将数据帧(只有一列)转换为{索引->值} - 腾讯云开发者社区

研究台风的同学们应该都接触过需要计算以台风为中心的方位角平均物理量，这就需要将笛卡尔坐标系中的数据插值到极坐标系，再对各个方位角的数据进行平均。...本项目就是利用metpy里calc这个计算模块，以ERA5数据为例，给定一个台风中心，选取层次为500 hPa，进行插值计算，将数据从笛卡尔坐标系插值为极坐标系，并对两个结果进行对比分析。...lon_a,lat_a = mpcalc.azimuth_range_to_lat_lon(azimuths,ranges,lon_t,lat_t) #因为ERA5的数据分辨率是0.25°，为了保证插值后不产生...flatten(), grid_out, method='cubic') u_out = u_out.reshape((len(azimuths),len(ranges))) 对比检验 #画填色图检验插值数据...插值后的数据是方位角和半径的函数，后续就可以利用插值后的数据在不同方位角上进行数据分析了。

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ffmpeg 入门_python入门笔记

Decoding 3 编码 Encoding 4 封装 Muxing 其中需要经过六个步骤 1 读取输入源 2 进行音视频的解封装（调用libavformat中的接口实现） 3 解码每一帧音视频数据...（调用libavcodec中的接口实现） 3.5 转换参数 4 编码每一帧音视频数据（调用libavcodec中的接口实现） 5 进行音视频重新封装（调用libavformat中的接口实现）...第一列总共有三个字段，第一个字段是时间轴支持，第二个字段是分片线程处理支持，第三个字段是命令支持第二列是滤镜名第三列是转换方式，如音频转音频，视频转视频，创建音频，创建视频等第四列是滤镜作用说明...转换为mpeg4格式 3.视频码率从原来的16278 kb/s转换为200 kb/s 4.视频帧率从原来的24.15 fps转换为15 fps 5.转码后的文件不包括音频（-an参数） ffprobe...stream_index=0 帧所在的索引区域 key_frame=1 是否为关键帧 pkt_pts=0 Frame包的pts width=1080 帧显示的宽度 height=2248 帧显示的高度

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《FFmpeg从入门到精通》读书笔记（一）

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干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。

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Pandas 秘籍：6~11

六、索引对齐在本章中，我们将介绍以下主题：检查索引对象生成笛卡尔积索引爆炸用不相等的索引填充值追加来自不同数据帧的列突出显示每一列的最大值用方法链复制idxmax 寻找最常见的最大值介绍...第 7 步中的pivot函数通过将一列的唯一值转换为新的列名称来重塑我们的数据集。index参数用于您不想旋转的列。...数据帧具有两种相似的方法stack和melt，用于将水平列名称转换为垂直列值。...由于两个数据帧的索引相同，因此可以像第 7 步中那样将一个数据帧的值分配给另一列中的新列。更多从步骤 2 开始，完成此秘籍的另一种方法是直接从sex_age列中分配新列，而无需使用split方法。...通过将步骤 3 中的结果数据帧强制为序列，可以避免清理多重索引列。squeeze方法仅适用于单列数据帧，并将其转换为序列。

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Pandas 秘籍：1~5

对于唯一值相对较少的对象列很有用。准备在此秘籍中，我们将显示数据帧中每一列的数据类型。了解每一列中保存的数据类型至关重要，因为它会从根本上改变可能进行的操作的类型。...准备此秘籍将影片数据集的毫无意义的默认行索引替换为影片标题，这更有意义。...使用set_index，可以通过将drop参数设置为False将列保留在数据帧中。更多相反，可以使用reset_index方法将索引变成一列。...首先，我们将使用大于或等于数据帧的方法ge将每个值转换为布尔值： >>> college_ugds_.ge(.15) [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DukiwhkC...除了丢弃所有这些值外，还可以使用where方法保留它们。where方法将保留序列或数据帧的大小，并将不符合条件的值设置为缺失或将其替换为其他值。

