想要让你的代码更专业，最好的方法就是使其可重用。 「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。...这里有两个示例函数，一个在 python 中，一个在 r 中，它们做了相同的事情（或多或少）。...pro tip：实际上，你可以使用一个名为「linter」的程序来自动检查代码是否遵循特定的样式指南。python 的 pylint 和 r 的 lintr 是两个流行的 linter。...例如，你可能编写了一个函数，假设你的数据帧有一个名为 latitude 的列。如果有人下周在数据库中将列的名称更改为 lat，则你的代码运行可能会中断。...它可以处理表格、层次结构和原始文本数据，这很好。） 要确定文件类型，可以使用 mime 包。 通用代码可以在各种情况下使用。这节省了你的时间，因为你可以在多个不同的地方应用相同的代码。
当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此分配有效。 以下代码在每个索引对象上使用tolist方法来创建 Python 标签列表。...步骤 4 使用大于或等于比较运算符返回布尔序列，然后在步骤 5 中使用all方法对其进行求值，以检查每个单个值是否为True。 drop方法接受要删除的行或列的名称。 默认情况下是按索引名称删除行。...第二个操作实际上是检查数据帧是否具有相同标签的索引，以及是否具有相同数量的元素。 如果不是这种情况，操作将失败。 有关更多信息，请参见第 6 章，“索引对齐”中的“生成笛卡尔积”秘籍。...对于所有数据帧，列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言，数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部，Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...我们在步骤 4 中的首次尝试产生了意外结果。 在深入研究之前，一些基本的健全性检查（例如确保行和列的数目相同或行和列的名称相同）是很好的检查。 步骤 6 将两个序列的数据类型一起比较。
这是从服务器端处理和交换基于JSON的数据的直接方法。 ＃12）在Python中解析字符串和查找模式的最佳方法是什么？ 答： Python内置支持使用正则表达式模块解析字符串。...这与Java中的功能非常相似。 因此，您的应用程序代码中发生内存泄漏的机会非常少。 ＃24）相同的Python代码是否可以在多个平台上运行而无需任何更改？ 答：可以。...只要您在目标平台（Linux，Windows，Mac）上具有Python环境，就可以运行相同的代码。 ＃25）如何使用Python创建基于GUI的应用程序以实现客户端功能？...＃39）在Python中，“套房”是什么意思？ 答：一组单独的语句，从而使逻辑代码块称为套件 例： 如果表达套件其他套件 ＃40）Python中的range（）是什么？举例说明一下。...答： Match在字符串的开头检查匹配项，而search在字符串的任何地方检查匹配项 ＃47）浅拷贝和深拷贝有什么区别？
类似地，AB，H和R列是两个数据帧中唯一出现的列。 即使我们在指定fill_value参数的情况下使用add方法，我们仍然缺少值。 这是因为在我们的输入数据中从来没有行和列的某些组合。...默认情况下，concat函数使用外连接，将列表中每个数据帧的所有行保留在列表中。 但是，它为我们提供了仅在两个数据帧中保留具有相同索引值的行的选项。 这称为内连接。...在此数据集中，所有列名称均相同，因此 2017 年数据中的每个列均在 2016 年数据中的同一列名称下精确对齐。...默认情况下，merge尝试对齐每个数据帧中具有相同名称的列中的值。 但是，您可以通过将布尔参数left_index和right_index设置为True来选择使其与索引对齐。...在第 7 步中，我们使用merge，默认情况下，将对齐两个数据帧中相同的所有列名称。 要更改此默认行为，并对齐一个或两个的索引，请将left_index或right_index参数设置为True。
在我的例子中，它预示渲染整个帧需要51.4ms，但是统计面板报告的是36FPS，匹配渲染线程时间。FPS指标似乎取了两者中最坏的，并假设与帧速率匹配。...它将在播放模式下记录性能数据并存储以供以后检查。 Profiler被分为两个部分。它的顶部包含显示各种性能图的模块列表。第一个是CPU使用率，这是我们将要关注的。...默认情况下，将最佳持续时间设置为float.MaxValue，这是最坏的最佳持续时间。 ? 每次Update都会检查当前帧持续时间是否小于到目前为止的最佳持续时间。...如果是，则使其成为新的最佳持续时间。还要检查当前帧持续时间是否大于迄今为止最差的持续时间。如果是这样，则使其成为新的最差持续时间。 ?...（可配置的显示模式） 然后，当我们在Update中刷新显示时，请检查模式是否设置为FPS。如果是，请执行我们已经在做的事情。否则，将FPS标头替换为MS并使用反参数。
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快？询问地球是否是平的，您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同，几乎总是越快越好。...所以我对其进行了测试，仅使用基于 CPU 的 Python 库导入、清理、过滤、特征化，并使用纽约出租车的行程数据训练模型。然后我用相应的 NVIDIA 库替换了 CPU 库，但保留了它们绑定的名称。...差异 就我而言，对于 RAPIDS Release v0.18，我发现了两个 cuDF 和 Pandas 不同的边缘情况，一个涉及处理日期列（为什么世界不能就通用日期/时间格式达成一致？）...请注意，我必须压缩然后枚举hasrsine_distance函数中的参数。 此外，当将此函数应用于数据帧时，apply_rows函数需要具有特定规则的输入参数。...例如，传递给 incols 的值是传递给函数的列的名称，它们必须与函数中的参数名称匹配，或者您必须传递一个将列名称与其对应的匹配的字典函数参数。
