在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面： 删除未使用的列 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...inplace=True将直接对数据帧本身执行操作，默认情况下，它将创建另一个副本，你必须再次将其分配给数据帧，如df = df.drop(columns="Unnamed: 13")。...删除重复项 让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。
蒙特卡罗模拟通常用于金融投资组合评估，它是基于对市场中投资组合的重复模拟来模拟投资组合的表现，该模拟受各种因素和成分股收益的内在概率分布的影响。...它还将设置几个选项来控制 Pandas 如何在 Jupyter 笔记本中渲染输出。 该代码包含以下内容： 第一条语句导入 NumPy 并将库中的项目引用为np.。...-2e/img/00049.jpeg)] 可以基于应用于每行中数据的逻辑表达式来选择数据帧的行。...Series还会自动执行自身与其他 Pandas 对象之间的数据对齐。 对齐是 Pandas 的一项核心功能，其中数据是在执行任何操作之前按标签值匹配的多个 Pandas 对象。...Pandas 使用它来执行大部分对齐过程，因此是一项基本操作。
在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法。...现在，我们可以填补缺失值并用# 2中提到的方法来检查。 #填补缺失值并再次检查缺失值以确认 ? ? # 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格的透视表。...但是相信我，即使在目前这个精准度上再提高哪怕0.001%的精度仍会是一项充满挑战性的任务。你会接受这个挑战吗？ 注：这个75%是基于训练集的。测试集会略有不同，但接近。...# 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ? 注：Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。...◆ ◆ ◆ 结语 本文中，我们涉及了Pandas的不同函数，那是一些能让我们在探索数据和功能设计上更轻松的函数。同时，我们定义了一些通用函数，可以重复使用以在不同的数据集上达到类似的目的。
目前大量工作都在关注如何在像素层次上学习视觉对应，而很少去考虑线条层次的是视觉对应学习。 通过视觉对应信息，动画师可以对序列中的几帧进行着色或处理纹理，并在其余图像中复制相同的颜色，而无需重复上色。...与基于像素的视频跟踪方法需要大量注意力计算不同，AnT在线条图像中的线条封闭段上进行操作，并使用基于Transformer的架构来学习线条之间的空间和视觉关系。...这将导致模型学习到捷径并找到匹配项，这些匹配项将产生正确的颜色分配，但可能导致不正确的视觉对应。...但对于视觉对应模型来说，它们并不能从3D程序的合成数据中训练。 为了解决这个问题，研究人员从17个不同的真实动画作品中收集了一个高分辨率手绘动画数据集，总共3578帧。...每部作品的动画风格差异很大，但风格更接近美国和欧洲动画，数据集极其多样化，有数百个不同的人物。真实数据集没有唯一的对应标签，所以使用彩色图像中的段颜色来提取标签。
我将讨论我如何在脚本中处理这些，但请注意，我们只需要稍微更改 100 多行代码中的 3 行。 第一个问题的根本原因是 cuDF 的parse_dates不能像Pandas一样处理异常或非标准格式。...这是该函数以及如何将其应用于Pandas 中的数据帧 ( taxi_df )，从而生成一个新列 ( hav_distance )： def haversine_distance(x_1, y_1, x_...请注意，我必须压缩然后枚举hasrsine_distance函数中的参数。 此外，当将此函数应用于数据帧时，apply_rows函数需要具有特定规则的输入参数。...例如，传递给 incols 的值是传递给函数的列的名称，它们必须与函数中的参数名称匹配，或者您必须传递一个将列名称与其对应的匹配的字典函数参数。...我们谈论的是，你猜对了，我们知道的用户定义函数传统上对 Pandas 数据帧的性能很差。请注意 CPU 和 GPU 之间的性能差异。运行时间减少了 99.9%！
此外你需要代码编辑器，如Visual Studio Code，PyCharm 或Atom都可以。这样当我们遍历每一行代码时就不会茫然，此外基础的pandas库也是必要的。...看起来添加很多点可以获得行中我们想要的剩余部分。但这是冗余的而且我们不知道要敲多少个点。这就是很有用的*的由来。 * 匹配其左侧表达式的0个或多个模式的实例。这意味它寻找重复模式。...我们用\S 来查找非空白字符。但\w\S 仅仅找到两个字符。添加 * 重复寻找过程。因此模式前半部分是：\w\S*@。 现在来看看@符号后半部分的模式： ? 域名通常包含字母数字字符、句点和破折号。...数据帧或表格中的一列。...例如，我们可以直接编写来找出电子邮件来自哪个域名，而不需要首先编码来将电子邮件地址与其他部分隔离开来。基本上，对数据集先分类可以让我们编写更简洁的代码。
