如何将2列透视为1行，第1行为列标签，第2行为值 - 腾讯云开发者社区

此外，你可以通过传递参数来调整df.describe()的行为，例如include参数可以设置为'all'来包含所有列的统计信息，或者设置为'O'来仅包含对象列的统计信息。...语法: DataFrame.set_index(keys, inplace=False) keys：列标签或列标签/数组列表，需要设置为索引的列 inplace：默认为False，适当修改DataFrame...六、pandas的运算操作如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...2 5 8 15 2 3 6 9 18 八、pandas的合并操作如何将新⾏追加到pandas DataFrame？...创建第⼆个Dataframe df2 =pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3],"b":[5, 6, 7]}) # 现在将df2附加到df1的末尾 df1.append(df2) 第⼆个

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谷歌大模型-Gemini快速开始

第 2 步 - 在提示符中添加可替换的变量在第 1 步中，您使用固定的文本字符串和图像提示模型。但有时，您希望能够动态更改提示的某些部分。...第 1 步 - 创建结构化提示在此示例中，您将创建一个结构化提示，用于为产品生成广告文案。首先，您需要创建两列（Product 输入列和 Product copy 输出列）来定义提示的结构。...### 第 2 步 - 添加示例现在您已为列命名，请提供一些示例行。这些行应包含示例输入（本例中的产品名称）和示例输出（对应的产品说明）。...第 2 步 - 训练聊天机器人更好地聊天通过提供一个语句和响应示例，您可以构建一个基本的欧罗巴外星聊天机器人。但是，单个样本通常不足以确保模型响应的一致性和质量。...您可以在预览标签页中查看完整的对话和令牌数量。第 3 步 - 用模型参数进行实验您还可以尝试调整模型参数，以查看它们是否为您的使用场景生成了更合适的结果。

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TOIS21 | 第一个基于多关系图的任务驱动GNN框架

直接将过滤阈值视为超参数的方法不再适用于具有大量噪声或行为不当节点的多个关系图。首先，不同的关系具有不同的特征相似度和标签相似度。其次，不同的关系对过滤阈值有不同的精度要求。...我们将具有不同标签的注释视为节点，将不同的代表性交互视为不同类型的连接，从而构建多关系图，从而将此问题转化为双分类问题。...RSRL框架：以前的工作将过滤阈值视为一个超参数，这对于具有大量噪声或行为不当的节点的多关系图不再有效。...表2列出了不同数据集节点和关系的各种统计信息。除了不同场景下的节点数和噪声节点的比例（Fraud%，Diabetes%），我们还给出了不同关系的边数。...表2的最后一列显示了每个关系的平均标签相似度，它是根据两个连接的节点是否具有相同的标签来计算的。

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dataframe loc iloc_python的isnull函数

文章目录 1.准备一组DataFrame数据 2.loc 标签索引 2.1 loc 获取行 2.1.1 loc 获取一行 2.1.2 loc 获取多行 2.1.3 loc 获取多行(切片) 2.2...2, 3, 4, 5, 6]) 2.loc 标签索引 loc通过标签在DataFrame中选取数据 2.1 loc 获取行 2.1.1 loc 获取一行 print(df) print("=====...[1:5]) 2.2 loc获取指定数据(行&列) 当对行和列同时指定时，如果指定值不连续，则需要放在一个列表中；如果指定值是连续的，并采用切片的方式，则不需要加方括号。...print(df) print("=======================") print(df.iloc[1]) # 第2行 3.1.2 iloc 获取多行获取下标为0,2的行（第1、3...获取下标为1到3的行（第2、3、4行） print(df) print("=======================") print(df.iloc[1: 4]) # 第2、3、4行。

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问与答58：如何用公式实现自动填入满足相应条件的数字？

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect Q：这是一名知乎网友提出的问题，如下图1所示，在列O中自动填写N班对应的日期。 ? 图1 A：想了半天，没有想到简单的公式。...公式中： COLUMN($B$3:$M$3)-1 得到数字数组{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}，对应日期数值。...COUNTIF($B3:$M3,"=N") 统计单元格区域B3:M3中数值“N”的个数，在第3行为3。...ROW(INDIRECT("1:" &COUNTIF($B3:$M3,"=N"))) 返回数组{1;2;3}，作为SMALL函数的第2个参数。...这样，SAMLL函数变为： SMALL({FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,6,7,FALSE,9,FALSE,FALSE,FALSE},{1;2;3}) 忽略布尔值，得到数组中前