人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。 我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。...我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。我们讨论了每种方法的优缺点，并详细介绍了每种方法中使用的代码。
尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点： 当探索不同的功能时，我最终得到许多CSV文件。...我的内核中有多个数据框，名称混乱（且太长）。 我的特征工程代码看起来很丑陋，散布在许多单元中。 当我直接开始使用SQL进行功能设计时，这些问题自然就会解决。...根据您的操作系统，可以使用不同的命令进行安装 。 将数据集加载到MySQL服务器 在此示例中，我们将从两个CSV文件加载数据 ，并直接在MySQL中设计工程师功能。...使用索引，大约需要20分钟（在本地计算机上还不错）。 现在，您应该在数据库中具有以下表格。请注意，派生的功能与原始事件日志分开存储，这有助于防止混乱和灾难。...在两种情况下，SQL方法更加有效： 如果您的数据集已部署在云上，则您可以运行分布式查询。今天，大多数SQL Server支持分布式查询。在熊猫中，您需要一些名为Dask DataFrame的扩展 。
虽然这个教程让使用正则表达式看起来很简单（Pandas在下面）但是也要求你有一定实际经验。例如，我们知道使用if-else语句来检查数据是否存在。...先看看如何针对s_email 构造代码。 ? 在步骤3A中，我们使用了if 语句来检查s_email的值是否为 None, 否则将抛出错误并中断脚本。...就像之前做的一样，我们在步骤3B中首先检查s_name 的值是否为None 。 然后，在将字符串分配给变量前，我们调用两次了 re 模块中的re.sub() 函数。...然后我们将匹配对象转换为字符串并添加至字典中去。 ? 因为From: 和 To: 字段具有相同的结构，因此我们可以对两者使用相同的代码，但对其他字段来说，我们需要定制稍微不同的代码。...就像保证这两个字段的值不是None一样，我们同样要检查被赋值到变量date_field的值是否为 None。 ?
一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...访问数据帧内的数据 数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。 这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。...选择数据帧的列 使用[]运算符选择DataFrame特定列中的数据。 这与Series不同，在Series中，[]指定了行。 可以将[]操作符传递给单个对象或代表要检索的列的对象列表。...使用这些属性被认为是最佳实践。 使用布尔选择来选择行 可以使用布尔选择来选择行。 当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。
在本文中，我们将学习如何使用这两个工具（或者两个库）来匹配两个不同的数据集，也就是基于名称和地址信息的数据集。此外，我们还将简要学习如何把这些匹配技术用于删除重复的数据。...以我的经验，大多数人会想到使用Excel，查看地址的各个组成部分，并根据州、街道号或邮政编码找到最佳匹配。在某些情况下，这是可行的。...幸运的是，有一些Python工具可以帮助我们实现这些方法，并解决其中的一些具有挑战性的问题。 数据 在本文中，我们将使用美国医院的数据。...但是，这两类数据集没有通用的ID，所以我们将看看是否可以使用前面提到的工具，根据医院的名称和地址信息将两个数据集合并。...总结 在数据处理上，经常会遇到诸如“名称”和“地址”等文本字段连接不同的记录的问题，这是很有挑战性的。Python生态系统包含两个有用的库，它们可以使用多种算法将多个数据集的记录进行匹配。
CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。 CSV样本文件。...Python CSV模块 Python提供了一个CSV模块来处理CSV文件。要读取/写入数据，您需要遍历CSV行。您需要使用split方法从指定的列获取数据。...开发阅读器功能是为了获取文件的每一行并列出所有列。然后，您必须选择想要变量数据的列。 听起来比它复杂得多。让我们看一下这个例子，我们会发现使用csv文件并不是那么困难。...使用Pandas读取CSV文件 Pandas是一个开源库，可让您使用Python执行数据操作。熊猫提供了一种创建，操作和删除数据的简便方法。...在仅三行代码中，您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名，它将自动使用它们。 用Pandas写入CSV文件 使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。
