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。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。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。
在这篇文章中，我将介绍以下主题： 可变形卷积 使用可变形卷积增强关键点估计的性能 使用可变形卷积增强实例分割的性能 可变形卷积 可变形卷积是一个卷积层加上偏移量学习。...如上所示，对于卷积核的每个足迹，都学习了2D偏移量，以便将足迹引导到最适合训练的位置。偏移量学习部分也是卷积层，其输出通道数是输入通道数的两倍，因为每个像素都有两个偏移量坐标。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。...结论 将可变形卷积引入到具有给定偏移量的视频学习任务中，通过实现标签传播和特征聚合来提高模型性能。与传统的一帧一标记学习方法相比，提出了利用相邻帧的特征映射来增强表示学习的多帧一标记学习方法。
创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...可以从一个或一组多维数据集创建一个数据帧。...访问数据帧内的数据 数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。 这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。...此外，我们看到了如何替换特定行和列中的数据。 在下一章中，我们将更详细地研究索引的使用，以便能够有效地从 pandas 对象内检索数据。
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...最后两个秘籍包含在数据分析期间经常发生的简单任务。 剖析数据帧的结构 在深入研究 Pandas 之前，值得了解数据帧的组件。...对于数据帧，许多方法几乎是等效的。 操作步骤 读完电影数据集后，让我们选择两个具有不同数据类型的序列。...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。....jpeg)] 请注意，前面的数据帧中的第三，第四和第五行中的所有值是如何丢失的。
我们将使用三列County，Metro和State创建一个新序列。 然后我们将这些序列连接起来，并在数据帧中创建一列称为Address。...set_index方法仅在内存中全新的数据帧中创建了更改，我们可以将其保存在新的数据帧中。...让我们创建两个数据帧，其中两个都包含具有相同数据但具有不同记录的相同参数： dataset1 = pd.DataFrame({'Age': ['32', '26', '29'],...对于此示例，让我们创建两个新的数据集，它们具有相同的行级别但具有不同的列，如下所示： dataset1 = pd.DataFrame({'Age': ['32', '26', '29'],...它仅包含在两个数据帧中具有通用标签的那些行。 接下来，我们进行外部合并。
我们将一个对象传递给包含将添加到现有对象中的数据的方法。 如果我们正在使用数据帧，则可以附加新行或新列。 我们可以使用concat函数添加新列，并使用dict，序列或数据帧进行连接。...让我们看看如何将新信息添加到序列或数据帧中。 例如，让我们在pops序列中添加两个新城市，分别是Seattle和Denver。...我有一个列表，在此列表中，我有两个数据帧。 我有df，并且我有新的数据帧包含要添加的列。...如果使用序列来填充序列中的缺失信息，那么过去的序列将告诉您如何用缺失的数据填充序列中的特定条目。 类似地，当使用数据帧填充数据帧中的丢失信息时，也是如此。...对于分层索引，我们认为数据帧中的行或序列中的元素由两个或多个索引的组合唯一标识。 这些索引具有层次结构，选择一个级别的索引将选择具有该级别索引的所有元素。
准备 在本秘籍中，我们使用groupby方法执行聚合，以创建具有行和列多重索引的数据帧，然后对其进行处理，以使索引为单个级别，并且列名具有描述性。...merge方法提供了类似 SQL 的功能，可以将两个数据帧结合在一起。 将新行追加到数据帧 在执行数据分析时，创建新列比创建新行更为常见。...传递给它的第一个值表示行标签。 在步骤 2 中，names.loc[4]引用带有等于整数 4 的标签的行。此标签当前在数据帧中不存在。 赋值语句使用列表提供的数据创建新行。...默认情况下，concat函数使用外连接，将列表中每个数据帧的所有行保留在列表中。 但是，它为我们提供了仅在两个数据帧中保留具有相同索引值的行的选项。 这称为内连接。...我们通过在两个两行一列的网格中创建具有两个子图的图形来开始执行步骤 7。 请记住，当创建多个子图时，所有轴都存储在 NumPy 数组中。 步骤 5 的最终结果将在顶部轴中重新创建。
Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。
Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列，亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。
