合并具有重复条目但具有不同值的两个数据帧 - 腾讯云开发者社区

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...例如，如果 df1 具有3个键foo 值，而 df2 具有2个相同键的值，则在最终DataFrame中将有6个条目，其中 leftkey = foo 和 rightkey = foo。 ?...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。...Join 通常，联接比合并更可取，因为它具有更简洁的语法，并且在水平连接两个DataFrame时具有更大的可能性。连接的语法如下： ?...“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。

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pandas 入门2 ：读取txt文件以及描述性分析

我们还将添加大量重复项，以便您不止一次看到相同的婴儿名称。你可以想到每个名字的多个条目只是全国各地的不同医院报告每个婴儿名字的出生人数。...因此，如果两家医院报告了婴儿名称“Bob”，则该数据将具有名称Bob的两个值。我们将从创建随机的婴儿名称开始。 ?...使用zip函数合并名称和出生数据集。 ? 我们基本上完成了创建数据集。我们现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...您可以将数字[0,1,2,3,4，...]视为Excel文件中的行号。在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...我们已经知道有1,000条记录而且没有任何记录丢失（非空值）。可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ?

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Python探索性数据分析，这样才容易掌握

请注意：“Maine” 在 2018 年 ACT 数据中出现了两次。下一步是确定这些值是重复的还是数据输入不正确引起的。我们将使用一种脱敏技术来实现这一点，它允许我们检查满足指定条件的数据帧中的行。...例如，让我们脱敏来查看 2018 ACT 数据中所有 “State” 值为 “Maine” 的行: ? 现在，已将乱码确认为重复条目。...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...这可以使用与我们在 2018 年 ACT 数据集定位和删除重复的 ‘Maine’ 值相同的代码来完成: ?...最后，我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧，而是按年一次合并两个数据帧，并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?

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POLARDB IMCI 白皮书云原生HTAP 数据库系统一数据压缩和打包处理与数据更新

PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，将部分打包替换为新的package（即以原子方式更新指向新打包的指针）,对于不同的数据类型，列索引采用不同的压缩算法。...与这些工作不同，PolarDB-IMCI提出了一种新的重放方法，即2P-COFFER，使得两个重放阶段都是无冲突的。...在2P-COFFER中，第一阶段以页面粒度进行，而第二阶段以行粒度进行，以实现对不同页面/行的并发修改。修改相同页面/行但属于不同事务的日志条目被视为依赖项，应该按顺序重放。...如果属于，则工作者进一步检查该条目的主键是否在活动事务中被重复插入（通过一个主键集合）。注意，重复的主键插入不是用户DML。因此，重复使用REDO日志会导致重放所有页面更改。...5.5 处理大事务到目前为止，我们已经介绍了PolarDB-IMCI的更新传播，但还有一个问题。如5.1所述，CALS从PolarFS预取日志条目到事务缓冲区。

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翻译：The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

在每个级别上，C1树的所有当前合并多页块通常将分为两个块：其条目已耗尽但保留合并光标尚未到达的信息的“清空”块，以及反映到目前为止合并结果的“填充”块。...因此，围绕当前光标位置的Ci组件节点通常会在内存中分为两个部分完整的多页块缓冲区：“清空”块，其条目已耗尽，但保留合并光标尚未到达的信息，和“填充”块，它反映了到目前为止的合并结果，但还不够满，无法在磁盘上写入...注意，上述所有注意事项也适用于由于光标移动而发生更改的两个组件的不同目录级别。然而，高级目录节点通常不会驻留在多页块缓冲区中，因此必须使用稍有不同的算法，但仍会有一个“填充”节点和一个“清空”节点。...由于指数方法的具体选择，这些结论都不会改变。B-树的叶级具有一定数量的浪费空间和上层目录节点，而可扩展哈希表的浪费空间有所不同，没有目录节点，但这两种结构都必须包含9.2 GB的条目，如上所述。...例如，在B-树中，576000000个累积条目将包含每个账户ID的平均5.76个条目；假设具有相同账户ID的每个条目都有一个不同的时间戳。因此，每个新条目插入将放在具有相同账户ID的所有条目的右侧。

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Dont Look Twice :更快的视频 Transformers与游程长度记号化 !

