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...) 语文 3 数学 2 英语 2 地理 1 dtype: int64 分类、字典编码 通过整数展现的方式，被称作分类或者字典编码。...from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2["subject"].astype("category") df2.subject 0...，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"] \
如下场景：数据按照日期保存为文件夹，文件夹中数据又按照分钟保存为csv文件。...image.png image.png image.png 2019-07-28文件夹和2019-07-29中的文件分别如下： image.png image.png 代码如下，其中subDirTimeFormat...，fileTimeFormat，requestTimeFormat分别来指定文件夹解析格式，文件解析格式，以及查询参数日期解析格式： import os import pandas as pd onedayDelta...',12,"name",["value1","value2"]) print(result) 让我们查询2019-07-28 05:29到2019-07-29 17:29之间name为12的数据...看一下调用结果： 通过比较检验，确认返回结果和csv文件中的数据是一致的， name为12在各个csv中数据如下： image.png image.png image.png image.png
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...实际上与 One-Hot（狂热编码）是一回事。 ⭐️方法摘要 这里列出了一些常用的方法摘要。...) endswith() 相当于每个元素的str.endswith(pat) findall() 计算每个字符串的所有模式/正则表达式的列表 match() 在每个元素上调用re.match，返回匹配的组作为列表...大家如果感觉可以的话，可以去做一些小练习~~ 【练习一】 现有一份关于字符串的数据集，请解决以下问题： （a）现对字符串编码存储人员信息（在编号后添加ID列），使用如下格式：“×××（名字）：×国人...（c）将（b）中的ID列结果拆分为原列表相应的5列，并使用equals检验是否一致。
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。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【冫马讠成】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。...原始数据如下： df = pd.DataFrame({ 'student_id': ['S001','S002','S003'], 'marks': [[88,89,90],[78,81,60...],[84,83,91]]}) df 预期的结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【瑜亮老师】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示： df['dmean...(np.mean) 运行之后，结果就是想要的了。...完美的解决了粉丝的问题！ 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
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 '''...# 1、series的创建 ''' （1）由列表或numpy数组创建 默认索引为0到N-1的整数型索引，如s1; 可以通过设置index参数指定索引，如s2；...''' 1、series的切片和列表的用法类似，不同之处在于建议使用.loc[:]和.iloc[:]，如s10和s11。...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
最近在知乎上看到这样一个问题 题主表示pandas用起来很乱，事实真的如此吗？本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案，最后再回答这个问题。...其实这个操作在机器学习中十分常见，很多算法都需要我们对分类特征进行转换（编码），即根据某一列的值，新增（修改）一列。...使用 sklearn 同数值型一样，这种机器学习中的经典操作，sklearn一定有办法，使用LabelEncoder可以对分类数据进行编码 from sklearn.preprocessing import...pandas数据编码的方法就分享完毕，代码拿走修改变量名就能用，关于这个问题如果你有更多的方法，可以在评论区进行留言～ 现在回到文章开头的问题，如果你觉得pandas用起来很乱，说明你可能还未对pandas...其实就像本文介绍数据编码转换一样，确实有很多方法可以实现显得很乱，但学习pandas的正确姿势就是应该把它当成字典来学，不必记住所有方法与细节，你只需知道有这么个函数能完成这样操作，需要用时能想到，想到再来查就行
本文将探讨 issue #80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...这是因为在 URL 编码中，列表值会被视为字符串，并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。一种可能的解决方案是使用 doseq 参数。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。...我们提出了一种解决方案，使用 doseq 参数对字典提出序列化，从而正确处理列表作为字典值的情况。通过这种方式，我们可以更好地处理用户提交的数据，并提供更好的用户体验。希望这个解决方案能对你有所帮助！
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。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...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。
dataset.append(line) file.close() print(dataset) 输出dateset是[[1,2,3]，[85,9,7]，[99,1,58]]这个样子 怎么再做下去求出这些数据的总和和平均值
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
一、数据容器简介 Python 中的 数据容器 数据类型 可以 存放多个数据 , 每个数据都称为 元素 , 容器 的 元素 类型可以是任意类型 ; Python 数据容器 根据 如下不同的特点 : 是否允许元素重复...列表定义语法 : 列表标识 : 使用 中括号 [] 作为 列表 的标识 ; 列表元素 : 列表的元素之间 , 使用逗号隔开 ; 定义 列表 字面量 : 将元素直接写在中括号中 , 多个元素之间使用逗号隔开...或者 list() 表示空列表 ; # 空列表定义 变量 = [] 变量 = list() 上述定义 列表 的语句中 , 列表中的元素类型是可以不同的 , 在同一个列表中 , 可以同时存在 字符串 和...数字类型 ; 2、代码示例 - 列表中存储类型相同的元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", "Jerry", "Jack"] #...- 列表中存储类型不同的元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", 18, "Jerry", 16, "Jack", 21] #
当然看看数据整体情况。 --- # 数据报告 我们直接使用基于 pandas 的一个快速数据报告库 pandas_profiling。...--- # 找出有问题的数据 处理很3步： - 省名字+城市名+城市编码，去除重复(这是因为此数据同一个城市的数据在同一天会被记录多次) - 按 省名字+城市名 分组，那些组中超过1条记录的，就是有问题的记录...--- # 自动找最相似的名字 这是一个代表性的例子： 首先我们需要一个方法，用来判断2个文本的相似度： 剩下的思路就很简单了： - 每个存在缺失城市编码的城市，到所属省份中的每个城市名字中，进行上述的相似度输出...直接来看看 pandas 的解决方式： - 行2：缺失编码的行 - 行3：存在编码的行 - 行5：把2个表，按省份关联。...，他整个记录中只有一个地区，同时缺失编码 --- # 最后 关于这个城市编码补全的工作剩下的步骤： - 把整个省份城市编码表整理出来 - 手工填补 4 行未知记录以及澳门地区的 1 行记录 - 后续处理分析工作基于整理的编码表进行
上次讲了Python数据处理中元组的一些使用方法 这次就讲讲列表和 列表 的使用： 本次的内容： 目录 二、列表 Q1：上次留了一个问题，那就是元组中的数据是不可变的，那么列表中的元素可以改变吗？...Q3: 我们发现这样改变列表中的数值对列表中的实际数据没有任何关系，这里的x是一个独立变量，每次循环都会取一个新值，但是我们如何才可以改变实际数据中的值呢 ？...Q4：enumerate 的魔力能改变列表中数据的值，但是有的时候我们遇到一串比较杂乱无序的数据，我们有什么比较快速的方法可以改变数据中的顺序，也就是给一串杂乱的数据进行排序呢？...Q8： 有了添加也有删除 关于列表的小总结 二、列表 Q1：上次留了一个问题，那就是元组中的数据是不可变的，那么列表中的元素可以改变吗？ ... 程序的结果却是，它“改变”是“ 改变”了，也只是在循环里面，把列表里的每个值乘了2，实际上list 中的值并没有改变 程序运行结果 Q3: 我们发现这样改变列表中的数值对列表中的实际数据没有任何关系
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
1、使用这些控件的方法主要是以下步骤；
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...，不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...pandas 中怎么实现： - 行6、7，由于现在需要姓名匹配，我们把2份数据的姓名列设置为行索引 - 行9，简单调用 update 方法，表示 df_tg 按照 df_src 更新值 由于 pandas...> 多层索引及其应用，以及更多关于数据更新的高级应用，请关注我的 pandas 专栏 总结
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