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R语言之数据框的合并

按照某个共有变量合并：merge( ) 有时我们有多个相关的数据集，这些数据集有一个或多个共有变量，我们想把它们按照共有变量合并成一个大的数据集。...数据框的长宽格式的转换基本包里的函数 reshape( ) 可以对数据进行长宽格式之间的转换。下面以 datasets 包里的数据集 Indometh 为例进行说明。...direction：这是一个字符串，表示重塑的方向。在这种情况下，"wide"表示要将数据从长格式重塑为宽格式。...我们还可以将宽格式数据 wide 重新转换为长格式： long <- reshape(wide, idvar = "Subject", varying = list(2:12), v.names...tidyr 包以一种比较简洁统一的格式实现数据长宽格式的转换，其中，函数 pivot_wider( ) 用于把长格式数据转换为宽格式，而函数 pivot_longer( ) 用于把宽格式数据转换为长格式

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使用Pandas melt()重塑DataFrame

重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...value_name='Cases' ) 指定多个 ID Melt() 最有用的特性之一是我们可以指定多个 id 以将它们保留为列。...重塑 COVID-19 时间序列数据有了到目前为止我们学到的知识，让我们来看看一个现实世界的问题：约翰霍普金斯大学 CSSE Github 提供的 COVID-19 时间序列数据。...从当前的宽格式逆透视为长格式。...DataFrame 从宽格式重塑为长格式。

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15个基本且常用Pandas代码片段

# Converting a column to DateTime df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 9、数据重塑 pandas.melt() 是用于将宽格式...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...Bob 78 92 76 2 3 John 88 79 90 我们要将 Math、English 和 History 列"融化"为一个长格式数据表格...melt() 函数在数据清洗和转换阶段非常有用。 melt() 或者可以理解为上面pivot_table 或者unstack的反操作。...有很多个to方法，可以到导出不同的格式 # Exporting DataFrame to CSV df.to_csv('output.csv', index=False) 总结以上这15个Pandas

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利用Python进行数据分析(13) pandas基础: 数据重塑轴向旋

重塑重塑指的是将数据重新排列，也叫轴向旋转。 DataFrame提供了两个方法： stack: 将数据的列“旋转”为行。 unstack:将数据的行“旋转”为列。例如： ?...2.处理堆叠格式堆叠格式也叫长格式，一般关系型数据库存储时间序列的数据会采用此种格式，例如： ?...3.DataFrame的povit方法虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的，不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。但是对于数据操作可能就不那么方便了，DataFrame的数据格式才更加方便。

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R语言数据重塑及导出操作

数据重塑（宽转长）：本例就按照导入的成绩宽数据作为演示案例：我们想要将以上导入的数据转成长数据，也就是一维表（姓名、科目、分数）加载数据重塑包： library("reshape2") mydata...长数据立马就可以呈现出来。可是以上情况太过理想，通常我们要面对的宽数据会很复杂： ? 倘若我们面临的输入如上所示，想要得到的结果是，姓名、姓名是两列单独的字段，不同科目合并成单独的一个字段。...，col.names指定是否输出列名，quote指定是否用引号将变量包括。...跑完代码之后，你对应的文件夹目录下就多对出一个名为newdata的TXT格式数据文件，你可以通过导入并查看数据导入格式是否正确： ?...以上就是本次分享的全部内容，R语言的的很多包内存放了许多高质量的数据集，可以用来做数据分析与处理以及可视化的案例数据，将这些数据导出为TXT或者CSV格式的数据集存放在你的电脑上，以备不时之需。

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R语言学习笔记——柱形图

（长数据，也就是类型数据库格式的数据源）图表所支持的数据存储格式的巨大差别往往成为初学者在R语言图表面前磕磕碰碰、引起困惑的重大原因。...你需要非常熟练的使用R语言中的数据重塑辅助工具包：dplyr、tidyr、reshape2等将宽数据重塑为R作图支持的长数据格式。...好处是可以循序渐进的适应R语言作图数据的习惯，但是需要额外学很多数据重塑工具与函数。...2、假如你对于长数据有很好的理解（比如经常用统计分析软件，大部分都接触的标准长数据，也就是一维表），那么你完全可以直接在excel中将宽数据转化为长数据（二维转一维），或者直接将数据库中的长数据导入R，...关于R语言中数据长宽转换的函数，点击阅读原文有小魔方推荐的关于reshape2包的详细使用教程，可以自己了解。

