。
标签：pandas，pivot()方法 在《pandas基础：数据显示格式转换》中，我们使用melt()方法将数据框架从宽(wide)格式转换为长(long)格式。...然而，如果要将数据框架从长格式转换为宽格式呢？如下图1所示。 图1 可以使用pandas的pivot()方法。下面通过一个简单的示例演示如何使用它。...对于经常使用Excel的用户来说，马上就知道可以通过使用透视表函数来实现这一点。基本上，将country列放在“行”中，将Month放在“列”中，然后将Sales作为“价值”放入表中。...这里的好消息是，pandas中也有一个pivot函数。 下面的代码将创建一个“长”表单数据框架，看起来像上图1中左侧的表。...现在来实现数据格式的转换。注意，下面两行代码将返回相同的结果。然而，首选第二行代码，因为它更明确地说明了参数的用途。记住，“显性比隐性更好。”
先来了解Pandas封装的顶层函数部分，其一：melt()函数，它位于Pandas包的最顶层，结构如下： Pandas | melt() melt()函数的原型如下： ?...这里面引出2个概念： 宽表( wide format) ：指列数比较多 长表( long format) ：行数比较多 回头核对官方给定melt的功能和参数 ?...注意用词：unpivot 变化 DataFrame从宽格式到长格式，选择性地保留标示列，其实就是指 id_vars参数。 ?...思考 melt()函数的作用，它能将宽表变化为长表。在做特征分析列数较多，即为宽表时，我们不妨选择某些列为unpivot列，从而降低维度，增加行数据实现对数据的重构。...官方解释melt()中变化这个词使用了unpivot，因此大胆猜测它的逆操作为 pivot()，下一讲介绍 pivot.
在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。 最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...有两个问题： 确认、死亡和恢复保存在不同的 CSV 文件中。将它们绘制在一张图中并不简单。 日期显示为列名，它们很难执行逐日计算，例如计算每日新病例、新死亡人数和新康复人数。..._deaths_global.csv') recovered_df = pd .read_csv('time_series_covid19_recovered_global.csv') 将它们从宽格式改造成长格式...，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。...，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。
Python 只允许在方括号内使用冒号，不允许在小括号内使用，所以你不能写df.loc[(:, 'Oregon'), :]。 警告! 这里不是一个有效的Pandas语法!...我们看看文档中对命名规则的描述： "这个函数是通过类比来命名的，即一个集合被重新组织，从水平位置上的并排（DataFrame的列）到垂直方向上的堆叠（DataFrame的索引中）。"...它最近被顺利地集成到Pandas工具链中。它唯一缺乏的是基础设施。它很难构建；它很脆弱（在某些操作中会退回到对象dtype），但它是完全可用的，而且pdi库有一些帮助工具来提高学习曲线。...中使用魔法命令 %store df 或 %store -r df(存储在 $HOME/.ipython/profile_default/db/autorestore) 这种格式小而快，但它只能从Python...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。
print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...Darts--来自长表格式 Pandas 数据框 转换长表格式沃尔玛数据为darts格式只需使用from_group_datafrme()函数，需要提供两个关键输入：组IDgroup_cols和时间索引...比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...要在 Pandas 中加载长表格式数据集，只需使用 .from_long_dataframe()： # Method 1: from a long-form from gluonts.dataset.pandas...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。
一些第三方库可以使用SQL语法直接查询DataFrames（duckdb[3]），或者通过将DataFrame复制到SQLite并将结果包装成Pandas对象（pandasql[4]）间接查询。...它首先丢弃在索引中的内容；然后它进行连接；最后，它将结果从0到n-1重新编号。...你可以手动否定这个条件，或者使用pdi库中的（一行长的）自动化： Group by 这个操作已经在 Series 部分做了详细描述：Pandas图鉴(二)：Series 和 Index。...最初，这个数据是长格式的。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。...() 是用于将宽格式（wide format）的数据表格转换为长格式（long format）。...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...variables for categorical data dummy_df = pd.get_dummies(df, columns=['Category']) 15、数据导出 有很多个to方法，可以到导出不同的格式
一个组织可能有许多系统使用 0.25.x 版本的 pandas。因此，将其升级到 1.0.0 需要每个系统的开发人员仔细阅读 pandas 的变更文档并相应地修补他们的代码。...避免使用 MultiIndex.levels 的名字 在 pandas1.0.0 中，一个 MultiIndexlevel 的名字不能使用 = 更新，而是需要使用 Index.set_names()。...等价于使用 pandas 1.0.0 的代码: import pandas as pd mi = pd.MultiIndex.from_product([[1, 2], ['a', 'b']]...这位工程师在实现这些方案前学习了关于 AST 的知识。 在这 5 个脚本中，有一个脚本是独一无二的——一个代码清理器，而且不是一个传统的补丁。...下面是一些例子： 示例 1: 非自解释变量名 你想要你组织中的开发者在代码中使用良好的自解释的变量名。你在代码中看到的最常见的问题是使用单字符变量名，例如 i、j 等。
