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Pandas与SQL的数据操作语句对照

就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...内容 选择行 结合表 条件过滤 根据值进行排序 聚合函数 选择行 SELECT * FROM 如果你想要选择整个表，只需调用表的名称: # SQL SELECT * FROM table_df...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...SELECT WHERE 当你用SQL中WHERE子句的方式过滤数据流时，你只需要在方括号中定义标准: # SQL SELECT * FROM table_df WHERE column_a =...当我和Pandas一起工作时，我经常会回想到这一点。 如果能够通过足够的练习，你将对Pandas感到更舒适，并充分理解其潜在机制，而不需要依赖于像这样的备记单。 一如既往，祝你编码快乐!

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python数据分析——数据的选择和运算

数据的选择和运算 前言 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。...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。...： 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。...关键技术:可以利用标签索引和count()方法来进行计数，程序代码如下所示： 【例】对于上述数据集product_sales.csv,若需要特定的行进行非空值计数,应该如何处理？...关键技术:可以利用行号索引和count()方法来进行计数,程序代码如下所示: 【例】对于给定的DataFrame数据，按索引值进行求和并输出结果。

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Pandas 秘籍：1~5

get_dtype_counts是一种方便的方法，用于直接返回数据帧中所有数据类型的计数。 同构数据是指所有具有相同类型的列的另一个术语。 整个数据帧可能包含不同列的不同数据类型的异构数据。...，然后将整个数据帧中缺失值总数的计数作为标量值返回： >>> movie.isnull().sum().sum() 2654 略有偏差是为了确定数据帧中是否缺少任何值。...此秘籍将与整个数据帧相同。 第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序，这并不是我们想要的。 步骤 3 同时对多个列进行排序。...序列和数据帧索引器允许按整数位置（如 Python 列表）和标签（如 Python 字典）进行选择。.iloc索引器仅按整数位置选择，并且与 Python 列表类似。....布尔数组的整数位置与数据帧的整数位置对齐，并且过滤器按预期进行。 这些数组也可以与.loc运算符一起使用，但是它们对于.iloc是必需的。 步骤 6 和 7 显示了如何按列而不是按行进行过滤。

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TCPIP第二层--数据链路层

count字段共有14位，用以指示帧中数据段中数据的字节数，14位二进制数的最大值为2-1=16383，所以数据最大长度为8×16383=131064。...但这种方法使用起来比较麻烦，而且所用的特定字符过份依赖于所采用的字符编码集，兼容性比较差。 （3）使用比特填充的首尾标志法：该法以一组特定的比特模式（如01111110）来标志一帧的起始与终止。...由于收发双方各自使用的设备工作速率和缓冲存储的空间的差异，可能出现发送方发送能力大于接收方接收能力的现象，如若此时不对发送方的发送速率（也即链路上的信息流量）作适当的限制，前面来不及接收的帧将被后面不断发送来的帧...详细过程详解： 交换机在接收到数据帧以后，首先、会记录数据帧中的源MAC地址和对应的接口到MAC表中，接着、会检查自己的MAC表中是否有数据帧中目标MAC地址的信息，如果有则会根据MAC表中记录的对应接口将数据帧发送出去...5.保密问题：虽说交换机也可以根据帧的源MAC地址、目的MAC地址和其他帧中内容对帧实施过滤，但路由器根据报文的源IP地址、目的IP地址、TCP端口地址等内容对报文实施过滤，更加直观方便。

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Apache Hudi数据跳过技术加速查询高达50倍

让我们以一个简单的非分区parquet表“sales”为例，它存储具有如下模式的记录： 此表的每个 parquet 文件自然会在每个相应列中存储一系列值，这些值与存储在此特定文件中的记录集相对应，并且对于每个列...最小值/最大值是所谓的列统计信息的示例 - 表征存储在列文件格式（如 Parquet）的单个列中的值范围的指标，比如 • 值的总数 • 空值的数量（连同总数，可以产生列的非空值的数量） • 列中所有值的总大小...：最小值，最大值，计数，空计数： 这本质上是一个列统计索引！...的查询 Q，我们可以根据存储在索引中的列统计信息评估这些谓词 P1、P2 等对于表的每个对应文件，以了解特定文件“file01”、“file02”等是否可能包含与谓词匹配的值。...在 Hudi 0.11 中，我们在元数据表中引入了多模索引[4]，例如布隆过滤器索引和列统计索引，这两者都实现为元数据表中的专用分区（分别为“column_stats”和“bloom_filters”）

