Nunique Nunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用，当不知道某字段中有多少类元素时，Nunique能快速生成结果。...对year列进行唯一值计数： df.year.nunique() 输出：10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数： df.nunique() ?...3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。...； deep：如果为True，则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据，并将其包括在返回值中。...5. replace 顾名思义，replace是用来替换df中的值，赋以新的值。
Nunique Nunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用，当不知道某字段中有多少类元素时，Nunique能快速生成结果。..._1':values_1, 'value_2':values_2}) df 对year列进行唯一值计数： df.year.nunique() 输出：10 对整个dataframe的每一个字段进行唯一值计数...： df.nunique() 3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。...； deep：如果为True，则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据，并将其包括在返回值中。...5. replace 顾名思义，replace是用来替换df中的值，赋以新的值。
如何将两个分类器的预测结果转换为列联表，以及如何使用它来计算McNemar检验中的统计量。 如何用Python计算McNemar检验并解释和报告结果。 ?...具体来说，Dietterich的研究涉及不同统计假设检验的评估，其中一些检验使用了重采样方法的结果。研究的关注点是低的第一类错误，即统计检验报告了为有影响实际上没有（假阳性）。...将模型拟合到多个不同的训练数据集并评估技能（如重采样方法所做的那样），提供了一种度量模型差异的方法。 如果可变性的来源很小，则该检验是合适的。...2.较少的模型直接比较 两个分类器在一个测试集上进行评估，并且测试集应该小于训练集。 这与更多的是使用重采样方法的假设检验不同，因为在评估期间，数据集可用作测试集。...Python中的McNemar检验 在Python中可以使用mcnemar（）Statsmodels函数实现McNemar检验。 该函数将列联表作为参数，并返回计算出的检验统计量和p值。
在针对包含大量行的表运行时，可以使用此选项来提高性能。此%SAMPLE_PERCENT值应该足够大，以便对代表性数据进行采样。...空列：如果列不包含数据(所有行都没有字段值)，则平均字段大小值为1，而不是0。对于不包含数据的列，AVG($length(Field))为0。...(为简单起见，这些描述了从单个表导出/导入统计数据; 在实际使用中，通常会从多个相互关联的表中导出/导入统计数据): 为生产系统建模:生产表完全填充了实际数据，并使用Tune table进行优化。...要复制生产系统：生产表完全填充了实际数据，并使用tune Table进行了优化。将创建具有相同表定义的第二个生产表。...通过从第一个表导出调优表统计信息并将其导入第二个表，您可以为第二个表提供与第一个表相同的优化，而无需第二次运行调优表或等待第二个表填充有代表性的数据。
表中是一条条的带有时间字段的数据，需求是对数据进行汇总统计和简单分析处理（一般而言，数据量巨大的需求处理逻辑都不会特别复杂）。所以，虽然标题称之为大数据，但实际上也没有特别夸张。...为此，pandas开发者专为此设计了两组很有用的参数，分别用于控制行和列信息： skiprows + nrows，前者用于控制跳过多少行记录，后者用于控制读取行数，skiprows默认值为0，nrows...不同于C++中的手动回收、Java中的自动回收，Python中的对象采用引用计数管理，当计数为0时内存回收。所以，如果当一个变量不再需要使用时，最简单的办法是将其引用数-1，以加速其内存回收。...例如，在个人的实际处理中主要用到的操作包括：按时间排序、按固定周期进行重采样、分组聚合统计等，这几个操作中无一例外都涉及到时间列的比较，如果是字符串格式或者时间格式的时间列，那么在每次比较中实际要执行多次比较...进一步地，对于重采样需求而言，还可以通过整除特定的时间间隔，然后执行groupby操作即可。例如，执行每5分钟重采样，则可将所有时间戳（秒级）整除300，然后以相应结果作为groupby字段即可。
