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。）。
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。
本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中，readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。
prison_data = pd.read_csv(‘https://andrewshinsuke.me/docs/compas-scores-two-years.csv’)
选自TowardsDataScience 作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境，可用于实现对数据的编程；它有很强大的数值分析工具，对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库，你可以用 R 语言学习数据可视化，特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础，带你逐步实现第一个可视化案例。 代码地址：https://github.com/aaqil/r-lang-fundamentals R 语言最
“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/)
通过经典的airquality数据集（其中包含有关1973年5月至9月纽约每日空气质量测量的信息）展示vis_dat（）的功能。
A R P高效运行的关键是由于每个主机上都有一个 A R P高速缓存。这个高速缓存存放了最近I n t e r n e t地址到硬件地址之间的映射记录。高速缓存中每一项的生存时间一般为 2 0分钟，起始时间从被创建时开始算起。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
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。
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。
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：
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
具有本地磁盘的系统引导时，一般是从磁盘上的配置文件中读取 I P地址。但是无盘机，如X终端或无盘工作站，则需要采用其他方法来获得 I P地址。
GDB是在Linux命令行下对C/C++的程序进行调试常用的一个命令， 现将平时记录在本子上的笔记整理记录一下.
控制器局域网（Controller Area Network，CAN），是由德国BOSCH（博世）公司开发，是目前国际上应用最为广泛的现场总线之一。其特点是可拓展性好，可承受大量数据的高速通信，高度稳定可靠，因此常应用于汽车电子领域、工业自动化、医疗设备等高要求环境。
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。
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。
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。
visdat - Preliminary Exploratory Visualisation of Data
WebSocket 是一个持久化的协议，通过第一次 HTTP Request 建立连接之后，再把通信协议升级成 websocket，保持连接状态，后续的数据交换不需要再重复请求。websocket 可以看成一种类似 TCP/IP 的 socke t技术，在 web 应用中实现、并获得同 TCP/IP 通信一样的双向通信功能，因此客户端既和服务器可以发送消息也可以接收消息，同时还支持多路复用的功能，由于它借用了 HTTP 协议的一些概念，所以被称为 WebSocket。
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包（例如gdata，xlsx，xlsReadWrite）相比，readxl没有外部依赖性，因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
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。
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。
WebSocket的出现，使得浏览器具备了实时双向通信的能力。本文由浅入深，介绍了WebSocket如何建立连接、交换数据的细节，以及数据帧的格式。此外，还简要介绍了针对WebSocket的安全攻击，以及协议是如何抵御类似攻击的。
U D P检验和覆盖U D P首部和U D P数据。回想I P首部的检验和，它只覆盖 I P的首部—并不覆盖I P数据报中的任何数据。
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。
学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。
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。
如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。
做生物信息分析，少不了的就是数据，比如转录组的数据，无论是下载的还是测序的，用R进行分析，就必须将这些数据读入，分析的结果，比如一些图，就少不了输出，因此，文件的读写在数据分析中是比较常用的。当然，R除了可以读入文件数据外，也提供了键盘和显示器的接口，比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据，可以通过print()函数将结果打印到显示器上，print()在之前的章节中都有用到。
链路层主要有三个目的：（1）为I P模块发送和 接收I P数据报；（2）为A R P模块发送A R P请求和接收A R P应答；（3）为R A R P发送R A R P请 求和接收R A R P应答。T C P / I P支持多种不同的链路层协议，这取决于网络所使用的硬件，如以 太网、令牌环网、F D D I（光纤分布式数据接口）及 R S-2 3 2串行线路等
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RFC 893[Leffler and Karels 1984]描述了另一种用于以太网的封装格式，称作尾部封装（trailer encapsulation）。这是一个早期B S D系统在DEC VA X机上运行时的试验格式，它通过调整I P数据报中字段的次序来提高性能。在以太网数据帧中，开始的那部分是变长的字段（I P首部和T C P首部）。把它们移到尾部（在 C R C之前），这样当把数据复制到内核时，就可以把数据帧中的数据部分映射到一个硬件页面，节省内存到内存的复制过程。 T C P数据报的长度是5 1 2字节的整数倍，正好可以用内核中的页表来处理。两台主机通过协商使用 A R P扩展协议对数据帧进行尾部封装。这些数据帧需定义不同的以太网帧类型值。现在，尾部封装已遭到反对，因此我们不对它举任何例子。有兴趣的读者请参阅 RFC 893以及文献[ L e ffler et al. 1989]的11 . 8节。
翻译校对：丁雪 吴怡雯 程序验证修改：李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士，我的丈夫，你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在，我想跳舞，我要赢，我想得到那个奖杯，把舞跳好来！” 《黑色追缉令》
今天介绍如何用Go语言创建WebSocket服务，文章的前两部分简要介绍了WebSocket协议以及用Go标准库如何创建WebSocket服务。第三部分实践环节我们使用了gorilla/websocket库帮助我们快速构建WebSocket服务，它帮封装了使用Go标准库实现WebSocket服务相关的基础逻辑，让我们能从繁琐的底层代码中解脱出来，根据业务需求快速构建WebSocket服务。
首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。
本文原题“WebSocket：5分钟从入门到精通”，作者“程序猿小卡_casper”，原文链接见文末参考资料部分。本次收录时有改动。
capinfos是Wireshark默认配套安装的命令行工具之一，从其命名来看也能顾名思义，主要用于显示抓包文件的信息，如文件格式、数据包数量、时间范围（首尾包）、数据包类型等。
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
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。
我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任何arima模型；相反，我将使用数据的特性逐年拟合回归。
“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
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。
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