使用熔化、堆栈和多索引重塑数据帧？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

《利用Python进行数据分析·第2版》第8章数据规整：聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑和轴向旋转8.4 总结

在许多应用中，数据可能分散在许多文件或数据库中，存储的形式也不利于分析。本章关注可以聚合、合并、重塑数据的方法。首先，我会介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。...中进行选取： In [15]: data.loc[:, 2] Out[15]: a 0.478943 c 0.092908 d 0.281746 dtype: float64 层次化索引在数据重塑和基于分组的操作...具体点说，你还需要考虑以下这些东西：如果对象在其它轴上的索引不同，我们应该合并这些轴的不同元素还是只使用交集？连接的数据集是否需要在结果对象中可识别？连接轴中保存的数据是否需要保留？...这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。重塑层次化索引层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了一种具有良好一致性的方式。...有的情况下，使用这样的数据会很麻烦，你可能会更喜欢DataFrame，不同的item值分别形成一列，date列中的时间戳则用作索引。

2.9K9 0

spark使用zipWithIndex和zipWithUniqueId为rdd中每条数据添加索引数据

spark的rdd中数据需要添加自增主键，然后将数据存入数据库，使用map来添加有的情况是可以的，有的情况是不可以的，所以需要使用以下两种中的其中一种来进行添加。...zipWithIndex def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)] 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID（索引号）组合成键/值对。...((A,0), (B,1), (R,2), (D,3), (F,4)) zipWithUniqueId def zipWithUniqueId(): RDD[(T, Long)] 该函数将RDD中元素和一个唯一...ID组合成键/值对，该唯一ID生成算法如下：每个分区中第一个元素的唯一ID值为：该分区索引号，每个分区中第N个元素的唯一ID值为：(前一个元素的唯一ID值) + (该RDD总的分区数) 看下面的例子

4.9K9 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

抓包分析以太网帧和IP数据包，头部那么多东东用来干啥的，扫盲篇

目录抓包过程以太网帧（也叫MAC帧）首部分析 IP数据包首部分析抓包过程使用了 Wireshark 进行抓包，用两个最常用的 curl 和 ping 命令来演示抓包情况，开启抓包。...IP数据包过来了，MAC 层会给分别使用6个字节为其加上“源mac地址”和“目标mac地址”，并且花2个字节为其指明是哪种类型的IP数据报(目前有IPV4,IPV6两种类型)，4字节“FCS帧检验序列”...“首部长度”的）；服务类型：网络中的数据包有着急的，有不着急的，比如你和别人聊微信，这个包就比较着急了，如果你是在发邮件，那么点击了发送让他慢慢溜达过去也是没问题的。...image 首部检验和 ?...网络里面时时刻刻有那么多的包，设计者们秉着绝不浪费一个 bit 的精神，每一个标志的设计都是精心设计的，这个时候包的首部就要绝对的精简了。

5.8K2 0

Pandas与GUI界面的超强结合，爆赞！

image.png pandasgui安装与简单使用根据作者的介绍，pandasgui是用于分析 Pandas DataFrames的GUI。这个属于第三方库，使用之前需要安装。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6....支持csv文件的导入、导出支持数据导入、导出，让我们更加便捷的操作数据集。同时这里还有一些其他的菜单，等着大家仔细研究。 image.png 关于pandasgui的介绍，就到这里，你学会了吗？

2.2K2 0

使用PHP和Redis向量数据库基于ChatGPT实现文本搜索引擎

Redis 向量数据库是一种专门为向量数据存储和检索而设计的数据库。它基于 Redis 的内存数据库，具有高性能和可扩展性，非常适合存储和查询高维向量数据。...易于使用： Redis 向量数据库提供了友好的 API，可以轻松地将向量数据存储、查询和检索。...图像相似度搜索：将图像编码成向量，然后使用向量相似度来搜索与查询图像相似的图像。推荐系统：将用户和物品编码成向量，然后使用向量相似度来推荐用户可能感兴趣的物品。...欺诈检测：将正常的交易和欺诈交易编码成向量，然后使用向量相似度来检测欺诈交易。如果您需要存储和处理向量数据，那么 Redis 向量数据库是一个非常好的选择。...，创建索引 */ if(!

