Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...比如，有两个表的数据要天天做对比，找到差异的地方，原来用Excel做虽然也不复杂，但要频繁对比，就很麻烦了，因此，可以考虑使用Power Query来实现直接刷新的自动对比。...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对列 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的列就可以将差异结果返回
的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据，我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据，如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话，我们可以进行如下操作： 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中，用鼠标框选即可； 2...，我这里按照默认设置）； 4、上一步设置完，点击确定，我们可以看到我们的数据变成如下图所示： 红色显示部分就表示两列数据重复的几个数据。...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤，我们将两列数据的重复值选出来了，但数据的排列顺序有点乱，我们可以做如下设置： 1、选中F列，然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”，选择“以当前选定区域排序”...2、选中G列，做上述同样的排序设置，最后排序好的结果如下图： 经过上面的几个步骤，我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了，两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面，不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列
subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...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...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。...如果不写subset参数，默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。 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-
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。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。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。...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。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...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。
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...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： ?...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
本文的主要贡献点包括： 提出了一种新颖的IMU-PARSAC算法，用于检测和去除动态场景中的运动异常值，显著提高了跟踪的鲁棒性。...移动异常值检测与去除策略：在强制性的3D-2D阶段，当前帧基于与上一帧的光流跟踪获得2D观测和3D点的初始匹配。经过IMU-PARSAC算法后，大多数异常值被滤除。...在可选的2D-2D阶段，使用原始PARSAC算法逐帧匹配当前帧和滑动窗口中的关键帧。通过这种多视角交叉验证方法去除剩余的动态异常值。...异常值去除 对IMU-PARSAC在人工场景和公共数据集ADVIO上进行了定性和定量评估。 图7....此外基于置信度，可视化了PARSAC和 IMU-PARSAC的相应区间。 EuRoC 数据集 表1列出了我们在这些算法上收集的所有 EuRoC 的 RMSE。
异常值检测和去除 这里介绍IMU-PARSAC算法，利用IMU信息来区分移动元素和静态背景，这种区分增强了VIO跟踪的稳健性。...移动异常值检测和去除策略：在必要的3D-2D阶段，当前帧基于光流跟踪与上一帧获得2D观测和3D点的初始匹配。经过IMU-PARSAC算法后，大多数异常值被滤除。...在可选的2D-2D阶段，当前帧和滑动窗口中的关键帧逐帧使用原始PARSAC算法进行匹配。通过这种多视角交叉验证方法去除剩余的动态异常值。...基于角度的纯旋转检测的几何示意图，当两条观测射线和平移向量 t 形成等腰三角形时，最大的 θ 角被实现。 如果一个帧被标记为“纯旋转帧”，则说明它缺乏对新地标的深度观察。...VINS-Mono和RD-VIO均在配备有Intel i7-7700 CPU @3.6GHz和16GB内存的计算机上执行。不同模块的结果如表2所示。 表3列出了ADVIO数据集的准确性和完整性结果。