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【玩转 EdgeOne】下载速度快不快，你自己看吧

本文将详细介绍什么是CDN加速技术，以及它是如何重塑网速，开启下载新时代的。 1.什么是CDN加速技术？...实现原理也就是EdgeOne自己模拟客户端调用一次待预热接口，将资源缓存到边缘节点。以本案例为例，输入 http://添加的加速域名/management/apps地址进行预热。...如下图所示：图片 8.2缓存配置当您的网站接入 EdgeOne 的服务后，EdgeOne 边缘节点将根据缓存配置的规则来决定是否缓存客户端请求响应的资源文件，边缘节点缓存该文件后，当有其他用户发起相同的文件请求时...，可由 EdgeOne 边缘节点直接响应，可有效避免长链路回源情况，以更快的速度为用户响应最新的文件请求，提高用户体验。...9.小结本文详细介绍了什么是CDN加速技术，以及它是如何重塑网速，开启下载新时代的。

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Only one element tensors can be converted to Python scalars

错误发生是因为将一个包含多个元素的张量转换为标量没有一个明确定义的操作。张量可以具有任意的形状和大小，要将它们转换为标量，需要减少维度，并将数据压缩为单个值。...指定缩减操作：如果确实要将张量缩减为标量，请指定一个缩减操作，如sum()或mean()，将元素压缩为单个值。...重塑张量：如果要保留张量结构但只有一个元素，可以使用reshape()方法重塑张量。确保指定一个仅包含一个元素的形状。...例如，tensor.reshape(1)将张量重塑为形状为(1,)的一个元素。结论"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误发生在尝试将包含多个元素的张量转换为标量值时。...要解决这个错误，可以验证张量的形状，指定缩减操作，提取特定元素或重塑张量为只有一个元素。在实际的深度学习应用场景中，我们常常需要处理张量数据，并在必要时将张量转换为标量进行进一步操作。

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使用MongoDB开发过程常见错误分析

关于双精度浮点格式详情，可以参考： a)《双精度浮点数格式》： https://en.wikipedia.org/wiki/Double-precision_floating-point_format...大部分业务场景，通常我们并不需要在迭代游标过程中完成这些处理操作，如果是这样，我们可以类似如下处理，尽快的迭代游标，将数据提交给队列让另外的线程异步处理，以便能尽快释放游标连接： ?...(update)数据的需求，很多时候，我们无法判断正要写入的数据是否已经存在于数据库中，对于这种情况，MongoDB为update操作提供了upsert选项，使得我们在一个操作中能自动处理上述情况，即当数据库不存在写入数据时...解决方法：慎用upsert参数，当我们在写入前可以区分数据是否已经存在数据库中时，在程序中进行判断，区分的使用insert和update操作。...有哪些字段的检索需求，是否有范围查询需求，是否有排序需求，需要检索字段的选择性如何。将这些需求和数据情况一一列出，为我们后续创建索引提供依据。 b).

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pandas系列11-cutstackmelt

pandas中还可以通过直接给某列字段赋值的方式实现 ?...索引重塑所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构：表格型树形下面?是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?...把数据从表格型数据转换到树形数据的过程，称之为重塑reshape stack 该过程在Excel中无法实现，在pandas中是通过\color{red}{stack}方法实现的 ?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换长表和宽表长表：很多行记录宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?

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国标GB28181安防平台LiteCVR分发的FLV视频流，在VLC中无法播放的原因排查分析

新基建浪潮下，“智慧安防”迎来了强劲动能，且随着5G、人工智能、大数据等技术应用的推进，网络安全市场、安防行业也迎来快速发展及格局重塑的双重发展机遇。...在视频流的处理与分发上，视频监控汇聚平台LiteCVR的性能也同样表现得很优秀，平台可对外分发多格式的视频流，包括RTSP、RTMP、HLS、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、WebRTC格式...解决方法：用户可以切换为potplayer来测试视频流。...安防监控LiteCVR视频汇聚综合管理平台具有强大的数据接入、处理及分发能力，平台可提供视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、告警上报与查询、平台级联、云台控制、语音对讲、电子地图、轨迹跟踪、...智能视频监控系统可以通过图像处理技术自动提取识别监控视频的目标信息，将人从海量的视频信息中解放出来，实现全天候、准确度高、可靠性强、预警信息及时的智能视频监控。

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解决FutureWarning: reshape is deprecated and will raise in a subsequent release. P

解决方法：在Python的数据分析和机器学习领域，我们通常使用pandas库来进行数据处理和分析。...其中一个常用的方法就是reshape（重塑）方法，它可以改变数据的维度和形状，使得数据适应于不同的操作和算法。...2. reshape方法的使用2.1. numpy中的reshape在使用NumPy库处理数据时，可以利用该库提供的reshape方法进行数组的重塑操作。...注意，在第二次使用reshape方法时，我们可以通过指定参数为-1来让NumPy自动计算新形状的大小。...2.2. pandas中的reshape在使用pandas库处理数据时，也可以使用reshape方法对数据进行重塑操作。

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python使用pandas的常用操作

数据重塑（Data Reshaping）是指改变数据表的结构或格式，以便更好地进行数据分析和处理。...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...['杭州', '赣州', '赣州', '杭州'], 'Temperature': [20, 30, 45, 40] } df = pd.DataFrame(data) # 使用 pivot 将长格式数据转换为宽格式...Date', columns='City', values='Temperature', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据

