最简单的用法就是传递一个含有DataFrames的列表，例如[df1, df2]。默认情况下，它是沿axis=0垂直连接的，并且默认情况下会保留df1和df2原来的索引。
Verilog中的generate语句常用于编写可配置的、可综合的RTL的设计结构。它可用于创建模块的多个实例化，或者有条件的实例化代码块。然而，有时候很困惑generate的使用方法，因此看下generate的几种常用用法。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
在金融风控领域，我们经常会使用到json格式的数据，例如运营商数据、第三方数据等。而这些数据往往不能直接作为结构化数据进行分析和建模。本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。
几乎每个局部变量的声明都应该包含一个初始化表达式. (例外: try-catch).
当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的：
作者：xiaoyu 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师
Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。
过完基础知识以后就是实战 tricks 的集锦，这些都是笔者在实际工作中用到的解决方案，求小而精，抛砖引玉。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》演示了8种常见图表，今天我们继续演示另外8种常见图表的绘制。
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
再过几个月我就得离开我租的公寓去找一个新的了。尽管这段经历可能会很痛苦，特别是在房地产泡沫即将出现时，我决定将其作为提高Python技能的另一种激励！当一切完成时，我想做到两件事:
Permutation Entropy as a Universal Disorder Criterion- How Disorders at Different Scale Levels Are Manifestations of the Same Underlying Principle
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
这是Machine-Learning-Collage系列，每隔一周作者都会编写一个本周论文的幻灯片摘要。每月底所有的幻灯片画都会被集中到一个总结文章中。作者希望给读者一个直观和直观的一些最酷的趋势。以
Hierarchical network structure as the source of hierarchical dynamics (power-law frequency spectra) in living and non-living systems: How state-trait continua (body plans, personalities) emerge from first principles in biophysics
本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读，学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为：
智力的一个标志是能够自主学习新的灵活的认知行为也就是说，适当的行动不仅取决于即时刺激(如简单的反射性刺激‑反应关联)，还取决于必须充分了解的上下文信息。为任务的每个新实例获取、存储和处理。人工智能体可以通过外部的、人工设计的元学习 (“学习到学习”)算法来学习此类认知任务。相比之下，动物能够通过自身进化的内部机制的运行，仅从刺激和奖励中自动接受这样的认知任务。我们可以利用这个过程来生成具有这种能力的人工代理吗？在这里，我们通过大量改编自计算神经科学框架的简单认知任务，进化神经网络，赋予其可塑性连接和神经调节。实际的权值修改过程完全由网络自身控制，而不是由外部算法引导。由此产生的进化网络可以自动修改自己的连接性，以通过其进化的神经组织和可塑性系统的自发操作，仅从刺激和奖励中获得在进化过程中从未见过的新颖的简单认知任务。我们的结果强调了仔细考虑智能行为出现所涉及的多个学习循环的重要性。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第二篇。这次，我们将使用游戏对象来构建视图，从而可以显示数学公式。我们还将让函数与时间相关，从而创建动画视图。
随着大数据时代的到来，企业挖掘出隐藏巨大的数据价值给带来了更多的市场机会。大数据存储，处理和处理的研究已是企业未来发展的趋势，因此，将开展基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析，搭建一个大数据集群平台，用于通过电商案例的存储，处理，分析和可视化展示的实验迎向困难该挑战
SAP 分析云是一款先进的商务分析云解决方案，集商业智能 (BI)、增强分析、预测分析和企业规划功能于一体，消除单点解决方案和数据孤岛挑战，能提供你需要的全面云分析功能。
主脚本是仿真脚本。默认情况下，V-REP中的每个场景都有一个主脚本。它包含允许仿真运行的基本代码。如果没有主脚本，仿真运行时将不会执行任何操作。
相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的DataFrame合并pandas知识体系图
会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。
大家好，我是皮皮。其实这个pandas教程，卷的很严重了，才哥，小P等人写了很多的文章，这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿，自己学习过程中整理的一些基础资料，整理成文，这里发出来给大家一起学习。
