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。
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。
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 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
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
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。
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据，以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
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。
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。
1、 现场总线高速数据传递：即主站周期的向从站发送输出信息并周期地读取从站的输入信息 2、 Output Valid：输出有效，指的是主站输出有效，表示的是从站将数据帧中对应数据从同步管理器通道上下载下来的一个过程。 3、 Input Latch：输入锁存，锁存信号（LATCH0/1）用于给外部信号打上时间戳（time stamp） (在DC模式下主站对时的过程中，一般指的是从站锁存主站数据帧到达的时间戳，然后将该时间戳数据写入到同步管理器通道上，让主站取走方便主站进行从站之间时间偏移补偿和漂移补偿)。 4、 (Output)Shift Time：指的是主站发送数据帧的起始时间到与从站Sync0 Event事件信号触发之间的时间间隔。 5、 (Input)Shift Time：只对输入模块有效，表示输入有效信号，指的是Sync0 Event事件信号后的一个固定延时时间或者Sync1 Event事件信号，用于设置Input Latch触发信号。 6、 SM Event：EtherCAT总线通信的机制就是Frame数据帧到达从站后会触发SM Event事件信号 7、 Sync0 Event：同步事件信号是由我们在主站TwinCAT上自定义的一个时间同步触发事件信号，SYNC0 是最常用的同步信号，由DC产生，固定周期触发 8、 Sync1 Event：指的是Input Latch输入锁存的一个事件触发信号，SYNC1信号不独立存在，通常是在SYNC0触发之后，延时一段时间触发，SYNC1触发周期可以是SYNC0的整数倍
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
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。
2.设备之间(交换机之间，交换机与路由器之间，交换机与主机之间)交互时，VLAN TAG的添加和移除。
正如CAN的高层协议J1939标准所规定，传输协议功能是数据链路层的一部分，主要完成消息的拆装和重组以及连接管理，稍微了解一点CAN通信的童鞋应该知道，长度大于8字节的消息无法使用单个CAN数据帧来传输，因此必须被拆为很多个小的数据包，然后根据标准使用单个的数据帧对这个长消息进行多帧传输，这就要求接收方必须能够接收这些单个的数据帧，然后在重组成原始的消息，说白了就是拆包和打包。标准定义数据域的第一个字节作为多包消息的编号，例如，1，2，3......最大的数据长度为255 * 7 = 1785字节，也就是说J1939的多帧最多可以传送1785个字节。必须注意数据包编号从1开始，最大到255.其实在实际应用中，很少有一次传输这么多字节的。还有一点就是在多帧消息中，例如你有24个字节需要通过多帧传送，那么被拆分为4个包，而最后一个包未使用的字节需要填充0xff。
1、手工负载（默认模式） 最多捆绑链路8条，没有活动链路、非活动链路之分，一旦一个接口被绑进eth-trunk，马上进入转发状态；不交互报文
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
设备：第二层设备能隔离冲突域，比如Switch。交换机能缩小冲突域的范围，交换接的每一个端口就是一个冲突域。
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。
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。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。
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
UART（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，通用异步收发器）是一种双向、串行、异步的通信总线，仅用一根数据接收线和一根数据发送线就能实现全双工通信。典型的串口通信使用3根线完成，分别是：发送线（TX）、接收线（RX）和地线（GND），通信时必须将双方的TX和RX交叉连接并且GND相连才可正常通信，如下图所示：
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，先点赞收藏，留下印象，后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称，检索其用法即可。
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
有且只能有一个 PVID值，为不带tag的数据帧进入交换机时后打tag用的（交换机内部都是带tag的帧，交换机按照tag进行数据帧的正切转发）
在停止等待协议中，源站发送单个帧后必须等待确认，在目的站的回答到达源站之前，源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看，停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
二、创建VLAN，在两台交换机上分别创建vlan 10和vlan 20,如果只创建其中一个，配置接口模式时，会配置不上没有创建的vlan,会提示错误。vlan的创建有批量创建（vlan batch 10 20）和单个创建（vlan 10,即可创建成功）两种。
vlan可以把物理局域网在逻辑上划分成多个广播域。不同vlan之间的主机不属于同一个广播域，不能直接通信，需要通过三层设备才可以通信。
解决方案：当数据中存在标记字节时，在标记前添加转义字符（这种方式解决了一部分问题，但同时也带来了一些特殊情况，当数据中包含转义字符时，又必须在转义字符前添加转义字符避免混淆）
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。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
这一篇来详细了解下整个数据在该网络中是如何传递的，对于我们深入了解access以及Trunk的处理过程是非常有帮助的。（建议先看一遍，自己看是否能够去理解，然后配合视频在看一次，反复看，直到理解为止）
每个网卡或三层网口都有一个 MAC 地址， MAC 地址是烧录到硬件上，因此也称为硬件地址。MAC 地址作为数据链路设备的地址标识符，需要保证网络中的每个 MAC 地址都是唯一的，才能正确识别到数据链路上的设备。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
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。
I2C（Inter-integrated Circuit）总线支持设备之间的短距离通信，用于处理器和一些外围设备之间的接口，它只需要两根信号线来完成信息交换。I2C最早是飞利浦在1982年开发设计并用于自己的芯片上，一开始只允许100kHz、7-bit标准地址。1992年，I2C的第一个公共规范发行，增加了400kHz的快速模式以及10-bit扩展地址。在I2C的基础上，1995年Intel提出了“System Management Bus” (SMBus)，用于低速设备通信，SMBus 把时钟频率限制在10kHz~100kHz，但I2C可以支持0kHz~5MHz的设备：普通模式（100kHz即100kbps）、快速模式（400kHz）、快速模式+（1MHz）、高速模式（3.4MHz）和超高速模式（5MHz）。
Pandas是Python的数据分析利器，DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构，可以把DataFrame视为一个二维数据表，每一行都表示一个数据记录。本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。
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