前言 QAPM（移动监控）在TMF中交付已经走过两个年头，两年的时间，我们也在不断成长。...截止到2020年12月，QAPM私有化工单数量收敛，安灯工单数48单下降到8单，同时，公有云工单也同步下降，从122单下降到42单，产品包含有前端、后台、SDK，还包括大数据，在公有云中涉及的组件就超过...在我们写这篇文章的时候，我们另外一个产品“移动分析“也在走一样的路径，好的实践还是要继承下来。 依托于腾讯云，QAPM有纯正的云原生血统、公私有云共用一套代码的特点。...那么，从0到1，QAPM在私有化实践过程中的质量保障是如何建设的呢？本篇文章，将为你揭开这个神秘面纱。...QAPM阶段性成果 需求与bug单规范 代码分支粒度与拆分后需求匹配，拆分唯一优先级，在自动化保证质量基础上，确保分支细小（0.5人/天~1人/天粒度）；oncall机制，所有问题收归tapd bug单
前言 大家好，这里是 渗透攻击红队 的 RedTeam 系列文章，我是 saulGoodman 一次攻防演练中首先是团队拿到了一个 Webshell ，后续又把权限弹到了 CobaltStrike...这个时候我用 92 这台机器当作跳板远程登录到 71 桌面： 随后克隆了 administrator 的桌面： 此时重新登录之前添加的账号到远程桌面就是 administrator 的桌面了：...通过一系列的信息搜集并且翻密码，拿到了 Mssql 和所有旁站的权限： 通过已搜集到的密码去对 C 段继续密码喷洒成功喷洒出 C 段的一台 Mssql：xxx.xxx.xxx.239 后续直接调用...搞到这里发现横向不了，其他 Web 又不想用 0day 打，回过头来用 MS17010 打下了 200 这台： 随后通过同样的方式把 shell 弹到了 CS 并且添加了用户而且加入远程桌面组： 随后登录发现登录失败...： 然后弹了几个 Shell 到 MSF： 至此这个公网的 C 段基本上已经穿了，大量核心数据库、交换机、Web服务器都拿下，接下来就是对 10 的内网进行内网渗透。
在Pandas中，一个条目等同于一行，所以我们可以通过len方法获取数据的行数，即条目数。 ? 这将给你一个整数告诉你数据的行数。在我的数据集中，我有33行。...注意到当我们提取了一列，Pandas将返回一个series，而不是一个dataframe。是否还记得，你可以将dataframe视作series的字典。...这将会给’water_year’一个新的索引值。注意到列名虽然只有一个元素，却实际上需要包含于一个列表中。如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ?...这个操作会将我们在上面小节创建的dataframe转变成如下形式。它将标识‘year’索引的第0列推起来，变为了列标签。 ? 我们再附加一个unstack操作。...上述dataframe为我们展现了所有降雨量大于1250的年份中的总雨量。不可否认的是，这个并不是一个pivot的最好的示范，但是希望你能get到它的核心。看看你能在你自己的数据集中想出什么点子。
基本语法 在pandas中创建数据框架有很多方法，这里将介绍一些最常用和最直观的方法。所有这些方法实际上都是从相同的语法pd.DataFrame()开始的。...然而，如果你打算创建两列，第一列包含a中的值，第二列包含b中的值，该怎么办？你仍然可以使用列表，但这一次必须将其zip()。 图4 好的，但是zip对象到底是什么？...当我们向dataframe()提供字典时，键将自动成为列名。让我们从构建列表字典开始。 图7 于是，我们在这个字典里有两个条目，第一个条目名称是“a”，第二个条目名称是“b”。...我们可以自由地将行或列插入数据框架，反之亦然（使用我们之前的10 x 5数据框架示例）。...图10 这可能是显而易见的，但这里仍然想指出，一旦我们创建了一个数据框架，更具体地说，一个pd.dataframe()对象，我们就可以访问pandas提供的所有精彩的方法。
，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算。...在groupby对象中，定义了filter方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的DataFrame本身，在之前定义的groupby对象中，传入的就是df[['Height', 'Weight...']]，因此所有表方法和属性都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。...题目：请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd data =...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。
上述代码中，where(df['new_col']>0,0)指定'new_col'列中数值大于0的所有数据为被替换对象，并且被替换为0。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测（行）中包含一个要素的多个条目，但您希望在单独的行中分析它们。...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行（如果未指定其它方式，则默认为 inner 方式） outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe
上面的Series是这个DataFrame的一个单独的列，即Result列。两者都包含一个索引，或者共享的行标签列表（从 0 到 4 的整数，包括 0）。...在 Data 100 中，我们将使用pandas库的DataFrame类。 2.2.2.1 创建DataFrame 有许多创建DataFrame的方法。...行开始到第 239536 行的行评估为True，因此在DataFrame中返回。...这意味着如果我们只是选择组中“首字母”的第一个条目，我们将代表该组中的所有数据。 我们可以使用字典在分组期间对每列应用不同的聚合函数。...这个过滤函数将在分组的子 DataFrame 中的所有条目中找到最大的 "%" 值，我们称之为 sf。
每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...记住：像蜡烛一样融化(Melt)就是将凝固的复合物体变成几个更小的单个元素（蜡滴）。融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。...在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。 ? 堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...此键允许将表合并，即使它们的排序方式不一样。完成的合并DataFrame 默认情况下会将后缀_x 和 _y添加 到value列。 ?