8671 0

Python字节码介绍

在每一栈帧中，都有一个执行栈（也称为数据栈）。这个栈是执行Python函数的地方，执行Python代码主要包括把相关数据压入栈，执行逻辑操作，结束后从栈中弹出。同样在每一栈帧中，都有一个块堆栈。...Python使用它来跟踪某些类型的控制结构：循环块，try/except块和with块将所有相关内容都压入块堆栈，当退出一个结构时，块堆栈则弹出相应内容。...co_names 是一个包含函数体中引用的任何非本地变量名称的元组许多字节码指令 - 尤其是那些涉及到需要压入堆栈加载内容或将内容存储到变量和属性中的指令 - 将会使用这些元组中的索引作为它们的参数...1：将co_consts索引1处的字面常量取出并将其压入栈（co_consts中索引0处的值是None，因为Python函数中如果没有显式的return表达式，将会使用隐式调用，返回None值） CALL_FUNCTION...使用字节码现在你已经了解了这么多，你可能会想：“好吧，我猜这很酷，但是知道这个有什么实际用途呢？” 抛开单纯的满足一下好奇心，理解Python字节码在如下几个方面是挺有用的。

1.7K3 0

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...为了访问狗的身高值，只需两次调用基于索引的检索，例如 df.loc ['dog']。loc ['height']。要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。

15.9K2 0

eBPF效应

eBPF 如何重塑可观察性工程（第一部分） eBPF 一夜成名，但其发展由来已久。正如去年的解锁内核纪录片所示，eBPF 解释器早在 2014 年就首次合并到了 Linux 网络堆栈中。...显然，没有现有代码库需要重新设计的较新的堆栈比现有供应商（尤其是那些具有大型代码库和复杂架构的供应商）更适合采用这项新技术。...然后，当您的应用程序进行与网络相关的系统调用（例如 send() 和 recv()）时，Pixie 的 eBPF 探针会嗅探数据并将其发送到 Pixie Edge Module (PEM)。...完整的堆栈跟踪不会仅仅存在于一个整洁的小盒子中等待被收集。在 Pixie 中，通过查看 CPU 上应用程序的指令指针来恢复堆栈跟踪，然后检查堆栈以找到所有父函数（帧）的指令指针。...遍历堆栈以重建堆栈跟踪有一些复杂性，但基本情况如下所示。从叶帧开始，并使用帧指针连续找到下一个父帧。每个堆栈帧都包含一个返回地址指令指针，该指针被记录下来以构建整个堆栈跟踪。

1911 0

B树和B+树对比，为什么MySQL数据库索引选择使用B+树？

B树 B树的节点为关键字和相应的数据（索引等） B+树 B+树是B树的一个变形，非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中， B+树的叶子节点为链表，链表放数据，非叶子节点是索引。...二对比 1.B树和B+树同样适用于高度越低，查询越快。 2.B树查找节点，B+树只需要查询所有节点（索引），B树查询索引和数据。...虽然可能第一个就找到，但在极端情况下，需要全查询索引和数据，不如B+树稳定。 3.B+树和B树比，B+树的硬盘空间更少，io的读写代价更低。因为B+树节点只有索引，占位更少。