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Excel VBA解读（146）：使用隐式交集处理整列

图1 在单元格B6中输入公式： =A:A 并不会返回整列A，而是返回第6行与列A相交的单元格值f。...同样，如果将单元格区域A1:A15命名为myCells，那么在单元格B13中输入： =myCells 并不会返回A1:A15中的全部值，而是返回myCells与第13行的交叉单元格A13中的值m。...但是，如果在工作表前15行之外输入 =myCells 例如，在第18行输入该公式，由于没有交叉区域，则会返回错误值#Value，如下图2所示。 ?...如果在单元格C2中输入数组公式： =A:A 即输入后按Ctrl+Shift+Enter完成输入，会获取列A中的第1个数据，如下图3所示。 ?...例如，公式： =VLOOKUP(A4,$A:$C,3,false) 在列A至列C组成的区域中精确查找单元格A4中的内容，并返回列C中相应的值。

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使用Python Xlsxwriter创建Excel电子表格

默认情况下，如果没有将任何参数传递到add_worksheet()，则这些工作表将命名为“Sheet1”、“Sheet2”等，就像你预料到的Excel的行为一样。...我们可以通过向方法中传递字符串值来指定工作表名称。注意：虽然没有名为“Sheet2”的选项卡，但当执行第3个add_worksheet()方法时，会创建一个名为“Sheet3”的选项卡。...引用单元格和单元格区域可以使用“A1”或（行、列）符号来引用Excel中的单元格。由于Python索引从0开始，因此(0，0)表示“A1”，而(1，1)实际上表示“B2”。...“A1”符号更容易让人阅读，而且这也是在使用Excel公式时所需要的，比如C10=A1*2。然而，(行、列)表示法更易于编程。...write(0,0,1) # 将值1写入单元格A1 ws_1.write(1,0,2) # 将值2写入单元格A2 ws_1.write(2,0,3) # 将值3写入单元格A3 ws_1.write(3,0

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动态 | 谷歌发布机器学习规则：关于机器学习工程的最佳实践（上）

第 2 条规则：首先设计并实现指标。在正式确定机器学习系统的功能之前，尽可能在当前系统中跟踪指标的值。这样做的原因如下： 1.提前行动有助于更轻松地从系统的用户获得授权。...如果某个应用启发式算法结合了安装次数、文本中的字符数以及星期值，考虑将这些内容拆分开来，并作为输入单独提供给学习算法。部分适用于集成学习的技巧也适用于此（请参阅第 40 条规则）。修改标签。...另请参阅第 2 条规则。第 12 条规则：选择直接优化哪个目标时，不要想太多。您想赚钱，想让用户满意，想让世界变得更美好。...如果您有一个特征，对于每个样本来说，其值要么是 0，要么是 1，则会校准 3 个特征值为 1 的样本集。此外，如果您有一个特征，对于每个样本来说，其值均为 1，则会校准所有样本集。...您可以创建一个年龄不满 18 周岁时其值为 1 的特征，并创建年龄在 18-35 周岁之间时其值为 1 的另一个特征，等等。不要过多考虑这些直方图的边界：基本分位数给您带来的影响最大。

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数据科学：Sklearn中的决策树，底层是如何设计和存储的？

5000字通俗讲透决策树基本原理。...个叶子节点通过children_left和children_right两个属性，可以知道第0个节点（也就是根节点）的左子节点索引为1，右子节点索引为2,；第1个节点的左右子节点均为-1，意味着该节点即为叶子节点...；第2个节点的左右子节点分别为3和4，说明它是一个内部节点，并做了进一步分裂通过feature和threshold两个属性，可以知道第0个节点（根节点）使用索引为3的特征（对应第4列特征）进行分裂，且其最优分割阈值为...0.8；第1个节点因为是叶子节点，所以不再分裂，其对应feature和threshold字段均为-2 通过value属性，可以查看落入每个节点的各类样本数量，由于鸢尾花数据集是一个三分类问题，且该决策树共有...另外，tree中实际上并未直接标出各叶节点所对应的标签值，但完全可通过value属性来得到，即各叶子节点中落入样本最多的类别即为相应标签。

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数据导入与预处理-课程总结-01~03章

axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作； axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。...NaN dtype: float64 Series 和 ndarray 之间的主要区别是，Series 上的操作会根据标签自动对齐 index顺序不会影响数值计算，以标签来计算空值和任何值计算结果仍然为空值...DataFrame类对象的行索引位于最左侧一列，列索引位于最上面一行，且每个列索引对应着一列数据。DataFrame类对象其实可以视为若干个公用行索引的Series类对象的组合。...= df2.loc[[3,2,1]] #print(data3) print(data4) print('多标签索引\n-----') # 多个标签索引，如果标签不存在，则返回NaN # 顺序可变...使用[]访问数据变量[索引] 需要说明的是，若变量的值是一个Series类对象，则会根据索引获取该对象中对应的单个数据；若变量的值是一个DataFrame类对象，在使用“[索引]”访问数据时会将索引视为列索引

