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。...让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...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。
的 drawImage 接口提取出当前时刻的视频帧。...图1 通常遇到这种情况只能将视频上传后由后端解码后提取视频图片，而 Webassembly 的出现为前端完全实现视频帧截取提供了可能。...二、js 模块 1. wasm 内存传递 在提取到视频帧后，需要通过内存传递的方式将视频帧的RGB数据传递给js进行绘制图像。...这里 wasm 要做的主要有以下操作 将原始视频帧的数据转换为 RGB 数据 将 RGB 数据保存为方便 js 调用的内存数据供 js 调用 原始的视频帧数据一般是以 YUV 格式保存的，在解码出指定时间的视频帧后需要转换为...而 ffmpeg 作为一个功能强大的音视频库，提取视频帧只是其功能的一小部分，后续还有更多 ffmpeg + Webassembly 的应用场景可以去探索。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/89600457 题目描述： 请从字符串中提取以最后一个[img]开头、以最后一个...[\img]结尾的字符串，未找到匹配的字符串返回"null"。...输入描述: 可能包含[img][\img]的字符串 输出描述: 截取后的字符串 输入样例1： bbb[img]ccc[img]ddd[\img]eee[\img] 输出样例1： [img]ddd[\img...null 解题思路： 先找出最后一个[img]的'['所在下标i和最后一个[\img]的']'所在下标j，最后一个[img]的'['所在下标i一定要小于最后一个[\img]的']'所在下标j才能截取子字符串进行输出...（要是i>j就输出"null"），然后从i开始截取(j-i+1)个长度的子字符串进行输出即可。
需要提取采集的excel中的名单，通过遍历名单，提取出关键字以便下一步数据分析。...import pandas as pd df1 = pd.read_excel('名单2020.6.9.xlsx') df2 = pd.read_excel('2020.6.9 - 副本.xlsx')
duration=0 else: duration = int(frame_number / rate) # 单位秒 cap.set(1, 1) # 取它的第一帧
今天要跟大家分享三个excel中使用频率最高的字符串提取函数——left/right/mid函数。 ▽▼▽ 这三个函数分别对用截取某一单元格文本的左、右、中间某一长度的字符。...●●●●● 1、LEFT函数： left（text，num_chars） 功能：从左侧提取text所在单元格num_chars个长度的字符。 如下所示： ?...2、RIGHT函数： right（text，num_chars） 功能：从右侧提取text所在单元格num_chars个长度的字符。 效果如下： ?...功能:从text文本中间第start_num个字符串开始，提取num_chars个长度的字符。 效果如下： ?...字符串提取函数对于提取固定长度的文本信息，非常有用，特别是身份证号、家庭住址等，而且经常与&字符链接函数配合使用，在在很多函数嵌套中都会用作辅助参数，所以最好还是了解一下吧~
在一些视频分类任务中，往往需要从视频中提取指定帧，提取ＲＧＢ信息然后进行训练和分类。...提取帧的方法有很多，不过在一些对时间限制比较大的场合，为了提高速度，会采用ffmpeg的方法来进行提取，因为目前它是相对最高效的办法。...ffmpeg提供了每隔几帧抽取的办法，但是这个函数没有现成的，在网上找了好久才自己完成。.../pkl/image_%05d.jpg 主体是一个select 的过滤语句： 其中：between(n,*) 是指 从第几帧到第几帧之间进行提取... ...not(mode(n\, K))是指每隔几帧输出一帧。
代码实现： 基本思想是将找到地N个字符C后面的字符串，然后在将N~n-1的字符串存储起来 #include char tab[]="AAA?BBB?CCC?"
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中，视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此，要对视频进行理解和分析，首先需要从视频中提取出每一帧的图像。...因此，从视频中提取图像帧是视频理解任务中最基础也是最主要的预处理任务，它为后续的视频理解和分析提供了关键的数据基础。所以本文将介绍一些常用的工具。...使用上述命令提取视频的第一帧，并保存为PNG格式的图像文件。你可以将命令中的eq(n,0)部分修改为其他条件，以提取不同的帧，比如提取所有帧、按时间间隔提取帧等。...ret是布尔值，表示是否成功读取到帧；frame是当前帧的图像数据。 在代码中的注释部分，你可以根据需求对读取的视频帧进行预处理、保存或进行其他操作。...VLC媒体播放器：VLC是一款流行的开源媒体播放器，它也提供了视频帧提取的功能。通过VLC的命令行接口或API，你可以实现视频帧的提取和处理。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据处理的问题。...问题如下所示：提取11月和12月 这个合适吗 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个指导，如下所示：数据只要对就行了，这个格式是可以的。...如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，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。
pandas是python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理 今天，鸟哥总结了pandas筛选数据的15个常用技巧，主要包括5个知识点： 1.比较运算：...= 2.范围运算：between(left,right) 3.字符筛选:str.contains(pattern或字符串,na=False) 4.逻辑运算：&（与）、|（或）、not(取反) 5.比较函数...，=，>） 6.apply和isin函数 下面以超市运营数据为例，给大家逐个讲解 首先读取数据： import pandas as pd data=pd.read_excel('超市运营数据模板...3.筛选销量大于2000的运营数据 ⑤第一种方法，用比较运算符‘>=’: data[data.销量>2] ?...6.筛选“类别ID”包含'000'的数据 ⑬第一种，用contains函数： data['类别ID']=data['类别ID'].values.astype('str') #将该列转换为字符数据类型
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据提取的问题。...不用考虑是不是日期，直接写转字符串，因为在给不同客户使用时，无法保证是否都是字符串日期，所以转成字符串日期这个命令必须要加，做个保证。...其实这种用字符串来判断不是很好，万一哪个客户写的 日期前后有空格，一样判断不对。 这个方法顺利地解决了粉丝的问题。...相关代码演示如下所示： 如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，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。