9622 0

【译】十张图看懂3D打印未来

相比之下，现有的多材料3D打印机通常仅限于三种材料，价格高达15万美金。据说该机器还可以扫描并围绕现有物体进行打印，从而使得环绕电路板的周遭构建成为可能。 3、100倍快速打印 ?...麻省理工学院的Mediated Matter Group创建了G3DP，它是一种能够使用熔化玻璃打印的3D打印机。...为了制作合适的神经生长的硅导支架，研究人员使用了3D扫描仪扫描并模拟了大鼠坐骨神经的结构模型。 7、重塑活体组织 ?...他们计划使用组织培养物来测试新产品，等待未来医学上的突破，使用该技术的未来迭代产品和干细胞培养物来打印移植器官。...欢迎来到“4D“打印和可编程器件的世界，这是一个创造自组装或自维修器件的世界。麻省理工学院自组装实验室的研究人员正在通过特殊处理的材料构建可自我重塑的物品。

82915 0

JVM-虚拟机栈详解附面试高频题（手画多图）！！！深入浅出，绝对值得收藏哈！！！

2.2、栈帧概述栈帧(Stack Frame)是用于支持虚拟机进行方法调用和方法执行的数据结构，它是虚拟机运行时数据区的虚拟机栈(Virtual Machine Stack)的栈元素。...，多深的操作数栈都已经完全确定了，并且写入到了方法表的Code属性中，因此一个栈帧需要分配多少内存，不会受到程序运行期变量数据的影响，而仅仅取决于具体虚拟机的实现。...5、操作数栈并非采用访问索引的方式来进行数据访问的，而是只能通过标准的入栈和出栈操作来完成一次数据访问 6、如果被调用的方法带有返回值的话，其返回值将会被压入当前栈帧的操作数栈中，并更新PC寄存器中下一条需要执行的字节码指令...2 istore_1 //从操作数堆栈中弹出一个数，将这个数赋值给局部变量 a 这里istore_的索引之所以是一，而不是0，是因为局部变量表中，第一个放进去的是this。...讲这么这么多，没有亲眼见过，其实还是会对所谓的动态链接感到陌生的，因为我也是的，所以接下来给大家举了栗子和图哦。

5282 0

浅谈StackTrace类

在写通用组件的时候，我们需要关心程序运行的堆栈信息。堆栈信息是什么？堆栈是一种执行“后进先出”算法的数据结构。程序的函数调用是用堆栈实现的。...在程序中，每次调用一个函数，就会生成一个堆栈帧，并push进入堆栈中。每一次结束一个函数调用，就会从堆栈中pop一个堆栈帧。...在.Net Framework中，定义了StackTrace类，它可以获取当前堆栈的每一帧的信息。...int FrameCount; 它的方法： //返回堆栈信息的所有帧 StackFrame[] GetFrames(); //根据帧的索引，返回帧 StackFrame GetFrame(int index...我们这里的堆栈信息并不能获取每一个函数在调用的时候，传递的参数值，对于有这种需求的程序员，可以考虑使用AOP编程的方式编写一个MethodContextLogger组件，这个组件可以获取方法的出入的参数值

1.6K4 0

JVM运行时数据区知多少

栈帧中需要多大的局部变量表，需要多深的操作数栈在编译期间就已经被分析计算出来，并且写入到方法表的Code属性之中不会受到程序运行期变量数据的影响，而仅仅取决于具体的虚拟机实现。...局部变量表是通过索引来寻址的，索引从0开始。基本类型long和double占用局部变量表中的两个局部变量，也就是局部变量数组中的连续两个空间，它们是通过使用最小的一个索引来寻址的。...比如double存储的下标是n，但实际上它是占用了索引为n和n+1两个局部变量的，它通过索引n进行寻址。索引n+1处的局部变量理论上也是能够加载并重新存入值，但这样索引n处的局部变量就无效了。...栈的优化技术——栈帧之间数据的共享在一般的模型中，两个不同的栈帧的内存区域是独立的，但是大部分的 JVM 在实现中会进行一些优化，使得两个栈帧出现一部分重叠（主要体现在方法中有参数传递的情况），让下面栈帧的操作数栈和上面栈帧的部分局部变量重叠在一起...JVM规范允许本地方法堆栈具有固定大小或根据计算要求动态扩展和收缩。

