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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。

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第四章: HEVC中的运动补偿

注意：实际上，每个帧的 POC 值在整个视频序列中并不是唯一的。通常，已编码的 HEVC 数据流包含使用帧内预测（或称 I 帧）编码的帧。当然，解码此类帧不需要参考图像。...这些帧按 POC 值降序排序，即 RefPicList0 列表中的最低索引属于 POC 值与当前帧 POC 值最接近但不超过当前帧 POC 值的短期参考帧。...这样形成的 RefPicList0 和 RefPicList1 列表可以将这些列表中存储的参考图像索引作为指向 DPB 中特定帧的指针，用于预测当前视频帧中正在编码的块。...参考帧的索引包含当前图像所有块的同位块，该索引在图像编码的标头部分进行传输。 两个候选列表的形成过程如下。...否则，包含像素 С_1 的候选块将被放在该位置上，前提同样是它满足作为同位块的条件。 将共定位块添加到列表 {CandA、CandB} 后，列表中剩余的空位置将填充零运动矢量。 图 3.

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2022年Unity面试题分享

值类型和引用类型互相转换：拆箱和装箱 装箱：值类型====》引用类型object 1.分配内存堆 2.值类型数据拷贝到新的内存堆中 3.栈中分配一个新的引用地址指向内存堆 拆箱：引用类型object...，值类型拷贝数据，object地址指向托管堆对象 拆箱操作：根据object引用地址找到托管堆上的数据，栈上数据拷贝 避免装箱操作，生成新的应用，解决办法就是第一是重载，第二是泛型 链接: 参考资料...2、Hashtable查询速度快，而添加速度相对慢 3、Hashtable中的数据实际存储在内部的一个数据桶里（bucket结构体数组），容量固定，根据数组索引获取值。...关键帧动画：每一帧动画序列当中包含了顶点的空间位置信息以及改变量，然后通过插值运算，得出动画效果。...二分查找：在有序的集合中搜索特定值的过程 有序集合：Collection 目标：Target 索引：Index 左右指针：Left和Right 中间指针：Middle——根据条件来确定向左查找还是向右查找

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如何在交叉验证中使用SHAP？

简而言之，SHAP值通过计算每个特征的边际贡献来工作，方法是在许多有和没有该特征的模型中查看（每个观察值的）预测，根据每个这些减少特征集模型中的权重计算这种贡献，然后总结所有这些实例的加权贡献。...现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...这很容易实现，只需更新代码末尾的一些行，以便我们不再将每个样本的SHAP值列表附加到列表中，而是更新字典。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...为了做到这一点，我们必须将我们的数据帧转换为长格式，之后我们可以使用 seaborn 库来制作一个 catplot。 上图，我们可以看到每个样本的每次CV重复中的范围（最大值-最小值）。

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Python字节码介绍

在每一栈帧中，都有一个执行栈（也称为数据栈）。这个栈是执行Python函数的地方，执行Python代码主要包括把相关数据压入栈，执行逻辑操作，结束后从栈中弹出。 同样在每一栈帧中，都有一个块堆栈。...函数dis.dis()会对函数，方法，类，模块，编译过的Python代码对象或包含有源代码的字符串文字进行反汇编，并打印出可读的版本。dis模块中另一个方便的功能是distb()。...co_names 是一个包含函数体中引用的任何非本地变量名称的元组 许多字节码指令 - 尤其是那些涉及到需要压入堆栈加载内容或将内容存储到变量和属性中的指令 - 将会使用这些元组中的索引作为它们的参数...1：将co_consts索引1处的字面常量取出并将其压入栈（co_consts中索引0处的值是None，因为Python函数中如果没有显式的return表达式，将会使用隐式调用，返回None值） CALL_FUNCTION...“原始”字节码 - 不具有可读性字节码 - 可以通过代码对象的co_code的属性来访问。如果您想尝试手动反汇编函数，则可以使用列表dis.opname从十进制字节值中查找相应字节码指令的名称。

