注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
重复值处理主要涉及两个部分，一个是找出重复值，第二个是删除重复值，也就是根据自己设定的条件进行删除操作。
大家好，我是小涂，这周继续给大家分享ffplay播放器源码解析，上次分析完了read_thread这个线程，今天我接着分析一下之前没有介绍完的视频解码线程video_thread。
前些天和同事交流调试技巧时，知道了 Eclipse debug 时有个 drop to frame 的技巧。这是我以前不知道的，自己又查了一下这个功能的含义。官方的解释是：
故事还要从这张滑稽的 Excel 表格说起，如果我有一批蛋糕，要公平的分给张三、李四和王五。而且我的蛋糕还可能很多，多到复制粘贴会下拉到眼花；朋友也不止他仨，还会有更多的朋友。该咋做？
Given a rectangle frame of size n×m. Initially, the frame is strewn with n×m square blocks of size 1×1. Due to the friction with the frame and each other, the blocks are stable and will not drop. However, the blocks can be knocked down. When a block is knocked down, other remaining blocks may also drop since the friction provided by other remaining blocks may not sustain them anymore. Formally, a block will drop if it is knocked or not stable, which means that at least one of the left block and the right block has been dropped and at least one of the front block and the back block has been dropped. Especially, the frame can be regarded as a huge stable block, which means that if one block's left is the frame, only when its right block has been dropped and at least one of the front block and the back block has been dropped can it drop. The rest situations are similar. Now you, the block breaker, want to knock down the blocks. Formally, you will do it q times. In each time, you may choose a position (xi,yi). If there remains a block at the chosen position, you will knock it down; otherwise, nothing will happen. Moreover, after knocking down the block, you will wait until no unstable blocks are going to drop and then do the next operation. For example, please look at the following illustration, the frame is of size 2×2 and the block (1,1) and (1,2) have been dropped. If we are going to knock the block (2,2), not only itself but also the block (2,1) will drop in this knocking operation.
DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示：
提示：之所以为空白，是因为我把下拉列表中的tableView.reloadData()这行代码屏蔽掉了，加入的数组没有刷新。
程序员的日常工作除了写代码之外，很大一部分时间将会在查找 BUG，解决问题。查找 BUG，离不开在 IDE 中调试代码。熟练的掌握调试技巧，可以帮助我们减少查找时间，快速定位问题。
subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列，默认所有列 keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’ 删除重复项并保留第一次出现的项 inplace : boolean, default False 是直接在原来数据上修改还是保留一个副本
本章节主要从视图、网络、设计模式几个方面考察开发者的开发水准，这是任何一个合格的 iOS 开发者都应该具备的基本素养。
比如要查询所有借钱男性中年龄最大的人的信息，首先要查出所有男性的信息，再查在这些人中间年龄最大的人的信息，这就是子查询。
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 重新索引 重新索引不会改变原数据 行索引 Series.reindex DF.reindex() 列索引 通过columns关键字指定 obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dty
本文主要将node节点之间的报文互转，这个功能在分片报文伪重组和重组、以及nat模块都有使用。在我们公司的业务开发中为了避免后续流程存在多核竞争资源的问题，也加入了handoff功能。主要用于session的管理。
BgRation：所有background基因中与该Term相关的基因数与所有background基因的比值
这几天, 讨论群频繁反应关于 DEseq2 分析的报错：arguments imply differing number of rrows。这个代码经过了很多次培训的测试，按说不应该有问题，就远程连接调试了下，发现问题出在最近刚改的数据框索引上了。这个常见问题之前总会考虑着，这次修改时被忽略了，写推文记录下。
Pandas是面板数据（Panel Data）的简写。它是Python最强大的数据分析和探索工具，因金融数据分析工具而开发，支持类似SQL的数据增删改查，支持时间序列分析，灵活处理缺失数据。 pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。 Series、Numpy中的一维Array、Python基本数据结构List区别：List中的元素可以是不