（1）给每一个sheet页命名，方便寻找 （2）给每一个工作表加一列行号，方便后面改为原顺序 （3）检验每一列的格式，做到每一列格式统一 （4）做数据源备份，防止处理错误需要参考原数据 （5）删除不必要的空行...（2）函数法 在做数据清洗时，经常需要去除数据两端的空格，那么TRIM、LTRIM、RTRIM这3个函数就可以帮到你啦~ TRIM函数：主要是用来去除单元格内容前后的空格，但不会去除字符之间的空格。...（3）根据数据的分布情况，可以采用均值、中位数、或者众数进行数据填充。 数据均匀，均值法填充；数据分布倾斜，中位数填充。 （4）用模型计算值来代替缺失值。 回归：基于完整的数据集，建立回归方程。...极大似然估计：基于缺失类型为随机缺失得条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，通过观测数据的边际分布可以对缺失数据进行极大似然估计。...6、异常值处理 异常值：指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
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。...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。...处理完所有数据时，sum值汇总到SIMD寄存器中并返回。对于每个向量，AggSum算子将列A的相关数据传输到一个SIMD寄存器中，并从上一个操作符中加载位置等下的bitmask。
由于矩阵的行秩等于列秩，因此若自变量矩阵中存在线性相关的行或列，则经过转置相乘最后得出的矩阵必然存在线性相关的行或列，对于非满秩的矩阵在实数层面上无法求逆矩阵，因此在计算中要避免自变量中存在线性相关。...实际情况中两个变量相关程度很大，但其自变量矩阵并不是精确相关，这样得出的矩阵可以计算逆矩阵，但相关程度较大的行或列对应的特征值接近于0，即对吼计算得出的参数往往会忽略该相似分布。...如何判断该方程中的随机误差项为常数呢？需要进行检验。 异方差的检验 残差图直接观察: 绘制残差关于自变量的散点图，若残差均匀离散地分布在零线两侧则方差较为显著。...当小概率事件发生的时候，可以很显然表现出数据存在异常值。即概括来看，异常值即为小概率发生值，由于其对中心偏离甚远，因此会极大影响回归拟合的精确度。...异常值的常见情况和消除方法 因变量Y异常，如下图的序列所示 image.png 很明显图中有一点相当出类拔萃，若将此点代入回归方程的参数估计计算公式中，直接导致因变量或自变量的方差增大，造成异方差。
然后，使用基于密度的无监督空间聚类对所选点云进行聚类，以检测不同的路沿区域，当在连续帧中检测到新路沿点时，它们将使用时间可达性约束与现有路沿簇相关联，如果未找到可达性约束，则从这些新点形成新的路沿群集，...最后，将Delaunay滤波应用于离群点的去除，并将其性能与传统的基于RANSAC的滤波进行了比较。...使用基于Delaunay的过滤方法去除异常值，与基于RANSAC的多项式拟合回归约束相比，该方法需要更少的参数调整。...GNSS的IMU框架表示为I A，传感器配置和参考帧 数据采集车由两个激光雷达和两个摄像头组成。传感器的参考坐标系和视野（FoV）如图2所示。车辆基架B位于车辆后轴的中心。...总结 本文提出了一种基于三维Delaunay四面体的多模态路沿检测和建图算法，我们演示了使用我们的聚类方法检测任意数量的路沿，评估表明Delaunay滤波在抑制异常值去除方面优于传统的基于RANSAC的滤波方法
此外，该框架利用概率卡尔曼滤波方法将估计的速度与实时速度和正确的点云相结合，跟踪运动目标，本文提出的框架基于真实道路数据进行评估，并始终优于其他方法。...在检测中，使用图像检测方法或激光雷达检测方法或两者来识别运动物体。一旦识别出图像中的对象，就会提取并关联相应的点云，分别对点云数据和图像数据进行优化，分别以帧更新率进行三维速度估计和切向速度估计。...由于所有传感器都是同步的，因此我们可以将单个相机帧（通常为100 ms）期间收集的点云数据校正到t0帧的开始。Pi用于表示激光雷达系统中第i个点的坐标。...由于每个移动对象的检测边界框可用，因此边界框内的光学矢量指示对象的相对2D移动。RANSAC方法用于去除异常值并细化结果。...卡尔曼滤波器被用作所有情况的后端，以去除异常值并提供更好的连续速度估计。
概括地说，传输中的差错都是由于噪声引起的。噪声有两大类：一类是信道中所固定的、持续存在的随机热噪声；另一类是由于外界特定个的短暂原因所造成的冲击噪声。...发送方和接受方事先商定1个多项式G(x)(最高位和最低位必须为1)，使这个带检验码的帧刚好能被这个预先确定的多项式G(x)整除。接收方用相同的多项式去除收到的帧，如果无余数，则认为无差错。...利用模2除法，用G(x)对应的数据串去除1）中计算出的数据串，得到的余数即为冗余码（ 共r位，前面的0不可省略）。...3.3.2 纠错编码 在数据通信的过程中，解决差错问题的一种方法是在每个要发送的数据块上附加足够的冗余信息，使接受方能够推导出发送方实际送出的应该是什么样的比特串。...于是P1对应数据位1、3、5、7，令P1异或D1异或D2异或D4=0得P1=1; P2对应的数据位为2、3、6、7，令P2异或D1异或D3异或D4=0得P2=0; P3对应的数据位为4、5、6、7，令p3