1.5K30

Pandas 秘籍：1~5

在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...如果将列表传递给索引运算符，它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。 最常见的是，使用字符串选择单个列，从而得到一个序列。...通过名称选择列是 Pandas 数据帧的索引运算符的默认行为。 步骤 3 根据类型（离散或连续）以及它们的数据相似程度，将所有列名称整齐地组织到单独的列表中。...步骤 3 使用此掩码的数据帧删除包含所有缺失值的行。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同的过程。 在数据分析过程中，持续验证结果非常重要。 检查序列和数据帧的相等性是一种非常通用的验证方法。

37.3K10

Python学习之变量进阶【列表，元组】

列表⽤ [] 定义，列表中的数据之间使⽤ , 分隔 ； 列表的索引从 0 开始 ； 索引就是数据在列表中的位置编号，索引⼜可以被称为下标 注： 从列表中取值时，如果超出索引范围程序会报错...分类 方法 说明 增加 insert(索引,数据) 在指定位置插入数据 append(数据) 在末尾追加数据 extend(列表) 追加另一个列表的值 修改 列表[索引] = 值 修改指定索引的数据...(数据) 返回指定数据在列表中出现的次数 index(数据) 返回数据在列表中的索引值，如果找不到抛出异常 排序 sort() 升序排序 sort(reverse=True) 降序排序 reverse...2.3 拆包 拆包就是把一个列表中每个值拆出来， 拆包操作同样适用于元组，集合和字典。...# 定义一个列表变量，名字叫 names，有三个元素 names = ["小明", "小红", "小绿"] # 通过对列表进行拆包方式获取列表中每个元素的值 a,b,c = names; print(a

2.1K20

【Python】从基础变量类型到各种容器（列表、字典、元组、集合、字符串）

✨成员运算符 成员运算符：如果在指定的序列中找到值，返回bool类型。 数据 in 序列 数据 not in 序列 ✨索引 索引：定位单个容器元素。...容器[开始索引:结束索引:步长] 前闭后开，结束索引不包含该位置元素。 步长是切片每次获取完当前元素后移动的偏移量。 开始、结束和步长默认值分别为 0，-1，1。...# 查询 data = 列表名 # 传递列表的地址 data = 列表名[0] # 传递第0位数据的地址 data = 列表名[:2] # 传递一个新列表的地址，新列表内包含原列表前两个变量存的地址...✨列表的复制操作 拷贝：将一份数据复制、备份为两份,一份意外改变不影响另外一份....语句 # 删除元素： del 字典名[键] 注意：字典不能使用索引和切片操作。 因为字典是根据哈希运算的结果进行存储的，是一种用空间换时间的设计理念。

2.2K20

MySQL中的表设计优化

当表中存在类似于text或者很大的varchar类型的大字段时，如果在多数情况下访问该表时并不需要这个字段，那么可以将其拆分到另一个的独立的表中。 把常用属性分离成小表。...表单分拆 通常情况下，随着时间的推移及业务量的增大，数据库中的数据会越来越多。而单张表的存储数量有限，当数据达到几百万甚至上千万条的时候，即使使用索引查询，效率也会非常低。...1．水平拆分 表的水平拆分是为了解决单表数据量过大的问题。水平拆分一般是根据表中的某一字段取值进行划分，将数据存储在多个独立的表中。...根据系统处理的业务不同，常见的水平拆分方式如下： 按照表中某一字段值的范围进行划分，如按照时间、地域、类型、等级或者某列的取值范围等，把数据拆分后放到不同的表中。...如果user表中的记录数超过了一定的量级，则需要把该表中的记录拆分到多个表中分别进行存储。这里采用对id进行取模3运算，每一条记录根据mod(id,3)的值是0、1还是2，分别存储到对应的表中。

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在Python中使用交叉验证进行SHAP解释

简而言之，SHAP值通过计算每个特征的边际贡献来工作，方法是在许多带有该特征和不带该特征的模型的预测（每个观察）中查看这种贡献，权衡这些减少特征集模型中的贡献，然后将所有这些实例的加权贡献相加。...然后，我们只需要在循环外添加一个空列表，以跟踪每个样本的SHAP值，然后在循环结束时将这些值附加到列表中。...这很容易实现，只需更新代码末尾的一些行，以便不是将SHAP值的列表附加到列表中，而是更新字典。...，创建一个数据帧，其中包含每个SHAP值列表（即每个交叉验证重复）。...该数据帧将每个交叉验证重复作为一行，每个X变量作为一列。现在，我们使用适当的函数并使用axis = 1来对每列进行平均、标准差、最小值和最大值的计算。然后将每个值转换为数据帧。