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Excel公式练习32：将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格

本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:D6中是一系列数据，其中包含空单元格，现在要将它们放置到一列中，并删除空单元格，如图中所示的单元格区域G1:G13，如何使用公式实现？ ?...公式解析公式中的： ROWS($1:1) 随着公式的下拉，其值会发生变化，在第1行为ROWS($1:1)，结果为1；第2行为ROWS($1:2)，结果为2；第3行为ROWS($1:3)，结果为3，依此类推...因此，如果结果大于单元格F1中的值，则公式结果为空，否则执行IF语句的第2部分。...个参数ROWS($1:1)随行号变化，对于第1行为1，结果为100001；第2行为2，结果为100002；第3行为3，结果为100004，等等，依此类推。...这个结果传递给INDIRECT函数： INDIRECT(“R1C00004”,0) 结果将取出第1行第4列中的值，即单元格D4中的值。为什么选用10^5，并且使用R0C00000作为格式字符串呢？

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耶鲁大学新研究登刊 IEEE：狗狗更能服从机器人的指令

第 1 阶段：适应，狗主人和狗一起被实验人员带到房间，机器人和狗主人在测试条件下互相问候，消除狗的紧张心理。第 2 阶段：测试狗是否响应机器人/扬声器呼叫它的名字，查看狗的反应。...第 3 阶段：与狗主人对话。在这个阶段，机器人/扬声器与监护人进行对话大约五分钟。第 4 阶段：为狗提供食物奖励，机器人/扬声器通过提供食物奖励与狗互动。...本次研究得出的结论是： 1.狗对社交机器人表现出积极的行为； 2.社交机器人可以影响狗的行为。本研究从进化论的角度加强了对人类与社交机器人之间的社会交往本质的理解。...观察到的行为即：狗将机器人视为人类代理人，机器人的行为创造了对狗的指挥压力，或者机器人提供的多模态（即语言和视觉）反馈，比人类的指挥指令更为稳定。研究「机器人」与「狗」的意义是？...如何将机器人设计为「宠物友好型」甚至「宠物控制型」，就是该研究最重要的意义。 ?

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DyLoRA：使用动态无搜索低秩适应的预训练模型的参数有效微调

pdf https://github.com/huawei-noah/KD-NLP/tree/main/DyLoRA Part1前言 LoRA存在的问题： rank的值是固定的，训练完成后不能修改。...Part2介绍在每一个LoRA模块中，有一个向上投影和向下投影的矩阵。设我们想训练LoRA模块在的范围内操作，其中和可以被视为新的超参数。...实现这种行为的一种方法是在LoRA模块的训练过程中对不同秩的信息内容进行排序。在这方面，在每个训练步骤中，我们对，进行抽样。...前向传播计算时是这么计算的：损失的计算：另外在训练的时候增加了一个新的模块：frozen，即只更新截断块中第b个相关的行或者列。...整个流程如下：需要注意反向传播时是否是更新整个截断块还是第b个行或列。 Part3实验结果首先是说明不同rank对结果的影响：接着是该方法和其他方法的对比：

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多场景建模在得物交易搜索下的创新与实践

（2）在搜索推荐领域用户行为序列建模通常是对用户兴趣表达最为有效的手段，我们该如何将场景化信息优雅地融入到行为序列建模当中以实现最有效的多场景兴趣建模？...然而这些方法都将用户的整个历史行为序列视为一个整体，无法区分行为序列中的每个行为交互来自哪个场景。...我们根据上下文特征值将数据集分为三个场景（缩写为#C1至#C3）。Dewu数据集：它涉及五个场景（表示为#A1至#A5）的用户日志，通过随机抽样得到。表3....根据图7（b) 所示的曲线，当因子值等于2时，SAINet在AUC上表现最佳，而将值增加到2以上会降低其性能。因此，我们在所有实验中将SAINet及其变体中的缩放因子设置为2。...从图10 (c) 中的结果可以看出，当图片为1e-1时，性能达到峰值。随着值的进一步增加，模型性能变得越来越差。

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Python数据分析之pandas数据选取

no 2 行（列）选取：df[] 行（列）选取是在单一维度上进行数据的选取，即以行为单位进行选取或者以列为单位进行选取。...2）列选取列选取方式也有三种：标签索引、标签列表、Callable对象 a）标签索引：选取单个列选取name列所有数据 >>> df['name'] a Joe b Mike...1列、第3列和第4列 >>> df.iloc[:, [0,2,3]] name gender isMarried a Joe 1 yes b Mike...1 j Even 32.0 0 3）同时选取行和列选取第2行的第1列、第3列、第4列 >>> df.iloc[1, [0,2,3]] name Mike gender...选取第3行的name数据 >>> df.ix[2,'name'] 'Jack' 选取a行、c行的第1列，第2列和第4列数据 >>> df.ix[['a','c'], [0,1,3]] name

