我想要获取main方法所在的线程对象的名称，该怎么办呢? ...遇到这种情况，Thread类就提供了一个很好玩的方法: public static Thread currentThread() 返回当前正在执行的线程对象 package cn.itcast_...03; /* * 在不是Thread类的子类中，如何获取线程对象的名称呢?...main方法所在的线程对象的名称，该怎么办呢?...// 遇到这种情况，Thread类就提供了一个很好玩的静态方法: // public static Thread currentThread() 返回当前正在执行的线程对象
需求： 父组件，通过 provide 传递了 视频方向的响应式值，该值会有一个初始化的默认值，并在获取视频方向的回调函数中，来动态改变 子组件，需要获取到父组件传递的视频方向，来执行一些逻辑。...这里我们在子组件中通过父组件传递响应式的变量，子组件接受后，通过 watch 监听该变量的改变，来动态执行逻辑。
其实这个pandas教程，卷的很严重了，才哥，小P等人写了很多的文章，这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿，自己学习过程中整理的一些基础资料，整理成文，这里发出来给大家一起学习。...Pandas入门 本文主要详细介绍了pandas的各种基础操作，源文件为zlJob.csv，可以私我进行获取，下图是原始数据部分一览。...标签的切片对象 data.loc[:,['name','salary']][:5] iloc iloc是基于位置的索引，利用元素在各个轴上的索引序号进行选择，序号超出范围会产生IndexError，....drop_duplicates() # 某一列后出现重复数据被清除 删除先出现的重复值 df['A'] = df['A'].drop_duplicates(keep=last) # # 某一列先出现重复数据被清除...如果您在连接轴没有有意义的索引信息的情况下连接对象，这将非常有用。请注意，其他轴上的索引值在连接中仍然有效。 keys: 序列，默认无。使用传递的键作为最外层构建分层索引。
第4章 pandas数据获取 完整参考： 数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取 1.1 数据获取 1.1.1 概述 数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中...本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。...，仅保留最后一次出现的数据项；'False’表示所有相同的数据都被标记为重复项。...、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False’表示删除所有的重复项。...，但保留最后一次出现的值 df.drop_duplicates(keep = 'last') 2.4 异常值处理 2.4.1 异常值的检测 异常值的检测可以采用 3σ原则 和 箱形图检测。
在本教程中，您将了解如何轻松地从数据库加载数据sqlite3，如何使用pandas和探索数据并提高数据质量matplotlib，以及如何使用Scikit-Learn包提取一些有效的见解你的数据。...击球队中安全到达基地的球员将在队友轮流打击期间尝试前进到后续基地，例如击中（H），被击中的基地（SB）或其他方式。 ? 当守备队记录三次出局时，球队在击球和守备之间切换。...如上所述，空值会影响数据质量，进而可能导致机器学习算法出现问题。 这就是为什么你会删除下一个。有几种方法可以消除空值，但最好先显示每列的空值计数，以便决定如何最好地处理它们。...如果消除列中具有少量空值的行，则会丢失超过百分之五的数据。由于您正在尝试预测胜利，因此得分和允许的运行与目标高度相关。您希望这些列中的数据非常准确。...在第二部分中，您将看到如何使用分类模型来预测哪些球员进入MLB名人堂。
在NumPy中，dtype表示数组对象中元素的数据类型。dtype属性的语法如下： array_name.dtype array_name是你要获取数据类型的数组对象的名称。...fillna（） 在Python中，fillna()函数是一个pandas库中的函数，用于填充缺失值。该函数可以用于Series对象和DataFrame对象。...然后，我们使用interpolate方法进行线性、二次、三次和四次插值，并将插值结果存储在新的列中。最后，我们打印整个DataFrame对象，以查看插值结果。...有关更多详细信息，请参阅pandas文档中关于interpolate方法的说明。 示例一 【例】使用近邻填补法，即利用缺失值最近邻居的值来填补数据，对df数据中的缺失值进行填补,这种情况该如何实现?...对于有重复值的行，第一次出现重复的那一行返回False，其余的返回True。本案例的代码及运行结果如下： 重复值的处理 在Python中，可以使用pandas库来处理数据分析中的重复值。
，这取决于操作系统提供的时间片； Blocked（被阻塞），当一个线程试图获取一个内部的对象锁（不是java.util.concurrent库中的锁），而该锁此时正被其他线程持有，则该线程进入阻塞状态；...在Java 8中，HashMap的数据结构是由Node作为元素组成的数组：（1）如果有多个值hash到同一个桶中，则组织成一个链表，而且，当这个链表的节点个数超过某个值（TREEIFY_THRESHOLD...如何建索引？ 索引的作用：索引是一种数据结构，用于加快mysql获取数据的速度； 如何建索引？...什么情况下回出现Full GC，什么情况下会出现Young GC 对象优先在新生代Eden区中分配，如果Eden区没有足够的空间时，就会触发一次young gc Full gc的触发条件有多个，FULL...在执行Young gc之前，JVM会进行空间分配担保——如果老年代的连续空间小于新生代对象的总大小（或历次晋升的平均大小），则触发一次full gc。