主要贡献 目前的先进SLAM方法如ORB-SLAM2，依赖于词袋描述子来寻找相似图像，以及基于外观的局部特征，如ORB或SIFT，用于在查询图像中的关键点和地图中的地标之间寻找匹配点。...建立物体检测随时间的关联是我们系统的关键部分，给定当前帧中的一组检测结果，目标是将每个检测结果与现有的物体轨迹匹配，或决定创建一个新的物体轨迹。关联首先受到物体类别的限制。...物体融合：在某些情况下，地图中的一个物体可能会重复出现，当检测到的物体在几帧内不可见，数据关联无法正确重新匹配它与现有轨迹，并在地图中插入新的物体时，这种情况可能会发生。...实际上它使用词袋描述符来查找相似的关键帧候选项，并寻找点匹配，但当重建地图上的视角与关键帧差异显著时，这种方法经常失败。...在fr2/desk上，我们的方法在大约70%的图像上能够进行定位，这一平台效应可以通过一部分帧中没有或只有一个对象可见来解释。我们还在fr2/desk上评估了仅对象方法。
在视觉上，Pandas 数据帧的输出显示（在 Jupyter 笔记本中）似乎只不过是由行和列组成的普通数据表。 隐藏在表面下方的是三个组成部分-您必须具备的索引，列和数据（也称为值）。.../img/00053.jpeg)] 默认情况下，drop_duplicates保持最开始的外观，但是可以通过在最后传递keep参数来选择每个组的最后一行，或通过False完全删除所有重复项来修改此行为。...从某种意义上说，Pandas 结合了使用整数（如列表）和标签（如字典）选择数据的能力。 选择序列数据 序列和数据帧是复杂的数据容器，具有多个属性，这些属性使用索引运算符以不同方式选择数据。...在步骤 4 中，使用指定了start，stop和step值的切片符号来选择序列的整个部分。 步骤 5 至 7 使用基于标签的索引器.loc复制步骤 2 至 4。 标签必须与索引中的值完全匹配。...先前的秘籍使用了包含重复项的未排序索引，因此选择速度相对较慢。 准备 在此秘籍中，我们使用college数据集来形成唯一索引或排序索引，以提高索引选择的性能。 我们还将继续将性能与布尔索引进行比较。
前言：解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题 Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。...**allow_duplicates：**是否允许新列名匹配现有列名。默认值为假。 本教程展示了如何在实践中使用此功能的几个示例。...player rebounds 0 25 5 A 11 1 12 7 B 8 2 15 7 C 10 3 14 9 D 6 4 19 12 E 6 请注意，使用**len(df.columns)**允许您在任何数据帧中插入一个新列作为最后一列...在实际应用中，我们可以根据具体需求使用不同的方法，如直接赋值或使用assign()方法。 Pandas是Python中必备的数据处理和分析库，熟练地使用它能够极大地提高数据处理和分析的效率。...通过本文，我们希望您现在对在 Pandas DataFrame 中插入新列的方法有了更深的了解。这项技能是数据科学和分析工作中的一项基本操作，能够使您更高效地处理和定制您的数据。
启动一个新的容器会将所有层从注册表下载到已提供的容器中。 其他限制 在 Docker 镜像构建和启动后，我们运行用户的代码来提取元数据，并在 UI 中显示。...通过仅构建和上传更改的代码到相同的服务器，来重复使用长时间运行的代码服务器。这里的挑战是实现打包和运行时机制，以确保可靠和可重复的执行环境。...PEX 提供了更多功能，不仅仅是“文件中的虚拟环境” - 这里是我们使用的其他功能： 隔离性 在运行时，pex 环境与其他全局包完全隔离。在环境中只有捆绑在 pex 文件中的包。...- 这让我们可以使用内容寻址来识别这些 pex 文件，从而对实现可重复性更有信心。...(InteractiveConsole)>>> import pandas>>> import dagster>>> 我们使用这个功能将代码分成两个部分，在运行时合并起来：一个包含所有依赖项的 deps.pex
我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。 这个过程总共有 3 步，首先是找到 From: 字段 ?...日期是以数字开始的，因此我们可以用 \d 来解析它，就像日期格式中具体天数部分一样，它可能是由一位或者两位数字组成，所以在此+ 就变得非常重要了。...不同之处在于，它匹配的是方括号中的文字部分。 现在，可以更好的理解我们为何会决定选择email模块了。...通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行： ?
