================================================
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。
解决方案：当数据中存在标记字节时，在标记前添加转义字符（这种方式解决了一部分问题，但同时也带来了一些特殊情况，当数据中包含转义字符时，又必须在转义字符前添加转义字符避免混淆）
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。
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。
数据链路 (data link) 除了物理线路外，还必须有通信协议来控制这些数据的传输。若把实现这些协议的硬件和软件加到链路上，就构成了数据链路。
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。
在上一篇发布了我的最新著作《深入理解计算机网络》一书的原始目录（http://blog.csdn.net/lycb_gz/article/details/8199839），得到了许多读者朋友的高度关注和肯定，本篇接着发一篇关于CRC码校验原理和CRC码计算方面的通俗诠释的试读文章。本书将于12月底出版上市，敬请留意！！
“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/)
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
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
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。
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。
目录[-] Vi编辑器是Unix系统上早先的编辑器，在GNU项目将Vi编辑器移植到开源世界时，他们决定对其作一些改进。 于它不再是以前Unix中的那个原始的Vi编辑器了，开发人员也就将它重命名为Vi improved，或Vim。 为了方便使用，几乎所有Linux发行版都创建了一个名为vi的别名，指向vim程序。 Vim基础 Vim编辑器在内存缓冲区处理数据。只要键入vim命令和你要编辑的文件的名字，即可启动Vim编辑器。 如在启动Vim时未指定文件名，或者这个文件不存在，Vim会新开一段
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。
功能:保证数据正确的顺序,无措和完整 1 链路层概述 数据链路层使用的信道主要有以下两种类型 点对点信道 使用一对一的点对点通信方式 广播信道 使用一对多的广播通信方式，因此过程比较复杂。广播信
异或，就是不同为1，相同为0，运算符号是^。 0^0 = 0 0^1 = 1 1^1 = 0 1^0 = 1
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。）。
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。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。
这里，IF NOT EXISTS是一个可选的子句。如果我们使用此子句，则只有在没有具有相同名称的现有数据库时，才会创建具有给定名称的数据库。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。
Delete ：删除数据表中的行（可以删除某一行，也可以在不删除数据表的情况下删除所有行）。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
当我们专心研究数据链路层找那个的问题的时候，在许多情况下我们可以只关心在协议栈中水平方向的各数据链路层，于是当主机 H1 向主机 H2 发送数据的时候，我们可以想象数据就是在数据链路层中从左向右沿着水平方法传送的
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。
我一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。R软件恰好满足了我的需求。
在接口自动化测试过程中，构造测试数据是必不可少的一个环节，但如何恢复测试数据也同样值得关注。业内常见的做法有：
布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。它涉及将针头放到衬有衬纸的纸上，并确定针头越过页面上一行的可能性。引人注目的结果是概率与pi的值直接相关。R程序将根据上段所述的情况估算pi的值并使用gganimate进行动态可视化。
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。
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据，以便用于建立预测模型。
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 ;
在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中，我们已经介绍过 Sklearn，它全称是 Scikit-learn，是基于 Python 语言的机器学习工具。
WebSocket作为应用层的全双工通信协议，也是物联网情境下经常用到的协议，今天就来了解下WebSocket。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快？询问地球是否是平的，您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同，几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是（如果您还没有的话）从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱，GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
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。
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。
我们可以连接到关系数据库以使用Pandas库分析数据，以及另一个用于实现数据库连接的额外库。 这个软件包被命名为sqlalchemy，它提供了在python中使用的完整的SQL语言功能。
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。
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。
我们经常碰到 CRC 这个概念，尤其是在通信领域。但是 CRC 的原理是什么呢？我们有必要了解一下。
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。
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。
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。
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？
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。
当你一次访问 1、2、3 页面之后，点击浏览器的后退按钮就可以返回到 2 和 1.当后退到 1，点击前进按钮还可以继续查看页面 2、3。但是当你退到 2 页面，点击了新的页面 4，那就无法继续通过前进、后退查看页面 3 了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