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python-for-data-python基础

本文主要是对Python的数据结构进行了一个总结，常见的数据结构包含：列表list、元组tuple、字典dict和集合set。 ?...用途 元组表列表操作速度快； 在进行遍历操作的时候，请用元组代替列表 如果对不需要修改的数据进行“写保护”，即改数据是常量，也要使用元组；如果需要改变这些值，转换为列表进行修改 元组在字典中可以当做key...': 'python', 'city': 'shenzhen', 'code': '101', 'number': '1234'} 栗子 根据首字母分类为包含列表的字典 words = ['apple'...([1,3,4,2,6,5]) [1,2,3,4,5,6] zip 配对 将列表、元组或者其他序列中的元素进行配对组合，新建一个元组构成的列表 ?...= range(1, 6) list2 = range(6, 11) list(map(lambda x, y: x + y, list1, list2)) # 将两个list中的对象一次相加 求出两个列表中对应位置的较大值

1.2K20

MySQL 分表查询

下面将详细介绍MySQL如何分表以及分表后如何进行数据查询。 基于哈希的分表 基于哈希的分表是一种将数据分散到多个子表中的数据库分表策略。这种方法通过计算数据的哈希值来决定数据应该存储在哪个子表中。...基于范围的分表 基于范围进行分表是一种数据库分表策略，它根据数据的范围条件将数据拆分到不同的子表中。这种方法适用于按时间、地理区域或其他有序范围进行查询的场景。...基于列表的分表 基于列表的分表是一种数据库分表策略，它根据某个列的值将数据分割到不同的子表中。这种方法适用于按照特定条件或分类进行查询的场景。...以下是详细介绍如何基于列表进行分表的步骤： 步骤1：创建子表 首先，你需要创建多个子表，每个子表将存储一部分数据。子表应该包含与原始表相同的结构，但只包含符合特定条件的数据。...在上面的示例中，我们创建了两个子表，一个用于存储活跃客户，另一个用于存储不活跃客户。 步骤2：数据路由 在插入数据时，需要根据数据的特定条件将数据插入到对应的子表中。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

., name_m=object_m)的赋值将创建一个包含m个组件的列表，并根据参数中指定的名称为其命名。（其名称可以自由选取）。如果它们的名称被省略，组件将只是被编号。...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。...参数type的效果和在高级绘图函数中使用时是一样的，即在选择的点绘制指定的图形。默认情况是不绘制图形。函数locator()将所选点的坐标返回到一个列表中，列表包含x,y两个组件。

5.6K30

R语言函数的含义与用法，实现过程解读

., name_m=object_m)的赋值将创建一个包含m个组件的列表，并根据参数中指定的名称为其命名。（其名称可以自由选取）。如果它们的名称被省略，组件将只是被编号。...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...此时文件要符合特定的格式： 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称； 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。...参数type的效果和在高级绘图函数中使用时是一样的，即在选择的点绘制指定的图形。默认情况是不绘制图形。函数locator()将所选点的坐标返回到一个列表中，列表包含x,y两个组件。

4.6K120

面试真题分享-Redis中ZSET底层实现原理

相当于书的目录，所有关键字都建议创建成索引，然后根据索引查询数据，提高效率。这里的索引与数据库中索引不同，采用倒排索引。...，B+ HASH算法 倒排表：首先去搜索词典，看看我们查看的单词在不在词典中，如果不在 结束，如果在就去看单词在这个列表中的指针，通过倒排列表去获取单词所对应的文档ID的列表，然后拿着文档ID再去找到对应的数据...类型（Type）: 在Elasticsearch中，一个索引可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑类分割，通常是根据数据的不同来进行分割。...倒排表：首先去搜索词典，看看我们查看的单词在不在词典中，如果不在 结束，如果在就去看单词在这个列表中的指针，通过倒排列表去获取单词所对应的文档ID的列表，然后拿着文档ID再去找到对应的数据。...这可以通过队列（Queue）实现，一个线程将消息放入队列，另一个线程从队列中取出消息进行处理。Java中的`BlockingQueue`阻塞队列是一个常用的实现方式。 3.