现有方法要么具有较大的开销，抵消了任何速度提升，要么需要针对不同的数据集和示例进行调整。...作者的方法具有_内容感知性_的特点，无需针对不同的数据集进行调整，且_快速_，开销可以忽略不计。...值得注意的是，是一个超参数，需要调整，但与数据集无关；它仅仅编码了在 Patch 之间允许发生多少变化，然后才认为它们是不同的。...对于给定的“运行”重复的块，作者始终保留初始块，因此可以计算新的长度，即从到中最近的一个1条目在轴上的距离。具体而言，对于此操作还可以有效地在GPU上实现，无需增加开销。...作者还注意到，是_数据集无关的_：它仅描述了需要多少像素差异才能将两个16x16的 Patch 视为不同，相同值在不同数据集上根据视频内容产生不同的降维。长度编码。

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TMOS系统之VLANs

最初运行 Setup Utility 时，您为每个 VLAN 分配了以下内容：静态和浮动自身 IP 地址 VLAN 标记一个或多个 BIG-IP 系统接口典型的 VLAN 配置是系统具有两个 VLAN...非正式地称为问答或者双重标记，该标准为您提供了一种将多个 VLAN 标记插入单个帧的方法。这使您可以仅使用一个标签封装来自不同客户的单标签流量。双标记扩展了网络中可能的 VLAN ID 的数量。...一个巨型帧是具有超过 1500 字节且少于 9000 字节的有效负载的以太网帧。如果您的 BIG-IP 平台不支持巨型帧并且 VLAN 接收到巨型帧，则系统会丢弃该帧。...例如，此功能可防止某些类型的 DDoS 攻击，例如 ICMP DDoS 攻击，该攻击可以通过重复向特定的 TMM 子集发送相同的数据包来使系统过载。...如果您选择使用不同的端口号，则必须确保相关 VXLAN 配置文件中指定的端口号与您使用此命令设置的值相匹配。

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您需要了解的几种数据复制策略

对每个基于键的复制作业都重复此过程，不断使用复制键来发现源数据库中的更改。这种数据复制策略提供了与基于日志的数据复制类似的好处，但也有其自身的局限性：它不识别源数据库中的删除操作。...删除表中的数据条目时，也会从源数据库中删除复制键。因此复制工具无法捕获对该条目的更改。如果记录具有相同的复制键（复制键字段非唯一约束），则可能存在重复行。...发生这种情况是因为基于键的增量复制还会比较与存储的最大值相等的值。因此它会复制该记录，直到找到另一条具有更大复制键的记录。在基于日志的复制不可行或不支持的情况下，基于键的复制将是一个不错的选择。...5、合并复制合并复制将两个或多个数据库合并为一个数据库，以便一个（主）数据库的更新反映在另一个（辅助）数据库中。这是合并复制区别于其他数据复制策略的一个关键特征。...6、双向复制双向复制是不太常见的数据复制策略之一。它是事务复制的子集，允许两个数据库交换更新。所以这两个数据库都允许修改，比如合并复制。但是，要使事务成功，两个数据库都必须处于活动状态。

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伦敦大学提出 SAMa: 材料感知三维选择和分割！

然而，Sharma等人[56]表明，通过计算初始点击的值与其他视图的值之间的交叉注意关系，选择操作可以在两个帧之间工作。...该方法包括两个步骤：（1）自动选择“选择点击”，以及（2）合并相似的选择结果。从多个视角密集采样整个物体是不切实际的（图4中的Lego资产进行500次点击采样大约需要20分钟）。...作者将这些 Mask 相互比较，并将其两两mIoU值存储在一个对称矩阵中，其中每个条目代表两个不同点击选择的相似程度。...值越高意味着生成该条目的点击产生了相似的选择，即它们位于相同的材料上，因此作者可以安全地保留其中一个。...作者重复这个过程，直到所有矩阵条目的值低于经验确定的阈值0.75，从而只保留真正不同的材料上的点击。作者在图10中展示了这种分割方法的结果。