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第六~七章: 上下文自适应二进制算术编码

图 1 H.265/HEVC 系统中视频帧处理的主要步骤 在下一步，得到的频谱傅里叶系数按级别进行量化。在四个步骤中执行的所有操作的数据被发送到熵编码器的输入端；这些数据稍后可以用来恢复编码后的图像。...我们将[0, 1) 作为初始区间，并根据信息中的字符频率按比例分割成更小的区间。在 20 个可能的字符中，“b”出现了 17 次，“a”出现了 2 次，“EOF”只出现了 1 次。...首先，我们只有在处理完整个消息后才得到编码结果。在那之前，结果的任何一位都不知道。同样，为了开始解码，我们需要知道表示编码消息的整个比特序列。第二个缺点也从我们的例子中很明显。...同样，如果当前区间完全包含在 ½ 和 1 之间，编码结果的当前比特将有一个值 1。然而，如果当前区间的左端点小于 ½，右端点大于 ½，但两者与 ½ 的差异不超过 ¼，当前结果比特将是未知的。...（输出到结果比特流的 1 值比特数量等于标准中名为 bitsOutstanding 的计数器的值。在输出 1 值比特后，计数器重置为 0）。当前区间的端点值加倍。

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MySQL（五）汇总和分组数据

一、汇总数据 工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点： ①确定表中的行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）...（）函数{avg（）函数忽略列值为NULL的行}； 2、count（）函数 count（）函数进行计数，可利用count（）确定表中行的数目或符合特定条件的行的数目； count（）函数有两种使用方式：...①使用count（*）对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值（null）还是非空值； ②使用count（column）对特定列中具有值的行进行计数，忽略null值； select count（...，包括返回文本列的最小值；但用于文本数据时，如果数据按相应的列排序，则min（）返回最前面的行（min（）函数忽略列值为null的行） 5、sum（）函数 sum（）函数用来返回指定列值的和（总计）；例子如下...）的那些分组； having和where的区别： where在数据分组前进行过滤，having在数据分组后进行过滤；where排除的行不包括在分组中（这可能会改变计算值，从而影响having子句中基于这些值过滤掉的分组

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扩展Linux网络栈

支持报文哈希的硬件会在接收的报文描述符中传入哈希值，通常与RSS使用的哈希相同(如Toeplitz 哈希)。哈希值会保存在skb->hash中，并且可以在栈的其他位置用作报文流的哈希值。...为了防止发生这种情况，RFS使用一个秒流表来跟踪每个流中未处理的报文：rps_dev_flow_table 是针对每个设备的每个硬件接收队列的表。每个表中的值都保存了一个CPU索引和一个计数器。...这将允许在相同的队列上下文(如CPU和缓存等)中对报文进行传输和接收。这种方式可以用于繁忙的轮询多线程工作负载，在这些工作负载中，很难将特定的CPU与特定的应用程序线程关联起来。...为特定传输流选择的队列会保存在对应的流(如TCP)socket结构体中。该传输队列会用于这条流上的后续报文的传输，方式发送乱序(ooo)报文。...这个标志位标识这条流中没有未处理的报文，这样就可以切换传输队列，而不用担心生成乱序报文的风险。传输层会负责正确处理乱序报文。如TCP，当确认一个连接上的所有数据后就会设置该标志。

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Netfilter 架构与 iptablesebtables 入门

特定类型的规则只在协议栈的特定点有意义，因此并不是每个 table 都 会在内核的每个 hook 注册 chain。 Part IV：iptables 表 ---- 表（tables）：是链的集合。...如果不指定此选项，默认的是 filter 表。 raw ：高级功能，如：网址过滤。 mangle ：数据包修改（QOS），用于实现服务质量。 nat ：地址转换，用于网关路由器。...） -Z 将所有表的所有链的字节和数据包计数器清零 -n 使用数字形式（numeric）显示输出结果 -v 查看规则表详细信息（verbose）的信息 -V 查看版本(version) -h 获取帮助（...Part I：ebtables ---- ebtables 即以太网桥防火墙，以太网桥工作在数据链路层，ebtables用来过滤数据链路层数据包。...不同的表内置链不同。自定义链挂接在对应的内置链内，使用 -j 让其跳转到新的链中。 ebtables 共分为以下 6 条内置链： INPUT： 数据帧的目的地址是网桥本身。

