pandas滚动应用返回np.nan_Pandas滚动应用乘法_滚动窗口内的Pandas滚动返回结果计数 - 腾讯云开发者社区

最近用 Vue 做移动端页面遇到一个问题，从列表页进入详情页，再返回到列表页，不管之前滚动到哪里，每次返回时都跳到列表最顶部。...这样体验肯定不好，期望的应该是记住滚动条的位置，每次返回还是在原来的位置上，便于继续浏览。于是在网上搜解决方法，搜了一大圈看了 n 篇文章，都没有说清楚。...我们知道获取滚动位置是用 scrollTop 这个属性，下面我们就依次打印出这几个元素的 scrollTop 。...scrollTop 上面已经介绍过了，使用 keep-alive 之后，每次返回页面会调用 activated 生命周期方法，所以在这个方法里设置之前记住的 scrollTop，达到记住滚动位置的效果...font-size: px2rem(16); padding: px2rem(10); } } } } 好了，以上就是 Vue 返回记住滚动条位置的详解

2.7K3 0

pandas应用整理

首先导入pandas库 import pandas as pd Series pandas中包含Series和DataFrame，首先来看Series 创建Series sr = pd.Series([...0.045510 0.058530 D 0.467826 -2.119408 -0.492461 0.135464 E 0.539113 -0.436789 1.232529 0.170452 该返回值是一个...dic = {'A':[1,2,np.nan], 'B':[4,np.nan,6], 'C':[7,8,9]} df = pd.DataFrame(dic) >> A B C 0 1.0...的行丢弃 df.dropna(how='all') #默认是how='any' 把全是NaN的列丢弃 df.dropna(how='all', axis=1) 用isnull()和notnull()返回...与numpy的转换用pandas虽然方便，但pandas确实太难了，在某些应用中，可以把pandas转成numpy进行相互转换，提高处理速度和易操作性。

1.6K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Pandas高级教程之:window操作

Pandas提供了一个rolling方法，通过滚动window来进行统计计算。本文将会探讨一下rolling中的window用法。...滚动窗口我们有5个数，我们希望滚动统计两个数的和，那么可以这样： In [1]: s = pd.Series(range(5)) In [2]: s.rolling(window=2).sum()...1 dtype: int64 1 1 2 2 dtype: int64 2 2 3 3 dtype: int64 3 3 4 4 dtype: int64 pandas...中有四种window操作，我们看下他们的定义：名称方法返回对象是否支持时间序列是否支持链式groupby操作固定或者可滑动的窗口 rolling Rolling Yes Yes scipy.signal..., 1, 2, np.nan, np.nan, 3]) In [9]: s.rolling(window=3, min_periods=1).sum() Out[9]: 0 NaN 1

8555 0

使用kubectl实现应用滚动更新

更新应用用户需求：需要应用始终正常运行，开发人员每天需要部署新的版本（一个简单例子，大家在玩游戏时常常碰到这类公告：8月8日凌晨：2点-6点服务升级，暂停所有服务.....）。...在Kubernetes中可以通过滚动更新（Rolling updates ）来完成。...滚动更新通过Deployments实现应用实例在不中断、不停机情况下更新，新的Pod会逐步调度到可用的资源Node节点上。在前面的模块中，我们对应用进行了伸缩，以运行多个实例。...这是在不影响应用可用性的情况下执行更新的需求。更新时的Pod数量可以是数字或百分数(pod)来表示。在Kubernetes更新中，支持升级 / 回滚（恢复）更新。滚动更新概述（1） ?...与应用伸缩相似，滚动更新是实现流量负载均衡方式。滚动更新允许以下操作：将应用从一个环境升级到另一个环境（通过容器镜像更新）回滚到之前的版本持续集成和持续交付应用的零停机

8162 0

Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空值(dropna各种属性值控制超全)

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习前言环境 DataFrame删除NaN空值 dropna函数参数测试数据删除所有有空的行 axis属性值...处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个...DataFrame.dropna([axis, how, thresh, …]) #返回对象与给定的轴上的标签省略或者任何地方 DataFrame.fillna([value, method,...如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。 limit：int,default None。...limit=2, # 在没指定method的情况下，沿着axis指定方向上填充的个数不大于limit设定值 inplace=False) # 返回新的

3.7K2 0

Python数据处理从零开始----第三章（pandas）②处理缺失数据

在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。...缺失值的判断 pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...3 c 4 None ''' #判断缺失值,如果是则返回True,否则返回False print(s.isnull()) ''' 0...a = pd.Series([1,2,np.nan,3,None]) a.sum() 6 此外pandas一共提供了4个针对缺失数据进行操作的函数，分别是isnull(),notnull(),dropna...下面介绍使用pandas的fillna方法来填充缺失数据。

1.1K1 0

Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

Pandas中的数据丢失 Pandas中处理数据丢失的方法受制于Numpy，尽管Numpy提供了掩码机制，但是在存储、计算和代码维护来说，并不划算，所以Pandas使用哨兵机制来处理丢失的数据。...vals2 = np.array([1, np.nan, 3, 4]) 不管什么操作，只要有NaN，结果都为NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 这也就意味着所有的聚合操作都能进行...isnull()：用于创建掩码数组 notnull()：isnull()的反操作 dropna()：返回过滤后的数据 fillna()：返回填充后的数据检测null值 Pandas提供的isnull...()和notnull()函数可用于检查null值，它们都会返回一个布尔值数组： data = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None]) data.isnull() 结果如下...5], [np.nan, 4, 6]]) ?

