pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...而在pandas中，针对不同的应用场景，我们可以使用resample()、groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样
公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--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的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...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[...，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \
，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。 ...而在pandas中，针对不同的应用场景，我们可以使用resample()、groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务。 ?...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是重采样，可分为上采样与下采样，而我们通常情况下使用的都是下采样，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。 ...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。
本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...(1) IF condition – Set of numbers 假设现在有一个由10个数字构成的DataFrame，想应用如下的 IF 条件 <= 4时，填值 True > 4时，填值 False...= '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...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。
本文将介绍Java中的条件运算符，希望能帮助到初学者更好地理解和应用条件运算符。 摘要 条件运算符，也称为三目运算符，是Java中的一种特殊的运算符。...运行上述代码，输出结果为： a大于5 从上面的代码中，我们可以看出，使用条件运算符可以使代码更加简洁，而且可以让我们更加专注于代码的逻辑实现。...类代码方法介绍 现在我们来看一下Java中的条件运算符的一些常用方法介绍。 1....在main方法中，分别调用了这四个方法并输出结果。 全文小结 通过本文的介绍，我们了解了Java中的条件运算符，学会了如何使用条件运算符进行条件判断。...本文介绍了Java中的条件运算符，通过学习条件运算符的基本语法和应用场景，我们能够更好地理解和掌握Java的这一特殊运算符。
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！前言 在Java中，我们经常需要使用条件运算符来进行多个条件的判断和选择。...Java之条件运算符简介 在Java中，条件运算符有如下语法：(expression1) ?...然后使用了两个嵌套的条件运算符，根据不同的条件选择最大值。最后输出结果。代码解析： 该代码中使用了三目运算符（条件运算符）来求三个数中的最大值。...b : c);} 在上面的代码中，我们定义了一个静态方法getMax，用于获取三个数中的最大值。在方法中使用了两个嵌套的条件运算符，根据不同的条件选择最大值。最后返回结果。...测试结果 根据如上测试用例，本地测试结果如下，仅供参考，你们也可以自行修改测试用例或者添加更多的测试数据或测试方法，进行熟练学习以此加深理解。
是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充NaN Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 https://space.bilibili.com.../523606542 Series的对齐运算 1....Series的对齐运算 示例代码： # Series 对齐运算 s1 + s2 运行结果： 0 30.0 1 32.0 2 34.0 3 36.0 4 38.0 5...NaN 6 NaN 7 NaN 8 NaN 9 NaN dtype: float64 DataFrame的对齐运算、 1....2 NaN NaN NaN 填充未对齐的数据进行运算 1. fill_value 使用add,sub,div,mul的同时，通过fill_value指定填充值，未对齐的数据将和填充值做运算 示例代码
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。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
数据库中on条件与where条件的区别 有需要互关的小伙伴,关注一下,有关必回关,争取今年认证早日拿到博客专家 标签:数据库 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno,...-- 因为e.is_deleted = 0再过滤条件中,所以不会出现再结果集中 mysql> SELECT e.empno,ename,e.deptno as edeptno,e.is_deleted...1 | 开发部 | +-------+-------+---------+------------+---------+--------+ 执行join子句 left join 会把左表中有on过滤后的临时表中没有的添加进来...,右表用null填充 right会把右表中有on过滤后的临时表中没有的添加进来,左表用null填充 故将王五添加进来,并且右表填充null +-------+-------+---------+----...left join 回填被on过滤掉的左表数据,右表用null填充 right join 回填被on过滤掉的右表的数据,左表用null填充 inner join 不处理 完整的sql执行顺序
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
数据框的长宽转换对于熟悉R语言的朋友而言，应该不会陌生。使用ggplot2画图时，最常用的数据处理就是长宽转换了。...在pandas中，也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as...0.085568 G3 A 0.041538 B 0.910649 G4 A 0.230912 B 0.500152 dtype: float64 用法很简单，将所有的列标签转换为行标签，将对应的值转换为新的数据框中的某一列...，从而实现了数据框由宽到长的转换。...不同之处，在于转换后的列标签不是以index的形式出现，而是作为数据框中的variable列。
import pandas as pd import numpy as np import names ''' 写在前面的话： 1、series与array类型的不同之处为series有索引，...而另一个没有;series中的数据必须是一维的，而array类型不一定 2、可以把series看成一个定长的有序字典，可以通过shape,index,values等得到series的属性 '''...2、当遇到特别长的series，我们支取出前5条或后5条数据时可以直接使用.head()或.tail() ''' s5 = pd.Series(np.array([1, 5, 9, 7, 6, 4, 52...两者的数据类型不一样，None的类型为，而NaN的类型为； （2）可以使用pd.isnull(),pd.notnull()，或自带...''' # print(s12.isnull()) ''' 烽 False 火 False 雷 True 电 True dtype: bool ''' # 取出series中不为空的值
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...帧的传输并非总是顺畅无误。网络条件、设备性能和协议的差异都可能导致传输错误。为了处理这些问题，网络接口层提供了错误检测和校正机制。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【北海】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 原始的代码如下： 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一份代码，真的太强了！...代码如下： df["a"].map(lambda x: x if x>=0.2 else 0) 一开始运行之后还是遇到了点小问题，如下图所示： 代码运行之后，可以得到如下结果： 后来发现是没有赋值导致的，...顺利地解决了粉丝的问题！ 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【北海 】提问，感谢【瑜亮老师】、【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【群除我佬】、【皮皮】等人参与学习交流。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群
标签：pandas idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。...什么是pandasidxmax idxmax()方法返回轴上最大值第一次出现的索引。 例如，有4名ID为0,1,2,3的学生的测试分数，由数据框架索引表示。...图1 idxmax()将帮助查找数据框架的最大测试分数。...默认情况下，axis=0： 学生3的Math测试分数最高 学生0的English测试分数最高 学生3的CS测试分数最高 图2 还可以设置axis=1，以找到每个学生得分最高的科目。...图3 基于条件在数据框架中获取第一行 现在我们知道了，idxmax返回数据框架最大值第一次出现的索引。那么，我们可以使用此功能根据特定条件帮助查找数据框架中的第一行。
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...上述例子在python中的实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...中的groupby实际上非常的灵活且强大，具体的操作技巧有以下几种 1....汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...中的groupby功能非常的灵活强大，可以极大提高数据处理的效率。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
除法运算的定义： ? 这个概念的描述的非常抽象，刚开始学习的同学完全不知所云。这里通过一个实例来说明除法运算的求解过程： 设有关系R、S 如图所示，求R÷S 的结果： ?...求解步骤过程： 第一步：找出关系R和关系S中相同的属性，即Y属性。在关系S中对Y做投影（即将Y列取出）；所得结果如下： ?...第二步：被除关系R中与S中不相同的属性列是X，关系R在属性（X）上做取消重复值的投影为{X1，X2}； 第三步：求关系R中X属性对应的像集Y 根据关系R的记录，可以得到与X1值有关的记录，如图3...第四步：判断包含关系 R÷S其实就是判断关系R中X各个值的像集Y是否包含关系S中属性Y的所有值。...对比即可发现： X1的像集只有Y1，不能包含关系S中属性Y的所有值，所以排除掉X1； 而X2的像集包含了关系S中属性Y的所有值，所以R÷S的最终结果就是X2 ， ?
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