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深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...这个 0.5 值是可以调整的，但是在大多数的目标检测数据集和挑战中，0.5 是标准值。...你不能通过对文本标签简单的修改，从而使网络通过自动修正后再去学习、添加和删除未经过训练的数据模式。神经网络不是这样工作的。 这里有一个快速的窍门，你可以用来过滤和忽略你不感兴趣的预测标签。...如果我们的 confidence 大于最小值（默认值是 0.2，能够通过命令行参数修改）这个检测结果将会被视为正检测结果，有效的检测并继续进一步的处理。...如果按下“q”键，我们停止并推出循环（第 94 和 95 行） 否则，我们继续更新 fps 计数器（ 98 行），并继续提取和处理帧图片。

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深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...这个 0.5 值是可以调整的，但是在大多数的目标检测数据集和挑战中，0.5 是标准值。...你不能通过对文本标签简单的修改，从而使网络通过自动修正后再去学习、添加和删除未经过训练的数据模式。神经网络不是这样工作的。 这里有一个快速的窍门，你可以用来过滤和忽略你不感兴趣的预测标签。...如果我们的 confidence 大于最小值（默认值是 0.2，能够通过命令行参数修改）这个检测结果将会被视为正检测结果，有效的检测并继续进一步的处理。...如果按下“q”键，我们停止并推出循环（第 94 和 95 行） 否则，我们继续更新 fps 计数器（98 行），并继续提取和处理帧图片。

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MapReduce设计模式

2.2.3：适用场景： 1：单词计数 （可以使用combiner） 2：最大值/最小值/计数 （可以使用combiner）...2：适用场景 2.1：过滤， 使用过滤的唯一必要条件是数据可以被解析成记录，并可以通过非常特定的准则来确定它们是否需要保留，不需要reducer函数 近距离观察数据：准备一个特定的子集，子集中的记录有某些共同属性或者具备某些有趣的特性...，抽取其中一个特征，如果抽取的特性是布隆过滤中所表示的值的集合成员，则保留记录 移除大多数不受监视的值：最直接的使用案例是清楚不感兴趣的值 对成本很高的集合成员资格检查做数据的预先过滤： 2.3：...，此外，对应于某个特定的外链所做的所有记录必须处于同一分区中 通常情况下这发生在几个作业的输出有相同数量的reducer和相同的外键，并且输出文件是不可拆分的即不大于一个hdfs文件快的大小或是...里边，他除去了写临时数据的IO操作，然后在reduce中执行只有map的作业，这同一也能减少任务启动的开销(3)注意，作业链的第一个map阶段无法 从下一个优化中获益，尽可能的在减少数据量（如过滤）的操作和增加数据量

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分布式 PostgreSQL 集群(Citus)，分布式表中的分布列选择最佳实践

如概念部分所述，Citus 根据表分布列的哈希值将表行分配给分片。数据库管理员对分布列的选择需要与典型查询的访问模式相匹配，以确保性能。...如果您将表分布在偏向某些常见值的列上，则表中的数据将倾向于在某些分片中累积。持有这些分片的节点最终会比其他节点做更多的工作。 将事实表和维度表分布在它们的公共列上。 您的事实表只能有一个分布 key。...但是，这只有在查询的工作量远远大于查询许多分片的开销时才有用。通常最好避免直接从应用程序中进行如此繁重的工作，例如通过预先聚合数据。...在 Citus 中，具有相同分布列值的行保证在同一个节点上。分布式表中的每个分片实际上都有一组来自其他分布式表的位于同一位置的分片，这些分片包含相同的分布列值（同一租户的数据）。...tenantid 上的 join，Citus 知道可以使用包含特定租户数据的一组位于同一位置的分片来回答整个查询，而 PostgreSQL 节点可以在一个步骤中回答该查询，从而支持完整的 SQL 支持

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

如下面的屏幕快照所示，我们只是传递0，它是 Excel 工作表中第一张工作表的索引值。...，我们按State和Metro过滤了列，并使用过滤器列中的值创建了一个新的数据帧。...我们逐步介绍了如何过滤 Pandas 数据帧的行，如何对此类数据帧应用多个过滤器以及如何在 Pandas 中使用axis参数。...重命名 Pandas 数据帧中的列 在本节中，我们将学习在 Pandas 中重命名列标签的各种方法。 我们将学习如何在读取数据后和读取数据时重命名列，并且还将看到如何重命名所有列或特定列。...接下来，我们了解如何将函数应用于多个列或整个数据帧中的值。 我们可以使用applymap()方法。 它以类似于apply()方法的方式工作，但是在多列或整个数据帧上。