前言 Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。 到目前为止，我们主要关注数据的一些基本总结。...我们已经学习了使用单括号进行简单的列提取，并且使用fillna()在列中输入null值。下面是您需要经常使用的其他切片、选择和提取方法。...列提取 在开始之前，我们先把数据集导入进来： import pandas as pd movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col...您已经看到如何使用方括号提取列，像这样: genre_col = movies_df['genre'] print (type(genre_col)) 运行结果: pandas.core.series.Series...要将列提取为DataFrame，需要传递的是列表。
(a > 0x4e00 && a < 0x9fff) { return YES; } } return NO; } 2、过滤特殊字符串...componentsSeparatedByCharactersInSet:doNotWant] componentsJoinedByString:@""]; return str; } 3、提取特定字符串...NSString alloc] init]; NSScanner *scanner = [NSScanner scannerWithString:originalString]; // 提取包含...0-9和*#的字符串 NSCharacterSet *numbers = [NSCharacterSet characterSetWithCharactersInString:@"0123456789
目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在标准帧中FF=0，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示： 前5字节为帧描述部分。...字节6~13为数据帧的实际数据，远程帧时无效。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
Pandas字符串处理 Series.str字符串方法列表参考文档 文章目录 Pandas字符串处理 读取数据 获取Series的str属性，使用各种字符串处理函数 使用str的startswith...、contains等得到bool的Series可以做条件查询 需要多次str处理的链式操作 使用正则表达式的处理 Pandas的字符串处理： 使用方法：先获取Series的str属性，然后在属性上调用函数...读取数据 import pandas as pd df = pd.read_csv("data.xlsx") df.head() ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang...df["bWendu"].str pandas.core.strings.StringMethods at 0x1af21871808> # 字符串替换函数 df["bWendu"].str.replace...1、先将日期2018-03-31替换成20180331的形式 2、提取月份字符串201803 df["ymd"].str.replace("-", "") 0 20180101 1
P帧与B帧是帧间压缩，P帧没有完整图像数据，只有与前一帧的差别信息，因此也叫预测帧，B帧则是考虑前后帧的差别（故而也叫双向预测帧），因此B帧解码时间最长，压缩比最大。 那怎么提取视频的关键帧呢？...其实提取关键帧比提取视频帧快很多倍，下面我就基于Android系统来讲一下提取视频帧的方法： 第一个参数 是传入截取时间，只能是us(微秒) 第二个参数 OPTION_CLOSEST 在给定的时间，检索最近一个帧...OPTION_CLOSEST_SYNC 在给定的时间，检索最近一个同步与数据源相关联的的帧（关键帧）。 OPTION_NEXT_SYNC 在给定时间之后检索一个同步与数据源相关联的关键帧。...OPTION_PREVIOUS_SYNC 在给定时间之前检索一个同步与数据源相关的关键帧 这里为了提取我们想要的帧，不使用关键帧，所以用 OPTION_CLOSEST public Bitmap getFrameAtTime...() //如果不加参数的话，提取第一个关键帧 public Bitmap getFrameAtTime() { return getFrameAtTime(-1, OPTION_CLOSEST_SYNC
substr:整个字符串 从哪里开始(第一个是下标0) 最后是哪里(比如写8那8-1=7就对了) <!
pandas_VS_Excel提取各班前2名后2名的数据 【要求】 提取各班前2名的数据 提取各班后2名的数据 【代码】 # -*- coding: utf-8 -*- ''' 提取出了分组中的前2名...：例如：提取出各班的总分的前2名 提取出分组的中的后2名：例如：提取出各班的总分的后2名 ''' import pandas as pd df=pd.read_excel('数据源（5个班各6人）.xlsx...') #这里先插入一个列'班名次'方便自己提取出数据后进行观察 df['班名次']=df['总分'].groupby(df['班别']).rank(ascending=False) print(df.sort_values...groupby('班别').tail(2) print(df_h2) 【解析】 先用分组再rank()插入一列，标记出班名次，方便观察 取前2名：先用总分排名，再用groupby分组，取各分组的前2个数据...取后2名：先用总分排名，再用groupby分组，取各分组的后2个数据 【效果】 标记 “班名次” 取前2名 取后2名 若有需要，可以输出到excel文件中的 ====今天就学习到此
Code 因为工作需要，写了一段代码用于在视频中提取帧图片： # coding=utf-8 # 全局变量 VIDEO_PATH = './1.avi' # 视频地址 EXTRACT_FOLDER.../extract_folder' # 存放帧图片的位置 EXTRACT_FREQUENCY = 100 # 帧提取频率 def extract_frames(video_path, dst_folder...cv2.imwrite(save_path, frame) index += 1 count += 1 video.release() # 打印出所提取帧的总数...EXTRACT_FOLDER) except OSError: pass import os os.mkdir(EXTRACT_FOLDER) # 抽取帧图片...extract_frames(VIDEO_PATH, EXTRACT_FOLDER, 1) if __name__ == '__main__': main() Attach 其中，如何设置合理的 帧提取频率
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