ETL 的全称是 extract, transform, load,意思就是:提取、转换、 加载。ETL 是数据分析中的基础工作,获取非结构化或难以使用的数据,把它变为干净、结构化的数据,比如导出 csv 文件,为后续的分析提供数据基础。
「可重用」是什么意思?在你的数据科学职业生涯中的某个时刻,你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道,或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码,但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次,那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠:它是对时间的有效利用,并且被认为是软件工程中的最佳实践。
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。
这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时,可以通过鼠标点击完成大部分工作,你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此Excel非常便于使用(熟能生巧),但是用Excel处理数据非常费时,而且如果接
“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/)
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数,这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要,我的经理给我一堆数据,我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel,因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前,我开始接触到 R,一开始因为功
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要,我的经理给我一堆数据,我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel,因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前,我开始接触到 R,一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。这只是我个人的观点,但是如果你要分析数据,R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。 这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时,可以通过鼠标点击完成大部分工作,你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此
翻译:黄念 校对:王方思 小编和大伙一样正在学习Python,在实际数据操作中,列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用,如果你对这些感兴趣,请看下文: ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中,我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas,加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?
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。
在本文中,数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数,这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后,读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
作者 | Pathairush Seeda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
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。
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。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一,但是很多新手无从下手,这里总结出最常用的 29 个函数,先点赞收藏,留下印象,后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称,检索其用法即可。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
在数据分析中,数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作,正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
在停止等待协议中,源站发送单个帧后必须等待确认,在目的站的回答到达源站之前,源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看,停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
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
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包(例如gdata,xlsx,xlsReadWrite)相比,readxl没有外部依赖性,因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
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。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
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。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此,实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用,就变成了正常R数据集,并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中,我们将使用 MySQL 作为参考数据库,用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
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。
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。
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。
当今IP网络数据通信的基本就是TCP/IP参考模型,今天就借助PC访问WEB服务器的数据通信来深度理解下TCP/IP参考模型。
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。
一、路由原理 数据包从A到达B有很多路径可以选择,但是既然是多条路径,必定会有一条路径是最优的选择。因此,为了尽可能的提高网速,就需要一种方法来判断从源主机到目的主机所经过的最优路径,从而进行数据转发,这就是路由技术。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时,可能会出现这样的情况:这些数据集的设计方式使其易于使用,并使所涉及的算法能够成功运行。然而,在现实世界中,数据是混乱的!它可能有错误的值、不正确的标签,并且可能会丢失部分内容。
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。
返回给定轴缺失的标签对象,并在那里删除所有缺失数据(’any’:如果存在任何NA值,则删除该行或列。)。
在计算机网络中,IP地址和MAC地址是两个最基本的概念。IP地址在互联网中是用于标识主机的逻辑地址,而MAC地址则是用于标识网卡的物理地址。虽然它们都是用于标识一个设备的地址,但是它们的作用和使用场景是不同的。
Modbus Poll :Modbus主机仿真器,用于测试和调试Modbus从设备。该软件支持ModbusRTU、ASCII、TCP/IP。用来帮助开发人员测试Modbus从设备,或者其它Modbus协议的测试和仿真。它支持多文档接口,即,可以同时监视多个从设备/数据域。每个窗口简单地设定从设备ID,功能,地址,大小和轮询间隔。你可以从任意一个窗口读写寄存器和线圈。如果你想改变一个单独的寄存器,简单地双击这个值即可。或者你可以改变多个寄存器/线圈值。提供数据的多种格式方式,比如浮点、双精度、长整型(可以字节序列交换)。
这一篇来详细了解下整个数据在该网络中是如何传递的,对于我们深入了解access以及Trunk的处理过程是非常有帮助的。(建议先看一遍,自己看是否能够去理解,然后配合视频在看一次,反复看,直到理解为止)
计算机网络中一个关键步骤在于通信路径上不同节点对于流经本节点的数据包转发,常见的交换设备主要是交换机(第二层、三层)和路由器(第三层),在实际运行时,它们各自维护一些表结构帮助完成数据包的正确寻址与转发,本文详细介绍了三张至关重要的表:转发表、ARP表与路由表的在网络数据包转发功能中发挥的作用,以及它们协同工作的原理,顺便也会接着之前的文章继续谈谈交换机和路由器的一些事儿。
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。
MUX VLAN分为Principal VLAN和Subordinate VLAN,Subordinate VLAN又分为Separate VLAN和Group VLAN:
依照瑞萨公司的《CAN入门书》的组织思路来学习CAN通信的相关知识,并结合网上相关资料以及学习过程中的领悟整理成笔记。好记性不如烂笔头,加油!
SAE J1939 跟CANOpen,DeviceNet等一样都隶属于CAN的高层协议,J1939广泛应用于卡车,船舶,农林等设备,也正在拓展至其他的行业,因其属于CAN高层协议里面比较简单的一种,所以学习起来难度不是很大,协议内容也不复杂,之前在公众号多次讲过J1939的协议内容,今天来看看如何定义应用层的数据。SAE预留了两段参数组范围可以被设备制造商定义。
1 实验目的 了解交换机的MAC地址学习过程; 了解交换机对已知单播、未知单播和广播帧的转发方式。 2 实验原理 MAC(media access control,介质访问控制)地址是识别LAN节点的标识。MAC对设备(通常是网卡)接口是全球唯一的,MAC地址为48位,用12个16进制数表示。前6个16进制数字由IEEE管理,用来识别生产商或者厂商,构成OUI(Organization Unique Identifier,组织唯一识别符)。后6个包括网卡序列号,或者特定硬件厂商的设定值。对于一个网卡来说,M
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云