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pandas实战-填充数据

本文中记录了最近工作在处理数据的时候遇到的一个需求案例：按照指定的需求填充数据。数据是自己模拟的，类似于业务上的数据。 模拟数据 ?...说明 数据 在一个DataFrame数据框中，有time、userid两个字段，分别代表日期和姓名，都有重复值 需求 增加3个字段：二十九、三十、三十一。...它们的取值要求如下（取值只有0和1）： 如果某个人在29号有登陆，则他的全部记录的二十九字段填充为1，否则为0； 30和31号也是类似的要求 模拟数据 import numpy as np import...pandas as pd import datetime df = pd.DataFrame({"time":["2020-05-28","2020-05-28","2020-05-28","2020...df[df['userid'].isin(["zhangsan"])] df1.index Int64Index([1, 3], dtype='int64') 其他字段 其余信息直接用fillna方法填充

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Pandas数据变幻之向下填充

pandas数据处理真的是千变万化，超级强大 有人在群里提出了一个问题，如何将下图中的左图转换为右图？ ?...话不多说，直接开干 其实这个问题在excel中用if函数加vlookup函数分分钟搞定，但是人家说数据量大，excel处理不了，那只能python出马了，我想了一下，问题的关键是向下填充，每一个被查找点就是一个基准点...，被查找点不改变时，基准点不变，可以参考excel中的if函数进行处理，基准点不变的本质就是向下填充。...构造样例数据如下：（复制一份备用） ? 新增一个临时列 tmp，填值暂时都是被查找点0 ? 使用if函数对tmp列数据进行变幻，实现向下填充 ?...至此，每个查找点（邻小区）的基准点（被查找点，源小区）已经找到了，跟原表merge一下得到需要的标识列就好了 ? 剔除多余的行（基准点所在行，被查找点所在行） ? 调整列的顺序 ?

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PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。

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pandas中基于范围条件进行表连接

作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。...但在有些情况下，我们可能需要基于一些“特殊”的条件匹配，来完成左右表之间的表连接操作，譬如对于下面的示例数据框demo_left和demo_right： 假如我们需要基于demo_left的left_id...和right_id进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas...的功能拓展库pyjanitor中的「条件连接方法」，直接基于范围比较进行连接，且该方式还支持numba加速运算： · 推荐阅读 · 如何快速优化Python导包顺序 Python中临时文件的妙用

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视频中的 I 帧，P 帧，B 帧

但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。...这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。...值得注意的是，由于 B 帧图像采用了未来帧作为参考，因此 MPEG-2 编码码流中图像帧的传输顺序和显示顺序是不同的。...DTS 和 PTS DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。

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Pandas中的数据分类

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"] \

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Pandas中的数据转换

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。

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基因型填充前的质控条件简介

影响基因型填充准确率的因素有很多，比如分型结果的质量，填充软件的选择，reference panel的选择，样本量的大小， SNP的密度等等。 为了提高填充的准确率，我们需要在填充前进行质量过滤。...对于原始的分型结果，可以根据一些条件进行筛选和过滤，得到高质量的分型结果，用于后续的填充。...这里的质控条件和GWAS分析的质控条件是一致的，本文基于case/control的GWAS分析，讲解下常用的过滤条件。...对于SNP位点的过滤，常用的过滤条件如下 1. missingness 在原始的分型结果中，会有部分分型失败的位点，称之为missing data。...对于样本的过滤，常用的过滤条件如下 1. missingness 和SNP的call rate类似，只是换成了样本中的比例，过滤的代码如下 plink \ --noweb \ --file test \

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Python-pandas的fillna()方法-填充空值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 pandas中fillna()方法，能够使用指定的方法填充NA/NaN值。...value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 参数： value：用于填充的空值的值...定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值， backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。 axis：轴。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断） downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。

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Silverlight中的帧

Silverlight是基于时间线的，不象Flash是基于帧的，所以在Silverlight中，很少看到有文档专门介绍SL中的帧。...但是我们从动画原理知道，动画只不过是一幅幅静态图片连续播放，利用人眼的视觉暂留形成的，因此任何动画从原理上讲，至少还是有每秒播放多少帧这个概念的。...Silverlight的sdk文档中，有一段话： ... maxFramerate 值可通过 Silverlight 插件对象的 maxframerate 参数进行配置。...maxframerate 参数的默认值为 60。currentFramerate 和 maxFramerate 是报告每秒帧数 (fps) 的值。实际显示的帧速率设置为较低的数字。...可以通过特意设置一个较低的 maxframerate 值（如 2，每秒 2 帧）来阐述 currentFramerate 与 maxFramerate 之间的关系。 ...

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

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。

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【计算机网络】数据链路层 : 封装数据帧 ( 附加信息 | 帧长度 | 透明传输 | 字符计数法 | 字符填充法 | 零比特填充法 | 违规编码法 )

标记 , 从连续的比特流中 , 识别出 数据帧的 开始 和 结束位置 ; 二、 “数据帧” 附加信息 ---- "数据帧" 附加信息 : ① 帧界定符 : 首部 和 尾部 包含 很多控制信息 , 其中的一种控制信息...: ① 帧界定符 : 在 首部 和 尾部 添加的 字段 中有 帧定界符 , 根据 帧定界符 可以确定数据帧的开始 , 结束位置 ; ② 帧同步 : 接收方 从 接收到的 二进制 比特流中 , 识别出...: 字符计数法 字符填充法 零比特填充法 违规编码法 六、 透明传输 ---- "透明传输" 概念 : 不管传输什么样的比特组合 , 都能够在链路上传输 ; 数据信息 与 控制信息 区分问题 : 数据中的比特组合..., 如 图像 , 音频 , 视频 等 , 此时 文件中的数据可能是任意值 , 就有可能与 帧尾部 或 帧首部 相同 , 此时就需要 采用 字符填充法实现 透明传输 ; 字符填充法 : ① 数据的随机性...: 原始数据中 , 存在 与 帧首部 , 帧尾部 相同的数据 ; ② 发送端填充转义字符 : 在这些 数据中的 帧首部 / 帧尾部 相同的数据前 , 填充一个转义字符 , 告诉接收端 , 转义字符后的后续数据作为帧数据

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数据库中on条件与where条件的区别

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

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