Pandas，在整行上应用两个函数的最有效方法_Pandas在整行上重新采样应用函数？_在Pandas中将条件函数应用于按天分组数据的有效方法 - 腾讯云开发者社区

本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下：在原始DataFrame列上应用 IF 条件上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...假设，我们创建了一个包含12个数字的DataFrame，其最后的两个数字为0。...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。

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scanf函数的实战应用: 实例演示scanf函数在实际应用中的使用方法

在C语言中，scanf函数是一种常用的读取数据的方式，它可以按照我们预期的格式读取数据。为了让scanf函数更高效地工作，我们可以使用格式化字符串来限制输入的数据类型和长度。...例如，在下面的代码片段中，scanf将读取两个整数: int num1, num2; int n = scanf("%d %d", &num1, &num2); 如果两个整数都被成功读取，那么scanf...函数的返回值将为2。...总结总之，scanf函数是C语言中非常常用的函数，其强大的格式化字符串可以帮助我们限制输入的格式，但是，我们在使用scanf函数时也要注意一些细节，如缓存区问题，还要注意scanf函数的返回值，以确定读取是否成功...总结来说，scanf函数是C语言中非常常用的函数，它的格式化字符串能够帮助我们限制输入的格式，但是我们在使用时也要注意一些细节。

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在Splunk上安装自定义应用反弹Shell的方法

Splunk是一个用于搜索，分析和可视化数据的软件平台。通常，Splunk中都会包含着各种数据，其中一些可能是较为敏感的数据。因此，对于渗透测试人员而言它的价值不言而喻。...TBG Security团队开发了一款可用于渗透测试的Splunk app。该应用早在2017年就已经推出。尽管如此，我觉得还是很少有人知道这个工具，我觉得它应该受到更多人的关注。...应用成功上传后，必须重启Splunk。重启后登录Splunk，并返回到“Apps”界面。单击permissions，当你看到“Sharing”选项时，单击“All Apps”单选按钮。 ?...安装app后，最后要做的就是获取shell。这里会有一些选项，我选择的是通过Metasploit创建的标准反向shell。 ?...以上测试是在Splunk 7.0上进行的，一切都非常的顺利！Splunk通常以root身份运行，这为攻击者提供了枚举主机其他信息的机会，而不仅仅是局限在数据库范围。

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《软件方法》在HIS（医院信息系统）上的应用-书摘

DDD领域驱动设计批评文集>> 《软件方法》强化自测题集>> 《软件方法》各章合集>> 以下图片摘自《HIS内核设计之道——医院信息系统规划设计系统思维》，任连仲、陈一君、郭旭、黄以宽主编该书充分阐述如何将...《软件方法》应用到HIS系统的开发上，以下是应用“涉众利益”思想的部分页面。...[推荐升级]23套UML+EA和StarUML的建模示范视频-全程字幕（2022.6.1更新） 6月9-12晚网课：软件需求设计方法学全程实例剖析 6月23-26晚剔除“伪创新”的领域驱动设计-网络公开课...《软件方法》书中自测题-题目全文+分卷自测（1-8章）16套111题《软件方法》强化自测题集110题 CTO也糊涂的常用术语：功能模块、业务架构、用户需求……[20210217更新] 如何选择UMLChina

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c# chart控件在最开始的时候只显示两个坐标轴解决方法

方法一：在初始化时添加一个数据： this.axTChart.Series[0].Points.AddXY(0, 0); 方法二： //设置横纵坐标轴在没有曲线数据时也可显示 axTChart.ChartAreas...[0].AxisX.Enabled = AxisEnabled.True; axTChart.ChartAreas[0].AxisY.Enabled = AxisEnabled.True; 方法三...：先选中控件，右击，选择属性，series所对应的（集合）中points集合中数据ISEmpty设置为TRUE。...再调试运行就会有如下的结果：只需再调整横坐标或纵坐标属性，就可以改变图表信息，并且在运行时也会出现图表信息。

