导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
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。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
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。...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。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
# 问题 mongoDB的默认登陆时无密码登陆的，为了安全起见，需要给mongoDB设置权限登录，但是keystoneJS默认是无密码登陆的，这是需要修改配置来解决问题 # 解决 在keystone.js...brand': 'recoluan', 'mongo': 'mongodb://user:password@host:port/dbName', }); 1 2 3 4 5 复制 这里需要注意的是...，mongoDB在设置权限登录的时候，首先必须设置一个权限最大的主账户，它用来增删其他普通账户，记住，这个主账户时 无法 用来设置mongo对象的， 你需要用这个主账户创建一个数据库（下面称“dbName...”），然后在这个dbName上再创建一个可读写dbName的普通账户，这个普通账户的user和password和dbName用来配置mongo对象
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue...= "X";//新值，可以根据需求更改，比如字符串部分拼接等。
基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。...3、基于分区的SIMD 上述实验说明，在单线程和多线程环境中，SIMD寄存器可以实验GATHER操作访问非连续内存中的元素，可达到LOAD指令访问连续内存的性能。...4、应用案例 4.1 向量化查询处理 一个基于分区的SIMD方式的应用场景是基于列存的向量化查询。每个查询算子迭代处理多个值的向量。优势是良好的指令缓存和CPU利用率，同时保持较低的物化代价。...因此，我们基于分区的SIMD处理概念旨在显式地缓存当前和未来处理多个页面所需的数据，与线性访问相比，可以提高该处理模型的性能。 对满足列B上的谓词条件的记录，在列A上进行聚合sum操作。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。...它集成了Jupyter笔记本（或其他基于Jupyter的笔记本）和Graphic Walker，后者是Tableau的另一种开源替代品。它允许数据科学家通过简单的拖放操作分析数据并可视化模式。...例如，您可以通过以下方式调用加载数据帧的Graphic Walker： df = pd.read_csv('....你可以用Graphic Walker做一些很酷的事情： 您可以将标记类型更改为其他类型以制作不同的图表，例如，折线图： 要比较不同的度量值，可以通过将多个度量值添加到行/列中来创建凹面视图。...若要创建由维度中的值划分的多个子视图的分面视图，请将维度放入行或列中以创建分面视图。规则类似于Tableau。 您可以查看表中的数据框架，并配置分析类型和语义类型。
Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...以某列值设置为新的索引:set_index(keys, drop=True) keys:列索引名称或者列索引名称的列表。...如果是多列，变为multindex drop:布尔值，默认是True。当做新的索引，删除原来的列。...# major_axis - axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列。...离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？ 答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。
随着白沟河河道水位回落，旁边的兰沟洼蓄滞洪区挖出了一条退水口，洪水源源不断流向河道。最新数据显示，六个小时蓄滞洪区内水位下降20厘米左右；保定涞水县三坡镇下庄村全村被山洪围困，多数房屋的一层被淹。...然而，根据新框架的实验结果，所有这些基于相机的溺水检测系统都需要大量计算，或者在游泳池复杂的光照条件下仍然不够准确。水波和气泡的反射会造成严重干扰，导致误报率高。...03 新框架 实时背景重建和前景检测广泛应用于运动物体检测。在新的系统中，研究者使用水下摄像机监控游泳池。没有游泳者的游泳池的图像作为背景。...对于第 i 行第 j 列监控帧 P(i,j) 的每个像素和相应的背景模型 B(i,j)，P(i,j) 和 M 之间的欧几里得距离 Ed(i,j) (i,j) 描述如下： 基于帧简去噪 持续时间获取。...因此在前景的反射域中，像素的强度以一定的频率交替变化为明暗，导致二值前景图像中相应的连通区域持续时间很短，形状不稳定，而溺水的游泳者移动缓慢甚至水中的静电。
