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。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...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。...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。
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。
1、标准数据帧 标准数据帧基于早期的CAN规格（1.0和2.0A版），使用了11位的识别域。 CAN标准帧帧信息是11字节，包括帧描述符和帧数据两部分。如下表所列： 前3字节为帧描述部分。...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在标准帧中FF=0，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在扩展帧中FF=1，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节6~13为数据帧的实际数据，远程帧时无效。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
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....DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...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...
1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组，它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。...Series的表现形式为索引在左值在右。没有制定索引时，自动创建一个0到N-1（N：数据长度）的整数型索引。...pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。
）；6）I帧是帧组GOP的基础帧（第一帧），在一组GOP中只有一个I帧；7）I帧不需要考虑运动矢量；8）I帧所占数据的信息量比较大。...（也就是差别帧，P帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据，因此解码要使用参考图像的像素值。）* P帧需要参考其前面的一个I帧或者P帧来解码成一张完整的视频画面。...既考虑源图像序列前面的已编码帧，又顾及源图像序列后面的已编码帧之间的时间冗余信息，来压缩传输数据量的编码图像，也称为双向预测帧。...要解码B帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。...在FFmpeg中使用AVPacket结构体来描述解码前或编码后的压缩数据，用AVFrame结构体来描述解码后或编码前的原始数据。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
视频传输原理 视频是由一幅幅帧图像和一组音频构成的，视频的播放过程可以简单理解为一帧帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程。...这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。...DTS 和 PTS DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。...PTS（Presentation Time Stamp）：即显示时间戳，这个时间戳用来告诉播放器该在什么时候显示这一帧的数据。 DTS 和 PTS 都是在编码的时候由编码器生成的。
在视频压缩编码中，所有的帧被分成了三个种类，I帧，B帧和P帧，其实就是Intra-Prediction帧，Bi-prediction帧和Prediction帧。...顾名思义，就是帧内预测帧，双向预测帧以及（单向）预测帧。...每一帧，都是一张静止的图片，在HEVC或者以前的标准中，会采用各种各样的算法去压缩每一帧，而压缩算法中的很重要的一个部分就是预测编码，在预测编码中，分帧内预测（intra prediction）与帧间预测...（inter prediction），帧内预测的话就是在找参照块的时候，只在当前帧内寻找；而帧间预测的话，找参照块的时候会在相邻的帧之间去找相似块。...因此，基于上述所说， 如果说当前帧是只在当前帧内寻找参照块的话，那么该帧就是I帧 如果在已经编码的帧里面寻找参照块的话，那么它是P帧 如果既在已编码的帧里去寻找参照块，又在未来将要被编码的帧里去寻找参照块的话
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...category Categories (4, object): ['地理', '数学', '英语', '语文'] [008i3skNly1gu1bn1dpdmj60yi0j60u902.jpg] 新增分类 当实际数据的类别超过了数据中观察到的
图解Pandas中的数据分类 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。...背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as pd data =...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2["subject...英语 5 地理 6 语文 7 语文 dtype: category Categories (4, object): ['地理', '数学', '英语', '语文'] 新增分类 当实际数据的类别超过了数据中观察到的