注意：在BROUTING链中ACCEPT和DROP有不同的含义：如果是DROP，则规则转发到路由（iptables）去处理。
Router(config-if)#traffic-shape rate 64000
继续上回的内容[[108-R可视化32-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之一]]。
大家在Debug程序的时候，是否遇到过因为“下一步”按太快，而导致跳过了想要深入分析的那段代码？是不是很想要有“回到上一步”这样的操作呢？ 在IDEA中就提供了一个帮助你回退代码的机会，但这个方法并不是万能的。好了，下面就来具体说说这个功能的使用！ 使用Reset Frame回退操作 不知道你在Debug的时候，是否有注意过下图标出的按钮Reset Frame，这就是今天要介绍的主角。 什么情况不能回退 比如：下面这样的顺序结构，是无法会退的： void test() { int a = 1;
糖尿病是全球最常见的慢性非传染性疾病之一。流行病学调查显示，我国约11%的成年人患有糖尿病，而在住院患者中这一比例更高。
1、合并merge()：pandas数据合并操作，类似与SQL语言中的join，使用一个或多个键将数据合并在一起。merge()函数默认执行的是内连接。
特殊符号常用，但不好搜索，收藏起来做个备用，欢迎大家继续补充。 (): 通常用于函数的调用，例如ggplot(data); 或者调整优先级，如1:3+1返回2 3 4，而1:(3+1)返回1 2 3 4。 []: 用于索引向量、列表、数据框。 [[]]: 用于索引获得列表、数据框的具体值。 $: 用于数据框索引某一列。三者的区别，具体见下面例子演示。 aVector <- 1:3+1 aVector[1] ## [1] 2 aList <- list(a=aVector, b=1:(3+1)) aLis
本文提出了一种用于视频动作识别的 Very Deep Two-stream ConvNet，通过使用具有较高 drop out 的卷积神经网络，提高了视频动作识别的准确率。该网络包括一个空间网络和一个时间网络，使用预训练和精细调整后的网络结构，在 UCF101 数据集上取得了不错的成绩。同时，作者还针对数据集过少的问题，提出了多种数据增强技术，进一步提高了网络的性能。
这是 os summer of code 2020 项目每日记录的一部分： 每日记录github地址（包含根据实验指导实现的每个阶段的代码）：https://github.com/yunwei37/os-summer-of-code-daily
Numpy 数组运算都会保留索引和值之间的链接，但这些操作并不会改变原Series本身（与ndarray的选区操作相对）
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
1、DataFrame的创建 DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。 DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。 根据字典创建 data = { 'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'], '
eBPF 相当于在内核中有一个运行特定字节码的虚拟机，可以动态将 eBPF 字节码注入进内核。eBPF 程序会 attach 到指定的内核代码路径中，当执行到该代码路径时，会执行对应的 eBPF 程序
message: A generic notification/diagnostic message produced by the message function;execution of the function continues
在我早期出了很多源码解读文章的时候，就有朋友私信我，要我出一篇关于 Idea 调试的小技巧的文章。
循环中经常用到这个技巧，比如：遍历1个大List的过程中，想让断点停在某个特定值。
Thereare a number of operators that can be used to extract subsets of R objects.
1.重新索引 如果reindex会根据新索引重新排序，不存在的则引入缺省： In [3]: obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=["d","b","a","c"]) In [4]: obj Out[4]: d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64 In [6]: obj2 = obj.reindex(["a","b","c","d","e"]) In [7]: obj2 Out[7]: a -5.3 b
两年前写过一篇关于idea的高级用法，今天再来一篇关于调试方面的技巧讲解： 一、条件断点 循环中经常用到这个技巧，比如：遍历1个大List的过程中，想让断点停在某个特定值。 参考上图，在断点的位置，
https://www.cnblogs.com/jun1019/p/9741224.html
在项目开发的时候我发现很多小伙伴能非常熟练的使用 IDEA 编写代码，但是对于IDEA调试的技巧掌握的不是很好，只会F7、F8、F9等这些基本调试功能。
---- 概述 pandas是基于Numpy构建的，让处理数据、分析数据和可视化数据都会变得更加简单,官网Pandas.正如官网所说： pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. Pandas 数据结构 pandas中最主要的数
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader，读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter，将数据写入输出文件。 函数的第二个参数（delimiter=','）是默认分隔符，如果输入和输出文件都用逗号分隔，就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
今天我们继续分享真实的自动化办公案例，希望各位 Python 爱好者能够从中得到些许启发，在自己的工作生活中更多的应用 Python，使得工作事半功倍！
在数据分析和机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃，以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how=’inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False) 作用:通过执
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