概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表 字典 系列（Series） 列选择 列添加 列删除 pop/del 行选择，添加和删除 标签选择 loc 按整数位置选择 iloc 行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.Data
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
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。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。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。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
所以，话不多说，让我们创建一个空的实体集。我刚把这个名字命名为顾客。你可以在此处使用任何名称。现在它只是一个空桶。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。
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。
来源：伯乐在线 - PyPer 本文共2203字，建议阅读5分钟。 本文重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念
从这一篇文章开始，想要跟大家一起探讨关于数据科学最重要的工具了，就是Python提供了 Numpy 和 Pandas，咱们先从Pandas开始，走上数据分析高手之路hhhh
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。
图数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。
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。
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：
对于一台二层交换机来说，缺省时整机的所有接口属于一个广播域。这意味着，只要连接到这个交换机的PC都配置在同一个IP子网内，即可直接进行互相访问，而且更重要的一点是，处于同一个广播域内的某个节点只要发送一个广播数据帧，在这个广播域内的所有其他节点都会收到这个数据帧，并且耗费资源来处理（即使它可能并不需要这个数据帧）。当这个广播域变得特别大（交换机上连接的用户数量特别多）时网络就非常有可能被大量的广播消耗掉大量资源。
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。
在简单介绍完J1939协议后，今天我们来讲讲J1939的数据链路层，熟悉数据链路层是开发任何一种协议软件的基础，数据链路层中的协议数据单元(PDU)格式是非常重要的。 SAE J1939 PDU(P
VLAN（虚拟局域网）技术使用户可以不受距离和物理位置的限制进行通信，极大地简化了网络管理。然而，随着设备和用户数量的大规模增长，由于可扩展性有限，最多只能支持 4094 个 VLAN，以及对可用网络链路的低效利用，VLAN 已不能满足日益增长的网络规模需求，于是VXLAN（虚拟可扩展局域网）和QinQ技术应运而生。
UART即通用异步收发传输器（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter），它是一种串行通信的物理接口形式。它将要传输的资料在串行通信与并行通信之间加以转换。作为把并行输入信号转成串行输出信号的芯片，UART通常被集成于其他通讯接口的连结上。
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
在最初的时候，交换机里是没有mac地址表信息的，那么交换机就要进行学习，假如交换机上连接着两个主机PC1和PC2，当PC1要与PC2进行通信时，PC1的数据帧流入交换机，交换机会把PC1的MAC地址和PC1连接的端口记录到交换机的mac表中，但是交换机的mac地址表中并没有PC2的mac地址信息和端口绑定，所以交换机会将数据帧向全网发送广播，当主机收到数据帧后会把目的mac地址和自己的进行比对，如果一样就应答，不一样就丢弃，当PC2收到与自己mac地址相同的数据帧后，会进行应答，当应答的数据帧流经交换机的时候，交换机会把应答的数据帧的mac地址信息和所进入的端口记录在交换机的mac地址表中，然后交换机会寻找与应答数据帧对应的目的mac地址，交换机发现PC1的mac地址表信息已经存在，会根据PC1绑定的端口号直接将应答数据帧发送给PC1，这样就完成了一次mac地址学习。
上一篇讲解了无线安全专题_攻击篇--干扰通信，之后不能只是讲解攻击实战，还要进行技术原理和防御方法的讲解。本篇讲解的是局域网内的MAC泛洪攻击，这种攻击方式主要目的是窃取局域网中的通信数据，例如ftp的账号和密码，下面的实战也是以此为例子。接下来按照原理，场景，攻击实战，防御方法的层次步骤进行讲解。 一.MAC泛洪攻击的原理 MAC泛洪攻击主要是利用局域网交换机的mac学习和老化机制。 1.1交换机的工作流程如下: 局域网中的pc1发送数据帧给pc2,经过交换机时,交换机会在内部mac地址表中查找数据
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。
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。
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。
我一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。R软件恰好满足了我的需求。
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。
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。
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
Python灰帽编程 3.3 MAC洪水 传统的交换机（我只对我目前使用的交互机做过测试，按照常识只能这样表述）在数据转发过程中依靠对CAM表的查询来确定正确的转发接口，一旦在查询过程中无法找到相关目的MAC对应的条目，此数据帧将作为广播帧来处理。CAM表的容量有限，只能储存不多的条目，当CAM表记录的MAC地址达到上限后，新的条目将不会添加到CAM表中。 基于以上原理，我们会发现一个非常有趣的现象。某台PC不断发送去往未知目的地的数据帧，且每个包的源MAC地址都不同，当这样 的数据包发送的速度足够快之后，
pandas对象中的数据可以通过一些方式进行合并： pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起； pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。
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。
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。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
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。
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合，带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。” – [来源](http://blog .codinghorror.com/a-visual-explanation-of-sql-joins/)
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。
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。
电子设备之间的通信就像人类之间的交流，双方都需要说相同的语言。在电子产品中，这些语言称为通信协议。
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。
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。
在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv dtypes）。
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