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Python数据分析之pandas数据选取

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聊一聊matplotlib绘图时自定义坐标轴标签顺序

绘图时设置坐标轴标签顺序以下方法来自才哥，简单直接的处理： plt.bar([3, 0, 1, 2], grp['平均工资'], tick_label=grp['学历要求']) ?...直接设置标签顺序在以上作图代码中，我们简单讲解下三个参数作用：第1个参数[3,0,1,2]含义可以理解为将原图里第0个数据也就是博士对应数据放在第3个位置，将1-3个数据放到0-2位置，从而可以得到我们需要的结果...；第2个参数y = grp['平均工资']就是柱状图高度数据，也就是会根据第1个参数设置的位置进行显示；第3个参数tick_label就是设置坐标轴标签，这里就是grp['学历要求']。...核心是第1个参数，可以简单理解为它就是你期望的坐标轴标签顺序。 ? 指定顺序如果遇到标签较多的情况，我们已知期望顺序列表但是人均排序似乎有点累，这里可以用列表位置索引帮我们快速找到期望顺序。...in grp.学历要求.to_list()] index [3, 0, 1, 2] 3.

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善用TableLayout表格布局，事半功倍

在表格布局中，列的宽度由该列中最宽的那个单元格决定，整个表格布局的宽度则取决于父容器的宽度（默认总是占满父容器本身）。在表格布局管理器中，可以为单元格设置如下3种行为方式。...-- 定义第一个表格布局，指定第2列允许收缩，第3列允许拉伸 --> <TableLayout android:layout_width="match_parent"...-- 定义第2个表格布局，指定第2列隐藏--> <TableLayout android:layout_width="match_parent" android...-- 定义第3个表格布局，指定第2列和第3列可以被拉伸--> <TableLayout android:layout_width="match_parent" android...第1个TableLayout,指定第2列允许收缩，第3列允许拉伸。第2个TableLayout，指定第2列被隐藏。第3个TableLayout,指定第2列和第3列允许拉伸。

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MapQTL软件使用指南

1）数据统计部分： nloc ：标签总数（必须准确填写）； name：物种名称； popt：群体类型，填写格式如：CP、F2、DH、Ri8等； nind：群体子代个体数（必须准确填写）。...2）标签基因型部分：每个标签自左向右为：标签名和标签在各个子代个体中的基因型。...不同群体的编写格式不同，具体举例如下：（1）F2、Ril群体编写格式如下（2）DH群体编写格式如下（与F2群体的不同，DH群体需要一列连锁相）：（3）CP群体编写格式如下（与F2群体不同，CP...群体需要一列基因型和一列连锁相）： 2、*.map文件格式，标签在连锁群上的顺序和位置文件，包括两部分：连锁群编号和标签的位置信息，具体格式如下： 3、*.qua文件格式，群体的性状信息文件，包括两部分...2）性状信息部分：第4行为性状名称；自第5行以下各行为每个个体的性状数值，自上而下的个体编号顺序与*.loc文件中每个标签的横向自左向右个体编号顺序一致。

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赛题解说|“达观杯”个性化推荐算法挑战赛技术讲解

1“达观杯”个性化推荐算法赛题背景； 2赛事数据说明、评分规则详解； 3解题思路提示。...推荐的资讯，只要用户在N+1天发生过任何行为，即为推荐成功。如图中所示，我们根据第N+1天的用户行为来构建计算榜单的数据。用户发生行为的资讯的顺序不会影响分数的计算。...我们还提供了过去3天（第N-2, N-1, N天）的行为数据（train.csv），用于构建推荐模型。排行榜分数的计算采用的是采用MAP@5计算得分。...注意，ap@5的分母是第N+1天用户有行为的资讯数量m和5之间的最小值，即如果用户只对3个资讯产生行为则分母为3，如果对超过5个资讯产生行为则分母为5。给出几个榜单分数计算的具体例子。...train.csv包含了3天（第N-2、N-1、N天）的用户对资讯产生的行为数据。

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Python面试十问2

谷歌大模型-Gemini快速开始

TOIS21 | 第一个基于多关系图的任务驱动GNN框架

dataframe loc iloc_python的isnull函数

问与答58：如何用公式实现自动填入满足相应条件的数字？

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