GroupBy()的核心，分别是： 第一步：分离(Splitting)原始数据对象； 第二步：在每个分离后的子对象上进行数据操作函数应用(Applying)； 第三步：将每一个子对象的数据操作结果合并(...(["Team","Year"]) grouped2 返回同样是分组对象，那么我们如何查看分组后的各个小组的情况 以及分组后的属性呢？...在pandas以前的版本中需要自定义聚合操作，如下： # 定义aggregation汇总计算 aggregations = { #在values01列上的操作 'values01': {...这里举一个例子大家就能明白了，即我们以Team列进行分组，并且希望我们的分组结果中每一组的个数都大于3,我们该如何分组呢？练习数据如下： ?...总结 这是第二篇关于数据处理小技巧的推文，本期介绍了Pandas.groupby()分组操作方法，重点介绍了几个常用的数据处理方法，希望可以帮助到大家，接下来我会继续总结日常数据处理过程中的小技巧，帮助大家总结那些不起眼但是经常遇到的数据处理小
DT 的这种特性可能对预测造成不小危害，但这如果用在探索性数据分析过程中将会非常出彩。 在这篇文章中，我们将学习如何利用 DT 的强大功能从数据中提取信息。 什么是 EDA？...不及格次数较少（的学生成绩较高。只需观察左侧每个框的值都高于右侧的值即可。 在所有没有不及格的学生中，不及格的学生的成绩studytime > 2.5更高。分数几乎高出一分。...最好的分数来自那些在外出次数 > 1.5 和空闲时间在 1.5 到 2.5 范围内之间取得平衡的人。 使用分类 DT 进行探索 可以使用分类树算法进行相同的练习。...我们可以利用决策树的力量来找到数据的那些切分点，从而从中提取出重要的见解。 关于代码的简要说明： 在函数中plot_tree()，你可以设置使用该功能所需的级别数。...你还可以在sklearn 的max_depthDT 实例中设置该超参数。这取决于你。使用它的优点是你可以快速测试许多不同的深度，而无需重新训练模型。
此外，安装了Anaconda你就可以通过conda获取超过720个工具包，以及我们在Anaconda种配置的最新的工具包、从属工具和环境管理工具。...在开始之前，请确保阅读了这份说明。 当然，请别担心，在这份教程中，我们已经为你载入了数据，所以在学习如何在金融中通过Pandas使用Python的时候，你不会面对任何问题。...您可以在Pandas的帮助下轻松执行这项算术运算；只需将aapl数据Close列的值减去Open列的值。或者说，aapl.Close减去aapl.Open。...请注意，对于本教程，回测器的Pandas代码以及交易策略以你可以轻松地用交互式来浏览的方式组成。在现实生活的应用程序中，你可能会选择一个包含类并更加面向对象的设计，其中包含所有的逻辑。...该函数需要context 和data 作为输入：context与上文刚刚读到的相同，而data是储存多个API函数的对象，例如current() 来检索给定资产给定领域的最新值或者history() 来获取历史定价或交易量数据的追踪窗口
', 'Fandango_Stars'] # ix[i, num_cols] 获取第i行的num_cols列中的数据，i从0开始 # 获取的列中数据即分别对应条形图的高度 bar_heights = norm_reviews.ix...# 在x轴上(从0到6)，我们只需要在横轴上的横轴上标记条就可以了。...# 在x轴上(从0到6)，我们只需要在横轴上的横轴上标记条就可以了。...结果对象将按降序排列，因此第一个元素是最频繁出现的元素。...的每一列或“x”序列中的每个向量做一个盒状和须状图。
如何计算出还有几天是女朋友生日？ 如何绘制出年、月的日历图？ 如何使用 Python 提供的函数快速判断是否为闰年？ 如何获取月的第一天、最后一天、月有几天？...Python 中如何创建线程，以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题 多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例 列表和迭代器有何区别？ 如何拼接多个迭代器，形成一个更大的可迭代对象？...求两个特征的相关系数 如何找出 NumPy 中的缺失值、以及缺失值的默认填充 Pandas 的 read_csv 30 个常用参数总结，从基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...分类中出现次数较少的值，如何统一归为 others，该怎么做到？ 某些场景需要重新排序 DataFrame 的列，该如何做到？
中的数据结构都有 ndarray 中的常用方法和属性，如通过 .shape 获取数据的形状，通过 .T 获取数据的转置。...，想要查看下数据的简单统计指标（最大值、最小值、平均值、中位数等），比如想要查看年龄的最大值，如何实现呢？...Pandas 设计者自然也考虑到了这个问题，想要一次性获取多个统计指标，只需调用 describe 方法即可。...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。...cut 是根据每个值的大小来进行离散化的，qcut 是根据每个值出现的次数来进行离散化的。
