迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时，它被视为数组式，基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取，迭代器返回原始对象(视图)的副本，因此更改将不会反映在原始对象上。 迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.Data
具有本地磁盘的系统引导时，一般是从磁盘上的配置文件中读取 I P地址。但是无盘机，如X终端或无盘工作站，则需要采用其他方法来获得 I P地址。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
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。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
虽然R A R P在概念上很简单，但是一个 R A R P服务器的设计与系统相关而且比较复杂。相反，提供一个 A R P服务器很简单，通常是 T C P / I P在内核中实现的一部分。由于内核知道 I P地址和硬件地址，因此当它收到一个询问 I P地址的A R P请求时，只需用相应的硬件地址来提供应答就可以了。
翻译校对：丁雪 吴怡雯 程序验证修改：李小帅 “我相信马塞勒斯·华莱士，我的丈夫，你的老板吩咐你带我出门做我想做的任何事。现在，我想跳舞，我要赢，我想得到那个奖杯，把舞跳好来！” 《黑色追缉令》
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
不像图1 - 5所示的其他三类I P地址（A、B和C），分配的28 bit均用作多播组号而不再表示其他。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
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。
文件头结构体 sturct pcap_file_header { DWORD magic; DWORD version_major; DWORD version_minor; DWORD thiszone; DWORD sigfigs; DWORD snaplen; DWORD linktype; } 说明： 1、标识位：32位的，这个标识位的值是16进制的 0xa1b2c3d4。 a 32-bit magic number ,The magic number has the value hex a1b2c3d4. 2、主版本号：16位， 默认值为0x2。 a 16-bit major version number,The major version number should have the value 2. 3、副版本号：16位，默认值为0x04。 a 16-bit minor version number,The minor version number should have the value 4. 4、区域时间：32位，实际上该值并未使用，因此可以将该位设置为0。 a 32-bit time zone offset field that actually not used, so you can (and probably should) just make it 0; 5、精确时间戳：32位，实际上该值并未使用，因此可以将该值设置为0。 a 32-bit time stamp accuracy field tha not actually used,so you can (and probably should) just make it 0; 6、数据包最大长度：32位，该值设置所抓获的数据包的最大长度，如果所有数据包都要抓获，将该值设置为65535；例如：想获取数据包的前64字节，可将该值设置为64。 a 32-bit snapshot length” field;The snapshot length field should be the maximum number of bytes perpacket that will be captured. If the entire packet is captured, make it 65535; if you only capture, for example, the first 64 bytes of the packet, make it 64. 7、链路层类型：32位， 数据包的链路层包头决定了链路层的类型。 a 32-bit link layer type field.The link-layer type depends on the type of link-layer header that the packets in the capture file have: 以下是数据值与链路层类型的对应表 0 BSD loopback devices, except for later OpenBSD 1 Ethernet, and Linux loopback devices 以太网类型，大多数的数据包为这种类型。 6 802.5 Token Ring 7 ARCnet 8 SLIP 9 PPP 10 FDDI 100 LLC/SNAP-encapsulated ATM 101 raw IP, with no link 102 BSD/OS SLIP 103 BSD/OS PPP 104 Cisco HDLC 105 802.11 108 later OpenBSD loopback devices (with the AF_value in network byte order) 113 special Linux cooked capture 114 LocalTalk
本文档描述了在 Linux bridge 上 iptables 和 ebtables filter 表如何进行交互操作的。
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。
本章我们要讨论的问题是只对 T C P / I P协议簇有意义的 I P地址。数据链路如以太网或令牌环网都有自己的寻址机制（常常为 48 bit地址），这是使用数据链路的任何网络层都必须遵从的。一个网络如以太网可以同时被不同的网络层使用。例如，一组使用 T C P / I P协议的主机和另一组使用某种P C网络软件的主机可以共享相同的电缆。
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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。
“全外连接产生表 A 和表 B 中所有记录的集合，带有来自两侧的匹配记录。如果没有匹配，则缺少的一侧将包含空值。” – [来源](http://blog .codinghorror.com/a-visual-explanation-of-sql-joins/)
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
预测通常被认为是报告的发展。报告可以帮助我们回答，发生了什么事？预测有助于回答下一个逻辑问题，将会发生什么？
选自TowardsDataScience 作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境，可用于实现对数据的编程；它有很强大的数值分析工具，对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库，你可以用 R 语言学习数据可视化，特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础，带你逐步实现第一个可视化案例。 代码地址：https://github.com/aaqil/r-lang-fundamentals R 语言最
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。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
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。
最近使用tcpdump的时候突然想到这个问题。因为我之前只存在一些一知半解的认识：比如直接镜像了网卡的包、在数据包进入内核前就获取了。但这些认识真的正确么？针对这个问题，我进行了一番学习探究。
在停止等待协议中，源站发送单个帧后必须等待确认，在目的站的回答到达源站之前，源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看，停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。
解决方案：当数据中存在标记字节时，在标记前添加转义字符（这种方式解决了一部分问题，但同时也带来了一些特殊情况，当数据中包含转义字符时，又必须在转义字符前添加转义字符避免混淆）
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
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
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。
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。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
本教程将引导您通过一个实际示例，使用 GPT 3.5 的检索增强生成功能，根据自定义数据集回答问题。
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。
如果我们有许多数据帧，并且我们想将它们全部导出到同一个csv文件中。 这是为了创建两个新的列，命名为group和row num。重要的部分是group，它将标识不同的数据帧。在代码示例的最后一行中，我们使用pandas将数据帧写入csv。
Pandas是Python的数据分析利器，DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构，可以把DataFrame视为一个二维数据表，每一行都表示一个数据记录。本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。
当今IP网络数据通信的基本就是TCP/IP参考模型，今天就借助PC访问WEB服务器的数据通信来深度理解下TCP/IP参考模型。
原生Python中，[] 操作符常见的是与 list 搭配使用，并且 [] 操作符支持的对象只能是：整形，切片，list等可迭代对象是禁止的。例如：
本文将介绍如何使用readr包将平面文件加载到 R 中，readr 也是 tidyverse 的核心 R包之一。
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