Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...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...注：后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 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-
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。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...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。...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 =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...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
下载的数据是pascal voc2012的数据，已经有annotation了，不过是xml格式的，训练的模型是在Google模型的基础上加了两层网络，因此要在原始图像中裁剪出用于训练的部分图像。...img.crop(cropbox) cropedimg.save(savepath + '/' + image_pre + '_' + str(i) + '.jpg') i += 1 补充知识：python...cropbox) cropedimg.save(savepath + '/' + image_pre + '_' + str(i) + '.jpg') i += 1 以上这篇Python...读取xml数据,cv2裁剪图片实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
01 背景与思路 对全球数据掩膜的重要性 鉴于很多数据如CRU、GLDAS、TerraClimate、GLASS数据等都是全球NC数据，如何利用Python对这些数据进行裁剪，得到属于自己研究区范围的数据一直困扰着许多人...在这里我的思路： 1.利用全球和研究区的shp文件进行拼接 2.将shp转变为研究区属性为1，区以外为0的Raster文件 3.将Raster转变为NC文件 02 数据 在这里，我所使用的数据是研究区...选择需要拼接的数据 04 矢量数据转栅格 将具有研究区面的全球面矢量转变成栅格 ? 首先创建属性Field，对研究区赋值1，研究区以外赋值0 ?...结果展示，右边点点绿色就是研究区 05 栅格转NC 为了方便在Python中计算，需要将栅格转成NC文件。 ? 工具箱打开多维工具-Raster toNetCDF ?...选择需要转化的变量 这样研究区为1，全球为0的NC文件就制作好了，其中还有很多细节，需要自己动手去发现，在python计算中使用np.multiply将掩膜NC与全球数据相乘，再利用一些if判断，获取研究区边界内的方形格网
读取csv文件 cvs数据截图如下 ?...162.50 49.99 2006 800 sofa 699.99 269.99 2002 3094 table 602.00 269.99 2002 3093 根据表头获取列数据...49.99 799 bed 49.99 795 lamp 49.99 800 sofa 269.99 3094 table 269.99 3093 根据列号读取列数据...chair 2006 799 bed 2006 795 lamp 2006 800 sofa 2002 3094 table 2002 3093 根据index名获取行数据...wood 85.00 49.99 2006 797 sofa 699.99 269.99 2002 3094 根据列号读取行数据
因此，提出了在丰富数据集的同时防止过度拟合的数据增强技术。最新的CNN体系结构具有更多的参数，使得传统的数据增强技术显得不足。...今天分享的文献中，提出了一种新的数据增强技术，称为随机图像裁剪和修补(RICAP)，它随机地对四幅图像进行裁剪，并对它们进行修补，以生成新的训练图像。...由于收集大量样本成本高得令人望而却步，因此数据增强方法已被普遍采用。 数据增强通过多种方式增加图像的多样性，例如翻转、调整大小和随机裁剪。...第二，图像分别裁剪。第三，对裁剪后的图像进行修补以创建新的图像。尽管这一简单的程序，RICAP大幅度增加了图像的多样性，并防止了深度CNN具有许多参数的过拟合。四幅图像的类标签与图像面积成正比。...当边界位置(w，h)接近四坐标时，裁剪区域变小，偶尔不描绘物体。RICAP不检查对象是否位于裁剪区域。即使在裁剪区域中没有对象，CNN也会从其他裁剪区域学习其他对象，并享受标签平滑的好处。 实验 ?
2.1数据集设计 本文数据集主要用于裁剪结果分析和验证，并与其他方法对比，因此在设计数据集时，主要考虑尽可能多地包含不同类型和拍摄风格的视频。...其他包含风景的视频由于也包含如人类、人造物等，在本文数据集中被优先分为其他类型。整个数据集中有不同天气、季节的风景视频，主要包含江河湖海、山、沙漠、植物、雪、雨、雾、夜空等内容。...本文的黑边检测算法原理简单：对视频帧逐行/列进行扫描，若行/列中大部分像素值与某个参考值一致，则认为该行/列存在黑边。具体来说： 1）从视频帧上下左右四个方向进行扫描，以上黑边为例，计算前?...4.2与其他方法对比 下面视频展示了本文方法、竞品G、竞品A三种方法的对比结果，由于本文方法基于显著性预测结果，无需进行目标检测，而竞品G和竞品A的方法基于目标检测方法，当视频场景出现未知目标类型时会裁剪失败...如图17第1列所示，裁剪位置与得分文件包含每一帧裁剪框左上和右下坐标，以及每一帧完整性得分。
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。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...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。...中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
在对海量数据进行分析的过程中，可能需要对数据中的时间列进行操作。 比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。...本节教大家如何在python中对数据框进行一些时间列的基本操作。...，可以在python中输入如下语句： datetime.now().year-w datetime(2001,2,1).year 得到结果如下： 19 2 根据年龄算岁数 如果想把数据框中某一年龄列算出它对应的岁数...4 把字符型的数据转换成时间格式 假设我们得到了一列如下的字符格式时间: ['2003-11-3', '2002-2-5', '2000-5-1', '2001-1-1', '2002-3-1',...至此，在python中对时间列进行基本操作已经介绍完毕，大家可以动手练习一下 ? 。
问题描述：已有Excel文件，其中包含5列数据，要求在第3列前插入一列数据，保存为新文件。 参考代码： ? 运行结果： ?
