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。
数据链路层在物理层提供服务的基础上向网络层提供服务，其主要作用是加强物理层传输原始流的功能，将物理层提供的可能出错的物理连接改造成为逻辑上无差错的数据链路，使之对网络层表现为一条无差错的链路。
数据链路层在物理层提供服务的基础上向网络层提供服务，其主要作用是加强物理层传输原始比特流的功能，将物理层提供的可能出错的物理连接改造为逻辑上无差错的数据链路，使之对网络层表现为一条无差错的链路。
要在一条通信线路上传送数据，除了必须建立一条物理线路（物理层的功能）之外，还必须有一些规程或协议来控制这些数据的传输，以保证被传输数据的正确性。实现这些规程或协议的硬件和软件加上物理线路就构成了“数据链路层”。
不管在学习过程还是在实际的项目工作中，大家对 vlan 技术都不陌生而且都可以灵活运用，虽然会用但对于数据帧在何时打上 vlan tag，如何在 trunk 链路上传输、何时剥离 vlan tag 以及在华为交换机的交换机制又是怎样的呢？大家可能有这方面的困惑，今天有我和大家一块儿探讨一下数据帧交换的详细过程：
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。
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
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
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。
ISO11898主要定义了物理层和数据链路层，对比标准OSI通信模型，物理层和数据链路层属于最底层的两个层级。在详细讲ISO11898-1之前先来了解一下汽车CAN通信网络中常用的几个协议都处于OSI模型的什么位置。
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。
这篇文章是将一文搞懂CAN总线协议帧格式和一文搞懂CAN FD总线协议帧格式两篇文章的整合，方便各位朋友学习和查阅。
检查数据 在练习的第一部分，我们的任务是利用简单的线性回归去预测食品交易的利润。假设你是一个餐厅的CEO，最近考虑在其他城市开一家新的分店。连锁店已经在各个城市有交易，并且你有各个城市的收益和人口数据，你想知道城市的人口对一个新的食品交易的预期利润影响有多大。 首先检查“ex1data1”文件中的数据。“txt”在“我的存储库”的“数据”目录中。首先导入一些库。 import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。
最近使用tcpdump的时候突然想到这个问题。因为我之前只存在一些一知半解的认识：比如直接镜像了网卡的包、在数据包进入内核前就获取了。但这些认识真的正确么？针对这个问题，我进行了一番学习探究。
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。
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。
VLAN（Virtual LAN），翻译成中文是“虚拟局域网”。LAN可以是由少数几台家用计算机构成的网络，也可以是数以百计的计算机构成的企业网络。VLAN所指的LAN特指使用路由器分割的网络——也就是广播域。
为了使数据链路层能更好地适应多种局域网标准，802委员会就将局域网的数据链路层拆成两个子层
CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多CAN节点。
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。
通信的每一层中都有自己独特的安全问题，网络安全问题应该在多个协议层，针对不同的弱点解决。就安全而言，数据链路层（第二协议层）的通信连接是较为薄弱的环节。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
在我们数据传输过程中要遵循对等层次通信，每一层都与另一方对等层次进行通信 网络层-网络层、数据链路层-数据链路层。 而这些对等通信，并非直接进行的。而是由下层逐层封装来完成对等层交换数据，这就是我们数据的封装。 而解封装，就是上层需要与下层进行通信，于是逐层解封装至目标层进行通信。 这里的上下层就是指的网络参考模型的层次 上面可能说的有点复杂不易于理解，可以记住下面这句话：
封装成帧就是在一段数据的前后分别添加首部和尾部，然后就构成一个帧。首部和尾部的作用是进行帧定界。(首部是用来确定帧的数据部分是从哪里开始的，而尾部是用来确定数据部分什么时候结束)
CAN总线上传输的信息称为报文，当总线空闲时任何连接的单元都可以开始发送新的报文。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
在许多情况下，由于其出色的预测性能和处理复杂非线性数据的能力，机器学习模型通常优于传统的线性模型。然而，机器学习模型常见的批评是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果结合起来生成它们的结果。尽管这通常导致更好的性能，但它使得很难知道数据集中每个特征对输出的贡献是多少。
小伙伴儿们，大家好！这篇计算机网络数据链路层总结了很久，图文并茂，绝对是干货类型！喜欢的话多多支持哦~
转自：https://blog.csdn.net/phunxm/article/details/9498829
在计算机网络中，IP地址和MAC地址是两个最基本的概念。IP地址在互联网中是用于标识主机的逻辑地址，而MAC地址则是用于标识网卡的物理地址。虽然它们都是用于标识一个设备的地址，但是它们的作用和使用场景是不同的。
二层交换机是一种工作在数据链路层的网络设备，主要功能是根据数据帧中的MAC地址进行转发，并将这些MAC地址与对应的端口记录在自己内部的一个地址表中。二层交换机不遵循路由算法，而是通过广播和学习来实现数据帧的转发。
1、定义：位于网络层和物理层之间，数据链路层在物理层提供的服务的基础上向网络层提供服务，其最基本的服务是将源自网络层来的数据可靠地传输到相邻节点的目标机网络层。
第一章 概述 第二章 物理层 第三章 数据链路层 第四章 网络层 第五章 传输层 第六章 应用层
数据链路 (data link) 除了物理线路外，还必须有通信协议来控制这些数据的传输。若把实现这些协议的硬件和软件加到链路上，就构成了数据链路。
计算机网络主要由一些通用的、可编程的硬件互连而成，通过这些硬件，可以传送不同类型的数据，并且可以支持广泛和日益增长的应用。计算机网络的不是软件概念，还包含硬件设备，计算机网络不仅仅是信息通信，还可以支持广泛的应用。
不同的协议层对数据包有不同的称谓，在传输层叫做段（segment），在网络层叫做数据报（datagram），在链路层叫做帧（frame）。数据封装成帧后发到传输介质上，到达目的主机后每层协议再剥掉相应的首部，最后将应用层数据交给应用程序处理。
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。
传送门：用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)
作者：Eryk Lewinson 翻译：张睿毅校对：张睿毅 本文约4200字，建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签：数据帧， 精选， 机器学习， Python， 技术演练 设置和数据 在本文中，我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包，这是一个包含许多有用功能的库，这些功能正在扩展scikit-learn的功能。我们导入所需的库，如下所示： import n
通常经由交换机内部处理的数据帧全部带有VLAN标签，而根据交换机转发数据帧时的操作（添加、剥除VLAN标签）及VLAN间互通等技术
深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务，但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作（或者如果没有开发下一个AI初创公司），那么仍然有可能会使用和旧的（好吧，也许不是那么古老）机器学习来执行日常任务。
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》
对于一台二层交换机来说，缺省时整机的所有接口属于一个广播域。这意味着，只要连接到这个交换机的PC都配置在同一个IP子网内，即可直接进行互相访问，而且更重要的一点是，处于同一个广播域内的某个节点只要发送一个广播数据帧，在这个广播域内的所有其他节点都会收到这个数据帧，并且耗费资源来处理（即使它可能并不需要这个数据帧）。当这个广播域变得特别大（交换机上连接的用户数量特别多）时网络就非常有可能被大量的广播消耗掉大量资源。
各位同学肯定见过关于网络的面试题，什么TCP协议和UDP的区别啦，IP协议工作在哪层啊等等，这都是网络中定义的各种协议。这些标准化的协议就是网络分层模型标准化的核心部分。要想搞懂网络，必须搞明白其中的几种主要的网络协议。
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