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pandas

Series对象的两个重要属性是：index（索引）和value（数据值） DataFrame的任意一行或者一列就是一个Series对象创建Series对象：pd.Series(data,index...原因： writer.save（）接口已经私有化，close()里面有save()会自动调用，将writer.save()替换为writer.close()即可更细致的操作：可以添加更多的参数，比如...列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据如果想忽略行索引插入，又不想缺失数据与添加NaN值，建议使用 df['column_name...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置注意转置不会影响原来的数据，所以如果想保存转置后的数据，请将值赋给一个变量再保存。...in range(10): result = fk.name_female() data.append(result) # 创建一个 DataFrame 对象，将列表作为一列数据

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强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

# 将所有空值替换为x s.fillna(s.mean()) # 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） s.astype(...float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace(1,'one') #...返回均值的所有列 df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max()...# 返回每列中的最高值 df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差...，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用

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【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据，需要删除整行数据，其中只有一个丢失的值，或者用一个新值替换（插补）。...如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...条形图条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...它可以通过调用： msno.bar(df) 在绘图的左侧，y轴比例从0.0到1.0，其中1.0表示100%的数据完整性。如果条小于此值，则表示该列中缺少值。在绘图的右侧，用索引值测量比例。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。

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数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改

数据修改–修改行索引将第（国家奥委会）一列设置为索引 # 数据修改--修改行索引将第（国家奥委会）一列设置为索引 df.set_index("国家奥委会").head() 输出为： #...数据修改--修改行索引将第（排名）一列设置为索引 df.set_index("排名").head() 输出为：数据修改–修改索引名为金牌排名： # 数据修改--修改索引名为金牌排名...数据修改–修改值 # 将 ROC（第一列第五行）修改为俄奥委会 df_new.iloc[4,0] = '俄奥委会' df_new 输出为： 4....数据修改–替换值替换值（单值） # 数据修改--替换值（单值）将金牌数列的数字 0 替换为无 df_new['金牌数'].replace(0,'无',inplace=True) df_new 输出为...：替换值（多值） # 数据修改--替换值（多值） # 将无替换为缺失值将 0 替换为 None import numpy as np df_new.replace(['无',0]

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学会这 29 个函数，你就是 Pandas 专家

col_A col2 col3 0 1 2 A 1 5 8 B 2 3 10 B 15、删除列 df.drop 如果要删除数据帧中的某一列...: int64 19、数据帧过滤-按标签选择 df.loc 在基于标签的选择中，要求的每个标签都必须在 DataFrame 的索引中。...DataFrame，如下图： 20、数据帧过滤-按索引选择 df.iloc 以 19 里面的数据帧为例，使用 df.iloc 可以用索引： df.iloc[0] ######## out put #...######### Maths 6 Science 5 English 10 Name: John, dtype: int64 21、数据帧中对某一列去重 df = pd.DataFrame...John English 10 7 Mark English 6 8 Peter English 4 使用 pd.pivot_table() 方法，可以将列条目转换为列标题

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Pandas知识点-Series数据结构介绍

为了方便后面的代码调用，下载完成后将这个.csv文件拷贝到代码的同级目录下。一、Series数据结构介绍 1....因为数据是一维的(只有一列)，所以Series只有行索引，没有列索引。 ? Series由行索引和数据组成。如果数据行数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。...与DataFrame相比，DataFrame有行索引和列索引，而Series只有行索引。...关于索引还需要注意，Pandas中的索引值是可以重复的，当然最好不要设置重复，避免在进行一些索引不可重复的操作时出现错误。 2....传入DataFrame中的数据时，可以传入一个字典，每个键值对是一列数据，key是列索引，value是列中保存的数据，每个value都是一个Series数据，如上面的df1，这也再次说明DataFrame

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Python数据分析：numpy

1, 1]) d = np.array([[1], [1]]) O1 = a + b # 形状相同按位相加 O2 = a + c O3 = a + d # 形状不同，只有满足广播原则才可计算...，O1=O2=O3 数组的转置 a.transpose() a.swapaxes(1,0) a.T 以上的三种方法都可以实现二维数组的转置的效果，转置和交换轴的效果一样。...numpy索引和切片 a[1,:] # 取一行，可简写为a[1] a[:,2] # 取一列 a[1:3,:] # 取连续多行，可简写为a[1：3] a[:,2:4] # 取连续多列 a[[1,3...],:] # 取离散多行，可简写为a[[1,3]] a[:,[2,4]] # 取离散多行 a[a索引 np.where(a换为0，...不满足替换为4 a.clip(2,3) # 裁剪，大于3替换为3，小于2替换为2 numpy中的nan和inf nan(NAN,Nan):not a number，表示不是一个数字，type类型为float

