使用for循环 for line in `cat filename` do echo $line done 或者 for line in $(cat filename) do echo $...line done 使用while循环 while read -r line do echo $line done < filename While循环中read命令从标准输入中读取一行，并将内容保存到变量...在这里，-r选项保证读入的内容是原始的内容，意味着反斜杠转义的行为不会发生。输入重定向操作符< file打开并读取文件file，然后将它作为read命令的标准输入。...今天遇到一个问题弄了好久才搞明白：我想在循环中动态链接字符串，代码如下： for line in `cat filename` do echo ${line}XXYY done 就是在每一次循环过程中给取出来的字符串后面添加...后来发现是因为我的文件是才Window下生产的，在Linux下读取这样的文件由于换行符的不同会导致程序运行不出来正确的结果。
要对一个表的每一行做出比较复杂的操作，一般会想到用游标，今天想到使用SQL2005中的新函数ROW_NUMBER()和while循环来对每一行执行操作。...OVER(ORDER BY Department_No) AS rowNumber into #depTemp--建立临时表 from departments declare @max int--获得最大的rowNumber...max=max(rownumber) from #depTemp declare @rowNo int set @rowNo=1 while @rowNo<=@max--对每一个rowNumber进行循环操作...begin --这儿对每一行要进行的操作的代码 set @rowNo=@rowNo+1 end drop table #depTemp--清除临时表
数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...titanic.describe() 在 PandasGUI 中，可以转到统计部分并获取每列的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
eachsubject) # 原文件 with open(filename, 'r') as f: for jsonstr in f.readlines(): # 按行读取原文件 # 这里的情况是每一行为一类数值...，该行内的数据相互比较找出是否有离群值 # 若存在离群值，则删除该行数据 data = json.loads(jsonstr) #计算四分位点 a = numpy.array...('\n') 补充知识：dataframe 离群值处理 离群值：远离数据主要部分的样本（极大值或极小值） 处理方式： 删除：直接删除离群样本 填充样本：使用box-plot定义变量的数值上下界，以上界填充极大值...# 根据箱线图的上下限进行异常值的填充 def boxplot_fill(col): # 计算iqr：数据四分之三分位值与四分之一分位值的差 iqr = col.quantile(0.75)-col.quantile...hist() # 进行赋值 df['average_price'] = boxplot_fill(df['average_price']) plt.show() 以上这篇python:删除离群值操作(每一行为一类数据
文本域中的换行符为 \n 使用 myValue.splict(`\n`) 即可将文本域的内容处理成一个数组
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。...一行代码即可生成内容丰富的EDA内容，两行代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起的，所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便，在此特地分享给大家。...EDA的时候这几种函数是必用的： 看一下数据长啥样： import numpy as np import pandas as pd adult = pd.read_csv('.....对数据进行统计描述： adult.describe() ? 查看变量信息和缺失情况： adult.info() ? 这是最简单最快速了解一个数据集的方法。...当然，更深层次的EDA一定是要借助统计图形来展示的。基于scipy、matplotlib和seaborn等工具的展示这里权且略过。 现在我们有了pandas_profiling。
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容，两行代码即可将报告以.html格式保存。...笔者当初也是从数据分析做起的，所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便，在此特地分享给大家。 我们以uci机器学习库中的人口调查数据集adult.data为例进行说明。...的时候这几种函数是必用的： 看一下数据长啥样： import numpy as np import pandas as pd adult = pd.read_csv('.....对数据进行统计描述： adult.describe() ? 查看变量信息和缺失情况： adult.info() ? 这是最简单最快速了解一个数据集的方法。...当然，更深层次的EDA一定是要借助统计图形来展示的。基于scipy、matplotlib和seaborn等工具的展示这里权且略过。 现在我们有了pandas_profiling。
在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...FCS：循环冗余校验字段，用来对数据进行校验，如果校验结果不正确，则将数据丢弃。该字段长4字节。 IEEE802.3帧格式 Length:长度字段，定义Data字段的大小。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
Modin是一个Python第三方库，可以通过并行来处理大数据集。它的语法和pandas非常相似，因其出色的性能，能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。...Pandas是python数据分析最常用的工具库，数据科学领域的大明星。...正因为大多人都熟悉了Pandas的语法结构，所以想换一种新的数据分析库并不容易，会增加很多的学习成本。 如果在保留Pandas语法和API的前提下，又能增加大数据处理能力，这将会一个完美的解决方案。...Modin宣称改一行代码就可以加速pandas，只需将： import pandas as pd 改为 import modin.pandas as pd 除了速度更快外，其他要用的的语法、api和...但Dask对Pandas并没有很好的兼容性，没办法像Modin那样，只需改变一行代码，就可以轻松使用Pandas处理大数据集。 「Modin vs.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 pandas中查找excel或csv表中指定信息行的数据（超详细） 关键！！！！使用loc函数来查找。...（注意点:索引） 2.已知数据在第几行找到想要的数据 假如我们的表中，有某个员工的工资数据为空了，那我们怎么找到自己想要的数据呢。...data[i][j] = charuzhi(bumen) 原理很简单，首先检索全部的数据，然后我们可以用pandas中的iloc函数。...上面的iloc[j, [2]]中j是具体的位置，【0】是你要得到的数据所在的column 3.根据条件查询找到指定行数据 例如查找A部门所有成员的的姓名和工资或者工资低于3000的人： 代码如下： "...""根据条件查询某行数据""" import pandas as pd #导入pandas库 excel_file = '.
