悲从中来 可是有一天，我遇到一件烦人的事情，我的主人说：你这个服务函数的计算过程太单调了，给你找点乐子，你在执行的时候啊，到其他一个外部模块里调用一个函数。...锦囊1: 导出符号表 张三这下也没辙了，只要找我的主人算账：我的应用程序代码一丝一毫都没有动，怎么换了你给的新动态链接库就不行了呢？...主人慢条斯理的回答：疏忽了，疏忽了，忘记跟你说一件事情了：这个动态库啊，它需要你多做一件事情：在你的程序中提供一个名为 func_in_main 的函数，这样就可以了。 ?.../main func_in_lib is called func_in_main b = 2 也就是说，在我的动态库文件中，正确的找到了外部其他模块中的函数地址，并且愉快的执行成功了！...既然你不想提供，那我就满足你： 首先，在动态库中提供一个默认的函数实现(func_in_main_def); 然后，再提供一个专门的注册函数(register_func)，如果外部模块想提供 func_in_main
关于FindFunc FindFunc是一款功能强大的IDA Pro插件，可以帮助广大研究人员轻松查找包含了特定程序集、代码字节模式、特定命名、字符串或符合其他各种约束条件的代码函数。...简而言之，FindFunc的主要目的就是在二进制文件中寻找已知函数。 使用规则过滤 FindFunc的主要功能是让用户指定IDA Pro中的代码函数必须满足的一组“规则”或约束。...FindFunc随后将查找并列出满足所有规则的所有函数。...格式将规则存储/加载到文件； 6、提供了用于实验的单独选项页； 7、通过剪贴板在选项页之间复制规则（格式与文件格式相同）； 8、将整个会话（所有选项页）保存到文件； 9、指令字节的高级复制； 工具要求...文件拷贝到IDA Pro的插件目录中即可。
如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统（左），所有 10 个任务都转到一个节点。...它几乎可以做 pandas 在数据处理和操作方面所能做的一切。 cuML-cuGraph 机器学习库。它包含了 Scikit-Learn 拥有的许多 ML 算法，所有算法的格式都非常相似。...cuGraph-cuGraph 图处理库。它包含许多常见的图分析算法，包括 PageRank 和各种相似性度量。 如何使用 Rapids 安装 现在你将看到如何使用 Rapids！...先导入用于加载数据、可视化数据和应用 ML 模型的库。...在函数前面加上一个「%」，就可以让 Jupyter Notebook 测量它的运行时间。
如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 ? 多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统（左），所有 10 个任务都转到一个节点。...它几乎可以做 pandas 在数据处理和操作方面所能做的一切。 cuML-cuGraph 机器学习库。它包含了 Scikit-Learn 拥有的许多 ML 算法，所有算法的格式都非常相似。...cuGraph-cuGraph 图处理库。它包含许多常见的图分析算法，包括 PageRank 和各种相似性度量。 如何使用 Rapids 安装 现在你将看到如何使用 Rapids！...先导入用于加载数据、可视化数据和应用 ML 模型的库。...在函数前面加上一个「%」，就可以让 Jupyter Notebook 测量它的运行时间。
pandas是基于numpy库的数组结构上构建的，并且它的很多操作都是（通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块）在C语言中实现的。...我们仍然在使用某种形式的Python for循环，这意味着每个函数调用都是在Python中完成的，理想情况是它可以用Pandas内部架构中内置的更快的语言完成。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...pd.cut() 根据每小时所属的bin应用一组标签(costs)。 注意include_lowest参数表示第一个间隔是否应该是包含左边的(您希望在组中包含时间= 0)。
Pandas是处理 Python 数据的首选库。它易于使用，并且在处理不同类型和大小的数据时非常灵活。它有大量的函数，使得操纵数据变得轻而易举。 ?...有了它，对于任何尺寸的 pandas 数据数据集，Modin 声称能够以 CPU 内核的数量得到近乎线性的加速。 让我们看看它是如何工作的，并通过一些代码示例进行说明。...Modin 如何用 Pandas 并行计算 给定 pandas 中的 DataFrame ，我们的目标是以尽可能快的方式对其执行某种计算或处理。...对于一个 pandas 的 DataFrame，一个基本的想法是将 DataFrame 分成几个部分，每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多，并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...因此，并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数，它将默认为 panda，因此不会有任何代码错误或错误。