, Duration.From(7)) 并将新列命名为周列表。...) start as date：意思是时间列的起始值，案例中以筹备日期当周的最后一天为起始值。...其含义是当周列表中的值≤上市日期，则在新列中输入筹备阶段；如果当周列表中的值＞上市日期，则在新列中输入运营阶段；其他情况则输入NA。...而VAR a 中的Summarizecolumns函数表示生成一张包括原始数据表中产品名称和上市日期的表格，并在此基础上扩展出标题为开始日期的新列，开始日期这列数据来源为原始数据中的筹备日期去重后的列，...并将数据分析表中的项目阶段&产品名称拖入行，将年拖入列，将周列表拖入值并点击下拉菜单选择“计数”。 此时一个完整的体现各个项目各个阶段所需周别（资源）的表格完成，此表格将跟随数据源变换而变化。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。...然后，提供id_vars来指示标识符，并提供value_vars来定义“非透视表(unpivot)”的列。如果希望准备数据，以便将其存储回需要此格式的数据库，则熔解（melting）非常有用。
由于在后台进行的自动统计数据重新计算的异步性质，即使启用了innodb_stats_auto_recalc，在运行影响表10%以上的DML操作后，也不会立即重新计算统计数据。...如果禁用innodb_stats_auto_recalc则可以通过在对索引列进行大量更改后执行 ANALYZE TABLE 语句来确保优化器统计信息的准确性。...当向现有表中添加索引时，或者当添加或删除列时，无论innodb_stats_auto_recalc的值如何，都会计算索引统计信息并将其添加到innodb_index_stats表中。...innodb_stats_persistent_sample_pages：估计索引列的基数和其他统计信息（如由分析表计算的统计信息）时要采样的索引页数。...innodb_stats_transient_sample_pages：估计索引列的基数和其他统计信息（如由分析表计算的统计信息）时要采样的索引页数。默认值为8。
) # 将日期列设置为索引 df.set_index('date', inplace=True) # 使用resample()方法进行重新采样 # 将每日数据转换为每月数据并计算每月的总和...这允许您选择一个特定的列进行重新采样，即使它不是索引。...3、输出结果控制 label参数可以在重采样期间控制输出结果的标签。默认情况下，一些频率使用组内的右边界作为输出标签，而其他频率使用左边界。...4、汇总统计数据 重采样可以执行聚合统计，类似于使用groupby。使用sum、mean、min、max等聚合方法来汇总重新采样间隔内的数据。这些聚合方法类似于groupby操作可用的聚合方法。...假设您有上面生成的每日数据，并希望将其转换为12小时的频率，并在每个间隔内计算“C_0”的总和: df.resample('12H')['C_0'].sum().head(10) 代码将数据重采样为12
计数器值（Counter Value）： 包含定时器当前值的只读寄存器。 间隔计数器（Interval Counter ）：间隔模式中使用的中间值，作为根据计数方向（向上或向下）计数的值。...事件控制定时器（Event Control Timer）：启用定时器，复位定时器，指定计数的时钟相位，并指定定时器如何处理溢出条件。...事件寄存器（Event Register）：包含外部脉冲计数阶段结束时内部计数器的值。用于使用 CPU 时钟作为计数参考来测量外部脉冲宽度。...TTC（三重定时器计数器）时，已将 TTC 中的三个定时器之一配置为以简单间隔模式运行，以所需频率生成中断。...启用波形输出后，当匹配值与计数器值匹配时，其输出反转。 第一步是在定时器设置选项中启用匹配模式。
