作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
在本文的前一部分中，我们简要介绍了trip_distance列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于100英里的行程值。这仍然是一个相当大的临界值，尤其是考虑到Yellow Taxi公司主要在曼哈顿运营。trip_distance列描述出租车从上客点到下客点的距离。然而，人们经常可以选择不同的路线，在两个确切的接送地点之间有不同的距离，例如为了避免交通堵塞或道路工程。因此，作为trip_distance列的一个对应项，让我们计算接送位置之间可能的最短距离，我们称之为arc_distance:
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据，以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
CAN：Controller Area Network，控制局域网络，最早由德国 BOSCH(博世)开发，，目前已经是国际标准(ISO 11898)，是当前应用最广泛的现场总线之一。
原文链接：https://blog.csdn.net/w464960660/article/details/129127589
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
CSMA/CD协议已成功应用于使用有线连接的局域网，但在无线局域网环境下，却不能简单地搬用CSMA/CD协议，特别是碰撞检测部分。主要有两个原因:
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。
“这个分组变量现在是GroupBy对象。 除了分组的键df ['key1']的一些中间数据之外，它实际上还没有计算任何东西。 我们的想法是，该对象具有将所有操作应用于每个分组所需的所有信息。” – PyDA
1969年11月美国国防部建立了一个名为ARPANET(Internet的雏形)的分组交换网络，当前时间是2019年，50年过去了，如今的网络已经融入了社会的方方面面，其重要性不言而喻。本系列博客专注于计算机网络的核心概念和体系结构，并不涉及网络编程的概念。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
链路层主要有三个目的：（1）为I P模块发送和 接收I P数据报；（2）为A R P模块发送A R P请求和接收A R P应答；（3）为R A R P发送R A R P请 求和接收R A R P应答。T C P / I P支持多种不同的链路层协议，这取决于网络所使用的硬件，如以 太网、令牌环网、F D D I（光纤分布式数据接口）及 R S-2 3 2串行线路等
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
在平时工作或者学习工程中，我们经常Ethernet、Eth-Trunk、trunk和E-Trunk四个名词有点模糊，有时候甚至容易混淆，虽然它们看起来很相似，但实际上这些概念/技术是完全不相关的。本文将给大家介绍一下这四种技术的概念、区别。
近几年来，Python在数据科学界受到大量关注，我们在这里为数据科学界的科学家和工程师列举出了最顶尖的Python库。（文末更多往期译文推荐） 因为这里提到的所有的库都是开源的，所以我们还备注了每个库的贡献资料数量、贡献者人数以及其他指数，可对每个Python库的受欢迎程度加以辅助说明。 1. NumPy （资料数量：15980； 贡献者：522） 在最开始接触Python的时候，我们不可避免的都需要寻求Python的SciPy Stack的帮助，SciPy Stack是一款专为Python中科学计算而设
使用点对点链路和链路层交换机的交换式局域网已经在(有线)局域网的领域取代了共享式局域网
数据可视化是数据科学的重要组成部分。它对于探索和理解数据非常有用。在某些情况下，可视化在传递信息方面也比普通数字好得多。
你对 Jupyter Notebook 了解多少？本文介绍了一些自定义功能，帮助你使用 Jupyter notebook 更高效地写代码。
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
Jupyter Notebook 是所有开发者共享工作的神器，它为共享 Notebooks 提供了一种便捷方式：结合文本、代码和图更快捷地将信息传达给受众。目前，Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域。
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
计算机网络考试 复习时你应该要看的几道题！ 文 | 阿小庆 | 2018-01-03 在学校马上就要考《计算机网络》这门课了，复习的过程中，发现有些题目很经典，特地整理总结了一下，我只挑了有用的以期回顾，若有观者阅，悦，那自己更是欣喜！☺ 下面即是计算机网络一些题目的解析： ---- 数据链路层 1、假定站点A和B在同一个10Mb/s以太网网段上。这两个站点之间的传播时延为225比特时间。现假定A开始发送一帧，并且在A发送结束之前B也发送一帧。如果A发送的是以太网所容许的最短的帧，那么A在检测到和B
不同的协议层对数据包有不同的称谓，在传输层叫做段（segment），在网络层叫做数据报（datagram），在链路层叫做帧（frame）。数据封装成帧后发到传输介质上，到达目的主机后每层协议再剥掉相应的首部，最后将应用层数据交给应用程序处理。
这篇文章是将一文搞懂CAN总线协议帧格式和一文搞懂CAN FD总线协议帧格式两篇文章的整合，方便各位朋友学习和查阅。
首先还是要提醒各位同学，在学习本章之前，请认真的学习TCP/IP体系结构的相关知识，本系列教程在这方面只会浅尝辄止。 本节简单概述下OSI七层模型和TCP/IP四层模型之间的对应关系，最后是本章教程需要的几个核心Python模块。 3.0.1 TCP/IP分层模型 国际标准化组织（ISO）在1978年提出了“开放系统互联参考模型”，即著名的OSI/RM模型（Open System Interconnection/Reference Model）。它将计算机网络体系结构的通信协议划分为七层，自下而上依次为
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
为了使数据链路层能更好地适应多种局域网标准，802委员会就将局域网的数据链路层拆成两个子层
Internet 的核心协议就是 TCP/IP，广泛应用于局域网和广域网，目前已有20+年发展史，是现用国际通行标准。TCP/IP 是个协议族，包含有多种协议，网络模型及分层如图所示
从IP层来说，通信的两端是两个主机。IP数据报的首部明确地标志了这两个主机的IP地址。我们需要知道，真正进行通信的实体是在主机中的进程，是这个主机中的一个进程和另一个主机中的进程在交换数据（即通信）。因此严格地讲，两个主机进行通信就是两个主机中的应用进程进行通信。IP协议虽然等把分组送到目的主机，但是这个分组还停留在主机的网络层而没有交付主机中的应用进程。从运输层的角度看，通信的真正端点并不是主机而是主机中的进程。也就是说，端到端的通信是应用进程之间的通信。
链路层的作用：接受网络层的数据单元并封装成帧，并交付给物理层。接受物理层传来的帧并去掉帧头帧尾发送给网络层，实现链路之间数据帧的无差错接受与传送。
计算机网络根据范围可以分为四类：局域网（LAN）、城域网（MAN）、广域网（WAN）、互联网（internet）。其中，局域网与广域网的区别辨析以及本身的概念都非常重要。
① 可靠性服务 : “数据链路层” 在 物理层 提供的服务的基础上 , 提供可靠性服务 ;
局域网(Local Area Network,简称LAN)，即计算机局部区域网，它是在一个局部的地理范围内(通常网络连接的范围以几千米为限)，将各种计算机、外围设备、数据库等互相连接起来组成的计算机通信网。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，先点赞收藏，留下印象，后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称，检索其用法即可。
各层间传输数据的时候，把第n+1层收到的PDU作为第n层的SDU，加上PCI后进行发送。
像股票价格、每日天气、体重变化这一类，都是时序数据，这类数据相当常见，也是所有数据科学家们的挑战。
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