在 Excel 中IF 函数是最常用的函数之一，它可以对值和期待值进行逻辑比较。因此IF 语句可能有两个结果：第一个结果是比较结果为 True，第二个结果是比较结果为 False。...那么，在Pandas里我们可以怎么来轻松搞定这一操作呢？ 今天，我们就来了解一下！ 目录： 1. 案例需求 2. Excel轻松搞定 3. Pandas处理 4. 延伸 1....Pandas处理 这里通过df.where和np.where两个函数来实现需求，先看代码，然后我们再讲解下 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel(...（DataFrame和Series的小区别） 以上，就是本次用Pandas实现Excel里IF函数方法的操作了，感兴趣的你可以试试哦！ 4....这便是df.mask函数方法，其效果和df.where基本相反。
这让Catalyst optimizer 和Tungsten（钨丝） execution engine自动加速大数据分析。...发布DataFrame之后开发者收到了很多反馈， 其中一个主要的是大家反映缺乏编译时类型安全。...Dataset API扩展DataFrame API支持静态类型和运行已经存在的Scala或Java语言的用户自定义函数。...对比传统的RDD API，Dataset API提供更好的内存管理，特别是在长任务中有更好的性能提升 ?...($"age" >= 20).show df.where(col("age") >= 20).show df.printSchema #DataFrame -> Dataset case class
#include<stdio.h> int main(){ int n,s=0; scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++...
功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。...惯例开局一张图 01 PySpark SQL简介 前文提到，Spark是大数据生态圈中的一个快速分布式计算引擎，支持多种应用场景。...这里，直白的理解就是SparkContext相当于是Spark软件和集群硬件之间的"驱动"，SparkContext就是用来管理和调度这些资源的；而SparkSession则是在SQL端对集群资源的进一步调度和分发...以下4种写法均可实现特定功能： df.where(df.age==18).show() df.filter(df.age==18).show() df.where('age=18').show() df.filter...之后所接的聚合函数方式也有两种：直接+聚合函数或者agg()+字典形式聚合函数，这与pandas中的用法几乎完全一致，所以不再赘述，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？一文。
在我们的数据集中，有3个句子 (对话) 取自《权力的游戏》电视剧。尽管这个数据集看起来很小，但它已经足以帮助我们理解之后的数学公式。...另一方面，线性权重矩阵 (黄色，蓝色和红色) 表示注意力机制中使用的权重。这些矩阵的列可以具有任意数量的维数，但是行数必须与用于乘法的输入矩阵中的列数相同。...在我们的例子中，我们将假设线性矩阵 (黄色，蓝色和红色) 包含随机权重。这些权重通常是随机初始化的，然后在训练过程中通过反向传播和梯度下降等技术进行调整。...所以让我们计算 (Query, Key and Value metrices): 一旦我们在注意力机制中有了query, key, 和value矩阵，我们就继续进行额外的矩阵乘法。...在下一步中，我们将再次执行类似于用于获取query, key, 和value矩阵的过程的线性转换。此线性变换应用于从多个头部注意获得的级联矩阵。
qr-code.png Pandas是Python数据科学生态中重要的基础成员，功能强大，用法灵活，简单记录之。 数据结构 两种核心数据类型，Series和DataFrame。...Intro to Data Structures — pandas....integer range Int64Index MultiIndex: A multi-level, or hierarchical, Index DatetimeIndex MultiIndex相对复杂，在GroupBy...This can be done intuitively like so: >>> s.where(s > 0, 0) # provide replacement, df[df < 0]类似，等同df.where...和SQL中操作比较类似，其API参数也比较清晰。
组件分享之后端组件——基于Golang实现的用于在应用程序容器或进程等应用程序工作负载之间提供并透明地确保网络连接和负载平衡组件cilium 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下...组件基本信息 组件：cilium 开源协议：Apache-2.0 license 官网：www.cilium.io 内容 本节我们分享一个基于Golang实现的用于在应用程序容器或进程等应用程序工作负载之间提供并透明地确保网络连接和负载平衡组件...cilium，Cilium 在第 3/4 层运行以提供传统的网络和安全服务，并在第 7 层运行以保护和保护现代应用程序协议（如 HTTP、gRPC 和 Kafka）的使用。...它支持在各种集成点（例如：网络 IO、应用程序套接字和跟踪点）将 eBPF 字节码动态插入到 Linux 内核中，以实现安全、网络和可见性逻辑。eBPF 高效且灵活。...基于身份的安全服务到服务通信 现代分布式应用程序依赖于应用程序容器等技术来促进部署的敏捷性和按需扩展。这导致在短时间内启动大量应用程序容器。