2.3K3 0

【No Problem】如何解决 Mac 左右滚动误触返回事件？

“误触”的情况，比如一个编辑表单（宽度很大，可以左右滚动），我填写了很多的内容，在一个表格中左右滚动的时候，返回了前一个页面，我在页面中填了很多的东西就会不见...这会很让我奔溃。...问题演示如下【注意最后到最左边的时候就触发了返回事件，返回了首页】问题分析为什么会触发返回事件？其实触发返回事件是有一个边界的，这一点我也是自己实践得出来的结论。...但作为一个开发者，应该知道这只是在“解决自己的问题”，而不是“解决用户的问题”，并不是一个可行的方案解决方法二——新开页面可以新开一个页面，比如使用 target="_blank"，这样就没有“前一页”可以返回了...，在满足上面的触发条件的时候，调用 event.preventDefault()，阻止掉该事件，这样就不会触发返回事件了 const element = document.getElementsByClassName...小结 Mac 中左右滚动导致返回的原因是滚动“超过”滚动区域的水平边界，可以使用 JavaScript 在边界条件中阻止事件，也可以通过 CSS 的 overscroll-behavior-x 控制滚动的行为

2K1 0

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

下表列出了引入 NA 值时 Pandas 中的向上转换惯例：类型储存 NA 时的惯例 NA 标记值 floating 不变 np.nan object 不变 None或np.nan integer...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住，在 Pandas 中，字符串数据始终与object dtype一起存储。...检测控制 Pandas 数据结构有两种有用的方法来检测空数据：isnull()和notnull()。任何一个都返回数据上的布尔掩码。...取决于应用，你可能需要其中一个，因此dropna()为DataFrame提供了许多选项。...你可以将isnull()方法用作掩码，原地执行此操作，但因为它是如此常见的操作，Pandas 提供fillna()方法，该方法返回数组的副本，其中空值已替换。

4K2 0

pandas基础和应用（1）

Pandas 是一个常用于数据分析的python第三方库（pandas在numpy的基础上，优化了数据的存储，读取，分割和转换）。...pandas通过带有标签的列和索引，使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。它可以毫不费力地从诸如 csv 类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换和过滤等操作。...pandas提供了三种数据对象，分别是Series,DataFrame和Panel。Series用于保存一维数据，DataFrame用于保存二维的数据，Panel用于保存三维类或者可变维度的数据。...pandas.Series series 是一种一维的数据类型，其中的每个元素都有各自的标签。，你可以把它当作一个由带标签的元素组成的 numpy 数组。标签可以是数字或者字符。...Created on Sat Oct 20 17:48:24 2018 @author: Administrator """ % reset -f % clear # In[*] import pandas

6462 0

Pandas透视表及应用

Pandas 透视表概述数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values...案例中用到的数据：会员信息查询.xlsx 会员消费报表.xlsx 门店信息表.xlsx 全国销售订单数量表.xlsx 每月存量，增量是最基本的指标，通过会员数量考察会员运营情况 # 加载数据 import pandas

1601 0

setInerval实现图片滚动离开页面后又返回页面时图片加速滚动问题解决

问题： setInerval实现图片滚动，离开页面后又返回页面时图片加速滚动代码本身实现方案：在每次页面加载的时候会清除定时器。...问题产生原因：由于在加载了图片滚动的页面之后，又去到了其他页面，但是定时器没有停止，而页面又没有显示在用户面前，当返回页面的时候，就会把之前定时器中已经移动的图片动画一股脑移动，就会出现如题所述加速滚动的效果...设计图样式,停留3s slider(imageRealHeight, 4000, "roll-animation-1") } else { // 不停留，直接滚动...scrollTimer) //清除定时器 console.log("失去焦点"); } else { //页面聚焦时开启定时器,即重新初始化banner图片滚动...visibilityChange事件 document.addEventListener(visibilityChange, handleVisibilityChange, false); } // 图片向上滚动

1.2K1 0

pandas apply 应用套路详解

reduce : 如果可能的话，返回一个Series，而不是展开类似列表的结果。这与 expand 相反。...默认行为(None)取决于应用函数的返回值：类似列表的结果将作为这些结果的 Series 返回。但是，如果应用函数返回一个 Series ，这些结果将被扩展为列。...应用示例 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> df = pd.DataFrame([[4, 9]] * 3, columns=['A',...的列中 >>> df.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type='expand') 0 1 0 1 2 1 1 2 2 1 2 在函数中返回一个..., 'bar']), axis=1) foo bar 0 1 2 1 1 2 2 1 2 传递 result_type='broadcast' 将确保函数返回与原始