3961 0

业界 | 英伟达开源硬件加速项目NVDLA：一种标准化的推断加速框架

使用 NVDLA 加速深度学习的推断速度 NVDLA 引入了一个模块架构以简化配置、集成和可移植性，这主要是因为该构建块能用于加速核心深度学习推断运算。...一维数据处理器（Single Data Processor）：激活函数的奇点检索引擎。二维数据处理器（Planar Data Processor）：用于池化的平面均值引擎。...通道数据处理器（Channel Data Processor）：高级归一化函数的多通道均值引擎。...专用内存与数据形状重塑引擎（Dedicated Memory and Data Reshape Engines）：张量形状重塑和复制操作的内存到内存转换加速。...NVDLA 硬件利用标准实践与系统的其余部分进行接口交互：控制通道以实现寄存器文件和中断接口，并使用一对标准的 AXI 总线接口与存储器进行交互。

1.8K9 0

C# StackTrace & StackFrame

支持获取方法的元数据信息。 2. StackTrace和StackFrame之间的关系 StackTrace 是由多个 StackFrame 组成的。...栈帧是实现函数调用的基础结构，帮助管理程序的控制流和内存分配。 3. 重要方法 StackTrace的重要方法 ToString(): 返回堆栈的字符串表示，便于输出和记录。...GetFrame(int index): 获取指定索引处的 StackFrame。 GetFrames(): 返回所有 StackFrame 的数组。 FrameCount: 获取堆栈帧的数量。...使用心得经验讲解在使用 StackTrace 和 StackFrame 时，建议在开发和调试阶段充分利用其功能，帮助快速定位和解决问题。但在生产环境中，应谨慎使用，避免性能问题和信息泄露。...异常处理策略: 在捕获异常时，选择性记录堆栈信息，平衡性能和调试需求。在使用 StackTrace 和 StackFrame 时，掌握一些技巧可以帮助更有效地进行追踪和帧解析。

2890 0

精品课 - Python 数据分析

对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...听着很绕口，但这样理解数组之后很多问题都可以轻易理解，比如：高维数组的转置数组的重塑和打平不同维度上的整合我为上面那句话画了三幅图，注意比较数组“想象中的样子”、“打印出的样子”和“内存里的样子...DataFrame 数据帧可以看成是数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat...) 数据存载 (存为了下次载，载的是上回存) 数据获取 (基于位置、基于标签、层级获取) 数据结合 (按键合并、按轴结合) 数据重塑 (行列互转、长宽互转) 数据分析 (split-apply-combine...---- HOW WELL 比如在讲拆分-应用-结合 (split-apply-combine) 时，我会先从数据帧上的 sum() 或 mean() 函数引出无条件聚合，但通常希望有条件地在某些标签或索引上进行聚合

3.8K4 1

向量数据库入坑：使用 Docker 和 Milvus 快速构建本地轻量图片搜索引擎

那么，本周的向量数据库入坑系列，就聊聊“图片搜索”这个话题吧。不同于以往，这次我们先来看搭建的图片搜索引擎的效果，再来展开聊如何实现。...计算完毕，界面提示数据量有变化接下来，我们可以先使用一张并不包含在 60 张之内的卡通图片，来验证搜索结果是否符合预期：查找不存在的图片当然，也可以使用包含在刚刚 60 张图片之内的文件，来进一步判断这个图片搜索引擎的效果...，以及 MySQL 来完成搜索引擎的原始图片数据匹配。...•“推理服务”：包含了使用 Towhee 0.6 和 ResNet50 模型，以及 FastAPI 搭建的 AI 推理服务，用于将用户提交的图片数据进行向量转换。...前端应用镜像的重构相比较上面的“应用模块”所使用的镜像，前端使用的镜像的问题相对多一些： •使用目前 LTS 版本支持的 Node v18，无法正确构建程序。

