因此，第一步是导入pandas允许读取CSV文件的库，然后使用来打印行数，列名和前5行head(5)。...使用figsize，我将尺寸增加到12x8。...但是，由于这不是分类数据，并且只有一个分类列，因此决定使用它。 seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...例如，该列具有尚未在任何地方描述ocean_proximity的值<1H OCEAN。人们应该始终收集元数据信息，并使用具有适当信息的数据集。由于这只是用于理解图的参考数据集，因此没什么大不了的。...定义了总共10个垃圾箱，以便将整个垃圾箱median_house_value分配到10个不同的存储桶中。
具体来说，分配上采样模块先使用Subpixel块对原始粗粒度图提取的高阶信息进行上采样，将特征图的尺寸放大倍得到细粒度的特征图；再使用一个卷积层和提出的N2归一化层将放大后的特征图转化为分布矩阵。...在实验中，我们也发现使用N2归一化层比使用损失函数约束空间层次性的效果要好很多。 ?...但同时，由于R1与R3的POI分布较相似，它们的流量趋势呈现出一定的相似性。因此，交通预测的核心挑战就是建模交通数据中的时空相关性和地理信息对时空相关性的影响。 ?...在出租车流量预测任务中，我们选取3个典型的区域：永泰园、中关村和三元桥，分别对应于住宅区、办公区和交通枢纽。然后，我们在嵌入空间下，分别找到它们最近的节点，并且将所有节点所对应的交通流量画在图上。...，每个地块内部有很多建筑，POIs分布，路网，打卡文本信息，人口流量信息等。对于每个区域，可以将内部的每一个类别的POI当做一个节点来构造多个图结构特征 ? ?
在国土监察业务中，很重要的一项工作是监管地上建筑物的建、拆、改、扩。如果地块未经审批而存在建筑物，那么需要实地派人去调查是否出现了非法占地行为。...建议选手挑选波段使用数据，或者在算法中设计应对方案。每个像元以16-bit存储。...其中包含了国土审批数据中大约5%的地块，这些地块的位置在图像中数值定为1，其余地区的位置在图像中数值定为0。...值得注意的是：政府在2015年度审批的国土建设地块并不一定在2017年完成了建设，同时选手获取的审批地块图片也仅是所有审批纪录中的一小部分。...在初赛第一阶段，我们将提供一份人工精确标注的小型数据集，便于所有选手上手，命名为tinysample.tif。但是，我们推荐选手对国土审批地块图片进行人工甄别，筛选建造自己的训练集。
="a", engine="openpyxl") as writer: df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet3") 2. pipe pipe管道函数可以将多个自定义函数装进同一个操作里...5. squeeze 很多时候，我们用.loc筛选想返回一个值，但返回的却是个series。其实，只要使用.squeeze()即可完美解决。...boston.describe().T.head(10) 8. pandas styler pandas也可以像excel一样，设置表格的可视化条件格式，而且只需要一行代码即可（可能需要一丢丢的前端...详细的可以参考我之前写的骚操作系列：一行 pandas 代码搞定 Excel “条件格式”！ 9. Pandas options pandas里提供了很多宏设置选项，被分为下面5大类。...最大值，还想看变量的前 N 个或 ~(top N) 个值。
因此，在 CryptoVoxels 中，vox 的使用是必不可少的，它服务于从建筑装饰或个人展示的功能。...它们将成为实体公司与增强现实和虚拟现实之间的桥梁。元宇宙将发起复杂而有创意的广告活动，模糊实体和虚拟之间的界限。 建设 有些土地所有者拥有多个地块，但建设的时间和精力有限。...数字包裹租赁 就像现实世界中的房地产一样，数字包裹也可以租赁和购买。据 CV Analytics 的数据分析显示，许多土地所有者持有多个地块。...所以，元宇宙是一个基于专业建筑设计和 3D 设备的沉浸式体验的自然场所。 微信图片_20211222154322.png 游戏 游戏的虚拟性使它们很容易集成到元宇宙中。...例如衣、食、住、行，这些都是我们基本的物质需求。具体来说，服装的在线销售从以前的 2D 图形介绍到现在的直播试穿，未来正在向 3D 的方向发展。现实中，看别人试衣服和自己试衣服的效果肯定是不一样的。
