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Pandas是数据分析、机器学习等常用的工具，其中的DataFrame又是最常用的数据类型，对它的操作，不得不熟练。在《跟老齐学Python：数据分析》一书中，对DataFrame对象的各种常用操作都有详细介绍。本文根据书中介绍的内容，并参考其他文献，专门汇总了合并操作的各种方法。
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮，我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
在C++11之前，一个变量分为左值和右值：左值是可以放在=运算符左边的值，有名字，可以用&运算符取地址（如 int n = 10;n即为左值）；右值则是只能放在=运算符右边，没有名字，不能用&运算符取地址的值，一般是临时变量（非引用返回的函数返回值、表达式等，例如函数int func()的返回值，表达式a+b的返回值）、lambda表达式、不跟对象关联的字面量值，例如true，100等。
Pandas这个库对Python来说太重要啦！因为它的出现，让Python进行数据分析如虎添翼，作为Python里面最最牛逼的库之一，它在数据处理和数据分析方面，拥有极大的优势，受到数据科学开发者的广大欢迎。
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。示例如下：
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩, ? https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2Vi
当我们去点击一个输入框的时候，就会产生一个选中对象 selection，就是我们可以看到的文字变成蓝色的那个区域，selection在火狐浏览器可以直接用 window.getSelection()获取，在HTML里面，selection只有一个的，并且selection是一个区域，你可以想象成一个长方形，它是有开始和结束的。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎的、可扩展的且支持容错的流处理引擎。你可以像表达静态数据上的批处理计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将随着流式数据的持续到达而持续运行，并不断更新结果。你可以在Scala，Java，Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合，事件时间窗口（event-time windows），流到批处理连接（stream-to-batch joins）等。计算在相同的优化的 Spark SQL 引擎上执行。最后，通过 checkpoint 和 WAL，系统确保端到端的 exactly-once。简而言之，Structured Streaming 提供了快速、可扩展的、容错的、端到端 exactly-once 的流处理。
本文介绍了 Structured Streaming 是如何逐步从 Apache Spark 生态系统中发展起来的，以及其设计理念和实现方式。本文还介绍了 Structured Streaming 在实际应用中的优势，包括与批处理计算的关系、与 Apache Kafka 的集成、以及在高吞吐和低延迟场景下的性能表现。此外，本文还提供了若干实例，以展示 Structured Streaming 在各种应用场景中的实际效果。
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中，我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据（https://github.com/CSSEGISandData/）。
导语 | 在C++11标准之前，C++中默认的传值类型均为Copy语义，即：不论是指针类型还是值类型，都将会在进行函数调用时被完整的复制一份！对于非指针而言，开销极其巨大！因此在C++11以后，引入了右值和Move语义，极大地提高了效率。本文介绍了在此场景下两个常用的标准库函数：move和forward。 一、特性背景 （一）Copy语义简述 C++中默认为Copy语义，因此存在大量开销。 以下面的代码为例： 0_copy_semantics.cc #
了解如何实施对抗性验证，以建立分类器来确定您的数据是来自训练还是测试集。如果可以这样做，则您的数据有问题，并且对抗验证模型可以帮助您诊断问题。
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
作者：刘凌歌 问一个问题：大家有没有遇到过朋友圈文字被折叠为一行的现象？ 以《小程序版 QQ 推出 / 微信新增「语音加速功能」与「夜间模式」| 晓技巧》中的一大段文字为例，当复制粘贴到朋友圈中后会被折叠，文字只显示一行且背景色变为灰色，选择这行文字后才能看到全文。 而同样的这一大段文字，为什么还存在另一种显示方式呢？如下图，文字超过 6 行的部分被折叠，出现一个蓝色的「全文」按键，点击后显示完整文字。 其实解释起来很简单，你可以把这种折叠机制理解为朋友圈的「原创保护」。被折叠为一行的文字，都是复制粘贴到朋
随着设计复杂度和规模增加，验证平台复杂度跟着增加。验证平台的仿真速度问题成为验证过程中一个重要问题。
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
Pandas是Python程序语言中一种开源、高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas添加了数据结构和工具，用于处理类似表格的数据，即 Series 和 Data Frames。它主要提供的数据操作工具有：
原文：10 Tips And Tricks For Data Scientists Vol.2[1]
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