其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 时间成本方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间，理想情况是可以用pandas内置更快的方法完成。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。并且，pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。
数据集和设置 看下如何启动 pandas_profiling 库并从数据框中生成报告了。...describe 函数输出： df.describe(include='all') 注意我使用了describe 函数的 include 参数设置为"all"，强制 pandas 包含要包含在摘要中的数据集的所有数据类型...此函数不是 Pandas API 的一部分，但只要导入profiling库，它就会将此函数添加到DataFrame对象中。...到目前为止，我们已经了解了如何仅使用一行代码或函数生成DataFrame报告，以及报告包含的所有功能。我们可能有兴趣将此分析导出到外部文件，以便可以将其与其他应用程序集成或将其发布到 Web 上。...这干扰了用户的体验。你可以让它像一个小部件一样易于访问并提供紧凑的视图。
标签：机器学习 Pandas-profiling 一个充满坏数据的世界 在大部分数据科学领域中，我们获得的数据并不如网上专门为机器学习模型的应用而设计和准备的数据干净和完整。...他们更关注如何尽早使用技术来维持竞争优势，而很少理解技术的实际应用。这意味着人们会在“量大出奇迹”的借口下，利用数据集里的一切信息并希望获得最好的结果。...一个EDA基本例子： 对于这个例子，我使用了一个非常适合EDA的数据集，即FIFA 19完整的球员数据集。它包含多种数据类型，缺失值，并且有许多适用的指标。对这个数据集的几个完整的分析可以在这里找到。...pandas-profiling在HTML报告中以结构化的方式展现了不同指标。得益于它的交互性，我们能够很容易地从一个特征转换到另外一个并且访问其指标。...充分利用这一优势意味着公司必须把分析和预测系统并入战略视野中，并且用此来做出更好更快的决策。通常来说我们拿到的数据含有错误和缺失值。为了使工作变得有效率，这些数据必须被分析和处理。
它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...你可以在DataFrame从CSV解析出来后指定要包含在索引中的列，也可以直接作为read_csv的参数。...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。...应用补丁后，只要在Jupyter单元格中写上df，就会显示所有锁定的level的复选标记。...而且，尽管有所有的辅助函数，当一些棘手的Pandas函数返回列中的MultiIndex时，对初学者来说也会倍感厉害。
如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 上图示意多核系统如何更快地处理数据。对于单核系统（左），所有 10 个任务都转到一个节点。...如今的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，利用工具库：Pandas、Numpy 和 Scikit-Learn。这些操作对于在 GPU 上实现也不是很复杂。...它包含许多 Scikit-Learn 拥有的 ML 算法，所有这些算法的使用方式都非常相似； cuGraph：Python GPU 版的图处理。...先导入用于加载数据、可视化数据和应用 ML 模型的库。...在函数前面加上一个 %%time，就可以让 Jupyter Notebook 合理测量它的运行时间。
但是在能够应用大多数函数之前，通常必须从更常用的函数开始，例如df.describe（）。然而这些功能提供的功能是有限的，并且通常初始EDA工作流程对于每个新数据集非常相似。...pandas-profiling不仅可以提供单一输出，还可以让用户快速生成一个结构非常广泛的HTML文件，其中包含可能需要了解的大部分内容，然后再进行更具体的个人数据探索。...在下面的段落中，将介绍pandas-profiling在Titanic数据集中的应用。...由于'Sex'是一个二元变量，只找到两个不同的计数。 想知道pandas-profiling究竟是如何计算它的输出的。源代码可以在GitHub上找到。...此函数使用基本的pandas系列操作，例如series.mean（），并将结果存储在stats字典中。