DataFrame 和 Series 都有索引 (Index)，如果不特殊指定，默认的索引为从 0 到 n 的整数，类似 Stata 中的 _n 。...对应到 Stata ，可能觉得列名本身就有 "name" 有点难理解，但列名也只是像行名一样的索引。 当认识到列不必是字符串时会更好理解。列名可以是整数，例如年份或 FIPS 代码。...long.unstack('time') 进行 reshape ，它使用索引 'time' 并创建一个新的它具有的每个唯一值的列。请注意，这些列现在具有多个级别，就像以前的索引一样。...在 Python 和 Pandas 中，DataFrame 索引可以是任何值（尽管您也可以通过行号引用行；参见 .loc 与 iloc ）。...在 do-file 中，首先定义了两个暂元 a 和 b，然后执行 Python 脚本，在 Python 代码中，通过 sfi 模块将结果存为了 scalar，所以在 do-file 中可以直接 display
因此，在 CryptoVoxels 中，vox 的使用是必不可少的，它可以提供建筑装饰或个人展示的功能。...为满足这一需求，我们现在拥有多个 Vox 商店，其中 Vox Walk 是商业模式的主要示例。 3. 施工 一些土地所有者拥有多个地块，但建设的时间和精力有限。...广告 一些土地所有者拥有多个地块，但建设的时间和精力有限。其他土地所有者是倾向于聘请专业团队来建立他们的总部以进行品牌推广的组织。...包裹出租 就像现实世界中的房地产一样，数字包裹既可以租用也可以购买。CV Analytics 的数据分析显示，许多土地所有者持有多个地块。我们也知道一些地块业主打算长期投资而不是建设。...游戏 游戏的虚拟性使它们很容易集成到元界中。例如，The Sandbox 是一个社区驱动的区块链游戏平台，创作者可以在其中将体素资产和游戏内设备转化为区块链上的 NFT。
以创建一个含随机值的Series 开始： ? 注意：索引从0开始。大部分SAS自动变量像_n_ 使用1作为索引开始位置。...一年中的每一天都有很多报告， 其中的值大多是整数。另一个.CSV文件在这里，将值映射到描述性标签。 读.csv文件 在下面的示例中使用默认值。...这类似于SAS中的自动变量n。随后，我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。 下面是SAS程序打印一个带Sec_of_Driver和Time变量的数据集的前10个观察数。...它们是： 方法 动作 isnull() 生成布尔掩码以指示缺失值 notnull() 与isnull()相反 drona() 返回数据的过滤版本 fillna() 返回填充或估算的缺失值的数据副本 下面我们将详细地研究每个方法...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。
="a", engine="openpyxl") as writer: df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet3") 2. pipe pipe管道函数可以将多个自定义函数装进同一个操作里...5. squeeze 很多时候，我们用.loc筛选想返回一个值，但返回的却是个series。其实，只要使用.squeeze()即可完美解决。...boston.describe().T.head(10) 8. pandas styler pandas也可以像excel一样，设置表格的可视化条件格式，而且只需要一行代码即可（可能需要一丢丢的前端HTML...详细的可以参考我之前写的骚操作系列：一行 pandas 代码搞定 Excel “条件格式”！ 9. Pandas options pandas里提供了很多宏设置选项，被分为下面5大类。...最大值，还想看变量的前 N 个或 ~(top N) 个值。
https://github.com/lukewhyte/textpack 将讨论的主题： 使用TF-IDF和N-Grams构建文档术语矩阵 使用余弦相似度计算字符串之间的接近度 使用哈希表将发现转换为电子表格中的...重要的是，对于文档术语矩阵中的每个单词，如果用TF-IDF分数替换单词计数，可以在检查字符串相似性时更有效地权衡单词。 N元 最后将解决这个问题： Burger King是两个字。...第10行从legal_name数据集的列中提取唯一值，并将它们放在一维NumPy数组中。 在第14行，编写了用于构建5个字符N-Grams的函数。使用正则表达式过滤掉一些字符。...在第39-43行，遍历坐标矩阵，为非零值拉出行和列索引 - 记住它们都具有超过0.8的余弦相似性 - 然后将它们转换为它们的字符串值。 为了澄清，通过一个简单的示例进一步解开第39-43行。...矢量化Panda 最后，可以在Pandas中使用矢量化功能，将每个legal_name值映射到GroupDataFrame中的新列并导出新的CSV。