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Python探索性数据分析，这样才容易掌握

将每个 CSV 文件转换为 Pandas 数据帧对象如下图所示: ? 检查数据 & 清理脏数据在进行探索性分析时，了解您所研究的数据是很重要的。幸运的是，数据帧对象有许多有用的属性，这使得这很容易。...因此，我们可以使用 .drop() 方法，简单地删除值，使用 .reset_index()* 重置数据帧索引，来解决这个问题: ?...函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...这种类型转换的第一步是从每个 ’Participation’ 列中删除 “%” 字符，以便将它们转换为浮点数。下一步将把除每个数据帧中的 “State” 列之外的所有数据转换为浮点数。...为了合并数据而没有错误，我们需要对齐 “state” 列的索引，以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序，然后从 0 开始重置索引值: ?

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yyds！1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

# 将所有空值替换为x s.fillna(s.mean()) # 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） s.astype(...float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace(1,'one') #...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max() # 返回每列中的最高值...df.min() # 返回每一列中的最小值 df.median() # 返回每列的中位数 df.std() # 返回每列的标准偏差 16个函数，用于数据清洗...，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用

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NumPy使用图解教程「建议收藏」

比如：如果数组表示的是以英里为单位的距离，我们的目标是将其转换为公里数。...数组的切片操作我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示：聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...NumPy对这类运算采用对应位置（position-wise）操作处理：对于不同大小的矩阵，只有两个矩阵的维度同为1时（例如矩阵只有一列或一行），我们才能进行这些算术运算，在这种情况下，NumPy使用广播规则...可以将此操作图解为如下所示：矩阵的切片和聚合索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵：不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合：矩阵的转置和重构处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。

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POLARDB IMCI 白皮书云原生HTAP 数据库系统一列式数据是如何存储与处理的

PolarDB-IMCI将表的所有行分为多个行组，并进行追加式写入以提高写入性能。在行组中，数据的每一列都与一些统计元数据一起组织成数据包。...也就是说，在不更改部分包的情况下生成一个新的数据包，PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，以将部分包替换为新的数据包（即原子地更新指向新数据包的指针）。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。...也就是说，在不更改部分包的情况下生成一个新的数据包，PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，以将部分包替换为新的数据包（即原子地更新指向新数据包的指针）。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。

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【图解 NumPy】最形象的教程

本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，以及在将数据送入机器学习模型之前，它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等）。...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算，但前提是某一个维度为 1（如矩阵只有一列或一行），在这种情况下，NumPy 使用广播规则执行算术运算：点乘算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵索引当我们处理矩阵时，索引和切片操作变得更加有用： ? 矩阵聚合我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ?...预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ? 得到的结果即为该预测的误差值和模型质量评分。...python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列音频文件是样本的一维数组。每个样本都是一个数字，代表音频信号的一小部分。

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ffmpeg视频云转拉过程中耗时分析与优化

image.png 3)读取数据的大小达到上限，需要说明的是probsize这个值是可配的。...主要是两方面的原因：1)测试发现，循环并不是因为达到了上限值才退出的；2)通过缩小上限值退出循环，可能导致本来是音视频两条流的，最后推出去的流只有一路。这个情况在某个客户的转拉的过程中就出现了。...该客户源站吐流前面几秒钟都是音频数据，并且header信息里面也没有视频帧，当达到阈值退出时。...这个默认值是比较大的，特别是对于我们的直播转拉环节。所以在此我们适当的减小了这个值。在实际项目中，在确定了有两条流的情况下，我们将音频帧的分析帧数设置为10，视频帧设置为2....image.png 通过对着590条转拉记录统计平均值，我们发现大概在1700+ms。优化后的数据 image.png 同样我们也贴上优化后的50次转拉耗时，第一列是流id，可以不管。

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图解NumPy，别告诉我你还看不懂！

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使用metpy将台风数据插值转换为极坐标系

ffmpeg 入门_python入门笔记

《FFmpeg从入门到精通》读书笔记（一）

干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Pandas 秘籍：6~11

Pandas 秘籍：1~5

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数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改

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Python数据分析：numpy

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