这是由于变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已，然后我们可以调用配合函数（如：.mean()方法）来计算分组平均值等。 因此，一般为方便起见可直接在聚合之后+“配合函数”，默认情况下，所有数值列都将会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。 一般，如果对df直接聚合时， df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()（分组键为：Series）与df.groupby(['key1','key2']).mean()（分组键为：列名）是等价的，输出结果相同。 但是，如果对df的指定列进行聚合时， df['data1'].groupby(df['key1']).mean()（分组键为：Series），唯一方式。 此时，直接使用“列名”作分组键，提示“Error Key”。 注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
本文中，作者对经典预测编码模型和深度学习架构中的预测编码模型进行了简单回顾，其中重点介绍了用于视频预测和无监督学习的深度预测编码网络 PredNet 以及基于 PredNet 进行改进的一些版本。
在Python编程语言中，while循环是一种基本的循环结构，它允许重复执行一段代码块，直到指定的条件不再为真为止。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
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。
目前，课程已更新到21课，通读下来，其中更详细的展开 Python 常用数据结构、分支循环、面向对象编程及函数相关的基础及应用，值得一看。配套视频链接后台回复 Python语言基础视频 可获得原作者分享链接。
在网络世界中，经常会看到各种各样的网络拓扑，网络拓扑主要就是描述网络中各个元素的对应关系，那么网络中包含哪些类型的拓扑呢？
软件体系结构风格是 描述某一特定应用领域中 系统组织方式 的惯用模式。架构风格定义一个系统家族，即 一个架构的定义、一个词汇表和一组约束。词汇表包含 一些构建和连接类型，而一组约束 指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。
住在山谷里有点像生活在汤碗里，所有重物似乎都集中在碗底。 我想说犹他州的许多山谷被称为地垒和地堑，虽然我确信一些地质学家可能纠正我的错误。无论如何，四面环山意味着空气污染往往会收集并集中在山谷底。
在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。 首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，我深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章，你可以看到这些工具的多种应用。 8.1 层次化索引 层次化索引（hierarchical indexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子：创建一个Series，并用一个
在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下：
Java中的for循环结构是一种用于迭代循环的控制结构。它可以让程序重复执行一段代码，直到满足某个条件为止。
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。
循环语句是编程中常用的一种结构，用于重复执行特定的代码块。它的作用是在满足特定条件的情况下，反复执行一段代码，以实现重复性任务的自动化处理。循环语句在程序中具有重要的地位和作用。 循环语句的重要性体现在以下几个方面。首先，循环语句能够提高代码的复用性和效率，减少代码冗余。通过循环，我们可以将需要重复执行的代码块放入循环体中，避免了多次复制和粘贴相同的代码。其次，循环语句使程序可以处理大量数据或执行大规模的任务，从而提高程序的处理能力和效率。它可以让程序按需重复执行，处理大量数据集合或持续监控某些情况。此外，循环语句还可以实现特定的算法逻辑和控制流程，如排序、搜索、遍历等。 在编程中，循环语句是一种必备的工具，可以有效地解决各种重复性任务和问题。合理地运用循环语句能够简化代码的编写和维护，提高程序的可读性和可维护性。因此，对于开发人员来说，掌握循环语句的使用方法和技巧是至关重要的。它们可以帮助我们更高效地开发程序，处理大规模任务，并实现各种复杂的业务逻辑。
Python的条件和循环语句，决定了程序的控制流程，体现结构的多样性。须重要理解，if、while、for以及与它们相搭配的 else、 elif、break、continue和pass语句
很多同学抱怨自己很想学好Python，但学了好久，书也买不少，视频课程也看了不少，但是总是学了一段时间，感觉还是没什么收获，碰到问题没思路，有思路写不出多少行代码，遇到报错时也不知道怎么处理。
总之，在数字化时代掌握⼀门编程语言，尤其是Python语言的使用是⾮常有必要的。相信使用Python的流行，不必多说，接下来我们一起学习基础语法。需要注意编程中除了文字部分可以使用中文，标点符号一定要使用英文输入法否则会报错。
使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看：
如约来更新循环语句了.说到循环，有一定编程基础的小伙伴们都知道，我们最常用的循环莫过于 while循环，for循环和goto循环（不过goto也不怎么常用），所以今天就来说一说 while循环和 for循环
日常编码过程中，我们常常需要重复执行同一段代码，这时我们就需要循环结构来帮助我们控制程序的执行顺序。一个循环结构会执行循环体中的代码直到结尾，然后回到开头继续执行。 主流编程语言都提供了对循环结构的支持，绝大多数主流语言，比如：Python 提供了不止一种的循环语句，但 Go 却只有一种，也就是 for 语句。
UVM testbench 是使用SystemVerilog(动态)类对象与SystemVerilog(静态)接口和结构化层次结构中的模块交互构建的。层次结构由功能层组成，testbench 的中心是被测设计(DUT)。
pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式！
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