标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...删除多列：传入要删除的列的名称列表。 如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。...实际上我们没有删除，而是创建了一个新的数据框架，其中只包含用户姓名、城市和性别，有效地“删除”了其他两列。然后，我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。
python读取txt文件并取其某一列数据的示例 菜鸟笔记 首先读取的txt文件如下： AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90 AAAAF110...读取txt文件并取其某一列数据的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。...下面是代码作用是将数据从数据库读取出来分批次写入txt文本文件,方便我们做数据的预处理和训练机器学习模型. #%% import pymssql as MySQLdb #这里是python3 如果你是python2...()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型 第三:查看列类型 print(data.dtypes...先分段 按1000条数据量进行查询,处理成json数据 把处理后的json数据 发送到目的collection上即可 实现: 一.使用http的接口先进行查询 python读取.txt(.log)文件
参考链接： Python | 数据分析的数学运算 下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤...3、Python是功能强大的数据分析工具 Python具有丰富和强大的库，它常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连接在一起，是一门更易学、更严谨的程序设计语言，常用于数据分析、机器学习...Python正在逐渐成为数据科学领域的主流语言。Python数据分析具有以下几方面优势： 1》语法简单精炼。对于初学者来说，比起其他编程语言，Python更容易上手； 2》有许多功能强大的库。...研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具，能给企业带来显著的组织效益，并降低企业的运营成本； 4》Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。...例如，Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序，这意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能，或者在其他环境系统中使用Python； 5》Python是一个混合体，丰富的工具集使它介于系统的脚本语言和系统语言之间
最近有一个需求是将视频抽取为一个个的帧图片，使用python很方便实现，而且有多种方式；#### 视频转换为帧的三种方式**第一种：使用open-cv** OpenCV是一个基于BSD许可（开源）...Library）中其他的包。...```**使用FFmpeg抽帧**FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序;使用ffmpeg命令可以很快的抽取视频帧；python在使用ffmpeg命令时，只需要调用内置库...，ffmpeg实现此功能最方便；**使用FFmpeg裁剪视频**使用ffmpeg裁剪视频时的命令如下：> ffmpeg -i video_path -vf crop=405:720:440:0 out_path...i %s -vf crop=405:720:440:0 %s' % (video_path,out_path)) print('裁剪完成
今天这篇文章会基于 Python 对微信好友进行数据分析，这里选择的维度主要有：性别、头像、签名、位置，主要采用图表和词云两种形式来呈现结果，其中，对文本类信息会采用词频分析和情感分析两种方法。...matplotlib： Python 中图表绘制模块，在本文中用以绘制柱形图和饼图 snownlp：一个 Python 中的中文分词模块，在本文中用以对文本信息进行情感判断。...PIL： Python 中的图像处理模块，在本文中用以对图片进行处理。 numpy： Python中 的数值计算模块，在本文中配合 wordcloud 模块使用。...wordcloud： Python 中的词云模块，在本文中用以绘制词云图片。 TencentYoutuyun：腾讯优图提供的 Python 版本 SDK ，在本文中用以识别人脸及提取图片标签信息。...这篇博客是我对数据分析的又一次尝试，主要从性别、头像、签名、位置四个维度，对微信好友进行了一次简单的数据分析，主要采用图表和词云两种形式来呈现结果。
对数据库查询，将得到一个数据集： rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组...数据集是一个游标，只能用一次，如果需要反复查询，可以转换为列表再操作。 ? 但是，如果只能通过逐行循环来处理，就和以前的程序没啥区别了。...我设定了一个小目标：合计一下第8列（金额），看Python能否有所不同。 尝试1：用map取出第8列，再用reduce合并。 ?...python的分支判断取值，有两种方式： 条件 and 真的取值 or 假的取值 真的取值 if 条件 else 假的取值 但第一种在真的取值为“假”时会错误，所以使用第二种。
2.将生成的交叉验证数据集保存成CSV文件，而不是直接用sklearn训练分类模型。...test in kf.split(X): … print(“%s %s” % (train, test)) [2 3] [0 1] [0 1] [2 3] 我之前犯的一个错误是将train，test理解成原数据集分割成子数据集之后的子数据集索引...而实际上，它就是原始数据集本身的样本索引。...源码：# -*- coding:utf-8 -*- # 得到交叉验证数据集，保存成CSV文件 # 输入是一个包含正常恶意标签的完整数据集，在读数据的时候分开保存到datasetBenign，datasetMalicious...) newTrainFile.close() newTestFile.close() def getKFoldDataSet(datasetPath): # CSV读取文件 # 开始从文件中读取全部的数据集
本文主要目的是通过列属性进行列挑选，比如在同一个数据框中，有的列是整数类的，有的列是字符串列的，有的列是数字类的，有的列是布尔类型的。...，请使用np.datetime64，'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的列，请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import...2 False 2.0 white median 4 1 True 1.0 asian high 5 2 False 2.0 white high 我们构建了一个数据框...，每一列的属性均不同。...a列为‘integer’数字类型， b列为‘bool’布尔类型， c列为‘数字’类型， d列为‘category’分类类型， e列为‘object’字符串类型 挑选数据框子集 df.select_dtypes
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。 首先明确一下我们的需求。...现有某一地区的多张栅格遥感影像，其虽然都大致对应着同样的地物范围，但不同栅格影像之间的空间范围、行数与列数、像元的位置等都不完全一致；例如，某一景栅格影像会比其他栅格影像多出一行，而另一景栅格影像可能又会比其他栅格影像少一列等等...（记得在这一路径后加一个正斜杠/，否则之后输出结果的路径会有问题），snap_file_name是裁剪其他栅格图像时，所用的模板栅格图像——因为我们要统一各个栅格图像的行号与列号，所以很显然，这里这个模板图像就需要找各个栅格图像中...除此之外，几个"#"表示我们对其他参数暂时不配置。 ...另一方面，由于我们用到了ArcPy模块，因此如果大家的Python版本是3.0及以上，则需要在ArcMap软件中的Python运行框，或其对应的IDLE（如下图所示）中运行上述代码。
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