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图解pandas模块21个常用操作

1、Series序列 系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。 ?...2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...21、apply函数 这是pandas的一个强大的函数，可以针对每一个记录进行单值运算而不需要像其他语言一样循环处理。 ? ? 整理这个pandas可视化资料不易

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从头编写一个时序数据库

"index"文件的存在应该不足为奇，我们假设它包含了很多黑魔法，允许我们查找标签、可能的值、整个时间序列以及持有的数据点的块。 但为什么使用多个包含索引和块文件的目录？...倒排索引提供一种基于内容子集快速查找数据项的方法。简单地说，我可以查找所有包含app=”nginx"标签的序列，而无需遍历每个序列并检验该序列是否包含这个标签。...因此，为每个序列分配一个唯一的ID，通过该ID可以以常数时间(即O(1))检索该序列。这种情况下，ID作为前向索引。...这样查询会随检索的数据量(m)而非查找的数据体(n)进行缩放，通常m特别小。 为了简洁，我们假设可以以常数时间去检索倒排索引列表。...，我们可以在每列的首部设置一个游标，通过推进具有最小数值的游标进行查找。

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Pandas 学习手册中文第二版：1~5

序列与 NumPy 数组相似，但是它的不同之处在于具有索引，该索引允许对项目进行更丰富的查找，而不仅仅是从零开始的数组索引值。 以下从 Python 列表创建一个序列。： 输出包括两列信息。...下面的代码创建一个Series，其值相同，但索引由字符串值组成： 现在，那些字母数字索引标签可以访问Series对象中的数据。...如果将整数传递给[]，并且索引具有整数值，则通过将传入的值与整数标签的值进行匹配来执行查找。...然后将乘法应用于两个Series对象的对齐值，由于索引相同，它们完美对齐。 索引中的标签不需要对齐。...一种常见的情况是，一个Series具有整数类型的标签，另一个是字符串，但是值的基本含义是相同的（从远程源获取数据时，这很常见）。

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我的Pandas学习经历及动手实践

两种核心数据结构 2.1 Series Series 是个定长的字典序列。说是定长是因为在存储的时候，相当于两个 ndarray，这也是和字典结构最大的不同。...在 Series 结构中，index 默认是 0,1,2,……递增的整数序列，当然我们也可以自己来指定索引，比如 index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]。...它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...，我们以例子中的 df2 为例，列索引是[‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是[‘ZhangFei’, ‘GuanYu’, ‘ZhaoYun’, ‘HuangZhong’...数据量大的情况下，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。

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Pandas快速上手！

两种核心数据结构 2.1 Series Series 是个定长的字典序列。说是定长是因为在存储的时候，相当于两个 ndarray，这也是和字典结构最大的不同。...在 Series 结构中，index 默认是 0,1,2,……递增的整数序列，当然我们也可以自己来指定索引，比如 index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]。...它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...，我们以例子中的 df2 为例，列索引是[‘English’, ‘Math’, ‘Chinese’]，行索引是[‘ZhangFei’, ‘GuanYu’, ‘ZhaoYun’, ‘HuangZhong’...数据量大的情况下，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。

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最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

程序的基本结构大体包含三种，即顺序结构、分支结构和循环结构，其中循环结构应该是最能体现重复执行相同动作的代码控制语句，因此也是最必不可少的一种语法（当然，顺序和分支也都是必不可少的- -!）。...我个人总结为如下几个方面： 方便的以(columnName, Series)元组对的形式逐一遍历各行进行相应操作 以迭代器的形式返回，在DataFrame数据量较大时内存占用更为高效 另外，items是...以此为基础，为了弥补iterrows中可能无法保留各行Series原始数据类型的问题，itertuples以namedtuple的形式返回各行，并也以迭代器的形式返回，以便于高效遍历。...由于行索引作为namedtuple中可选的一部分信息，所以与iteritems和iterrows不同，这里的返回值不再以元组队的形式显示行索引信息。...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。

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学会这14种模式，你可以轻松回答任何编码面试问题

循环排序模式一次在数组上迭代一个数字，如果要迭代的当前数字不在正确的索引处，则将其与在其正确的索引处的数字交换。...它们将是涉及编号在给定范围内的排序数组的问题 如果问题要求你在排序/旋转数组中查找缺失/重复/最小的数字 具有循环排序模式的问题： 查找丢失的号码（简单） 查找最小的遗漏正数（中） 6、就地反转链表 在很多问题中...但这很有可能产生整数溢出，因此建议将中间值表示为：Middle = start +（end-start） / 2 如果键等于索引中间的数字，则返回中间 如果"键"不等于中间索引： 检查键<arr [middle...只要获得" K"个排序数组，就可以使用堆来有效地对所有数组的所有元素进行排序遍历。你可以将每个数组中的最小元素推入最小堆中，以获取整体最小值。  获得总最小值后，将下一个元素从同一数组推到堆中。...从堆中删除最小的元素后，将相同列表的下一个元素插入堆中。 重复步骤2和3，以按排序顺序填充合并列表。