接下来，我用列（0-9）和行（a-j）打印棋盘，形成一个10x10的矩阵，作为游戏中的雷区。 （m [10][10]是一个100值的数组，其索引为0-99。）...通过此数学运算来了解如何计算最终索引“ i ”： i = $ ((( ro * 10 ） + o )) i = $ (((3 * 10 ） + 3)) = $ (( 30 + 3)) = 33 最终索引值为...在上面印刷的板上，最终索引指向第33个单元格，该索引应为第3行（从0开始，否则为第4行）和第3（C）列。 确定可用的雷区 为了提取地雷，在对坐标进行解码并找到索引之后，程序将检查该字段是否可用。...假设可用，将重置单元格中的值并更新分数。 如果一个单元格由于不包含点而不可用，则设置一个变量not_allowed 。 为简便起见，我留给您看一下游戏源代码，以了解游戏逻辑中警告语句的内容。...当提供h6作为输入时，一些值随机填充在我们的雷区中，这些值会在提取分值后添加到用户分数中。
然后，在返回之前，检查增加的灯光计数是否会超过最大值，或者是否没有要渲染的阴影。如果是，则阴影强度和遮罩通道为负值，因此在适当时使用烘焙阴影。否则，继续增加光计数并设置平铺索引。 ?...之后，复制RenderDirectionalShadows并将其重命名为RenderOtherShadows。对其进行更改，以使其使用正确的设置，图集，矩阵，并设置正确的尺寸分量。...然后将其作为布尔值添加到我们的Lit着色器的ShadowCaster通道中，并仅在适当的时候使用它进行clamp。 ? 1.6 采样聚光灯阴影 要采样其他阴影，我们需要调整Shadows。...如果是，则包含此数字的新灯光计数将比当前计数大六倍，否则仅增加一倍。如果超过最大值，那么多出的光具有烘焙的阴影。...2.3 采样点光源阴影 想法是将点光阴影存储在立方体贴图中，我们的着色器对其进行采样。但是，我们将立方体贴图的面作为图块存储在图集中，因此我们不能使用标准立方体贴图采样。
由于在后台进行的自动统计数据重新计算的异步性质，即使启用了innodb_stats_auto_recalc，在运行影响表10%以上的DML操作后，也不会立即重新计算统计数据。...如果禁用innodb_stats_auto_recalc则可以通过在对索引列进行大量更改后执行ANALYZE TABLE语句来确保优化器统计信息的准确性。...当向现有表中添加索引时，或者当添加或删除列时，无论innodb_stats_auto_recalc的值如何，都会计算索引统计信息并将其添加到innodb_index_stats表中。...innodb_stats_persistent_sample_pages：估计索引列的基数和其他统计信息（如由分析表计算的统计信息）时要采样的索引页数。...innodb_stats_transient_sample_pages：估计索引列的基数和其他统计信息（如由分析表计算的统计信息）时要采样的索引页数。默认值为8。
虽然 DDS 背后的理论相当简单，但第一次在 FPGA 中实现它可能有点挑战，这就是为什么我想创建这个项目作为一个简单的示例，说明如何使用Xilinx DDS Compiler IP并把它运行在 Ultra96...通过递归地将 1MHz 的相位增量值添加到自身，然后将其作为输入提供给 Xilinx DDS Compiler IP ，这实现了从 1MHz 到 FPGA 结构时钟一半的线性调频（在 ILA 中采样时保留奈奎斯特规则...使用 PG141 中的以下等式为 B 列中的每个输出波形频率计算了 C 列中的相位增量值： 然后我将 C 列中的相位增量值转换为十六进制以去除小数位，因为我是在 Verilog 中编写此代码的。...实例化 ILA 和 DDS IP 后，编写了简单状态机来创建 AXI Stream 接口，将相位增量值输入到 DDS，然后等待 1 us，然后将 1MHz 步长添加到相位增量值并将其输入到DDS。...4 - 检查来自目标 IP 从接口的 Tready 信号，验证它已准备好接收下一个数据值。 生成新的比特流后，打开 FPGA 开发板的电源并连接到其 JTAG 端口。
此参数还有另一个优点，如果你有一个同时包含字符串和数字的列，那么将其类型声明为字符串是一个好选择，这样就可以在尝试使用此列作为键去合并表时不会出错。...Map 这是一个可以进行简单数据转换的命令。首先定义一个字典，其中'keys'是旧值，'values'是新值。 1....如果我们想创建一个新的列，并将其他列作为输入，那么apply函数有时非常有用。 1. def rule(x, y): 2. if x == ‘high’ and y > 10: 3....df.head() 在上面的代码中，我们定义了一个带有两个输入变量的函数，并使用apply函数将其应用于列'c1'和'c2'。 但“apply函数”的问题是它有时太慢了。...Percentile groups 你有一个数字列，并希望将该列中的值分类为组，例如将列的前5%，分为组1，前5-20%分为组2，前20%-50%分为组3，最后50%分为组4。