问题描述： 创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。 参考代码： 运行结果：
所以，搞定excel，搞定pandas，学会一门sql语言，几乎成为必备的具体要求，而这不仅仅是数据分析工作的基本要求，要想算法真正落地，有志于将来做算法的同学，也需要掌握这些。...过去两周，推送过一些Pandas使用小技巧的文章： Pandas 数据分析小技巧系列 第六集 Pandas 数据分析小技巧系列 第五集 Pandas数据分析小技巧系列 第四集 Pandas数据分析小技巧系列...第三集 Pandas数据分析小技巧系列 第二集 Pandas 数据分析小技巧系列 第一集 结合上面这六篇，你还可以关注我推荐的 Pandas 75 题原版，期间我还整理出了 jupyter notebook..., rename等： Pandas 练习 75 题 原版，jupyter notebook 和 PDF 都已整理好 处理数据目前 Python 是首先，Python 语言和内置模块需要持久的、深入的学习...，可以看看我推荐的：Python 一行代码 这本书： Python 100 个小功能，每个都一行代码，PDF下载！
问题描述 在对课程表进行数据抽取时，由于课表结构的原因，需要在原始表字段名作为第一行数据，并对原始字段名进行替换。 原始数据如下所示： ? 2....解决办法 经思考，此问题可抽象为：在不影响原始数据的前提下，把字段名作为第一行数据插入原始数据表中，同时更新字段名。...总结 把字段名的数据插入到索引值为-1的行； 更新整个表索引值，加一操作，目的是修正步骤1的索引值为0； 对数据表按索引值升序排序，这样步骤1插入的数据就回到了第一行； 更新字段名。
乾明 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。 但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。...我们一起来看看~ 标准循环处理3年足球赛数据：20.7秒 DataFrame是具有行和列的Pandas对象。如果使用循环，需要遍历整个对象。 Python不能利用任何内置函数，而且速度很慢。...iterrows()为每一行返回一个Series，它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历感兴趣的列。...= 'D')), 'Draws'] = 'No_Draw' 现在，可以用 Pandas 列作为输入创建新列： ? 在这种情况下，甚至不需要循环。所要做的就是调整函数的内容。...他说，如果你使用Python、Pandas和Numpy进行数据分析，总会有改进代码的空间。 在对上述五种方法进行比较之后，哪个更快一目了然： ?
2023-02-22：请用go语言调用ffmpeg，保存mp4文件的视频帧，每帧用ppm图片保存。 答案2023-02-22： 使用 github.com/moonfdd/ffmpeg-go 库。...fmtCtx.AvformatFindStreamInfo(nil) if ret < 0 { fmt.Printf("cannot retrive video info\n") break } //循环查找视频中包含的流信息...// //==================================== 分配空间 ==================================// // //一帧图像数据大小...//会将pFrameRGB的数据按RGB格式自动"关联"到buffer 即pFrameRGB中的数据改变了 //out_buffer中的数据也会相应的改变 libavutil.AvImageFillArrays...============== 读取视频信息 ===============================// for fmtCtx.AvReadFrame(pkt) >= 0 { //读取的是一帧视频
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。...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1....，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。...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...
2023-02-22：请用go语言调用ffmpeg，保存mp4文件的视频帧，每帧用ppm图片保存。 答案2023-02-22： 使用 github.com/moonfdd/ffmpeg-go 库。...fmtCtx.AvformatFindStreamInfo(nil) if ret < 0 { fmt.Printf("cannot retrive video info\n") break } //循环查找视频中包含的流信息...AV_PIX_FMT_BGR24 // //==================================== 分配空间 ==================================// // //一帧图像数据大小...//会将pFrameRGB的数据按RGB格式自动"关联"到buffer 即pFrameRGB中的数据改变了 //out_buffer中的数据也会相应的改变 libavutil.AvImageFillArrays...================ 读取视频信息 ===============================// for fmtCtx.AvReadFrame(pkt) >= 0 { //读取的是一帧视频
分析报告全貌 什么是探索性数据分析 熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数，用来查看数据的整体情况，比如平均值、标准差之类，就是所谓的探索性数据分析-EDA...pandas_profiling简介 如果你想更方便快捷地了解数据的全貌，泣血推荐一个python库：pandas_profiling，这个库只需要一行代码就可以生成数据EDA报告。...pandas_profiling基于pandas的DataFrame数据类型，可以简单快速地进行探索性数据分析。...对于数据集的每一列，pandas_profiling会提供以下统计信息： 1、概要：数据类型，唯一值，缺失值，内存大小 2、分位数统计：最小值、最大值、中位数、Q1、Q3、最大值，值域，四分位 3、描述性统计...3、导出为html文件 report.to_file('report.html') 总结 pandas_profiling可以用一行代码生成详细的数据分析报告，与pandas深度结合，非常适合前期的数据探索阶段
/pandas-profiling ---- 代码样例 一个完整的样例： https://nbviewer.jupyter.org/github/lksfr/TowardsDataScience/blob.../master/pandas-profiling.ipynb # importing required packages import pandas as pd import pandas_profiling...解决pandas profile 中文显示的问题 我们找到 pandas porfile 的配置文件，在conda 的环境中： 路径为： D:\ProgramData\Anaconda3\envs\DATABASE...其实设置是参照seaborn ，但是pandas profile 的绘图设置是独立于seaborn 的。 所以在字体设置（篮筐处），加上一个汉语字体，其他的字体干掉，注意前后空格，ok。 ?...思路参考： 以 matplotlib 为基础的库的可视化库的中文显示问题，都可以这么设置 ----
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