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浅谈Prometheus的数据存储

尽管用了SSD，但会带来写放大的问题，SSD是4k写，256k删除，SSD之所以快，实际上靠的是算法，因此在文件碎片如此大的情况下，都是不能满足的 理想状态下的写应该是顺序写、批量写，对于相同的时间序列读应该也是顺序读...chunk 目录 包含各种系列的原始数据点块，但不再是每个序列对应一个单一的文件 index 数据索引 可以通过标签找到数据，这里保存了Label和Series的数据 meta.json...块压缩可能使块太大而无法删除 需要限制块的大小 最大块大小 = 保留窗口 * 10% 4.2.4 查询和索引 主要特点 使用倒排索引，倒排索引提供基于其内容子集的数据项的快速查找。...例如，可以查找所有具有标签的系列，app=”nginx"而无需遍历每个系列并检查它是否包含该标签 正向索引，为每个序列分配一个唯一的ID，通过它可以在恒定的时间内检索 一个目录中保存了很多Series...，再求交集，由此会带来一定的时间复杂度O(N2，为了减少时间复杂度，实际上倒排索引中的SeriesID是有序的，那么采取ZigZag的查找方式，可以保证在O(N)的时间复杂来找到最终的结果 4.2.6

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influxdb原理那些事

在同一个database中，retention policy、measurement、tag sets 完全相同的数据同属于一个 series，从Index数据排列来看，同一个 series 的数据在物理上会按照时间顺序排列存储在一起...，series 的 key 为 measurement + tags set 序列化字符串，series代码中结构如下： type Series struct { mu sync.RWMutex...，key包括measurement+tag set+一个filed，如果一个point包含多个field，则包含多个索引条目；每个索引条目以key len和key开始，标准的TLV格式，然后是block...Block对应的数据也是经过压缩的，以便减少存储空间，block包含时间戳、series和field值，每个block都有1个字节的header，之后是压缩过的时间戳和值： ?...通过上面的Index+offsets数据和TSM文件的Index数据，可以通过某个key（measurement+tag set+一个filed）来进行数据查询，但是我们一般的查询都是通过某个tag的值来查找的

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《大话数据结构》总结第一章 绪论第二章 算法第三章 线性表第四章 栈和队列第五章 字符串第六章 树第七章 图第八章 查找第九章 排序

< O(n^n) 第三章 线性表 线性表是零个或多个具有相同类型的数据元素的有限序列。...二叉树遍历的性质： • 已知前序遍历序列和中序遍历序列，可以唯一确定一棵二叉树。 • 已知后序遍历序列和中序遍历序列，可以唯一确定一棵二叉树。...其实线索二叉树，等于是把一棵二叉树转变成了一个双向链表，这样对我们的插入删除结点、查找某个结点都带来了方便。所以我们对二叉树以某种次序遍历使其变为线索二叉树的过程称做是线索化。...分块索引：对于分块有序的数据集，将每块对应一个索引项，这种索引方法叫做分块索引。 倒排索引 ：记录号表存储具有相同次关键字的所有记录的记录号（可以是指向记录的指针或者是该记录的主关键字）。...这样的索引方法就是倒排索引（in-verted index）。 二叉排序树（Binary Sort Tree），又称为二叉查找树。当我们对它进行中序遍历时，就可以得到一个有序的序列。

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数据结构考研面试被问的问题_考研程序设计与数据结构

，并入生成树中 算法执行过程 将图中边按照权值从小到大排序， 然后从最小边开始扫描， 并检测当前边是否为候选边，即是否该边并入会构成回路 适用于稀疏图 什么时候最小生成树唯一 所有权值都不相同，或者有相同的边...c.以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u的距离（经过顶点k）比原来距离（不经过顶点k）短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。...AOE网——对于活动在边上的我网 AOV和AOE的区别 相同点: 都是无环图 不同点：AOV活动在顶点，边无权值，代表活动之前的先后关系， AOE活动在边，边有权值，代表活动持续的时间 关键路径的核心算法...特点：块间有序，块内无序，查找时块间进行索引查找，块内进行顺序查找。 二叉排序树： 平衡二叉树：他的左右子树高度差不能大于1，且左右子树也都是平衡二叉树。...优化后，可以缩减堆栈深度，由原来的O(n)缩减为O(logn)，将会提高性能。 B树和B+树的区别，以一个m阶数为例 关键词的数量不同： B+树中具有n个关键字的结点只含有n棵子树。