尽管可以在单个连续的行中写入整个方法链，但更可取的是在每行中写入一个方法。 由于 Python 通常不允许将一个表达式写在多行上，因此您需要使用反斜杠行继续符。...默认情况下，set_index和read_csv都将从数据帧中删除用作索引的列。 使用set_index，可以通过将drop参数设置为False将列保留在数据帧中。...当像上一步那样将数字列彼此相加时，pandas 将缺失值默认为零。 但是，如果缺少特定行的所有值，则 Pandas 也会将总数也保留为丢失。...正是这个索引将 Pandas 数据结构与 NumPy 的 n 维数组分开。 索引为数据的每一行和每一列提供了有意义的标签，而 Pandas 用户可以通过使用这些标签来选择数据。...选择行的快捷方式仅包含索引运算符本身。 这只是显示 Pandas 其他功能的捷径，但索引运算符的主要功能实际上是选择数据帧的列。 如果要选择行，则最好使用.iloc或.loc，因为它们是明确的。
我已经将本文的源码和测试数据放到Github上： pandas_tutorial ，读者可以前往获取。 另外，pandas常常和NumPy一起使用，本文中的源码中也会用到NumPy。...这也是pandas库取名的原因：pan(el)-da(ta)-s。但这种数据结构由于很少被使用到，因此已经被废弃了。...我们可以分别打印出Series中的数据和索引： ? 这两行代码输出如下： ? 如果不指定（像上面这样），索引是[1, N-1]的形式。不过我们也可以在创建Series的时候指定索引。...对待无效值，主要有两种处理方法：直接忽略这些无效值；或者将无效值替换成有效值。 下面我先创建一个包含无效值的数据结构。然后通过pandas.isna函数来确认哪些值是无效的： ?...替换无效值 我们也可以通过fillna函数将无效值替换成为有效值。像这样： ? 这段代码输出如下： ? 将无效值全部替换成同样的数据可能意义不大，因此我们可以指定不同的数据来进行填充。
支持者认为，元宇宙将被用于一系列广泛的事情，从社交到活动、游戏、购物，甚至是工作。元宇宙不会是一个网站或平台，而是一系列的在线目的地，它们将支持可定制的化身和资产，你可以从一个虚拟场所移动到另一个。...元宇宙作为一个概念，这个术语本身首次出现在尼尔-斯蒂芬森的标志性赛博朋克小说《雪崩》中，而欧内斯特-克莱恩的《准备，玩家一号》-，尤其是史蒂文-斯皮尔伯格导演的改编电影，将这个概念带给了更多人。...在拟议中的由NFT驱动的元宇宙中，你可以拥有化身、土地、数字服装和其他物品，并通过你的加密货币钱包在不同平台上迁移它们。...在元宇宙中购买地块，这些地块将作为NFT资产出售，然后在上面进行建设，创造像NFT艺术品画廊和其他互动体验。...除了Facebook之外，我们还看到中国科技和游戏巨头腾讯将大量的资源投入到元宇宙中，而微软表示，它计划收购动视就是为了建立元宇宙。
准备 在此秘籍中，我们添加了两个较大的序列，它们的索引只有几个唯一值，但顺序不同。 结果将使索引中的值数量爆炸。...将多个变量存储为列值时进行整理 在同一单元格中存储两个或多个值时进行整理 在列名和值中存储变量时进行整理 将多个观测单位存储在同一表中时进行整理 介绍 前几章中使用的所有数据集都没有做太多或做任何工作来更改其结构...使用melt将变量值整理为列名 像大多数大型 Python 库一样，Pandas 也有许多不同的方式来完成同一任务-区别通常是可读性和性能。...解决方法是，您偶尔会看到在同一单元格中存储了多个值的数据集。 整洁的数据可为每个单元格精确地提供一个值。 为了纠正这些情况，通常需要使用str序列访问器中的方法将字符串数据解析为多列。...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。
