Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。...所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助 数据生成 为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的...在使用CSV进行的操作中，首先建议使用datatable库将pandas转换为datatable对象，并在该对象上执行读写操作这样可以得到更快的结果。...例如，通过检查数值特征的最大值和最小值，我们可以将数据类型从int64降级为int8，它占用的内存会减少8倍。...所以有必要在这方面选择最快的方法。我们可以使用Pandas的iterrows和itertuples方法，让我们将它们与常规的for循环实现进行比较。
读取出来的数据 会保存在 AVPacket 结构体 中 , 这是用于 存储压缩后的数据的结构体 , 该数据没有经过解码 , 无法进行播放 ; 压缩的数据需要进行解码 才可以播放出来 ; 视频画面数据需要解码出...完整的画面帧 , 每个画面帧都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM 数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下 的 音视频 大 10 ~ 100...倍不等 ; 4、音视频解码 - 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 解复用操作后会得到 音频包队列 和 视频包队列 , 都是 AVPacket 队列 , 其中的 压缩数据...帧数据 ; 5、音视频播放 - 播放 AVFrame 数据 解码器将 AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样帧队列 视频包队列 解码后得到...图像帧队列 采样帧队列 和 图像帧队列 中的元素都是 AVFrame 结构体对象 ; 将 采样帧队列 和 图像帧队列 进行音视频同步校准操作 , 然后 采样帧送入 扬声器 , 图像帧送入 显示器 , 就可以完成音视频数据的播放操作
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas...对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法，希望能对你有所帮助！...一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节，pandas中也内置了许多数据读取的函数，最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据，那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...可以看到，对同一份数据，pkl格式的数据的读取速度最快，是读取csv格式数据的近6倍，其次是hdf格式的数据，速度最惨不忍睹的是读取xlsx格式的数据（这仅仅是一份只有15M左右大小的数据集呀）。...所以对于日常的数据集（大多为csv格式），可以先用pandas读入，然后将数据转存为pkl或者hdf格式，之后每次读取数据时候，便可以节省一些时间。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的 采样个数 是 声道数 ; 该 声音单元 ( 帧 ) 中的 采样大小 是 样本位数 与 声道数 乘积 ; 下面的代码是 【Android...高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 博客中的 Oboe 音频流创建时 的代码 , 设置 Oboe 音频流 的参数如下 ; 设置的 采样格式 是 oboe::AudioFormat...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子） 【知识点】 语法： 参数如下： left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称...如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...默认为True，设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。默认为（‘x’，’ y’）。...copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据（默认为True），即使不需要重建索引也是如此。...indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。