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使用字节豆包大模型在 Dify 上实现最简单的 Agent 应用（四）：AI 信息检索

写在前面在上一篇文章《使用 Dify、Meilisearch、零一万物模型实现最简单的 RAG 应用（三）：AI 电影推荐》中，我们分享过了在不折腾复杂的搜索引擎的前提下，如何快速完成轻量的 RAG 应用...步骤二：创建 Dify AI Agent 应用在首页点击创建空白应用，然后在弹出窗口中选择“Agent”类型的应用，根据你的喜好填写应用名称和描述：在右侧模型列表中选择我们要使用的模型，比如刚刚新添加的豆包大模型...：完成 AI 接口，让程序 AI 起来”章节中，我们已经实现好的“电影数据检索”函数。...因为 Agent 可以调用多个工具，考虑到演示的实用性，我这里添加了两个应用，我们创建的“电影搜索助手”和“飞书发送群消息”。...我们在里面会一起聊聊软硬件、HomeLab、编程上、生活里以及职场中的一些问题，偶尔也在群里不定期的分享一些技术资料。

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使用字节豆包大模型在 Dify 上实现最简单的 Agent 应用（四）：AI 信息检索

这篇文章，我们继续聊聊，如何折腾 AI 应用，把不 AI 的东西，“AI 起来”。在不折腾复杂的系统和环境的前提下，快速完成轻量的 Agent 应用。...写在前面在上一篇文章《使用 Dify、Meilisearch、零一万物模型实现最简单的 RAG 应用（三）：AI 电影推荐[1]》中，我们分享过了在不折腾复杂的搜索引擎的前提下，如何快速完成轻量的 RAG...确认要开通使用的模型服务在页面中确认你要开通和使用的模型服务即可，开通完毕，我们就能够使用上文中的方法，发挥模型的能力啦。...火山引擎模型后端就绪步骤二：创建 Dify AI Agent 应用在首页点击创建空白应用，然后在弹出窗口中选择“Agent”类型的应用，根据你的喜好填写应用名称和描述：创建 AI Agent 在右侧模型列表中选择我们要使用的模型...添加新工具到 Agent 因为 Agent 可以调用多个工具，考虑到演示的实用性，我这里添加了两个应用，我们创建的“电影搜索助手”和“飞书发送群消息”。

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尝试了数种方法，我坚信使用Docker在Mac上构建Linux环境是最靠谱的

最近一直研究Elasticsearch，在Mac上搭建了Elasticsearch集群，搭建的过程中就发现了各种配置由于环境的不一致差别较大。...于是我开始了我的捣鼓之路了～一、Macbook安装Elasticsearch Elasticsearch的安装和配置是支持Mac系统的，下载适配Mac的安装包即可，但是在我安装的过程中就发现了配置上存在不少与在...经过一番倒腾和资料查找，以上问题都没很好解决，我又尝试了其他的一些软件，也多多少少会有这些问题或者其他兼容性问题，于是我熄了在Mac上搭建相关软件的心。...，那就是：性能，VirtualBox在Macbook上的性能不得不吐槽啊，太吃资源了，太卡了，卡得不太能接受，所以果断放弃了。...在列表中填写镜像地址即可，修改完成之后，点击 Apply & Restart 按钮，Docker 就会重启并应用配置的镜像地址了。

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用Pandas处理缺失值

在掩码方法中，掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组，也可能是用一个比特（0 或 1）表示有缺失值的局部状态。...Pandas中NaN与None的差异虽然 NaN 与 None 各有各的用处，但是 Pandas 把它们看成是可以等价交换的，在适当的时候会将两者进行替换： pd.Series([1, np.nan...处理缺失值 Pandas 基本上把 None 和 NaN 看成是可以等价交换的缺失值形式。...发现缺失值 Pandas 数据结构有两种有效的方法可以发现缺失值：isnull() 和 notnull()。...3 行被剔除了，因为它们只包含两个非缺失值。