顾名思义，这种类型的容器是一个框架，它使用 Pandas 方法 pd.read_csv() 读入的数据，该方法是特定于 CSV 文件的。...我们这份数据的第一个问题是 ACT 2017 和 ACT 2018 数据集的维度不一致。让我们使用（ .head() ）来更好地查看数据，通过 Pandas 库展示了每一列的前五行，前五个标签值。...我将以 2018 年 ACT 数据为例: ? 在预览了其他数据的前五行之后，我们推断可能存在一个问题，即各个州的数据集是如何存入的。...首先，让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值，该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ?...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。
创建视图不会导致数组的新副本，而是可以按特定顺序排列其中包含的数据，或者仅显示某些数据行。 因此，如果将数据替换为基础数组的数据，则无论何时通过索引访问数据，这都会反映在视图中。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...，创建的数据帧具有基于整数的行索引。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。...有关 SQL 连接如何工作的简单说明，请参考这里。 join函数 DataFrame.join函数用于合并两个具有不同列且没有共同点的数据帧。 本质上，这是两个数据帧的纵向连接。
如何在pandas中写入csv文件 我们将首先创建一个数据框。我们将使用字典创建数据框架。...image.png 然后我们使用pandas to_csv方法将数据框写入csv文件。 df.to_csv('NamesAndAges.csv') ?...image.png 如上图所示，当我们不使用任何参数时，我们会得到一个新列。此列是pandas数据框中的index。我们可以使用参数index并将其设置为false以除去此列。...如何将多个数据帧读取到一个csv文件中 如果我们有许多数据帧，并且我们想将它们全部导出到同一个csv文件中。 这是为了创建两个新的列，命名为group和row num。...重要的部分是group，它将标识不同的数据帧。在代码示例的最后一行中，我们使用pandas将数据帧写入csv。
True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...代码如下: 2.使用join()方法合并数据集 join()是最常用的函数之一, join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向 【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。...关键技术：如果需要沿axis=1合并两个对象，则会追加新列到原对象右侧。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。
这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。
第27-32行显示了如何加载整个训练集（train_coco），类似地，我们可以加载验证集（val_coco） 将COCO转换为Pandas数据帧 让我们将COCO元数据转换为pandas数据帧，我们使用如...添加额外列 一旦我们将COCO转换成pandas数据帧，我们就可以很容易地添加额外的列，从现有的列中计算出来。 我认为最好将所有的关键点坐标提取到单独的列中，此外，我们可以添加一个具有比例因子的列。...最后，我们创建一个新的数据帧（第58-63行） 鼻子在哪里？ 我们通过检查图像中头部位置的分布来找到鼻子的坐标，然后在标准化的二维图表中画一个点。 ?...随后，我们执行转换（第46-47行）并创建一个新的数据帧，其中包含新的列normalized_nose_x和normalized_nose_y（第51-55行） 最后一行绘制二维图表。...接下来，我们用训练集和验证集中每个规模组的基数创建一个新的数据帧，此外，我们添加了一个列，其中包含两个数据集之间差异的百分比。 结果如下： ?
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...诸如矩阵索引，C/C++，R，Pandas，Numpy 中都使用相同的 DT[i，j] 的数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见的数据处理工作。 ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv')_____
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。可以使用 usecols 参数。...nrows 参数，创建了一个包含 csv 文件前 5000 行的数据帧。...它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...诸如矩阵索引，C/C++，R，Pandas，Numpy 中都使用相同的 DT[i，j] 的数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见的数据处理工作。 ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?...▌帧排序 datatable 排序 在 datatable 中通过特定的列来对帧进行排序操作，如下所示： %%time datatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___
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