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超强Pandas循环提速攻略

标准循环 Dataframe是Pandas对象，具有行和列。如果使用循环，你将遍历整个对象。Python不能利用任何内置函数，而且速度非常慢。...正如你看到的，这个循环非常慢，花了20.7秒。让我们看看如何才能更有效率。 iterrows()：快321倍 在第一个例子中，我们循环遍历了整个DataFrame。...Iterrows()为每一行返回一个 Series，因此它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历目标列。...我们直接将Pandas Series传递给我们的功能，这使我们获得了巨大的速度提升。 Nump Vectorization：快71803倍 在前面的示例中，我们将Pandas Series传递给函数。...，也称为局部性原理，是取决于存储器访问模式频繁访问相同值或相关存储位置的现象的术语。

3.8K51

Influxdb中基于磁盘的倒排索引文件TSI结构解析

size; 2.3 包括的所有series id信息， 这个series id有两种表示方式：roaring bitmap和 数组，flag指示了用哪种表示方法 hash index部分：以hash...代码里还提供了很多的序列化和反序列化，遍历等方法，这里不再累述。...; 代码里还提供了很多的序列化和反序列化，遍历等方法，这里不再累述; 我们来看一下tabblock的encode过程，我们用伪码来写一下： //遍历每个tag key for tagkey in tagkeys...L0层LogFile会定期compact到L1, L1-L6会定期向高层作compact， compact的过程其实就是将相同measurement的tagbock作在一起，相同measurement的相同...tagkey对应的所有tagvalue放在一起， 相同measurement的相同tagkey又相同tagvalue的不同series id作合并后放在一起。

1.7K41

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...删除重复项 Excel 具有删除重复值的内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。

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定位并解决程序错误

运行程序之后会出现图中所示的错误提示。按照上图标注的顺序： 首先定位错误提示信息第一行。 在赋值 A(:) = B 中，A 和 B 中的元素数目必须相同。...确定在 else 部分执行之后，继续查找 pz 变量和 Series 变量，从变量空间（matlab工作区）可以发现，Series为空，即pz索引值为空，从而导致出错，而Series赋值语句为 1:round...(N/20):N，其中只有变量N，查找变量N的值为6，round(6/20) 等于 0，生成序列时，步长为0，导致序列为空 生成序列时，步长必须为大于等于0的数，而round执行的是四舍五入操作，当数小于...只有 file_data出现了索引，而且只有 j 是索引中的变量，查看 j 的值，并确定 file_data 的维度，查看file_data的值，可以发现file_data{1,10}为1行1列，而j为...2，从而导致索引出错 找到上面算成功了一半，由于j出于for循环中，而这部分又是用于处理文件，而命令窗口的输出信息显示处理了8个文件，说明处理第9个时出错，查看第9个文件，发现第3行出现数据缺失 ?

1.2K10

python笔记：#013#高级变量类型

，然后选择针对这个变量要执行的操作，记忆起来比函数要简单很多 1.3 循环遍历 遍历 就是 从头到尾 依次 从 列表 中获取数据 在 循环体内部 针对 每一个元素，执行相同的操作 在 Python...1.4 应用场景 尽管 Python 的 列表 中可以 存储不同类型的数据 但是在开发中，更多的应用场景是 列表 存储相同类型的数据 通过 迭代遍历，在循环体内部，针对列表中的每一项元素，执行相同的操作..., str后面) string.rpartition(str) 类似于 partition() 方法，不过是从右边开始查找 string.split(str="", num) 以 str 为分隔符拆分...字典的键 in 和 not in 被称为 成员运算符 成员运算符 成员运算符用于 测试 序列中是否包含指定的 成员 运算符 描述 实例 in 如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False...break 退出循环，循环结束后，会执行的代码 应用场景 在 迭代遍历 嵌套的数据类型时，例如 一个列表包含了多个字典 需求：要判断 某一个字典中 是否存在 指定的 值 如果 存在，提示并且退出循环

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python笔记：#013#高级变量类型

，然后选择针对这个变量要执行的操作，记忆起来比函数要简单很多 1.3 循环遍历 遍历 就是 从头到尾 依次 从 列表 中获取数据 在 循环体内部 针对 每一个元素，执行相同的操作 在 Python...1.4 应用场景 尽管 Python 的 列表 中可以 存储不同类型的数据 但是在开发中，更多的应用场景是 列表 存储相同类型的数据 通过 迭代遍历，在循环体内部，针对列表中的每一项元素，执行相同的操作..., str后面) string.rpartition(str) 类似于 partition() 方法，不过是从右边开始查找 string.split(str=”“, num) 以 str 为分隔符拆分...字典的键 in 和 not in 被称为 成员运算符 成员运算符 成员运算符用于 测试 序列中是否包含指定的 成员 运算符 描述 实例 in 如果在指定的序列中找到值返回 True，否则返回 False...退出循环，循环结束后，会执行的代码 应用场景 在 迭代遍历 嵌套的数据类型时，例如 一个列表包含了多个字典 需求：要判断 某一个字典中 是否存在 指定的 值 如果 存在，提示并且退出循环 如果

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