我用均值方差缩放所有数据，但对于我们有异常值（> 3x标准差）的列，我也在缩放之前进行对数变换。...1.0 数据预处理 目前的预处理程序： 从训练集和测试集中获取4459行并将它们连接起来 删除了训练集中标准差为0的列 删除了训练集中重复的列 对包含异常值（> 3x标准差）的所有列进行对数变换 创建数据集...均值 - 方差比例所有列不包括 0值！...在以前的笔记本中，我没有删除零标准偏差的重复列或列 - 在这种情况下，观察到更显着的差异。...对于分布高度可区分的所有特征，我们可以从忽略这些列中受益，以避免过度拟合训练数据。
请注意，第一列中缺少某些条目：在多重索引表示中，任何空白条目都表示与其上方的行相同的值。...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。...labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]]) ''' 当创建Series或Dataframe时，这些对象中的任何一个都可以作为index参数传递，或者传递给现有Series或...列的MultiIndex 在DataFrame中，行和列是完全对称的，就像行可以有多个索引层次一样，列也可以有多个层次。...在人口字典上调用它将产生一个带有state和year列的DataFrame，包含以前在索引中的信息。
Pandas 在pd.merge()函数和Series和Dataframe的相关join()方法中，实现了几个基本构建块。正如我们将看到的，这些可以让你有效地链接来自不同来源的数据。...合并的结果是一个新的DataFrame，它组合了两个输入的信息。 请注意，每列中的条目顺序不一定得到保留：在这种情况下，employee列的顺序在df1和df2之间有所不同。...另外，请记住，合并一般会丢弃索引，除了在索引合并的特殊情况下（参见left_index和right_index关键字，之后讨论）。 多对一连接 多对一连接中，两个键列中的一个包含重复条目。...为连接指定集合运算 在前面的所有例子中，我们在执行连接时掩盖了一个重要的考虑因素：连接中使用的集合运算的类型。当一个值出现在一个键列而不出现在另一个键列中时，会出现此情况。...，而这些条目没有出现在州缩写的键中。
要构建基本sce对象，我们需要的是一个slot： assays slot：包含基本数据，例如列表中的counts，列表中的每个条目均采用矩阵格式，其中行对应于特征（基因），列对应于样本（cell）（图1A...来查看到目前为止assay在slot中的所有条目。请注意，要查看所有测定，我们使用复数assays()访问器，并使用单数访问器assay()检索单个测定条目（作为矩阵），并提供想要检索的测定名称。...此数据输入到colData slot： colData slot：提供描述样本（cell）的元数据，以data.frame（或DataFrame）形式保存，其中行对应于cell，列对应于样本（cell）...calculateQCMetrics(sce)的结果保存在sce对象的rowDataslot中，如下所示（为简便起见，仅显示了前三列）： rowData(sce)[, 1:3] ## DataFrame...这类似于我们之前assays使用自定义条目counts_100扩展slot的方式。
例如，在我们的案例中，我们可以按奖项类别对诺贝尔奖的数据进行分组： grouped = df.groupby('category') 也可以使用多个列来执行数据分组，传递一个列列表即可。...object at 0x0000026083789DF0> 我们要注意的是，创建 GroupBy 对象成功与否，只检查我们是否通过了正确的映射；在我们显式地对该对象使用某些方法或提取其某些属性之前，都不会真正执行拆分...例如我们可能希望只保留所有组中某个列的值，其中该列的组均值大于预定义值。...在我们的 DataFrame 的情况下，让我们过滤掉所有组均值小于 7,000,000 的prizeAmountAdjusted 列，并在输出中仅保留该列： grouped['prizeAmountAdjusted...它包括获取在 GroupBy 对象上执行的所有操作的输出并将它们重新组合在一起，生成新的数据结构，例如 Series 或 DataFrame。
它们的判断标准是一样的，即只要两条数中所有条目的值完全相等，就判断为重复值。 ...，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值 强调注意： （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值...例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。 4.