俄罗斯农夫乘法（Russian peasant multiplication, RPM）就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。...我们可以把 89 写成二进制即 1011001，在第 0、3、4、6（从右开始 数）位上都有 1，这和半列的奇数行号一样，也和前面等式的指数一样。我们可以将二进制中的1和0解释为 2 的幂之和的系数。...这两组数字（having 和 doubling）一开始是独立的列表（list），打包后转换为一个pandas数据框，然后作为两个对齐列存储在表5那样的表中。...使用 loc 时，在它后面的方 括号中指定我们想要选择的行和列。在方括号内按顺序指定行和列，用逗号分隔，格式是[行, 列]。...本书将带你学习： ◎生成Voronoi图，用于各种几何应用 ◎使用算法构建聊天机器人、赢得棋类比赛、解决数独谜题 ◎编写梯度上升和下降算法的代码，求解函数的最大值和最小值 ◎使用模拟退火算法实现全局最优化
最小二乘法 用投影矩阵可以解决线代中方程组无解的方法就是最小二乘法，其解和上述解一样 image.png 例子：用最小二乘法预测家用功率和电流之间的关系 数据来源：http://archive.ics.uci.edu...power+consumption 代码如下： from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas...as pd from pandas import DataFrame import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import time...X = df.iloc[:,2:4] Y = df.iloc[:,5] #数据集划分两个参数test_size表示怎么划分，random_state固定随机种子类似于在执行random模块时候，给一个随机种子...random.seed(0),之后每次运行的随机数不会改变 x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state
中国区确认病例分布地图 import pandas as pd df = pd.read_excel(r"最新病例数据.xls") df.where(df.notnull(),"") from pyecharts...连续数据的范围需要 max 和 min 来指定 split_number: int = 5, # 指定取哪个系列的数据，默认取所有系列。...# ] pieces: Optional[Sequence] = None, # 定义 在选中范围外 的视觉元素。...（用户可以和 visualMap 组件交互，用鼠标或触摸选择范围） # 可选的视觉元素有： # symbol: 图元的图形类别。
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。...Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。...Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...我们还将看到，在一维Series结构和二维DataFrame结构之间有明确定义的操作。...，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。
在数据的汪洋大海中，你是否体会到了同在北上广奋斗的人们一样的在午夜的孤寂感？在充实着林林总总的数据表格中，你试图从中发现规律，可是否感受到了像心上人在身边却无法说出口的那层窗户纸。...进而初步了解变量的分布规律以及可能存在的潜在的相关关系，帮助之后的分析提供一个大致方向。 我们可以画一个条形图，看看数据集中在哪一块？...机器学习的方法很多，就连最简单的普通最小二乘法也可以称得上是机器学习算法。 主要分为两类，监督学习和无监督学习。有监督学习主要应用于分类与回归。...比如最常用的k-近邻就属于分类，而普通最小二乘法就属于回归。 无监督学习主要分为聚类和降维。比如很出名的LDA算法就是聚类。 这一步，你可以使用python中的sklearn，不过不推荐使用。...听说R和python马上就要融合了，发起者就是开发了pandas库的Wes Mckinney。这给我们可视化带来了福音，因为，R的效果要优于python。
1.机器学习概论 1.1机器学习案例 可以像高手一样玩游戏 可以进行艺术创作 无人驾驶领域的应用 语音交互 商品推荐 1.2人工智能的基本内容 基本技术：知识表示、推理、搜索、规划 主要研究方向和应用：...Pandas：Pandas库的数据处理功能建立在Numpy库的基础之上，两者相辅相成。...条件概率：在A事件发生的情况下，B事件发生的概率，表示A和B有交集。 联合分布：表示2个不相关的分布，联合组成的概率事件。...例如骰子和硬币 边缘分布：在联合分布中，一个随机变量自身的概率分布叫做边缘分布，例如骰子为1的概率为1/6。...2.7信息论基础 信息论的由来：信息论是应用数学的一个分支，主要研究的是对一个信号能够提供信息的多少进行量化，最初用于研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送信息，指导最优的通信编码等。
NumPy是许多数据科学和机器学习库的基础，如Pandas、SciPy和Scikit-learn等。本文将深入介绍NumPy库的使用，包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析等方面。...这些运算可以直接应用于数组，而不需要使用循环。...这些函数可以直接应用于整个数组，而不需要使用循环。...的集成 NumPy和Pandas是Python中数据科学领域的两个核心库，它们可以很好地结合使用。...NumPy在机器学习领域也有广泛的应用，例如特征工程、数据预处理等。