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深入浅出Java中JVM内存管理

.其元空间和永久代之间的最大区别在于:元数据空间不在虚拟机中,而是在本地内存中 详细了解一下各个部分 01)程序计数器(PC寄存器) 程序计数器的定义: 程序计数器是一块较小的内存空间,是当前线程正在执行的哪一条字节码指令的地址...压栈出栈过程: 当方法运行过程中需要创建局部变量时,就将局部变量的值存入栈帧的局部变量表中 Java虚拟机栈的栈顶是当前正在执行的活动栈,也就是当前正在执行的方法,PC寄存器也会指向这个地址,只有这个活动的栈帧的本地变量可以被操作数栈操作...,当前这个栈帧中调用另一个方法,与之对应的额栈帧又会被创建,新创建的栈帧压入栈顶,变成当前的活动栈帧,方法结束后,当前栈帧的返回值变成新的活动栈帧的中的操作数栈的一个操作数,如果没有返回值,那么新的活动栈帧中操作数栈的操作数没有变化...由于Java虚拟机栈是线程对应的,数据不是共享的,因此不用关心数据一致性问题,也不会存在同步锁的问题 特点 局部变量表随着栈帧的创建而创建,他的大小在编译时确定,创建时只需分配事先规定的大小即可,在方法运行的过程中...,第一个阶段从根节点开始标记所有被引用对象,第二阶段遍历整个堆,清除未标记的对象并且把存活的对象"压缩"到堆的其中一块,按顺序排放,,此算法避免"标记-清除"的碎片问题,同时也避免"复制"的空间问题 4

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【技能get】简单而有效的 EXCEL 数据分析小技巧

数据透视表是一款用于汇总如：计数，求平均值，求和，以及其他依据相关选择进行特征计算的功能。它可以将数据表转换为反应数据结论的表格，从而帮助你做出决策。请看下面的截图： ?...你要做的就是把他们放在选项板的过滤器中，就可以看到在左边生成相应的数据透视表。 ? 从上图可以看到，我们将“Region”放入行，“Productid”放入列中，“Premium”放入值中。...现在，数据透视表中展示了“Premium”按照不同区域、不同产品费用的汇总情况。你也可以选择计数、平均值、最小值、最大值以及其他的统计指标。...如果你倾向于在当前工作表中生成图表，可以按ALT+F1，而不是F11。 当然，在任何一种情况下，只要你创建了图表，就可以通过定义特定数据源来展示期望的信息。 ?...按照下列步骤操作可以删除重复值：选择所需数据-转到数据面板-删除重复值 ? 2.文本分列：假设你的数据存储在一列中，如下图所示： ? 如上如所示，我们可以看到A列中单元格内容被“；”所区分。

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翻译 | 简单而有效的EXCEL数据分析小技巧

数据透视表是一款用于汇总如：计数，求平均值，求和，以及其他依据相关选择进行特征计算的功能。它可以将数据表转换为反应数据结论的表格，从而帮助你做出决策。请看下面的截图： ?...你要做的就是把他们放在选项板的过滤器中，就可以看到在左边生成相应的数据透视表。 ? 从上图可以看到，我们将“Region”放入行，“Productid”放入列中，“Premium”放入值中。...现在，数据透视表中展示了“Premium”按照不同区域、不同产品费用的汇总情况。你也可以选择计数、平均值、最小值、最大值以及其他的统计指标。...如果你倾向于在当前工作表中生成图表，可以按ALT+F1，而不是F11。 当然，在任何一种情况下，只要你创建了图表，就可以通过定义特定数据源来展示期望的信息。 ?...按照下列步骤操作可以删除重复值：选择所需数据-转到数据面板-删除重复值 ? 2.文本分列：假设你的数据存储在一列中，如下图所示： ? 如上如所示，我们可以看到A列中单元格内容被“；”所区分。

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Java虚拟机工作原理详解

然后执行引擎解释或者编译类文件，转化成特定CPU的机器码，CPU执行机器码，至此完成整个过程。 接下来就重点研究一下类加载器究竟为何物？又是如何工作的？...从这一块内存中分出一块用来存储一些运行数据，例如创建的对象，传递给方法的参数，局部变量，返回值等等。分出来的这一块就称为运行数据区域。...》局部（本地）变量数组： 局部（本地）变量数组中，从0开始按顺序存放方法所属对象的引用、传递给方法的参数、局部变量。...》栈帧中数据引用： 除了局部变量数组和操作数栈之外，栈帧还需要一个常量池的引用。当JVM执行到需要常量池的数据时，就是通过这个引用来访问常量池的。栈帧中的数据还要负责处理方法的返回和异常。...如果通过return返回，则将该方法的栈帧从Java栈中弹出。如果方法有返回值，则将返回值压入到调用该方法的方法的操作数栈中。另外，数据区中还保存中该方法可能的异常表的引用。

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