元宇宙将成为我们的新文化和主流，这不是如果的问题，而是何时的问题。 我们将生活在两个平行的世界中：虚拟与现实，沉浸在这两个独立但又通过区块链技术连接的世界中。...耐克对NFT和区块链技术的投资证明了区块链技术是元宇宙存在和可扩展性的重要组成部分。他们认识到，如果不使用区块链技术，他们将无法在元宇宙中提供和销售虚拟运动鞋或其他虚拟产品。...此外，摩根大通还发布了一份报告，解释了虚拟世界中的银行如何能像现实世界中的银行那样运作，以及摩根大通计划如何在元宇宙中提供其现有的所有服务。...现在要知道哪种忠诚或奖励计划可能会奏效还为时过早，有些可能会失败，但各大品牌已经认识到NFT的力量，并开始投资于这些项目。 元宇宙中的交易和资产转让 元宇宙的最终设想是模仿我们的现实世界并超越它。...我们如何确保元宇宙中的交易是真实的，而不是像网络游戏中的幻想交易?摩根大通将如何在其位于去中心化的虚拟休息室提供当前的服务?
尽管我们对loc和iloc使用了不同的列表示形式，但行值没有改变。原因是我们使用数字索引标签。因此，行的标签和索引都相同。 缺失值的数量已更改： ? 7.填充缺失值 fillna函数用于填充缺失值。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。...25.绘制直方图 Pandas不是数据可视化库，但用它创建一些基本图形还是非常简单的。 我发现使用Pandas创建基本图比使用其他数据可视化库更容易。 让我们创建Balance列的直方图。...在计算元素的时间序列或顺序数组中的变化百分比时很有用。 ? 从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。
在Apache Kafka生态中，事件，是一个具有键，值，时间戳和可选的元数据标题。密钥不仅用于标识，而且还用于具有相同密钥的事件的路由和聚合操作。...它们在事件驱动的体系结构中扮演着主要角色。 3、键事件：具有键但与任何业务实体都不相关的事件。该密钥用于聚合和分区。...类似于文件系统中的文件夹，该主题类似于组织内部内容的文件夹。可以将订单保留在电子商务系统中的所有订单事件的主题示例名称中。与其他消息传递系统不同，事件在阅读后仍保留在主题上。...每一个Topic被划分为多个较小部分，称之为“分区” 。分区可以描述为提交日志。消息可以附加到日志中，并且可以按从头到尾的顺序为只读。分区旨在提供冗余和可伸缩性。...如果我们有许多消费者，但只想阅读一次该怎么办？这就是设计消费群概念的原因。这里的想法是，当使用者属于同一组时，它将分配一些分区子集来读取消息。这有助于避免重复读取的情况。
使用数据可视化技术可以很容易地发现变量之间的关系、变量的分布以及数据中的底层结构。 在本文中，我们将介绍数据分析中常用的5种基本数据可视化类型。...encode函数指定绘图中使用的列。因此，在encode函数中写入的任何内容都必须链接到数据帧。 Altair提供了更多的函数和参数来生成更多信息或定制的绘图。我们将在下面的例子中看到它们。...它将取值范围划分为离散的数据元，并统计每个数据元中的数据点个数。 让我们创建“val3”列的直方图。...第一行从date列中提取周。第二行将“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。...结论 我们已经介绍了5种基本但功能非常强大的可视化类型。它们都是探索数据集和揭示变量之间关系的基础。 使用Altair可以创建更复杂、信息更丰富、自定义的可视化效果。
当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...推荐阅读(点击阅读)：Pandas+Matplotlib+Plotly，完美解决 Python 数据分析问题 优点 与R相似 如果你熟悉在R中创建绘图，并在使用Python时怀念它的功能，Plotly是一个很好的选择...复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建，这在其他库中可能是个挑战。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型，如名义（没有任何顺序的分类数据）或定量（数值的衡量）。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...这个功能允许探索多个地块之间的关系。
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