，著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。...，以当下最主流的开源Python环境管理工具mamba为例，直接在终端中执行下列命令，我们就一步到位的完成了对应演示虚拟环境的创建，并在环境中完成了python-duckdb、jupyterlab、pandas...，DuckDB默认可直接导入csv、parquet、json等常见格式的文件，我们首先使用下列代码生成具有五百万行记录的简单示例数据，并分别导出为csv和parquet格式进行比较： # 利用pandas...作为一款关系型数据库，其执行分析运算最直接的方式就是写SQL，针对DuckDB默认读取到内存中的对象（DuckDB中称作「关系」）： 我们可以通过duckdb.sql()直接将关系当作表名，书写SQL语句进行查询分析...对象、pandas数据框、polars数据框、numpy数组等常用格式： 基于此，就不用担心通过DuckDB计算的数据结果不好导出为其他各种格式文件了~ 如果你恰好需要转出为csv、parquet等格式
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近参加京东的猪脸识别比赛，训练集是30个视频，需要将视频的每一帧提取出来存储为图片，存入对应的文件夹（分类标签）。...本例是直接调用了cv2 模块中的 VideoCapture。一次运行，大概10分钟，就能得到预处理后的分类图片了，具体代码如下。 视频每一帧提取存储为图片代码 #!...+ "_%d.jpg" % frame_count, frame, params) frame_count = frame_count+1 cap.release() 递归删除文件的问题...但有个问题，每一个视频转换得到的30个子文件夹里，都有2952张图片，但第2952张是空的，所以只有运用强大的Linux递归删除符合条件的文件了，我是这样删除滴。...-name '*_2952.jpg' -size 0 -print0 |xargs -0 rm 参考 python tools：将视频的每一帧提取并保存 http://blog.csdn.net/
python内置的性能分析模块,可通过指定次数的反复测试,来对算法的运行时间进行累加,透过对比运行时间的长短,我们可以更直观的了解,不同算法之间的优劣. ---- 以python列表的内置函数append...和insert为例 python内置的性能测试方法timeit.Timer.timeit()可用于对程序片段的执行耗时进行计数 以python列表insert方法和append方法快速创建1至1000...的列表为例: 执行100次 ?...) in_obj = timeit.Timer("insert_num()","from __main__ import insert_num") print("使用insert方法往列表插入...in_obj = timeit.Timer("append_num()","from __main__ import append_num") print("使用append方法依次往列表插入
最近很多同学问到一个问题，如何将MSSQLServer的数据库以及里面的数据导出为SQL脚本，主要问的是MSSQLServer2000和2005，因为2008的管理器已经有了这个功能，2000...上网查了一下，有用命令什么的，这里介绍一个相对简单易操作的方法： 需要借助一个工具----Navicat Premium Navicat Premium一个很强大的数据库管理工具...不再废话，开始正题： 1.用Navicat Premium连接到你的SQLSERVER数据库，不会连的请自行百度； 2.连接成功后打开连接，会看到你的所有的SQLSERVER...数据库； 3.选择要导出的数据库，右键---数据传输； 4.设置见下图： ? ...最后进入C:\Users\Administrator\Desktop\目录，找到导出为MySQL脚本.sql文件。
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。...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。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
1）视频编码为什么要采用YUV格式数据？2）为什么受损的视频数据通常显示为绿色？3）为什么很多30帧/秒的视频实际都是29.976帧/秒？4）视频标准H.264、H.265中的H代表什么？...因此如果只有Y数据，那么表示的图像就是黑白的。...为什么受损的视频数据通常显示为绿色？...为什么很多30帧/秒的视频实际都是29.976帧/秒？每秒29.976帧是广播电视 NTSC（美国国家电视系统委员会） 标准从黑白到彩色过渡的遗留问题。...当时的分频器电路有限，因此必须将副载波频率设置为3.58MHz。这需要对亮度信号进行轻微改变，以使载波频率与副载波频率相对应。
在本文中，我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。...、数据分组、数据排序等几个方面来比较以下pandas与Datatable的数据处理速度。...看看Datatable如何将pandas摁在地上摩擦。 加载数据 使用的数据集来自Kaggle，属于Lending Club贷款数据数据集 。...数据大小非常适合演示数据库库的功能。 使用Datatable 让我们将数据加载到Frame对象中。 数据表中的基本分析单位是Frame 。...将Datatable Frame的内容写入csv文件，具体代码如下： datatable_df.to_csv('output.csv')
