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pandas基础操作技能get!横屏预警!

如何操作pandas? 用一个实际数据集练手可能是最快最好方法。 今天就和大家一起探索pandas关于数据操作和处理基础方法。...注意 1.运行环境是Python3; 2.由于运行过程可能有一些结果被我重新编辑或者删去了,所以不要太在意In[ ]编号顺序; 3.更多更加全面更加正规使用方法可以阅读pandas官方文档和《利用...Python进行数据分析》(这本书有些方法已经过时了,学习时候要注意转换); 4.另外,在数据处理过程,每一步处理之前先保存好之前数据是一个良好习惯,可以免去由于某一步操作错误又要重新处理数据麻烦...好,pandas比较全面的基础用法就是这些了。...关于使用pandas进行数据清理、转换、字符串操作、数据分组聚合运算以及结合图形进行数据探索内容,会持续更新,尽量保证不停更,如果你想追更,欢迎在留言区打call~ - 完 -

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详解GoChannel源码

代表chan 已经接收但还没被取走元素个数,函数 len 可以返回这个字段值; dataqsiz和buf分别代表队列buffer大小,cap函数可以返回这个字段值以及队列buffer指针,...是一个定长环形数组; elemtype 和 elemsiz表示chan 中元素类型和 元素大小; sendx:发送数据指针在 buffer位置; recvx:接收请求时指针在 buffer...这里展示是在chansend中将数据拷贝到缓冲区,当数据满时候会将sendx指针置为0,所以当buf环形队列是满时候sendx等于recvx。...,用于存放在等待队列groutine var glist gList // 2....将所有glistgoroutine加入调度队列,等待被唤醒,这里需要注意是发送者在被唤醒之后会panic; 总结 chan在go是一个非常强大工具,使用它可以实现很多功能,但是为了能够高效使用它我们也应该去了解里面是如何实现

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讲解YARN容量调度资源抢占

在前面的文章中讲过容量调度中队列容量配置、容量调度优先级调度。...实际使用场景可能会出现这么几种情况: 某个队列正在运行任务所使用资源超过了队列配置容量,那么提交到其他队列任务可能因为资源不够而无法运行(只能等到运行任务结束释放资源) 同样,多个正在运行低优先级任务占用了大量集群资源...保证队列最低容量得到保证、或者高优先级任务优先运行。 本文就来聊聊容量调度资源抢占。...从rm界面提供信息也可以证实,确实发生了抢占。 到此,可以看到抢占生效了。此后如果继续往default队列或spurs队列提交任务,还会继续从queue_test抢占资源。...A:以子队列配置为准,因为最终任务都是提交到子队列,也就是资源实际使用都是在子队列。因此只要子队列配置了允许抢占,即使父队列设置了不允许抢占,实际还是会发生抢占

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Pandas对象

安装并使用PandasPandas对象简介PandasSeries对象Series是广义Numpy数组Series是特殊字典创建Series对象PandasDataFrame对象DataFrame...是广义Numpy数组DataFrame是特殊字典创建DataFrame对象PandasIndex对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...as np # 检查pandas版本号 import pandas as pd pd....Pandas对象简介 如果从底层视角观察Pandas,可以把它们看成增强版Numpy结构化数组,行列都不再是简单整数索引,还可以带上标签。...先来看看Pandas三个基本数据结构: Series DataFrame Index PandasSeries对象 PandasSeries对象是一个带索引数据构成一维数组,可以用一个数组创建Series

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Pandas数据分类

--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值并且分别计算它们频数: import numpy as np import pandas as...0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 dtype: object type(df1) # Series数据 pandas.core.series.Series...cat.values s ['语文', '数学', '语文', '语文', '语文', '数学', '语文', '语文'] Categories (2, object): ['数学', '语文'] type(s) pandas.core.arrays.categorical.Categorical...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[...不同类别都是它一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \* 2, dtype="category") data4 0

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掌握pandastransform

pandas,transform是一类非常实用方法,通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程(非聚合)作用在传入数据每一列上,从而返回与输入数据形状一致运算结果。...本文就将带大家掌握pandas关于transform一些常用使用方式。...1 2 pandastransform 在pandastransform根据作用对象和场景不同,主要可分为以下几种: 2.1 transform作用于Series 当transform作用于单列...bill_length_mm'].transform(lambda s: s+1) 4 「多个变换函数」 也可以传入包含多个变换函数「列表」来一口气计算出列结果: penguins['bill_length_mm...并且在pandas1.1.0版本之后为transform引入了新特性,可以配合Cython或Numba来实现更高性能数据变换操作,详细可以阅读( https://github.com/pandas-dev

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pandasloc和iloc_pandas loc函数

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...目录 pandas索引使用 .loc 使用 .iloc使用 .ix使用 ---- pandas索引使用 定义一个pandasDataFrame对像 import pandas as pd....loc[],括号里面是先行后列,以逗号分割,行和列分别是行标签和列标签,比如我要得到数字5,那么就就是: data.loc["b","B"] 因为行标签为b,列标签为B,同理,那么4就是data...5,右下角值是9,那么这个矩形区域值就是这两个坐标之间,也就是对应5行标签到9行标签,5列标签到9列标签,行列标签之间用逗号隔开,行标签与行标签之间,列标签与列标签之间用冒号隔开,记住,.loc...那么,我们会想,那我们只知道要第几行,第几列数据呢,这该怎么办,刚好,.iloc就是干这个事 .iloc使用 .iloc[]与loc一样,括号里面也是先行后列,行列标签用逗号分割,与loc不同之处是

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pandas窗口处理函数

滑动窗口处理方式在实际数据分析中比较常用,在生物信息,很多算法也是通过滑动窗口来实现,比如经典质控软件Trimmomatic, 从序列5'端第一个碱基开始,计算每个滑动窗口内碱基质量平均值...在pandas,提供了一系列按照窗口来处理序列函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口大小,在rolling系列函数,窗口计算规则并不是常规向后延伸...以上述代码为例,count函数用于计算每个窗口内非NaN值个数,对于第一个元素1,再往前就是下标-1了,序列不存在这个元素,所以该窗口内有效数值就是1。....apply(lambda x:np.nanmean(x)) 0 NaN 1 1.5 2 2.5 3 NaN 4 NaN dtype: float64 与固定窗口相对应,pandas

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(六)Python:PandasDataFrame

admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 添加...tax 列方法如下: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong'...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...,可以改变原来数据,代码如下: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong...,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用,具体代码如下所示

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Pandas10种索引

作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas基本文章:9种你必须掌握Pandas索引。...索引在我们日常生活其实是很常见,就像: 一本书有自己目录和具体章节,当我们想找某个知识点,翻到对应章节即可; 也像图书馆书籍被分类成文史类、技术类、小说类等,再加上书籍编号,很快就能够找到我们想要书籍...在Pandas创建合适索引则能够方便我们数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas常见索引函数,通过它能够构建各种类型索引,其语法为: [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index...版本,上面3个函数全部统一成了pd.NumericIndex方法。

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