seed(500) -- 建立随机种子 randint(low=0,high=len(names)) --产生一个位于0与names的长度之间的整数随机数 ? 生成0到1000之间的随机数 ?...我们基本上完成了创建数据集。我们现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...如果我们想给列特定的名称，我们将不得不传递另一个名为name的参数。我们也可以省略header参数。 ? 您可以将数字[0,1,2,3,4，...]视为Excel文件中的行号。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。 可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ? 由于每个姓名名称都有多个值，因此需要汇总这些数据，因此只会出现一次宝贝名称。
中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...，可以获取DataFrame的行数，列数 df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如...，求平均，求每组数据条目数（频数）等 再将每一组计算的结果合并起来 可以使用DataFrame的groupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby(by='year')[['lifeExp','...取值相同的数据放到一组中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 从分号组的Dataframe数据中筛序出一列 df.groupby(‘continent
当您的数据包含地理信息时，丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。 ? Plotly Plotly是一个著名的库，用于在Python中创建交互式绘图和仪表板。...在命令提示符中运行这两个命令，以在我们的本地计算机上安装 plotly 和 cufflinks 及其所有软件包。...在这里，我们有3列，并且所有列都有219个非空条目。 ? ? 将我们的数据编译成字典 ? type ='choropleth'：定义地图的类型，即这种情况下的choropleth。...在Python中使用密度图 在这里，我们将使用世界范围 的地震及其震级数据集。 好的，让我们开始吧。 导入库 ? 创建/解释我们的DataFrame ? ?...在这里，我们有4列，并且所有列都有23412个非空条目。 ? ? 绘制数据 ? lat ='Latitude'：获取数据框的“纬度”列。 lon ='Longitude'：获取数据框的经度列。
(对于Series)或列(对于DataFrame)使用哪个值。...不在dict / Series / DataFrame中的值将不被填充。该值不能是列表(list)。...注意：这将修改此对象上的任何其他视图 (例如，DataFrame中列的无副本切片)。 limit： int，默认值None 如果指定了method， 则这是要向前/向后填充的连续NaN值的最大数量。...换句话说，如果存在连续的NaN数量大于此数量的缺口， 它将仅被部分填充。如果未指定method， 则这是将填写NaN的整个轴上的最大条目数。 如果不为None，则必须大于0。...3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 将“ A”，“ B”，“ C”和“ D”列中的所有NaN元素分别替换为0、1、2和3>>> values =
在小型数据集中，可以手动清洁细胞。但是在庞大的数据集中呢？如何梳理成千上万的文本条目并将类似的实体分组？...“组”列 在本教程中，将使用美国劳工部工资盗窃调查的这个数据集。...N-Grams矩阵有237,573行和389,905列。前10行和列如下所示： 这很稀疏。没有理由将所有这些零存储在内存中。如果这样做，就有可能耗尽RAM并触发一个MemoryError。...） [4, 1, 3, 7]：来自矩阵的非零值 因此可以说值4（存储在matrix.data[0]）的坐标是(0,3)（存储在(matrix.row[0],matrix.col[0]）中。...最后一点 如果希望按两列或更多列而不是一列进行分组，则可以创建一个临时列，以便在DataFrame中对每个列连接成单个字符串的条目进行分组： columns_to_group = ['legal_name
用列表字典生成 DataFrame 用元组字典生成 DataFrame 用 Series 创建 DataFrame 备选构建器 DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel...传递了索引或列，就可以确保生成的 DataFrame 里包含索引或列。Series 字典加上指定索引时，会丢弃与传递的索引不匹配的所有数据。 没有传递轴标签时，按常规依据输入数据进行构建。...用 Series 字典或字典生成 DataFrame 生成的索引是每个 Series 索引的并集。先把嵌套字典转换为 Series。如果没有指定列，DataFrame 的列就是字典键的有序列表。...(data2, columns=['a', 'b']) Out[55]: a b 0 1 2 1 5 10 用元组字典生成 DataFrame 元组字典可以自动创建多层索引 DataFrame...DataFrame 里的缺失值用 np.nan 表示。DataFrame 构建器以 numpy.MaskedArray 为参数时 ，被屏蔽的条目为缺失数据。
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