这是因为df2 = df1没有复制df1的值并将其分配给df2，而是设置指向df1的指针。...Map 这是一个可以进行简单数据转换的命令。首先定义一个字典，其中 keys 是旧值， values 是新值。...5. apply or not apply 如果我们想创建一个新的列，并将其他列作为输入，那么apply函数有时非常有用。...，并使用apply函数将其应用于列 c1 和 c2 。...Percentile groups 你有一个数字列，并希望将该列中的值分类为组，例如将列的前5％，分为组1，前5-20％分为组2，前20％-50％分为组3，最后50％分为组4。
这个Interface 有一个方法, 专门用来计算需要被统计的值的 /** * 测量这个数量并将结果作为双精度返回 * 参数： * config – 此指标的配置 * now – 进行测量的 POSIX...* value – 要记录的值 * timeMs – 此值发生的 POSIX 时间（以毫秒为单位） */ void record(MetricConfig config, double value...里面使用了一个或者多个样本进行采样统计 List samples; 当前使用的样本: current 样本初始化的值: initialValue SampledStat : 实现了MeasurableStat...的实现类, 说明它是一个复合统计, 可以统计很多指标在这里面 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中...好了,这一篇我们主要讲解了一下 Kafka中的数据采集和统计机制 那么 接下来下一篇,我们来聊聊 Kafka的监控机制, 如何把这些采集到的信息给保存起来并对外提供!
这个Interface 有一个方法, 专门用来计算需要被统计的值的 /** * 测量这个数量并将结果作为双精度返回 * 参数： * config – 此指标的配置 * now – 进行测量的 POSIX...* value – 要记录的值 * timeMs – 此值发生的 POSIX 时间（以毫秒为单位） */ void record(MetricConfig config, double value...里面使用了一个或者多个样本进行采样统计 List samples; 当前使用的样本: current 样本初始化的值: initialValue SampledStat : 实现了MeasurableStat...的实现类, 说明它是一个复合统计, 可以统计很多指标在这里面 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中...好了,这一篇我们主要讲解了一下 Kafka中的数据采集和统计机制 那么 接下来下一篇,我们来聊聊 Kafka的监控机制, 如何把这些采集 到的信息给保存起来并对外提供!
这个Interface 有一个方法, 专门用来计算需要被统计的值的 /** * 测量这个数量并将结果作为双精度返回 * 参数： * config – 此指标的配置 * now – 进行测量的 POSIX...* value – 要记录的值 * timeMs – 此值发生的 POSIX 时间（以毫秒为单位） */ void record(MetricConfig config, double value...的实现类, 说明它是一个复合统计, 可以统计很多指标在这里面 它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据 底层实现的逻辑还是上面讲解过的 副本Fetch流量的速率统计 案例分析 我们知道 在分区副本重分配过程中...,它并不是上面那种采样的形式来统计数据, 它返回的是当前的值, 瞬时值 它提供的方法是 value() ， Measurable提供的是measure() 这个在kafka中使用场景很少,就不详细介绍了...好了,这一篇我们主要讲解了一下 Kafka中的数据采集和统计机制 那么 接下来下一篇,我们来聊聊 Kafka的监控机制, 如何把这些采集 到的信息给保存起来并对外提供!!!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