时间序列预测是一个过程，获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。 在本教程中，您将了解如何使用Python预测巴尔的摩的年用水量。...综述 在本教程中，我们将通过一个端到端的时间序列预测项目，从下载数据集和定义问题到训练最终模型并进行预测。 这个项目并不详尽，但是通过系统地处理时间序列预测问题，展示了如何快速获得好的结果。...ARIMA模型 在本节中，我们将针对该问题开发自回归整数滑动平均模型，即ARIMA模型。 我们将通过手动和自动配置ARIMA模型来进行建模。接下来的第三步是获取被选中模型的残差值。...在本节中，我们将搜索p，d和q的值作为组合（跳过那些不能汇集的组合），并找出导致最佳性能的组合。我们将使用网格搜索来探索整数值子集中的所有组合。...超过头一年或两年的预测很快就会开始降低技能。 加载模型并以滚动预测方式使用它，更新每个时间步的变换和模型。这是首选的方法，因为这个方法可以可以让我们看到这个模型是如何在实践中应用并达到最佳性能。
语法方面：这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 在时间收益方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...但是，如何以正确的格式存储数据而无需再次重新处理？如果你要另存为CSV，则只会丢失datetimes对象，并且在再次访问时必须重新处理它。...以下是如何从HDF5文件访问数据，并保留数据类型： # 获取数据储存对象 data_store = pd.HDFStore('processed_data.h5') # 通过key获取数据 preprocessed_df...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。
ndarray 中的常用方法和属性，如通过 .shape 获取数据的形状，通过 .T 获取数据的转置。...，想要查看下数据的简单统计指标（最大值、最小值、平均值、中位数等），比如想要查看年龄的最大值，如何实现呢？...Pandas 设计者自然也考虑到了这个问题，想要一次性获取多个统计指标，只需调用 describe 方法即可。...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。...cut 是根据每个值的大小来进行离散化的，qcut 是根据每个值出现的次数来进行离散化的。
还可以在代码中给出该文件夹的绝对路径，而不是更改计划编写Python代码的目录。绝对路径将确保无论在哪里编写Python代码，它都能够获取数据。...要执行此操作，在终端中运行以下命令： 对于Linux/OS X: pip install –Upip setuptools or pip3 install –U pip3 setuptools 对于Windows...只需创建一个虚拟example.xlsx文件，并在行和列中填写一些任意值，然后将其以.xlsx格式保存。 图3 如果没有安装Anaconda，可能会出现nomodule错误。...如何将数据框架写入Excel文件 由于使用.csv或.xlsx文件格式在Pandas中装载和读取文件，类似地，可以将Pandas数据框架保存为使用.xlsx的Excel文件，或保存为.csv文件。...这将在提取单元格值方面提供很大的灵活性，而无需太多硬编码。让我们打印出第2列中包含值的行的值。如果那些特定的单元格是空的，那么只是获取None。
Part 3 定义对象和构建列表 Python允许编码人员在不指定确切类型的情况下设计对象。可以通过简单地键入其标题并分配一个值来创建对象。...我们的第二次搜索查找文档中的所有标签（被包括在内，而像这样的部分匹配则不被包括在内）。最后，对象被分配给变量“name”。...，找到上面列出的所有出现的类，然后将嵌套数据附加到我们的列表中： import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from selenium import...由于数组有许多不同的值，因此通常使用一个简单的循环将每个条目分行进行输出： for x in results: print(x) 在这一点上，“print”和“for”是配合使用的。...●另一种选择是创建多个数组来存储不同的数据集并将其输出到具有不同行的一个文件中。一次抓取几种不同类型的信息是电子商务数据获取的重要组成部分。
它可以在N维网格上计算每秒超过十亿（10^9）个对象/行的统计信息，例如均值、总和、计数、标准差等 。使用直方图、密度图和三维体绘制完成可视化，从而可以交互式探索大数据。...用户友好的API：只需处理一个数据集对象，制表符补全和docstring可以帮助你：ds.mean，类似于Pandas。...你能想象在纽约市被困出租车中超过3个小时吗？无论如何，我们要保持开放的态度，并考虑所有花费时间少于3小时的行程： ? 现在，让我们研究出租车的平均速度，同时选择一个合理的数据范围： ?...从describe方法的输出中，我们可以看到在fare_amount，total_amount和tip_amount列中有一些疯狂的异常值。对于初学者，任何这些列中的任何值都不应为负。...同时数字表明，一些幸运的司机仅凭开一次出租车便几乎成为了百万富翁。让我们看一下在相对合理的范围内这些数量的分布： ? 纽约超过 10 亿次出租车行程的车费、总额和小费的分布。
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