六、索引数据 索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。...以下代码提取了df的一小部分，并将其从完整的数据帧中减去。...具体来说，您将学习： 整洁数据的概念 如何处理缺失的数据 如何在数据中查找NaN值 如何过滤（删除）缺失的数据 Pandas 如何在计算中处理缺失值 如何查找，过滤和修复未知值 对缺失值执行插值 如何识别和删除重复数据...请注意，删除重复项时会保留索引。 重复记录可能具有不同的索引标签（在计算重复项时不考虑标签）。 因此，保留的行会影响结果DataFrame对象中的标签集。 默认操作是保留重复项的第一行。...这是通过将 Python 字典传递给.replace()方法来执行的。 在此字典中，键表示要进行替换的列的名称，而字典的值指定要进行替换的位置。 方法的第二个参数是用于替换匹配项的值。
其他限制 在 Docker 镜像建立和启动后，我们运行用户的代码来提取元数据，显示在用户界面上。...这一步无法避免，可能需要几秒钟到30秒，甚至更久，这取决于元数据的计算方式（比如它可以连接到数据库来读取模式）。...这个代码服务器保持活动状态，为元数据请求提供服务，直到推送新版本的代码，然后启动一个新的容器。 我们的一个关键要求是可重复性：我们需要能够多次重新部署完全相同的代码和环境。...因此我们倾向于方案4，只需要能找到一个合适的工具来做大部分的工作。经过一些实验，我们发现 pex 的许多功能对我们的用例非常有效。 什么是 PEX？...pex 提供的不仅仅是一个 "文件中的虚拟环境"，以下是我们使用的其他功能。 隔离 在运行时，pex 环境与其他网站范围内的包完全隔离。环境中唯一存在的包是那些捆绑在 pex 文件中的包。
索引支持重复值，并且如果在任何索引中碰巧有重复项，则哈希表将无法再用于其实现，并且对象访问会变得很慢。...查看 Pandas 文档的“新增功能”部分，以了解所有更改的最新信息。 准备 在本秘籍中，我们使用melt方法来整理一个简单的数据帧，以变量值作为列名。...在第 4 步中，我们创建三个新表，并在每个表中保留id列。 我们还保留num列以标识确切的director/actor列。 步骤 5 通过删除重复项和缺失值来压缩每个表。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。...当数据帧具有DatetimeIndex时，将出现更多选择和切片的机会。 准备 在本秘籍中，我们将使用部分日期匹配来选择和切片带有DatetimeIndex的数据帧。
许多在深度学习中完成的卷积操作是重复的，因此在 GPU 上可以大大加速，甚至可以达到 100 次。...今天的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，库中有 pandas、Numpy 和 scikit-learn。这些操作也不太复杂，无法在 GPU 上实现。...Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。...下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 ? Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。...安装时，可以设置系统规范，如 CUDA 版本和要安装的库。
许多在深度学习中完成的卷积操作是重复的，因此在 GPU 上可以大大加速，甚至可以达到 100 次。...今天的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，库中有 pandas、Numpy 和 scikit-learn。这些操作也不太复杂，无法在 GPU 上实现。...Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。...下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。...安装时，可以设置系统规范，如 CUDA 版本和要安装的库。