通常，这些新列将从数据集中已有的先前列创建。 Pandas 有几种不同的方法可以向数据帧添加新列。 准备 在此秘籍中，我们通过使用赋值在影片数据集中创建新列，然后使用drop方法删除列。...操作步骤 创建新列的最简单方法是为其分配标量值。 将新列的名称作为字符串放入索引运算符。 让我们在电影数据集中创建has_seen列以指示我们是否看过电影。 我们将为每个值分配零。...这在第 3 步中得到确认，在第 3 步中，结果（没有head方法）将返回新的数据列，并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据帧中。axis等于1/index的其他步骤将返回新的数据行。...在分析期间，可能首先需要找到一个数据组，该数据组在单个列中包含最高的n值，然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。
摘要 本文提出了一种基于在线光度校准的混合稀疏单目视觉里程计（HSO）算法，用于单目视觉，HSO引入了两种新的测量方法，即自适应模式选择的直接图像对齐和使用比例因子的图像光度描述，以增强对图像强度剧烈变化和运动模糊的鲁棒性...当新的帧到达运动估计线程时，系统首先使用最新优化的光度校准参数对其进行光度校准，去除响应函数和渐晕效应，然后，采用具有自适应模式选择的直接图像对齐方法，获得其姿态和曝光时间的初始估计，为了获取当前帧中的特征观测...关于关键帧选择决策，HSO引入了一种利用前端和后端信息（包括光流、运动估计的运动和候选地图点的收敛时间）的新算法，这使得系统能够以合理且灵活的速率生成新的关键帧。...在两个相反的图像亮度变化下的特征跟踪结果，第一列是参考帧，第二列是使用我们的方法在当前帧中进行的特征跟踪结果，第三列是传统KLT方法的结果，绿色和黄色的点表示被跟踪的特征点，即使图像亮度发生剧烈变化，我们的方法仍能有效地跟踪到大量的特征点...在三个公共数据集上评估了提出的系统，总体而言，我们的系统在效率、准确性和稳健性方面优于现有的单目基于特征和直接方法，该系统可以解决一些现有方法中的棘手情况，例如EuRoC MAV数据集中的V103和V203
在后一种情况下，使用FSL链路将控制器集成在处理器数据路径中，以最小化总线延迟。...如图4所示，INIT值的64位跨越四个连续帧，每帧包含16个INIT位。每个CLB列中的40个Slice可以看作是20列Slice的2列。...对于任何CLB列，y需要20个连续值。根据此值，帧中的特定字对应于单个LUT。两个连续的帧字具有片的4个LUT的部分信息。...例如，声明两个族的帧中字的数量是81.但是对于7系列族，正确的值是101. FAR创建时会发生类似的情况。...DUT副本在区域中受到约束，并定义为要使用的分区，以保持在初始实现中定义的路由。定义了88个CLB列（14080 LUT）的区域来放置AES。
「inplace=True」 参数设置为 True 以保存更改。我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。...isna 函数确定数据帧中缺失的值。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据帧中的值。...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。
重磅干货，第一时间送达 大家好，今天跟大家分享 ICCV 2021 的论文成果，主要包含五篇内容的简介： 基于Transformer 的分割方法； 用于场景文本识别的数据增强； 在线持续学习在食品视觉分类中的应用...代码：https://github.com/easton-cau/SOTR 摘要：最新的基于Transformer的模型在视觉任务上表现出令人印象深刻的性能，甚至比卷积神经网络（CNN）更好。.../abs/2108.06815 代码：https://github.com/JunHeum/ABME 摘要：我们提出了一种新的基于非对称双边运动估计（ABME）的视频插帧算法，该算法在两个输入帧之间合成一个中间帧...第一，我们预测对称的双边运动场来插值锚框架。 第二，我们估计从锚帧到输入帧的不对称双边运动场。 第三，我们使用非对称场向后扭曲输入帧并重建中间帧。...最后，为了细化中间帧，我们开发了一个新的合成网络，该网络使用局部和全局信息生成一组动态滤波器和一个剩余帧。 实验结果表明，该算法在各种数据集上都取得了良好的性能。
与行键一样，列限定符也没有数据类型，以字节数组来存储。 单元(Cell)：行键，列族和列限定符唯一标识一个单元。存储在单元中的数据称为该单元的值，同样也没有数据类型，以字节数组来存储。...默认情况下仅返回最新版本的数据，我们可以在查询中请求多个版本的数据。可以认为行键等价于关系数据库表中的主键。在表创建后，我们不能选择其他列将作为行键。...每个列族应该有多少列。 列名是什么，尽管无需在创建表时定义列名，但是在写入或读取数据时需要知道它们。 单元中应该存储什么样的数据。 每个单元中存储多少个时间版本。...列族必须在创建表时预先定义。 列限定符是动态的，可以在表创建之后写入数据时定义。列限定符以字节数组的形式存储，因此我们甚至可以将真实数据存储其中。 学习这些概念的一种最好方法是通过示例来演示。...解决这个问题的唯一办法是去掉计数器。 我们之前提到的一个特性是列限定符是动态的，并且像单元一样以字节数组存储。这样一来，我们便可以将任意数据放入列限定符中，基于这个特性我们再改进表的设计。