对于数据集和DataFrameAPI存在很多混淆，因此在本文中，我们将带领大家了解SparkSQL、DataFrames和DataSet。
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
计算操作 1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序. 参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. sort : 布尔值,默认为True.排序控制. ascendin
AlphaFold2引爆科研圈的热度还未退散，又一蛋白质设计相关巨作荣登《Nature》。12月1日，蛋白质设计大师David Baker带领的团队在《Nature》上发表了《De novo protein design by deep network hallucination》一文，共同参与创作的还有华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员。
这个插件非常有用，我们做数据分析EDA或者特征工程时经常要各种尝试，而不是要真正的运行cell代码。
特征工程(feature engineering)指的是：利用领域知识和现有数据，创造出新的特征，用于机器学习算法。
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则，这是为了实现上的扩展性。 标准优化规则 过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra predicate through join 算子下推（Operator push down）-Project、Join、Limit、列剪裁 算子合并（Operator combine）-
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
数据分析过程中，需要对获取到的数据进行分析，往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式，不同的数据文件需要用到不同的导入方式，相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。这种基于反射的方法会导致更简洁的代码，并且在编写Spark应用程序时已经知道schema的情况下工作良好。 第二种创建Datasets的方法是通过编程接口，允许您构建schema，然后将其应用于现有的RDD。虽然此方法更详细，但它允许你在直到运行时才知道列及其类型的情况下去构件数据集。 使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含ca
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
在 2016 年和 2017 年，谷歌旗下 DeepMind 团队的研究成果 AlphaGo 可以说是科技界当之无愧的焦点。2016 年，AlphaGo 以出色的表现战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，之后和中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续 60 局无一败绩。2017 年 5 月，AlphaGo 以 3 比 0 的总比分战胜排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。
AI 科技评论按：在 2016 年和 2017 年，谷歌旗下 DeepMind 团队的研究成果 AlphaGo 可以说是科技界当之无愧的焦点。2016 年，AlphaGo 以出色的表现战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，之后和中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续 60 局无一败绩。2017 年 5 月，AlphaGo 以 3 比 0 的总比分战胜排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。
df.compare() 和s.compare() 方法使您可以分别比较两个DataFrame 或 Series，并总结它们之间的差异。V1.1.0 中添加了此功能。
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳👉《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。
如何让Pandas更快更省心呢？快来了解新库Modin，可以分割pandas的计算量，提高数据处理效率，一行代码即刻开启Pandas四倍速。
通常而言，在同一个文件中覆盖完整的流程将会导致Jupyter Notebook、脚本变成一团乱麻。此外，大多数的数据科学问题都要求我们在数据收集、数据清洗、数据探索、数据可视化和统计／预测建模中切换。
今天为大家介绍的是来自Mohammed AlQuraishi团队的一篇论文。AlphaFold2凭借极高的蛋白质结构预测准确性，彻底改变了结构生物学。然而，其实现方式缺乏训练新模型所需的代码和数据。这些对于解决新任务（如蛋白质-配体复合物结构预测）、研究模型的学习过程以及评估模型在未见过的折叠空间区域的泛化能力都是必要的。在此，作者介绍了OpenFold，这是一种快速、高效且可训练的AlphaFold2实现。作者从零开始训练OpenFold，达到了与AlphaFold2相同的准确性。在此基础上，作者发现OpenFold在泛化能力上表现出色，即使训练集的规模和多样性被刻意限制，包括几乎完全排除某些二级结构元素类别的情况。通过分析训练过程中产生的中间结构，作者还获得了OpenFold在折叠学习过程中层次化方式的见解。总之，作者的研究展示了OpenFold的强大和实用性，并相信其将成为蛋白质建模领域的重要资源。
这一系列一共三部分，里面的一些技巧可能暂时用不上，但是相信总有一天你会接触到，建议收藏
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