Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...17.8 2002 20.1 2003 16.5 Name: temp, dtype: float64 ---- ---- DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败...
树（Tree）是一种层次化的数据结构，它在计算机科学中起到了关键的作用。树的结构类似于现实生活中的树，具有根节点、分支节点和叶子节点。...树状数组（Binary Indexed Tree，BIT）： 用于高效处理动态数据序列的数据结构，如累积和查询。树堆（Heap）： 一种特殊的树型数据结构，用于高效查找和操作最值元素。...数据库索引： 数据库管理系统使用树结构（如B树或红黑树）来加速数据的检索和排序。编译器： 语法分析器通常使用语法树来表示程序的结构，以便进行编译和优化。...网络路由： 网络路由算法使用树结构来确定最佳路径。图形学： 场景图和层次结构通常以树形式表示，用于图形渲染和动画。人工智能： 决策树和行为树等树结构用于模拟决策和行为。...树的遍历是许多树操作的基础，它们可以用于搜索、数据提取、树的复制等任务。树是一种重要的数据结构，它在计算机科学中具有广泛的应用。了解不同类型的树以及它们的属性和用途对于解决各种问题非常有帮助。
1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组，它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。...pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据。...float64 1.2 DataFrame DataFrome是一个表格型的数据结构。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
简介 本文将会讲解Pandas中基本的数据类型Series和DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。...label的数据结构，它是由Series组成的，你可以把DataFrame看成是一个excel表格。...DataFrame可以由下面几种数据来创建： 一维的ndarrays, lists, dicts, 或者 Series 结构化数组创建 2维的numpy.ndarray 其他的DataFrame 从Series...可以从结构化数组中创建DF： In [47]: data = np.zeros((2, ), dtype=[('A', 'i4'), ('B', 'f4'), ('C', 'a10')]) In [.../03-python-pandas-data-structures/ 最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！
简介 本文将会讲解 Pandas 中基本的数据类型 Series 和 DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。...使用 Pandas 需要引用下面的 lib： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 复制代码 Series Series 是一维带...label 的数据结构，它是由 Series 组成的，你可以把 DataFrame 看成是一个 excel 表格。...DataFrame 可以由下面几种数据来创建： 一维的 ndarrays, lists, dicts, 或者 Series 结构化数组创建 2 维的 numpy.ndarray 其他的 DataFrame...可以从结构化数组中创建 DF： In [47]: data = np.zeros((2, ), dtype=[('A', 'i4'), ('B', 'f4'), ('C', 'a10')]) In [
本文由经管之家小编整理自大数据工委会主任张华平在“2015中国数据分析师行业峰会”的演讲，如需转载请注明出处。 非常荣幸有这个机会跟大家来谈一谈非结构化大数据分析，今天我们讲到了很多数据分析。...其实更多的层面，我听到的除了袁博士讲到的之外，我想跟大家分享一个概念。现在的大数据，可以说有结构化和非结构化的数据。结构化的数据大家比较清楚，比如说各种各样的数据库。...这种数据库，现实生活中绝大部分数据是没有办法处理的，现在我们非结构化的数据规模是结构化数据的100倍以上，所以它的体量非常大。 我今天的题目主要跟大家讲社会化新媒体与非结构化大数据分析。...这样叠加在一起就产生一个1+1>2的效果，在这个过程中我们可以获取知识。实际上大数据的过程是信息叠加，产生知识的过程。 大数据给我们带来的是决策方式的变化。...我最终的结论，大数据更大意义上是非结构化内容的理解，因为结构化数据我们在大数据之前，我们通过数据挖掘各种各样工具，基本上来说没有新的问题和挑战了。
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。
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。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
pandas是本系列后续内容所需要的第三方库，它是基于之前介绍的NumPy构建的，使得Python可以更加简单、方便地完成一系列数据分析工作。...首先，使用下面的pandas导入约定： pd是pandas约定俗成的缩写，Series和DataFrame是pandas中两个最重要的数据结构。我们将简单介绍二者的用法，作为pandas的入门。...1.Series Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（NumPy数组）以及相对应的一组数组标签（即索引）构成。 其中，左边是索引部分，右边是数据部分。...通过Series的values和index属性，可以获取数据数组和索引数组。 我们可以通过传入索引参数对数据进行标记，然后就可以通过索引获取对应的数据点，这一点类似于字典数据结构。...2.DataFrame DataFrame是Pandas数据分析中最常用和最重要的数据结构，它是一个表格型的数据结构，这一点与Excel表格十分类似，每个数据点既有行索引又有列索引。
panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。...Pandas中的数据结构 Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。...二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。...的数据结构可以不同。...因此对于DataFrame来说，每一列的数据结构都是相同的，而不同的列之间则可以是不同的数据结构。
理论上，包含报头在内的数据报的最大长度为65535字节，实际上，UDP的MTU一般为1500，这与CDMA/CS机制有关系，即使巨型包也不会超过65535，在基于USO和UFO层次时，可对UDP进行拆包处理...数据： 用户数据是打包在UDP协议中，UDP协议是基于IP协议之上的，IP协议又是走MAC层发送的，即从包含关系来说：MAC帧中的数据段为IP数据报，IP报文中的数据段为UDP报文，UDP报文中的数据段为用户希望传输的数据内容...这与CDMA/CS机制有关系，即使巨型包也不会超过65535，在基于USO和UFO层次时，可对UDP进行拆包处理。...MAC帧中数据和填充部分的长度必须在46~1500字节之间，这是由以太网的物理特性决定的，这个1500字节被称为链路层的MTU（最大传输单元，Max Transmit Unit），但是这并不是指链路层的长度被限制在...帧校验序列（FCS） 在NetAssist中可选是否发送帧校验序列，对接受网卡判断是否传输错误的一种方法，如果发现错误，丢弃此帧（使用CRC循环冗余校验码校验）。
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...2、当遇到特别长的series，我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail() ''' s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为； （2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带...''' # print(s12.isnull()) ''' 烽 False 火 False 雷 True 电 True dtype: bool ''' # 取出series中不为空的值
在本教程中，我们将首先安装pandas，然后让您了解基础数据结构：Series和DataFrames。 安装 pandas 同其它Python包，我们可以使用pip安装pandas。...在我们使用Series之前，让我们来看看它通常是什么样的： s = pd.Series([data], index=[index]) 您可能会注意到数据的结构类似于Python 列表。...], name='Squares') 现在，让我们打电话给系列，这样我们就可以看到pandas的作用： s 我们将看到以下输出，左列中的索引，右列中的数据值。...Python词典提供了另一种表单来在pandas中设置Series。 DataFrames DataFrame是二维标记的数据结构，其具有可由不同数据类型组成的列。...您现在应该已经安装pandas，并且可以使用pandas中的Series和DataFrames数据结构。 想要了解更多关于安装pandas包和使用数据结构的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...这些库在更高层次上抽象了网络通信的细节，使开发者可以更专注于构建应用程序的逻辑，而不必深入到帧的具体处理。...对于从事网络相关工作的专业人员，理解帧的概念和作用是理解整个网络通信过程的关键。同时，对于网络编程，尽管在高层次抽象中不需要直接处理帧，但对其基本原理的理解对于诊断和解决网络问题是非常有帮助的。
第 7 章 控件（Widget）的使用 在各个 GUI 系统中，控件一般都是占内容最多的部分，使用各种控件也是使用一个 GUI 系统的主要内容。...7.1 Android中控件的层次结构 android.view.View 类（视图类）呈现了最基本的 UI 构造块。一个视图占据屏幕上的一个方形区域，并且负责绘制和事件处理。...Android 中控件类的扩展结构如图所示： ?...Android 中的控件常常在布局文件（Layout）中进行描述，在 Java 源代码中通过 findViewById()函数根据ID 获得每一个 View 的句柄，并且转换成实际的类型来使用。...在 Android 中各种 UI 类的名称也是它们在布局文件 XML 中使用的标签名称。
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...上述例子在python中的实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...中的groupby实际上非常的灵活且强大，具体的操作技巧有以下几种 1....汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...中的groupby功能非常的灵活强大，可以极大提高数据处理的效率。
后面通过数据集成来构建数仓，数据集市来满足BI等数据应用。它基于非常强大的Hadoop以及Spark开源大数据技术，并进行了相应的一些优化。这些优化已经以patch的方式回馈给社区。...同时它提供一个数据开发IDE，这样用户可以写传统的数据分析SQL，也可以支持机器学习常用的python,R等语言。除此之外，对于数据资产管理、数据门户、数据质量控制这块也都有相应的解决方案。...传统的机器学习和大数据，两个社区、两套技术，能不能做一个融合，或者有没有关联？相对于传统的机器学习，深度学习对于数据、大数据的利用，应该说效率更高。...所以在融合的基础上，我们认为未来的技术方向，会是AI与大数据技术相互融合的过程，从原始数据导入到数据准备、数据训练到模型部署，整个是一套闭环，这是未来的一个趋势。...堵俊平：大数据与 AI 生态中的开源技术.pdf
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...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...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::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...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
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