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Python Excel数据简单处理记录

Python Excel数据简单处理记录正在备研的大三把不少东西忘的一干二净的我，花了两个小时对Python的pandas库进行复健最后实现老师那边提出的要求，这里是一些记录要提取Excel文件中的行...index, row in df.iterrows(): # 处理每一行的数据 print(row['题目']) emmm…..直接提出出来的文件实际上是只有题目这一列的内容脚本需要进一步更改...注意：如果整行数据，使用row.values输出整行数据，其中row.values是包含该行数据的NumPy数组 import pandas as pd import re # 读取Excel...,完整代码如下 import pandas as pd import re # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('test_question_831.xls') # 获取有效列名列表...获取有效列名列表 column_names = df.columns.tolist() # 打印有效列名 print(column_names) # 创建HTML字符串 html_content =

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Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

在两个计算框架下，都支持了多种实现获取指定列的方式，但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定列在pd.DataFrame数据结构中，提供了多种获取单列的方式。...首先生成一个普通的DataFrame为例： ? 对于如上DataFrame，需要提取其中的A列，则常用的方法有如下4种： df.A：即应用属性提取符"."...而Pandas中则既有列名也有行索引；Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算，而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算，包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame

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仅需添加一行代码，即可让Pandas加速四倍 | Pandas on Ray

Python不同工具包的受欢迎程度。来源但Pandas也有缺点：处理大数据集的速度非常慢。在默认设置下，Pandas只使用单个CPU内核，在单进程模式下运行函数。...在并行处理时，Modin会从Dask或者Ray工具中任选一个来处理繁杂的数据，这两个工具都是PythonAPI的平行运算库，在运行Modin的时候可以任选一个。目前为止，Ray应该最为安全且最稳定。...至此，理论说的够多了。接下来聊聊代码和速度基准点。基准测试Modin的速度 pip是安装Modin最简单的方法。...如果想用Modin来运行一个尚未加速的函数，它还是会默认在Pandas中运行，来保证没有任何代码错误。在默认设置下，Modin会使用机器上所有能用的CPU。...可以设置如下环境变量来启用这个功能： exportMODIN_OUT_OF_CORE=true 总结上文就是使用Modin来对Pandas函数进行加速的方法。

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Pandas光速入门-一文掌握数据操作

使用函数pandas.Series(data, index, dtype, name, copy)创建，介绍其中两个主要参数：1、data，数据源；2、index(可选)，索引，默认从数字0开始，也可以自定义索引...": "点赞", "b": "收藏", "c": "评论"} var2 = pd.Series(data2) # 等价于使用key-value数据 print(var2["b"]) 更多属性和方法可以用的时候查阅文档...但实际场景往往是从文件中读写数据，pandas可以支持很多文件格式，读取文件函数一般命名是read_*(路径)，比如常用的CSV文件读取使用函数read_csv()，类似的写文件函数是to_*(路径)。...）有任何一个 NA 就去掉整行，置为’all’则一行（或列）都是 NA 才去掉这整行；subset：指定要检查的列；inplace默认False，表示返回一个新的DataFrame，否则返回None并覆盖原数据...(person) print(df.drop_duplicates()) 数据可视化 ---- pandas里的plot()函数其实是对Matplotlib的封装，具体的绘图可参考我这篇博客：Matplotlib

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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

Python数据分析——Numpy、Pandas库总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。...Pandas基本功能 1、重新索引 Pandas对象的一个方法就是重新索引（reindex）,其作用是创建一个新的索引，pandas对象将按这个新索引进行排序。对于不存在的索引值，引入缺失值。...2、丢弃指定轴上的项使用drop方法删除指定索引值对应的对象。可以同时删除多个索引对应的值。对于DataFrame，可以删除任意轴上（columns）的索引值。...根据数组中数据的类型不同，产生的统计指标不同，有最值、分位数（四分位、四分之三）、标准差、方差等指标。 7、唯一值的获取此方法可以用于显示去重后的数据。...8、值计数用于计算一个Series中各值出现的次数。 9、层次化索引层次化索引是pandas的一个重要功能，它的作用是使你在一个轴上拥有两个或多个索引级别。