里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...方法相同）： df = df.filter(df['age']>21) df = df.where(df['age']>21) 多个条件jdbcDF .filter(“id = 1 or c1 = ‘b...(f) ---- 4.4 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs ---- map函数应用 可以参考：Spark Python API函数学习：pyspark API(1) train.select...互转 Pandas和Spark的DataFrame两者互相转换： pandas_df = spark_df.toPandas() spark_df = sqlContext.createDataFrame...(pandas_df) 转化为pandas，但是该数据要读入内存，如果数据量大的话，很难跑得动 两者的异同： Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的
原文：pandas.pydata.org/docs/ 食谱 原文：pandas.pydata.org/docs/user_guide/cookbook.html 这是一个简短而精炼的示例和链接存储库...在这一部分添加有趣的链接和/或内联示例是一个很好的首次拉取请求。 在可能的情况下，已插入简化、精简、适合新用户的内联示例，以补充 Stack-Overflow 和 GitHub 链接。...pandas（pd）和 NumPy（np）是唯一两个缩写导入的模块。其余模块都明确导入，以供新用户使用。...]: AAA BBB CCC 0 4 2000 2000 1 5 555 555 2 6 555 555 3 7 555 555 或者在设置了掩码之后使用...在时间之间使用索引器 构建排除周末并仅包含特定时间的日期范围 矢量化查找 聚合和绘制时间序列 将具有小时列和天行的矩阵转换为连续行序列形式的时间序列。
下面仅就如何使用它编写程序和执行所编写的代码给予说明，这是最基本的应用。...以上是 JupyterLab 的最基本使用方法，其他复杂功能，可以在应用过程中学习。...安装好基础库之后，再列举几个示例（随后几个小节内容），体会 Python 在科学计算中的应用。 12.4.3 矩阵 矩阵不仅在线性代数中占据重要地位，也是科学计算的主角。...首先来看数组 a 和 b ，如果计算 a * b ，其所得并不是它们所表征的矩阵乘法结果。...12.4.5 假设检验 假设检验是统计学中的重要内容，也广泛地应用在科学研究和工程项目中。下面选用《机器学习数学基础》6.5.1节的一个案例，读者从中感受 Python 在这方面的应用。
注：从笔记上copy一个网友的数据生成，列数不够，缺少y和x0部分，进行了修改，后面很多次试验用梯度下降方法求解thera都是NAN的结果，经过调试，发现可能是小数保留位数太多所致，所以用round函数保留一位小数...，做到和讲解的数据一致： data.py: # Author:WYC import random def Y(X0, X1, X2, X3): return 0.65 * X1 + 0.70 * X2...Write Error') print (str(e)) if __name__ == '__main__': Produce() #打印csv中的数据格式，后面几行可以不要 import pandas...import numpy as np from numpy.linalg import inv from numpy import dot from numpy import mat import pandas...200, 1) # X2 = X.iloc[:, 2].reshape(200, 1) # X3 = X.iloc[:, 3].reshape(200, 1) # reshape 运行报错的话，是因为在pandas
上述加法和数量乘法运算法则，不仅仅在中成立，在中也同样成立。...★和是的两个向量： 是一个标量，它们遵循如下运算法则： 加法运算： 数量乘法运算： ” 从上面的运算不难看出，加法和数量乘法的结果，还都是中的向量，我们称是加法封闭和数量乘法封闭。...实现与应用 在程序中，创建行向量或者列向量，一般以NumPy数组实现。...如果要创建列向量，可以这样操作： v = u.reshape(-1,1) v 输出： array([[1], [6], [7]]) 此外，在Pandas的DataFrame对象中...除了将词语出现次数进行向量化之外，在NLP中，还会实现TF-IDF向量化和哈希向量化，具体内容请参阅《数据准备和特征工程》（电子工业出版社）。
在开始机器学习速成课程之前，请先阅读下面的前提条件和准备工作部分，以确保您已做好完成所有单元所需的准备工作。 前提条件 机器学习速成课程并不会假定或要求您预先掌握机器学习方面的任何知识。...如果您不熟悉 Pandas，最好先学习 Pandas 简介教程，该教程介绍了练习中使用的主要 Pandas 功能。...此外，还提供了线性代数中的矩阵加法和乘法方面的复习进修内容。 主要概念和工具 机器学习速成课程中介绍并应用了以下概念和工具。有关详情，请参阅链接的资源。...数学 代数 变量、系数和函数 线性方程式，例如 y=b+w1x1+w2x2 对数和对数方程式，例如 y=ln(1+ez) S 型函数 线性代数 张量和张量等级 矩阵乘法 三角学 Tanh（作为激活函数进行讲解...无需提前熟悉这些库；您可以在需要时查询相关内容。
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