4K2 0

左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

数据重塑（宽转长）： melt函数是reshape2包中的数据宽转长的函数 mydata<-melt( mydata,...转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...通常这种操作也可以借助堆栈函数来达到同样的目的。...(但是使用stack\unstack需要额外设置多索引，灰常麻烦，所以不是很推荐，有兴趣可以查看pandas中的stack/unstack方法，这里不再赘述)。...综上所述，本文主要提供了R语言与Python中用于处理数据重塑（长宽转换的常用解决方案）。

2.9K6 0

ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

Pandas 秘籍零、前言一、Pandas 基础二、数据帧基本操作三、开始数据分析四、选择数据子集五、布尔索引六、索引对齐七、分组以进行汇总，过滤和转换八、将数据重组为整齐的表格九...Pandas 三、用序列表示单变量数据四、用数据帧表示表格和多元数据五、数据帧的结构操作六、索引数据七、类别数据八、数值统计方法九、存取数据十、整理数据十一、合并，连接和重塑数据十二...的操作，第一部分 – 索引和选择五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑六、处理缺失数据，时间序列和 Matplotlib 绘图七、统计之旅 – 经典方法八、贝叶斯统计简介...五、Pandas 的算术，函数应用以及映射六、排序，索引和绘图精通 Pandas 探索性分析零、前言一、处理不同种类的数据集二、数据选择三、处理，转换和重塑数据四、像专业人士一样可视化数据...使用函数组织你的代码 2.7 如何阅读代码 2.8 面向对象编程三、关键编程模式 3.1 加载文件 3.2 数据帧 3.3 操纵和可视化数据四、用于计算和优化的迭代式方法 4.1 生成均匀的随机数

5.3K3 0

ACOUSLIC-AI2024——腹围超声自动测量

建议新手操作员使用低成本超声设备和标准化盲扫协议在资源匮乏的环境中获取产科数据。盲扫采集协议的特点是操作员无需查看超声图像即可执行扫描。...他们的经验长达两年多，其中一名读者总共花费了 120 小时，其他人则花费了 300 小时来分析此类数据。每个读者独立注释案例，每个案例大约分布 50%。...随后，这些注释由一位拥有 37 年经验的超声技师进行审查和纠正。评价指标：骰子相似系数（DSC），加权帧选择分数 (WFSS)，豪斯多夫距离 (HD)和归一化绝对误差 (NAE)。...值得注意的是，真实实况掩码（如果可用）对应于胎儿腹部堆栈的指定帧中的注释（即，该度量是在与胎儿帧编号相对应的 2D 真实实况和预测掩码上计算的）。...如果有最佳帧图像位置索引就对该索引图像进行腹部Mask分割，并计算椭圆周长输出结果，如果没有最佳帧图像位置索引，有次优帧图像位置索引就对该索引图像进行腹部Mask分割，并计算椭圆周长输出结果，如果最佳帧索引和次优帧索引都没有的

3321 0

点击加载更多

《利用Python进行数据分析·第2版》第8章数据规整：聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑和轴向旋转8.4 总结

spark使用zipWithIndex和zipWithUniqueId为rdd中每条数据添加索引数据

抓包分析以太网帧和IP数据包，头部那么多东东用来干啥的，扫盲篇

Pandas与GUI界面的超强结合，爆赞！

使用PHP和Redis向量数据库基于ChatGPT实现文本搜索引擎

Python字节码介绍

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

eBPF效应

B树和B+树对比，为什么MySQL数据库索引选择使用B+树？

【译】十张图看懂3D打印未来

JVM-虚拟机栈详解附面试高频题（手画多图）！！！深入浅出，绝对值得收藏哈！！！

浅谈StackTrace类

JVM运行时数据区知多少

业界 | 英伟达开源硬件加速项目NVDLA：一种标准化的推断加速框架

C# StackTrace & StackFrame

精品课 - Python 数据分析

向量数据库入坑：使用 Docker 和 Milvus 快速构建本地轻量图片搜索引擎

左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

ACOUSLIC-AI2024——腹围超声自动测量

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