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对比Excel，轻松搞定Python数据透视表

上一篇文章中我们已经详细讲解了Python如何实现Excel中的“Vlookup”函数？那我们今天就聊聊，如何Python实现Excel中数据透视表？...在 Pandas 模块中，调用pivot_table()方法，可以帮助我们实现数据透视表的操作。...接下来我们可以对比 Excel 中数据透视表的操作步骤，为大家介绍pivot_table()方法中的常用参数。...▲图3-16 对比上图的Excel数据透视表参数，我列出了pivot_table()方法中的8个常用参数。...：自动化办公轻松实战》此外，还有两个参数用的较少，不用特别记忆。

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pandas（一）

pd.Series({2:'a',3:'b'}) series的字典式映射方法 data=pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0], 　　　　　　　　index=['a','b',...,不常用 data.ix[:3,:'age'] 与掩码和花哨索引结合使用 data.loc[data.age>18,['name','age']] 更新数据 data[0,1]= 20 numpy通用函数...pandas也适用当用两个series对象创建dataframe对象时，会取两个对象的并集，没有的用nan代替两个dataframe运算时也适用也可以自定义缺失值 a=pd.DataFrame(np.random.randint...= pd.DataFrame([[1,np.nan,2], 　　　　　　　　　　　[2,3,5], 　　　　　　　　　　　[np.nan,4,6]]) 　　df.dropna() 删除含有缺失值的整行数据...，bfill用后面的有效值填充　　data.fillna(method='ffill',axis=1) 每行的前面有效值填充　　如果缺失值前面没有值，那么仍然是缺失值

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7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672 脏数据就是在物理上临时存在过，但在逻辑上不存在的数据。...五、逻辑问题需要筛选还是Dataframe.loc这个函数的知识点。由于loc还可以判断条件是否为True DataDF.loc[:,'UnitPrice']>0 ? ?...一般来说价格不能为负，所以从逻辑上来说如果价格是小于0的数据应该予以筛出 #删除异常值：通过条件判断筛选出数据 #查询条件 querySer=DataDF.loc[:,'Quantity']>0 #应用查询条件...值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。...是浮点类型两个都用作空值 ?

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Python数据分析模块 | pandas做数据分析(三):统计相关函数

=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序....only float, int, boolean data Returns: count : Series (or DataFrame if level specified) 最大最小值标准统计函数...pandas.dataframe.sum 返回指定轴上值的和....numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna : 布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行...2、pandas.dataframe.mean 返回指定轴上值的平均数.

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

仅支持数字索引，pandas的两种数据结构均支持标签索引，包括bool索引也是支持的类比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能，实际上，SQL的绝大部分DQL...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...是在numpy的基础上实现的，所以numpy的常用数值计算操作在pandas中也适用：通函数ufunc，即可以像操作标量一样对series或dataframe中的所有元素执行同一操作，这与numpy...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。

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机器学习必知的 10 个 Python 库

4.并行神经网络训练 TensorFlow 提供了管道流，从这个意义上说，你可以训练多个神经网络和多个 GPU，这使得模型在大型系统上非常有效。...你的 python 代码将被编译，然后在使用 C 和 C++构建的 TensorFlow 分布式执行引擎上执行。实际上，TensorFlow 的应用是无限的，这就是它美妙的地方。...许多训练方法，如物流回归和最邻近算法，都没有得到什么改善。 Scikit-Learn 的特性交叉验证：有多种方法可以检查不可见数据上受监督模型的准确性。...梯度增强是最好的和最流行的机器学习（ML）库之一，它可以帮助开发人员使用重新定义的基本模型，即决策树来构建新的算法。因此，有专门的库可以快速有效地实现这种方法。...在短时间内需要进行大量计算的数学应用 Eli5 在和其他 Python 包存在依赖关系的情况下发挥着至关重要的作用在各个领域的传统应用程序实现新方法 8.SciPy 什么是 SciPy？

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