在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...该%in%运营商检查是否值是我们比较它与载体的一部分。...所以在这里我们将两个标题“Mme”和“Mlle”组合成一个新的临时向量，使用c()运算符并查看整个Title列中的任何现有标题是否与它们中的任何一个匹配。然后我们用“Mlle”替换任何一场比赛。...这被存储到一个名为FamilyID的新列中。但是那三个单身的约翰逊人都拥有相同的家庭ID。鉴于我们最初假设大家庭可能难以在恐慌中坚持到一起，让我们将任何两个或更少的家庭大小淘汰，称之为“小”家庭。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。在体育运动中，人们可以绕着脚“旋转”旋转：大熊猫的旋转类似于。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...使用联接时，公共键列（类似于 合并中的right_on 和 left_on）必须命名为相同的名称。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。
行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...本教程中的代码是使用 pandas 1.2.0 和Python 3.9.1 执行的。 注意：整个燃油经济性数据集约为 18 MB。将整个数据集读入内存可能需要一两分钟。...如果有两个或更多相同的品牌，则按 排序model。在列表中指定列名的顺序对应于 DataFrame 的排序方式。 更改列排序顺序 由于您使用多列进行排序，因此您可以指定列的排序顺序。...DataFrame 现在按model升序按列排序，然后按make是否有两个或更多相同模型进行排序。...对于文本数据，排序区分大小写，这意味着大写文本将首先按升序出现，最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。
此哈希值在 Oracle 数据库版本中是确定性的，因此单个实例或不同实例中的相同语句具有相同的 SQL ID。...下图是专用服务器体系结构中 UPDATE 语句的共享池检查的简化表示。 图3-2共享池检查 如果检查确定共享池中的语句具有相同的哈希值，则数据库将执行语义和环境检查以确定语句是否具有相同的含义。...只有相同的语法是不够的。例如，假设两个不同的用户登录到数据库并发出以下SQL语句： 两个用户的 SELECT 语句在语法上是相同的，但是 my_table 属于两个单独的模式对象名。...这种语义差异意味着第二个语句不能重用第一个语句的代码。 即使两个语句在语义上相同，环境差异也会导致难以解析。...递归 SQL 将执行以下操作： 在执行 CREATE TABLE 语句之前发出 COMMIT 验证用户权限是否足以创建表 确定表应该驻留在哪个表空间中 确保未超出表空间配额 确保架构中没有对象具有相同的名称
）具有许多不同的堆栈跟踪，并且从不在一起。...该语法遵循 Discover queries 中的语法。如果要否定匹配，可以在表达式前面加上感叹号(!)。 所有值都匹配，并且在堆栈跟踪的情况下，将考虑所有帧。如果所有匹配项都匹配，则应用指纹。...stack.module:"myproject::*" -> not-from-my-project app 检查 frame 是否在应用程序内。与其他匹配器结合使用时特别有用。...变量会被自动替换，并具有与匹配器相同的名称，但它们的填充方式可能不同。 变量用双花括号括起来({{variable_name}})。...Cut Stack Traces 在许多情况下，您要删除堆栈跟踪的顶部或底部。例如，许多代码库使用通用函数来生成错误。在这种情况下，错误机制将显示为堆栈跟踪的一部分。
首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个“图片”都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...我用两个字典类型的变量来进行计数。一个跟踪我已经看到的帧，另一个跟踪所有完全相同的帧。当我逐个浏览每一帧时，首先检查以前是否看过这一帧。...然而，帧匹配的数量看起来实在太低了，值得怀疑啊。 真的只有25个相同的帧吗?在整整24小时的视频中这25帧的长度几乎不到1秒钟。我们来进一步看一下!...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样(尽管它们在视觉上看起来是一样的)。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...反向图像搜索网站显然使用的是类似的技术，这些网站只是抓取他们遇到的网络和哈希图像。由于同一张图片在互联网上可能存在多种不同的分辨率和剪裁，所以检查其他具有相同哈希值的东西则更为方便。
首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个"图片"都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...当我逐个浏览每一帧时，首先检查以前是否看过这一帧。如果没有，则把这一帧添加到我已看过的帧字典中（见下面的seenframes）。...所以，这个视频肯定是伪造的。 然而，帧匹配的数量看起来实在太低了，值得怀疑啊。 真的只有25个相同的帧吗？在整整24小时的视频中这25帧的长度几乎不到1秒钟。我们来进一步看一下！...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样（尽管它们在视觉上看起来是一样的）。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...反向图像搜索网站显然使用的是类似的技术，这些网站只是抓取他们遇到的网络和哈希图像。由于同一张图片在互联网上可能存在多种不同的分辨率和剪裁，所以检查其他具有相同哈希值的东西则更为方便。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