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Python数据分析库Pandas

Pandas是一个Python数据分析库，它为数据操作提供了高效且易于使用的工具，可以用于处理来自不同来源的结构化数据。...本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...('A').apply(custom_agg) 重塑和透视重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...例如： df.stack() df.unstack() 3.2 melt() melt()函数将宽格式的数据转换为长格式的数据，例如： df.melt(id_vars='A', 'B', value_vars

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示 1.1.1 使用isnull()和notnull()函数可以判断数据集中是否存在空值和缺失值 1.1.1.1 isnull()语法格式： pandas.... isnull(obj) 1.1.1.2 notnull()语法格式： pandas . notnull(obj) notnull()与 isnull()函数的功能是一样的，都可以判断数据中是否存在空值或缺失值...1.2.1 使用duplicated()和drop_duplicates()方法 duplicated()方法用于标记是否有重复值。 ...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...dropna：表示是否将旋转后的缺失值删除，若设为True，则表示自动过滤缺失值，设置为 False则相反。

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不会吧？还在用 MHA 做 MySQL 高可用？

即使发生故障，它依然可以提供出色的可视化拓扑图。集群重塑：Orchestrator 了解复制规则。...：选主、集群拓扑调整；给故障节点打上维护标签；切换前地理位置检测：如果我们做了不允许跨 DC 故障转移的设置，本次恢复将中断；检查新主的复制延时是否超过阀值，如果超过将中断本次恢复；解析本次恢复...参数禁止）版本检查：版本不低于集群中大多数版本 Binlog 格式检查：Binlog 格式不小于集群中的最大 binlog 格式（比较规则：ROW>MIX>STATEMENT）复制检查主要是执行有效从节点到新主节点的复制可行性检查...；从库在开启 Binlog 和 log_slave_updates 的情况下检查从库的 Binlog 格式是否低于新主；排除被复制筛选掉的从节点（VerifyReplicationFilters 参数控制开关...）；检查 sever id 是否相等；检查 uuid 是否相等且不得为空；检查是否从库 sqldelay ReasonableMaintenanceReplicationLagSeconds

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java iso8601 PT1M,iso8601

Converting ISO 8601 format to d M Y in PHP 我也这样尝试过：echo date(“ d M Y H：i：s”,strtotime($time)); 但是时间没有显示为已保存在数据库中...解决方法:ISO 8601本地： import datetime datetime.d 我有一个DateTime字符串ISO8601格式化 2012-10-06T04:13:00+00:00 以及与此字符串不匹配的以下正则表达式...干杯解决方法: String d 需要有关将具有以下结构的ISO 8601日期转换为javascript的帮助/提示....解决方法:python-dateutil包不仅可以解析RFC 3339日期时间字符串,例如问题中的字符串,还可以解析不符合RFC 33 我有这个数据帧： timestamp dttm_utc value...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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ireport使用_result with

思考：以前出现翻页打印时常出现打印内容缺失、打印格式不对齐的bug。此功能可以解决上诉问题。 5、问题：iReport中的子报表如何实现根据其上部是否有打印数据而变打印位置？...解决方法：选中子报表，右键选择属性，在Common选项卡中将Position type属性置为Float,将Stretch Type属性置为RelativeToTallestObject。...解决方法：iReport的每个变量单元格都有许多为格式化规则可以选择（如下图），而且我们也可以增加自己的格式化规则，具体步骤：选中单元格，右键选择属性，在Text Field选项卡中点击Create按钮为变量添加格式化规则...思考：打印需求变化最大就是格式了，我们往往因为格式的变化而增加重复代码或者打印项，而模板是客户化的，在模板上格式化可以最大程度上避免这个问题，例如，日期可以格式化各种形式来显示，货币符号用那种、千分位是否分割都可以通过此功能实现...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

数据重塑（宽转长）： melt函数是reshape2包中的数据宽转长的函数 mydata<-melt( mydata,...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...x:y的格式选择连续列，也可以以-z的格式排除主字段） ?...而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...那么以上长数据mydata1就可以通过这种方式实现透视。

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盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

此外，isnull().any()会判断哪些”列”存在缺失值，isnull().sum()用于将列中为空的个数统计出来。...---- 数值数据操作我们在处理数据的时候，会遇到批量替换的情况，replace()是很好的解决方法。...英文大小写转换 pad/center 在字符串的左边、右边或左右两边添加给定字符 repeat 重复字符串几次 slice_replace 使用给定的字符串，替换指定的位置的字符 split 分割字符串，将一列扩展为多列...melt()方法可以将宽表转长表，即表格型数据转为树形数据。...df.melt(id_vars="姓名", var_name="科目", value_name="成绩") 输出： pivot()方法可以将长表转宽表，即树形数据转为表格型数据。

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