当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
在上述代码中，a、b、arr，都是函数内部的变量，因此其空间都在main方法对应的栈帧中分配。a、b是内置类型的变量，因此其空间中保存的就是给该变量初始化的值。
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
翻译校对：丁雪 吴怡雯 程序验证修改：李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士，我的丈夫，你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在，我想跳舞，我要赢，我想得到那个奖杯，把舞跳好来！” 《黑色追缉令》
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
• AVUtil：核心工具库，下面的许多其他模块都会依赖该库做一些基本的音视频处理操作。
• 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件， 比如mp4、flv、mkv等。
capinfos是Wireshark默认配套安装的命令行工具之一，从其命名来看也能顾名思义，主要用于显示抓包文件的信息，如文件格式、数据包数量、时间范围（首尾包）、数据包类型等。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配。当在一段代码块中定义一个变量时，Java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量分配的内存空间，该内存空间可以立刻被另作他用。
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
选自TowardsDataScience 作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境，可用于实现对数据的编程；它有很强大的数值分析工具，对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库，你可以用 R 语言学习数据可视化，特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础，带你逐步实现第一个可视化案例。 代码地址：https://github.com/aaqil/r-lang-fundamentals R 语言最
在停止等待协议中，源站发送单个帧后必须等待确认，在目的站的回答到达源站之前，源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看，停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合，带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。” – [来源](http://blog .codinghorror.com/a-visual-explanation-of-sql-joins/)
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
Flask很有趣易于设置，就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API，以供第三方业务应用程序访问。
本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中，readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
有人说，世间问题再多，无非就是时间和空间的问题。每每看到这类说法，都不禁会让我想起小时候看的《天龙八部》中的一处情节：彼时彼刻，少林寺正在被江湖歹人围攻，方丈情急之下问虚竹外面有多少人，虚竹傻不啦叽的说好多人呢，作为装逼界的老把式，方丈故作高深的说：错，只有两个人，名和利。原本这一教科书式的逼，我可以给90分，无奈后面分分钟打脸的情节破坏了逼格的美感——虚竹听信了方丈的“教诲”，正若有所思时，方丈也在为这个逼装得恰如其分而沾沾自喜，但突然意识到刀已经架到自己脖子上了，于是立马回到现实中，让虚竹再去看看外面有多少人，虚竹记下了方丈的教诲，当然说只有两个人。这可把方丈开心死了，高喊这下少林寺有救了，谁料自己推门一看，这啪啪啪的立即就被打了脸。
每个网卡或三层网口都有一个 MAC 地址， MAC 地址是烧录到硬件上，因此也称为硬件地址。MAC 地址作为数据链路设备的地址标识符，需要保证网络中的每个 MAC 地址都是唯一的，才能正确识别到数据链路上的设备。
在Java编程中，数组是一种非常重要的数据结构，它允许我们存储多个值在一个单一的变量中。本文将深入探讨Java数组的基本概念、创建和使用方法，以及如何处理常见的数组问题。
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
你对 Jupyter Notebook 了解多少？本文介绍了一些自定义功能，帮助你使用 Jupyter notebook 更高效地写代码。
本文最初发布于 Blankly 上，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
Kubernetes中解决网络跨主机通信的一个经典插件就是Flannel。Flannel实质上只是一个框架，真正为我们提供网络功能的是后端的Flannel实现，目前Flannel后端实现的方式有三种：
在本文中，我们将了解如何使用Python来抓取Reddit，这里我们将使用Python的PRAW（Python Reddit API Wrapper）模块来抓取数据。Praw 是 Python Reddit API 包装器的缩写，它允许通过 Python 脚本使用 Reddit API。
我认为CAN通信大概是所学通信里比较高级的了，说难也难，说不难也不难。本文只是结合stm32单片机来小谈一下，以此来帮助大家理解CAN通信。对于CAN通信的理论，原子哥的视频或者那本PDF《can入门教程》已经很详细全面了，我不能更好的给大家讲一遍了。如果你看了不懂，只能说看的遍数不够多。
在java开发中,我们普遍认知中,new出的对象是直接分配到堆空间中,而实际情况并非如此,其实大家伙可以思考一下,无论方法的生命周期长与短,只要new的对象就存放在堆中,那么这样只会对jvm的gc产生一个比较大的负担 而前几天在看到jvm调优书中有说到,new出来的对象并非所有都存在堆内存中,其实还有其他另外两个地方可以进行存储new出的对象,称之为栈上分配和TLAB
Jupyter Notebook 是所有开发者共享工作的神器，它为共享 Notebooks 提供了一种便捷方式：结合文本、代码和图更快捷地将信息传达给受众。目前，Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域。
工作内存：但我们实例化new student，那么 age = 25 也是存储在主内存中
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。
设备：第二层设备能隔离冲突域，比如Switch。交换机能缩小冲突域的范围，交换接的每一个端口就是一个冲突域。
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