它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...这个过程如下所示： 索引在Pandas中有很多用途： 它使通过索引列的查询更快； 算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。 所有这些都是以更高的内存消耗和更不明显的语法为代价的。...不出所料，直接方法更快。 DataFrame算术 你可以将普通的操作，如加、减、乘、除、模、幂等，应用于DataFrame、Series以及它们的组合。...从这个简化的案例中你可以看到（见上面的 "full outer join 全外链"），与关系型数据库相比，Pandas在保持行的顺序方面是相当灵活的。...一列范围内的用户函数唯一可以访问的是索引，这在某些情况下是很方便的。例如，那一天，香蕉以50%的折扣出售，这可以从下面看到： 为了从自定义函数中访问group by列的值，它被事先包含在索引中。
此外，你可能需要知道你数据的一些基本的统计信息。Pandas让这件事变得非常简单。 ? 这将返回一个包含多种统计信息的表格，例如，计数，均值，标准方差等。它看起来像这样： ?...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。 ?...然而必须指出的是，ix要比loc和iloc更快。 通常我们都希望索引是整齐有序地。我们可以在Pandas中通过调用sort_index来对dataframe实现排序。 ?...对数据集应用函数 有时候你会想以某些方式改变或是操作你数据集中的数据。例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。...这便是使用apply的方法，即如何对一列应用一个函数。如果你想对整个数据集应用某个函数，你可以使用dataset.applymap()。
在 Chrome 浏览器中，你应该能够看到类似下面这样的内容： 作者截图 在上面的代码片段中，你可能已经注意到以下三个关键点： link 标签定义了一个外部样式表。...使用包的 PyScript（图片由作者提供） 如你所见，我们在 py-env 标签中指定了依赖项（即 pandas），该标签包含在 head 标签中。...，我们确实可以使用 pandas 库来创建一个 DataFrame 对象。...它似乎是一个很有前途的产品，因为它提供了一个灵活的框架，让 Python 程序员可以在没有太多 Web 开发知识的情况下创建 Web 应用。然而，也有其他类似的成功的产品，因此，竞争会很激烈。...2022，我们该如何理解可观测技术 95后百度员工对领导不满，删改公司数据库被判刑；微软在美取消竞业协议；TikTok中国管理团队与海外员工冲突引发离职潮 ｜Q资讯 GitHub官宣“报废”Atom
Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以，在使用Pandas时，你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...本文将教你如何使用Pandas设计使用的方式，并根据矩阵运算进行思考。...在此过程中，我们将向你展示一些实用的节省时间的技巧和窍门，这些技巧和技巧将使你的Pandas代码比那些可怕的Python for循环更快地运行！ 数据准备 在本文中，我们将使用经典的鸢尾花数据集。...为我们提供此功能的Pandas功能是 .apply() 函数。apply()函数接受另一个函数作为输入，并沿着DataFrame的轴（行、列等）应用它。...类似地，以这种方式设计的许多库，包括Pandas，都将具有方便的内置函数，可以执行你正在寻找的精确计算，但速度更快。
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。...在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。 什么是向量化? 向量化是将操作应用于整个数组或数据系列的过程，而不是逐个遍历每个元素。...在Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循环。这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
「通过更改一行代码扩展你的 pandas 工作流。」 Pandas 是数据科学领域的工作者都熟知的程序库。它提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...本质上，用户只是想让 Pandas 运行得更快，而不是为了特定的硬件设置而优化其工作流。这意味着人们希望在处理 10KB 的数据集时，可以使用与处理 10TB 数据集时相同的 Pandas 脚本。...它是一个多进程的数据帧（Dataframe）库，具有与 Pandas 相同的应用程序接口（API），使用户可以加速他们的 Pandas 工作流。...Modin 如何加速数据处理过程 在笔记本上 在具有 4 个 CPU 内核的现代笔记本上处理适用于该机器的数据帧时，Pandas 仅仅使用了 1 个 CPU 内核，而 Modin 则能够使用全部 4 个内核...modin 的一般架构 在 Modin 中实现 Pandas API pandas 有大量的 API，这可能也是它应用如此广泛的原因之一。 ?
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