7712 0

pandas简单应用---近邻分析

image.png python代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- from math import radians, cos, sin, asin, sqrt,pi import pandas

8202 0

用Pandas处理缺失值

Pandas中NaN与None的差异虽然 NaN 与 None 各有各的用处，但是 Pandas 把它们看成是可以等价交换的，在适当的时候会将两者进行替换： pd.Series([1, np.nan...强制转换为 float64 np.nan floating 浮点型无变化 np.nan boolean 布尔类型强制转换为 object None 或 np.nan 需要注意的是， Pandas...dropna() 返回一个剔除缺失值的数据。 fillna() 返回一个填充了缺失值的数据副本。...每种方法都返回布尔类型的掩码数据 data = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None]) data.isnull() 0 False 1 True 2...虽然你可以通过isnull() 方法建立掩码来填充缺失值，Pandas 为此专门提供了一个 fillna() 方法，它将返回填充了缺失值后的数组副本。

2.8K1 0

Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解

版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop_duplicates...inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项。 subset参数测试根据参数说明我们知道，是根据列名去重。...'阮玲玉'], 'sex': ['girl', 'woman', np.nan, 'girl', 'woman'], 'age': [22, np.nan, 16, np.nan,...'阮玲玉'], 'sex': ['girl', 'woman', np.nan, 'girl', 'woman'], 'age': [22, np.nan, 16, np.nan,...'阮玲玉'], 'sex': ['girl', 'woman', np.nan, 'girl', 'woman'], 'age': [22, np.nan, 16, np.nan,

8853 0

掌握Pandas库的高级用法数据处理与分析

多列操作与函数应用Pandas提供了强大的方法来对多列进行操作，并能够轻松地应用自定义函数。...print(grouped['Value'].agg(custom_agg)) # 对每个分组应用自定义聚合函数6....Pandas提供了一些高级技巧来处理缺失值：插值填充# 创建示例数据集data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]}df =...dates)print(df)时间重采样# 按周重采样weekly_resampled = df.resample('W').mean()print(weekly_resampled)移动窗口统计# 计算滚动平均值...总结总的来说，本文介绍了Pandas库的一系列高级用法，涵盖了数据清洗与预处理、多列操作与函数应用、数据合并与拼接、数据分组与聚合、数据透视表与交叉表、缺失值处理的高级技巧、文本数据处理、数据可视化、并行处理

3572 0

Pandas知识点-equals()与==的区别

比较操作参考：Pandas知识点-比较操作 ==和eq()方法可以用于比较Pandas中的数据，那equals()和它们有什么区别呢？本文会进行介绍。...一、返回值不同 equals()方法的返回值是一个布尔值。如果两个被比较数据中的所有元素都相同，则equals()返回True，否则返回False。...equals()的返回值相当于用numpy中的all()函数对==的结果再做一次判断。...具体来说，两个np.NaN，两个None，两个pd.NaT，np.NaN与None这四种情况的比较结果都是相等的。而pd.NaT与np.NaN和None的比较结果为不相等。...以上就是Pandas中equals()与==的区别介绍，如果需要本文代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas11”关键字获取完整代码。

2.2K3 0

Python数据分析模块 | pandas做数据分析(三):统计相关函数

=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序....返回指定轴上值的和....(data=[[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]], index=["a","b","c","d"],...2、pandas.dataframe.mean 返回指定轴上值的平均数....例子: import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(data=[[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan

1.6K8 0

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

['Mike', 79,87,90], index=df.columns), pd.Series(['Scott', np.nan,87,np.nan], index=...方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。在相反的位置，notnull()方法返回布尔值的数据，对于NaN值是假的。...我们可以创建一组类别，并对类别应用一个函数。这是一个简单的概念，但却是我们经常使用的极有价值的技术。Groupby的概念很重要，因为它能够有效地聚合数据，无论是在性能上还是在代码数量上都非常出色。...pivot_table()函数并设置以下参数: index设置为 'Sex'，因为这是来自df的列，我们希望在每一行中出现一个唯一的值 values值为'Physics','Chemistry' ，因为这是我们想应用一些聚合操作的列...mean():返回平均值 median():返回每列的中位数 std():返回数值列的标准偏差。 corr():返回数据格式中的列之间的相关性。 count():返回每列中非空值的数量。

8.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Vue 返回记住滚动条位置详解

pandas应用整理

Pandas高级教程之:window操作

使用kubectl实现应用滚动更新

Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空值(dropna各种属性值控制超全)

Python数据处理从零开始----第三章（pandas）②处理缺失数据

Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

【No Problem】如何解决 Mac 左右滚动误触返回事件？

数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

pandas基础和应用（1）

Pandas透视表及应用

setInerval实现图片滚动离开页面后又返回页面时图片加速滚动问题解决

pandas apply 应用套路详解

pandas简单应用---近邻分析

用Pandas处理缺失值

Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解

掌握Pandas库的高级用法数据处理与分析

Pandas知识点-equals()与==的区别

Python数据分析模块 | pandas做数据分析(三):统计相关函数

快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