在100次运行中，作者选择生存对数质检验p值最接近模式的运行作为用于后续分析的代表性运行。...根据前列腺癌的百分比分层 （2）构建列线图 在Cox比例风险模型中将DESNT癌症的比例与其他临床变量合并，并拟合到318个癌症样本（MSKCC，CancerMap和Stephenson）的合并数据集中...使用该模型，构造了列线图，以结合DESNT癌症信息和临床变量来预测前列腺切除术后1、3、5和7年生化复发的风险（图2c）。...（3）前列腺癌的新类别 在这一部分，作者希望确定LPD signatures是否以特定的临床或分子特征为特征，表明它们代表了前列腺癌的不同类别。...图4.LPD类别的基因组和临床特征 为了获得有关新的LPD类别的信息，作者检查了TGCA数据集分解过程中遗传改变的分布（图4a）。
大型数据集的基于智能标签的切片，花式索引和子集 可以从数据结构中插入和删除列，以实现大小调整 使用强大的数据分组工具聚合或转换数据，来对数据集执行拆分应用合并 数据集的高性能合并和连接 分层索引有助于在低维数据结构中表示高维数据...这些列是数据帧中包含的新Series对象，具有从原始Series对象复制的值。 可以使用带有列名或列名列表的数组索引器[]访问DataFrame对象中的列。...以下显示Missoula列中大于82度的值： 然后可以将表达式的结果应用于数据帧（和序列）的[]运算符，这仅导致返回求值为True的表达式的行： 该技术在 pandas 术语中称为布尔选择，它将构成基于特定列中的值选择行的基础...由于在创建时未指定索引，因此 Pandas 创建了一个基于RangeIndex的标签，标签的开头为 0。 数据在第二列中，由值1至5组成。 数据列上方的0是该列的名称。...DataFrame对象以及基于各种列中的索引和值选择数据的各种方法。
智能表格也是一个天然的低代码平台，只要使用开放的增删改查 API 就能实现一个后台管理系统，利用提供的各种视图将数据展示出来。它本质上是一个在线数据库，拥有更丰富的列类型和视图。...卡片的高度是不固定的，只有当前列有内容才会展示出来。...在滚动的时候，会计算出需要销毁的卡片和需要新增的卡片，然后开始销毁前面的节点，重新创建新的节点，进行增量渲染。对应上面的第 2、3 步，但此时只会收集增量的 Painter。...主要是下面几步： 第一步，对原来的分组设置偏移量； 第二步，计算新的可视区域，包括需要销毁、创建的分组和卡片； 第三步，收集分组或者卡片的 widget； 第四步，基于 widget 进行绘制，主要是创建...因此这个时候重新创建了新的离屏 Canvas 就不会失效了。滚动的时候同理，滚出屏幕外的节点被销毁了，新增的节点重新创建了离屏 Canvas。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言...例如，我们想获得一份完整的没有毕业并获得贷款的女性名单。这里可以使用布尔索引实现。你可以使用以下代码： ? ? # 2–Apply函数 Apply是一个常用函数，用于处理数据和创建新变量。...在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...现在，我们可以填补缺失值并用# 2中提到的方法来检查。 #填补缺失值并再次检查缺失值以确认 ? ? # 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格的透视表。...例如，我在这里已经创建了一个CSV文件datatypes.csv，如下所示： ? ? 加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ?
我们在公共数据集上测试了所提出的系统，并将其与许多最新的VIO系统进行了比较。实验结果表明，我们提出的系统不仅能够产生准确的跟踪结果，而且能够以更为稳健的方式实现。...提出的RD-VIO可以在具有纯旋转运动的动态场景中稳健地工作，并且优于一些其他最新的VIO/VI-SLAM系统，如VINS-Mobile。...子关键帧的滑动窗口 正如之前介绍的，我们不能填充滑动窗口以容纳纯旋转帧，也不能丢弃纯旋转帧，因为它们必须保留以持续估计IMU偏差，在系统中引入了一个子帧机制，允许一个关键帧携带一组子帧，如图6中每种情况的下部分所示...根据最新子帧窗口中的帧类型和新帧的类型，会出现四种情况：RR、NN、RN 和 NR。 对于不同情况，采取不同的处理方式：追加新帧、转换子帧为关键帧、添加新帧作为关键帧或添加新帧作为子帧。...表4显示了3种算法的绝对位置误差（APE）（以毫米为单位）及其相应的鲁棒性值，较小的值表示性能更好。与ARKit和ARCore相比，在典型的相机运动静态场景中，我们的系统有稍大的APE。
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