(dic) print(user_list) 结果： 请输入您的用户名：yushaoqi 请输入您的密码：123456 请输入您的用户名：yushaoqi1 请输入您的密码：123456 请输入您的用户名...的列表中，但是最终 user_list 打印了三次相同的数据 分析原因： 可以发现每次 for 循环添加到字典中，都会覆盖掉上次添加的数据，并且内存地址都是相同的，所以就会影响到列表中已经存入的字典。...因为字典的增加方式dict[‘aaa] = bbb,这种形式如果字典里有对应的key就会覆盖掉，没有key就会添加到字典里。...(dic) print(user_list) 结果： 请输入您的用户名：yushaoqi 请输入您的密码：yushaoqi 请输入您的用户名：yushaoqi1 请输入您的密码：yushaoqi1...{ '用户名': 'yushaoqi2', '密码': 'yushaoqi2'}] Process finished with exit code 0 每次for循环都将字典初始化，然后再添加数据
目录 一、元组和列表 1.元组和列表的性能分析 2.为什么列表在 Python 中是最常用的呢？...一、元组和列表 ? 元组vs列表 1.元组和列表的性能分析 元组和列表用来存储数据，在元组和列表里面查询的时候，到底哪个更快呢？...随着数据的增多，底层会不断给这个列表扩容。 初始化一个元组，同样也是一千万次，只需 12.8ns ? 元组是一个不可变的类型。...元组和列表内存占用对比图 用一个列表存储 50 条数据和用一个元组存储 50 条数据，那么元组占用的内存要比列表小得多。 2.为什么列表在 Python 中是最常用的呢？...如果列表不加引号直接传是会报错的： ? 提示不可被调用！ 5.这 2 个方法有啥区别？ 其实它们是一个东西。 ? 二、命名元组 元组的性能是大大优于列表的。
在做机房收费系统的时候，许多窗体用到的一个功能，就是将从数据库中提取出来的数据导出到Excel中。 ...Set outExcel = New Excel.Application '实例化Excelapp '返回或设置插入microsoft excel 新工作薄中工作表的数目...Rows For i = 0 To Line - 1 '行循环 For j = 0 To .Cols - 1 '列循环 '将数据导入到...是否显示导出过程（true是） End Sub Private Sub cmdExport_Click() OutDataToExcel myFlexGrid '将myflexgrid...中的数据导出至Excel End Sub 显示数据库中的数据，可以用MSHflexgrid控件，也可以用DataGrid控件，后者需要引用Microsoft ActiveX Date Objects2.0
Ewall1106/mall（请选择分支17） 1、基础语法 （1）v-for语法 https://cn.vuejs.org/v2/guide/list.html 我们用 v-for 指令根据一组数组的选项列表进行渲染...vue官网 （2）模板语法 https://cn.vuejs.org/v2/guide/syntax.html 我们获取到的值要用模板语法将值插入到页面中， 数据绑定最常见的形式就是使用Mustache...父组件传值 :是v-bind的简写形式 ② 子组件接收数据 子组件什么接收数据呢？...分类模块数据渲染 （4）推荐模块 这是除了使用前面提到的列表渲染外，就是使用Mustache语法 (双大括号) 的文本插值了。 ?...推荐模块数据渲染 3、章结 至此，我们就将首页的mock数据从建立—>到访问—>渲染到页面的一个基本的流程走完了，后面我们根据页面的拓展会对mock数据进行修改和添加，所以请实时关注；再者，当请求数据的接口多了
OGG将Oracle的Number数据类型映射为Sybase的Timestamp或者**Varbinary** 数据类型 **OGG Mapping of Oracle Number to Sybase...目标 OGG可以将Oracle的Number数据类型映射为Sybase的Timestamp或者**Varbinary** 数据类型么？...自定义的，内部定义是varbinary(8) NULL 每一个Sybase table最多含有一个timestamp类型的列，当含有timestamp类型的一行数据被插入或者更新时， timestamp...但是没有一个简单的方法去验证目的端Sybase的varbinary列，因为varbinary是十六进制表示的。 每个numeric/number值被展示为2个字节，16进制。...最好还是将源头Oracle number数据类型映射为Sybase numeric数据类型
/bin/bash # databases out save # developer : eisc.cn # 开发： 小绿叶技术博客； 功能：shell 自动导出数据库，将导出的格式为 ： 数据库名+时间...1 才进行导出数据，由于受到 NoOutDatabases 不导出影响，会被定义为 0....最后再次将状态更新为正常 1 # 注意： shell if 判断的时候需要在变量和值加双引号，否则异常 done echo "数据库导出保存目录： $dir 将目录..., 注意，不能出现重复的数据库文件。...一个数据库保留一个sql 文件。列出该目录的文件，如下：" ; ls $DestDir read -p "是否将文件放置在该目录？
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
腾讯会议
对象存储
云直播