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...Height"]/100)**2 x["bmi"] = bmi return x temp_data.apply(transfor, axis=1)# BMI = # apply Pandas...中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...大家如果感觉可以的话，可以去做一些小练习~~ 【练习一】 现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题： （a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人
简介 本文将会讲解Pandas中基本的数据类型Series和DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。...使用Pandas需要引用下面的lib： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd Series Series是一维带label和index...label的数据结构，它是由Series组成的，你可以把DataFrame看成是一个excel表格。...DataFrame可以由下面几种数据来创建： 一维的ndarrays, lists, dicts, 或者 Series 结构化数组创建 2维的numpy.ndarray 其他的DataFrame 从Series.../03-python-pandas-data-structures/ 最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！
简介 本文将会讲解 Pandas 中基本的数据类型 Series 和 DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。...使用 Pandas 需要引用下面的 lib： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 复制代码 Series Series 是一维带...我们使用下面的方法来创建一个 Series： >>> s = pd.Series(data, index=index) 复制代码 这里的 data 可以是 Python 的字典，np 的 ndarray...label 的数据结构，它是由 Series 组成的，你可以把 DataFrame 看成是一个 excel 表格。...DataFrame 可以由下面几种数据来创建： 一维的 ndarrays, lists, dicts, 或者 Series 结构化数组创建 2 维的 numpy.ndarray 其他的 DataFrame
1、如果使用PPP协议，帧最大长度1510字节，其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节； 2、如果在以太网中，帧的长度为：64～1518字节（10～100Mbps 的以太网），1G及以上的以太网...，帧长度为512~1518字节；其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节。
前言 ❝本次我们来介绍，如何使用pandas进行数据的排序，包括Series排序以及DataFrame排序。 ❞ 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....数据读取 # 数据读取 data = pd.read_csv("D:/Pandas/mtcars.csv") # 设置pandas的参数（最大列数，行宽，最大列宽）来展示完整信息 pd.set_option...display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.width', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) # 查看数据...) 参数说明： by：字符串或者List，单列排序或者多列排序，默认为True升序排序，为False降序排序； ascending：bool或者List，升序还是降序，如果是list对应by的多列
导入Pandas 1. 数据读取与预处理 2. 使用单个label值筛选数据 3. 使用列表名批量筛选 4. 使用区间进行范围筛选 5....导入Pandas import pandas as pd 1. 数据读取与预处理 # 数据读取 data = pd.read_csv("....使用单个label值筛选数据 loc[]接受两个参数，并以","分隔；逗号前表示行，逗号后表示列。...使用列表名批量筛选 使用列表名筛选行和列中的多个ID时，需要用中括号将ID括起来； 如果筛选行或列的单个ID，则不需要使用中括号。...使用条件表达式筛选 使用条件表达式返回的是布尔数组。 5.1 简单条件表达式 筛选最高气温大于36摄氏度的天气。
本文框架 0.导入Pandas 1.读取csv文件 1.1 查看读取前的csv数据 1.2 读取数据 1.3 初步数据探索 2....读取txt文件 2.1 查看读取前的txt数据 2.2 读取数据 3. 读取excel文件 0.导入Pandas 我们在使用Pandas时，需要先将其导入，这里我们给它取了一个别名pd。...import pandas as pd 1.读取csv文件 1.1 查看读取前的csv数据 文件数据以逗号分隔。...使用pd.read_csv读取数据，使用默认的标题行、逗号分隔符。...读取txt文件 2.1 查看读取前的txt数据 文件数据以tab分隔，且无列名。
顾名思义，所谓数据帧，就是包含了我们要传输的数据的帧，其作用当然也就是承载发送节点要传递给接收节点的数据。 而遥控帧的作用可以描述为：请求其它节点发出与本遥控帧具有相同ID号的数据帧。...节点Node_B能够发出ID号为ID_2的数据帧，那么Node_B就会在收到Node_A发出的遥控帧之后，立刻向总线上发送ID号为ID_2的数据帧。...数据帧和遥控帧都分为标准帧（CAN2.0A）和扩展帧（CAN2.0B）两种结构。 遥控帧相比于数据帧除了缺少数据段之外，遥控帧的RTR位恒为隐性1，数据帧的RTR位恒为显性0。...总结： 在ID号前11位相同的情况下： RTR：保证数据帧优先级高于遥控帧； SRR ：保证标准数据帧的优先级高于扩展数据帧。 IDE ：保证标准遥控帧的优先级高于扩展遥控帧。...对于没有数据段的遥控帧，DLC表示该遥控帧对应的数据帧的数据段的字节数。 2.4 数据段 数据段可以包含0~8个字节的数据，从MSB（最高位）开始输出。
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