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使用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)

df_london.样本 假设我们想按年过滤数据帧。我们首先定义一个下拉列表，并用唯一的年份值列表填充它。...因此，我们接下来将创建观察者处理程序来根据所选的值过滤数据aframe——注意，处理程序的输入参数change包含有关发生的更改的信息，这些更改允许我们访问新值(change.new)。...使用下拉列表筛选数据帧 到目前为止还不错，但是所有查询的输出都在这个非常相同的单元格中累积；也就是说，如果我们从下拉列表中选择一个新的年份，新的数据框将呈现在第一个单元格的下面，在同一个单元格上。...不过，理想的行为是每次刷新数据帧的内容。 捕获小部件输出 解决方法是在一种特殊的小部件（即输出）中捕获单元输出，然后将其显示在另一个单元中。...我们将稍微调整代码以： 创建输出的新实例 1output_year = widgets.Output() 调用事件处理程序中的clear_output方法，在每次迭代中清除先前的选择，并在with块中捕获数据帧的输出

13.3K61

《iOS Human Interface Guidelines》——Table View表视图

一个表视图： 在可以分章节或分组的行中显示数据 提供让用户添加或移除行、选择多个行、查看关于一行条目的更多信息或显示另一个表视图的控件 iOS定义了两种风格的表视图： 简单风格。...在简单风格中，行可以被分到有标题的章节中，并且在视图的右边界可以显示一个可选的垂直索引。在章节的第一个条目之前可以显示页眉，在最后一个条目之后可以显示页脚。 分组风格。...在分组风格中，行是显示在分组中的，其可以有页眉和页脚。一个分组的表视图总是最少包含一个条目清单分组——每一行一个列表项——并且每个分组总是最少包含一个条目。分组表视图不包含索引。...使用简单表视图来显示用户点击一个按钮或其他不在表的行中的UI元素时的选项清单。 显示层级信息。简单表风格很适合显示层级信息。每个列表条目都可以导向另一个列表中的不同子集信息。...文本截断在所有表单元格风格中都是自动的，但是根据你使用的单元格风格和截断发生的位置会造成不同的问题。 不要将索引和显示在表右边界的表视图元素结合在一起。

2.4K20

服饰订单自动按照尺码和店铺级别分货到店

工厂将货品生产后，发货到零售公司物流中心，商品部/货品部制作分货单将货品按尺码分配到各个店铺，基本原则是大店/销售好的店铺得到最好的货品资源，给予最充足的货量。...已知我们有 一份订单，有各个产品的订单尺码数量。 一份店铺列表，店铺按顺序排列，越排在前面代表该店越重要，给予越多的货品支持。...1.将订单、分货级别和分货基础原则(店铺区间）导入Power Query 导入数据 2.对订单进行分拆 分拆的步骤可直接使用交互界面，为说明前后顺序，我使用高级编辑器对关键环节添加了注释（见"//"行...{"货号", "性别", "类别", "分货店铺数"}, "属性", "值"), 重命名列 = Table.RenameColumns(逆透视列,{{"属性", "尺码"}, {"值", "各尺码订单数量...4）没有考虑小店的感受，排最后的店铺可能永远也分不到新货。 5）没有考虑仓库的作用，订单不一定要全部分到店铺，也可以部分留仓。 尽管有以上种种缺陷，这个方式却也可以自动化我们的一部分工作。

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python数据分析——数据的选择和运算

一、数据选择 1.NumPy的数据选择 NumPy数组索引所包含的内容非常丰富,有很多种方式选中数据中的子集或者某个元素。...主要有以下四种方式： 索引方式 使用场景 基础索引 获取单个元素 切片 获取子数组 布尔索引 根据比较操作，获取数组元素 数组索引 传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集 数组的索引主要用来获得数组中的数据...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键...ignore_index-布尔值，默认为False。如果为True,则不要使用连接轴上的索引值。生成的轴将标记为0…, n-1。 join_axes-这是索引对象的列表。

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