开发出的库 专门用于数据挖掘的开源python库 以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势 基于matplotlib，能够简便的画图 独特的数据结构 1.1 为什么使用Pandas...数据结构 Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。...1.2.3 MultiIndex与Panel （1）MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame.../data/test.h5", key="day_close") 注意：优先选择使用HDF5文件存储 HDF5在存储的时候支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的...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
独特的数据结构 1.1 为什么使用Pandas Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？...数据结构 Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。...1.2.3 MultiIndex与Panel （1）MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame.../data/test.h5", key="day_close") 注意：优先选择使用HDF5文件存储 HDF5在存储的时候支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的...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
独特的数据结构 1.1 为什么使用Pandas Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？...数据结构 Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。...1.2.3 MultiIndex与Panel 1、MultiIndex MultiIndex是三维的数据结构; 多级索引（也称层次化索引）是pandas的重要功能，可以在Series、DataFrame.../data/test.h5", key="day_close") 注意：优先选择使用HDF5文件存储 HDF5在存储的时候支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的...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
在本节中，我们将展示“层次化”索引的确切含义以及它如何与上述和之前章节中描述的所有 pandas 索引功能集成。...pandas 中，元组和列表在索引时并非相同对待。...pandas.IndexSlice来使用:实现更自然的语法，而不是使用slice(None)。...在邮件列表和科学 Python 社区的各个成员中已经广泛讨论过这个问题。在 pandas 中，我们的一般观点是标签比整数位置更重要。...定义的级别 MultiIndex保留索引的所有定义级别，即使它们实际上没有被使用。在切片索引时，您可能会注意到这一点。
在pandas中，Series和DataFrame对象是介绍的最多的，Index对象作为其构成的一部分，相关的介绍内容却比较少。...先从单层索引开始介绍，在声明数据框的时候，如果没有指定index和columns参数，pandas会自动生成对应的索引，示例如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy...RangeIndex属于Index中的一种形式，Index是更通用的函数，通过Index函数可以显示创建Index对象，用法如下 >>> df.index = pd.Index(list('ABCD')...在pandas中，有以下几种方法，来显示创建数值索引 # 浮点数 >>> pd.Float64Index([1, 2, 3, 4]) Float64Index([1.0, 2.0, 3.0, 4.0],...PeriodIndex 和DatetimeIndex类似，值为日期和时间的格式化结果，用法如下 >>> df.index = pd.PeriodIndex(['2020-01-01', '2020-01
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。...虽然 Pandas 确实提供了Panel和Panel4D对象，这些对象原生地处理三维和四维数据（参见“旁注：面板数据”），实践中的更常见模式是利用分层索引（也称为多重索引），在单个索引中合并多个索引层次...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。...这可以通过将names参数传递给上述任何一个MultiIndex构造器，或者通过在事后设置索引的names属性来实现： pop.index.names = ['state', 'year'] pop...特别是，“数据索引和选择”中讨论的ix，loc和iloc索引器，很容易扩展到这些更高维的结构。
Pandas 在数据科学、统计分析、金融、经济学等领域得到了广泛应用。 Pandas 是一个用于数据操作和分析的开源 Python 库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...pivot 将长格式数据转换为宽格式 pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature') print(pivot_df...', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据。
传统企业里，Excel仍然是数据存储，报表生成和数据分析的主力军，随着数据体量的增长，和数据分析、挖掘，BI更进一步需要，如何快速地使用Pandas来ETL Excel或者分析Excel就变得很重要了。...这里我介绍下我的做法， 第一个和第二个图都是多行表头的形式，pandas的read_excel运行指定从指定行开始读取（就是忽略某些行）以及指定哪些为表头， import pandas as pd 图...图3是一种常见的MultiIndex形式 df = pd.read_excel('3headers_demo.xlsx' ,sheet_name="Sheet3...Pandas不仅仅可以方便读取上面的复杂格式数据，也提供了非常丰富的数据转换函数， ? ? ? ? ? ?...有兴趣的同学可以详细阅读这篇文章，代码为主，https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/reshaping.html
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