当发送数据帧时： Access接口直接剥离数据帧中的VLAN标签。 Trunk接口只有在数据帧中的VID与接口的PVID相等时才会剥离数据帧中的VLAN标签。...为此，华为提供了一些VLAN内二层隔离技术，如端口隔离、MUX VLAN和基于MQC的VLAN内二层隔离等。 4.1.1 端口隔离 端口隔离可实现同一VLAN内端口之间的隔离。...用户只需要将端口加入到隔离组中，就可以实现隔离组内端口之间的二层隔离，不同隔离组的端口之间或者不属于任何隔离组的端口与其他端口之间都能进行正常的数据转发。...基于流策略的VLAN内二层隔离指用户可以根据匹配规则对报文进行流分类，然后通过流策略将流分类与permit/deny动作相关联，使符合流分类的报文被允许或被禁止通过，从而实现灵活的VLAN内单向或双向隔离...4.2 VLAN间三层隔离 VLAN间实现三层互通后，两VLAN内的所有用户之间都可以互相访问，但某些场景中，需要禁止部分用户之间的互访或者只允许用户单向访问，比如用户主机和服务器之间一般是单向访问
新提出的基于图的可形变表面目标的跟踪算法，主要贡献在三个方面： 1. 通过软匹配松弛和精心设计的候选匹配滤波策略，将图模型和图匹配引入到可变形表面跟踪中; 2....为了在变形 ψ 下过滤具有较大投影误差的离群匹配，我们通过投影误差项来惩罚匹配点，投影误差随着匹配点的增加而增加 其λ>0自适应地控制拒绝离群值的程度， 将每个点匹配的一元投影误差编码为： 3....优化求解 对于新来的一帧，我们首先用先前帧的求解结果来预测和，然后再通过交替固定两者中的一项来优化另一项。这个优化过程迭代进行直到收敛或者达到算法的最大迭代次数。 3.1....虽然一些用于解决传统的图匹配问题的幂迭代算法可以很容易地被拓展来解决软对应关系，但是对于我们来说，这些拓展后的算法由于惩罚项的存在也很难应用在问题(8)上。...在这一节，我们提出了一种基于Frank-Wolfe算法的方法来相对于对应关系来最小化问题(8),这个算法被描述在Algorithm 1 中。 3.2.
我们还将学习 Pandas 的filter方法以及如何在实际数据集中使用它，以及基于将根据数据创建的布尔序列保护数据的方法。 我们还将学习如何将条件直接传递给数据帧进行数据过滤。...我们还看到了如何代替删除，也可以用0或剩余值的平均值来填写缺失的记录。 在下一节中，我们将学习如何在 Pandas 数据帧中进行数据集索引。...在 Pandas 数据帧中建立索引 在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们将学习如何在读取数据后以及读取数据时在DataFrame上设置索引。...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。...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。
设备利用VLAN标签中的VID来识别数据帧所属的VLAN，广播帧只在同一VLAN内转发，这就将广播域限制在一个VLAN内。...当发送数据帧时： Access接口直接剥离数据帧中的VLAN标签。 Trunk接口只有在数据帧中的VID与接口的PVID相等时才会剥离数据帧中的VLAN标签。...为此，华为提供了一些VLAN内二层隔离技术，如端口隔离、MUX VLAN和基于MQC的VLAN内二层隔离等。 端口隔离： 端口隔离可实现同一VLAN内端口之间的隔离。...基于流策略的VLAN内二层隔离指用户可以根据匹配规则对报文进行流分类，然后通过流策略将流分类与permit/deny动作相关联，使符合流分类的报文被允许或被禁止通过，从而实现灵活的VLAN内单向或双向隔离...VLAN间三层隔离： VLAN间实现三层互通后，两VLAN内的所有用户之间都可以互相访问，但某些场景中，需要禁止部分用户之间的互访或者只允许用户单向访问，比如用户主机和服务器之间一般是单向访问、企业的访客一般只允许上网和访问部分服务器等
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