在训练数据上有两个高度相关的变量会导致多重共线性，因为它的模型无法在数据中找到模式，从而导致模型性能不佳。所以在训练模型之前首先要尽量消除多重共线性。 五、异常值如何影响线性回归模型的性能？...L1 正则化或 lasso 回归通过在成本函数内添加添加斜率的绝对值作为惩罚项。有助于通过删除斜率值小于阈值的所有数据点来去除异常值。 L2 正则化或ridge 回归增加了相当于系数大小平方的惩罚项。...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。
接下来，基于我们之前的研究[9]提供的相机位姿，我们进行点云拼接和融合，对平面和物体进行数据关联和更新优化，随后，将稠密点云地图转换为八叉树地图。...然后，基于我们先前研究提供的相机姿态，将不同关键帧提取的点云进行拼接和融合，随后通过体素网格滤波进行下采样，为了提高存储效率并支持导航和避障等任务，点云地图转换为八叉树地图。 B....完成平面地图初始化后，遍历当前帧中检测到的平面和地图中已存在的平面，建立数据关联。然而，在复杂的动态场景中，检测到的平面常常会出现显著的错误和随机性，导致平面数据关联失败。...对象参数化和数据关联 由于要建模的对象通常属于背景，且远离相机，提取的地图点通常数量稀少且质量较差，使用聚类算法进行异常值去除是不可行的。...在成功的数据关联之后，地图点和参数将会更新，随后，利用对象的地图点与平面或与对象关联的平面之间的距离以及孤立森林算法，从这些地图点中去除异常值，如图2所示。
如果数据点随机散布在没有图案的线上，那么线性回归模型非常适合数据，否则我们应该使用非线性模型。 三、如何区分线性回归模型和非线性回归模型 两者都是回归问题的类型。两者的区别在于他们训练的数据。...在训练数据上有两个高度相关的变量会导致多重共线性，因为它的模型无法在数据中找到模式，从而导致模型性能不佳。所以在训练模型之前首先要尽量消除多重共线性。 五、异常值如何影响线性回归模型的性能？...L1 正则化或 lasso 回归通过在成本函数内添加添加斜率的绝对值作为惩罚项。有助于通过删除斜率值小于阈值的所有数据点来去除异常值。 L2 正则化或ridge 回归增加了相当于系数大小平方的惩罚项。...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。
使用从测试车辆收集的数据，在多个城市场景中实施并测试了我们的方法。结果表明，所提出的基于深度学习的方法可以生成高精度的地图。...道路检测使用摄像机数据，投影到激光雷达数据上，经过细化以去除异常值，然后使用3D NDT算法的输出与先前的扫描进行累积。然后计算道路占用的区域并提取道路界限。我们将在下面的每个步骤中解释这些步骤。...图2显示了道路绘制流程的概述。 ? 道路地图绘制流程。对来自摄像机FCN的结果进行修剪以去除异常值 检测：对于检测道路，我们使用完全卷积网络（FCN）。...作为最终检查，为了去除其余的异常值，我们将68–95–99.7规则应用于结果分布，并排除高程位于µ1−σ1和µ1+σ1之外的所有点。 ?...平滑和聚类应用于两个不同的层次：首先在Fl帧中处理单个扫描，然后在Fm帧中使用3D-NDT算法的输出将当前扫描与之前的扫描累积在一起。
在训练数据上有两个高度相关的变量会导致多重共线性，因为它的模型无法在数据中找到模式，从而导致模型性能不佳。所以在训练模型之前首先要尽量消除多重共线性。 5、异常值如何影响线性回归模型的性能？...L1 正则化或 lasso 回归通过在成本函数内添加添加斜率的绝对值作为惩罚项。有助于通过删除斜率值小于阈值的所有数据点来去除异常值。 L2 正则化或ridge 回归增加了相当于系数大小平方的惩罚项。...它是指最佳拟合线周围的数据点的方差在一个范围内不一样的情况。它导致残差的不均匀分散。如果它存在于数据中，那么模型倾向于预测无效输出。检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。...数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...例如，如果我们有一个从 1 到 100000 的列，那么将值增加 10% 不会改变较低的值，但在较高的值时则会产生非常大的差异，从而产生很大的方差差异的数据点。
相机定位算法是SLAM或者增强现实的一部分，主要有基于回归和基于结构两种，基于回归的定位算法精度较低，现在比较流行的是基于结构的相机定位算法，基于结构的定位算法有两个阶段：1、建立二维图像与三维场景点之间的对应关系...【摘要】 求解相机的6D位姿时，传统方法是对图像和预建立的3D模型之间的兴趣点进行提取和匹配，近些年基于学习的算法将场景结构融进特殊的卷积神经网络中，从而能从RGB图像中估计稠密坐标。...场景相关性量测了查询图像和场景点的相似度，而时间相关量测了检索图像像素与检索视频片段中相邻两帧的相似性论文在训练时只使用场景相关，在测试时融合两者。 1.1场景相关性 ? ?...对于7Scenes数据集，包括7中不同的场景，由手持式Kinect RGB-D相机进行捕捉。...另外还评估了相机轨迹，可以从图中看到，我们的单帧定位轨迹中包含一些异常值，而我们的视频定位能够去除大部分异常值。 ? 对DSM、SANet以及DSAC++等算法进行坐标映射可视化。
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