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

如果找到的匹配的关键帧属于活动地图，则执行回环闭合。否则，它是一个多地图数据关联，然后合并活动地图和匹配地图。...）如果位置识别成功,产生了多地图数据关联,在活动地图中的关键帧和地图集中的不同地图中的匹配关键帧之间,使用对齐变换进行地图合并操作.需要确保Mm中的信息能被tracking线程及时调用,避免地图重复....2 Merging maps（地图合并）地图和融合成为新的活动地图.为删除重复点,将在的关键帧中主动搜索匹配项以查找的地图点.对于每对匹配,从中移除点,并且中的点不断累积已移除点的观测值.共视性和本征图通过添加边来更新...）回环闭合校正算法类似于地图合并,但是位置识别匹配的两个关键帧都是属于活动地图....关于鲁棒性,直接方法在低纹理环境中可能更鲁棒.但仅限于短期和中期数据关联.另一方面,匹配特征描述符成功地解决了长期多地图数据关联,但似乎不如使用LK跟踪更稳健.

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数据科学 IPython 笔记本 7.10 组合数据集：合并和连接

合并的结果是一个新的DataFrame，它组合了两个输入的信息。请注意，每列中的条目顺序不一定得到保留：在这种情况下，employee列的顺序在df1和df2之间有所不同。...另外，请记住，合并一般会丢弃索引，除了在索引合并的特殊情况下（参见left_index和right_index关键字，之后讨论）。多对一连接多对一连接中，两个键列中的一个包含重复条目。...对于多对一的情况，生成的DataFrame将保留适当的重复条目。...left_on和right_on关键字有时你可能希望合并具有不同列名的两个数据集；例如，我们可能有一个数据集，其中员工姓名被标记为name而不是employee。...示例：美国各州数据在组合来自不同来源的数据时，合并和连接操作最常出现。在这里，我们将考虑美国各州及其人口数据的一些例子。

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AirVO：一种抗光照干扰的点线视觉里程计

图2：AirVO的框架，系统分为两个主线程，由两个不同颜色的区域表示。红色虚线框和绿色虚线框中的模块分别在CPU和GPU上运行。...作者认为长线段比短线段更具重复性，受噪声影响较小，因此，在合并线段之后，长度小于预设阈值的线段将被过滤掉，只有长线段会在后续阶段中使用。...跟踪样本点可以跟踪长度不同的线段，但当前的SLAM系统通常使用光流来跟踪样本点，在光照条件迅速或剧烈变化时性能较差。...关键帧选择观察到我们系统中使用的基于学习的数据关联方法能够追踪具有大基线的两个帧，因此与其他VO或视觉SLAM系统中使用的逐帧跟踪策略不同，仅将当前帧与最近的关键帧进行匹配，这可以减少跟踪误差。...OIVIO数据集在隧道和矿井中收集了视觉惯性数据，使用了所有九个序列的地面真实值，这些真实值由Leica TCRP1203 R300获取，平移误差的性能如表I所示。

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听GPT 讲Istio源代码--pilot(6)

MergeDestinationRule: 这个函数用于合并两个DestinationRule，将它们的属性进行合并并返回一个新的合并结果。...DuplicatedDomains：表示重复的域。 DuplicatedSubsets：表示重复的子集。 totalVirtualServices：虚拟服务的总数。...NewReasonStats：创建新的推送原因统计信息。 Add：向推送原因统计信息中添加原因。 Merge：合并两个推送原因统计信息。 CopyMerge：复制并合并两个推送原因统计信息。...这些函数将集群级别的代理配置与命名空间级别的代理配置合并，并且还会将工作负载级别的代理配置合并到命名空间级别的配置中。 mergeWithPrecedence函数用于根据优先级合并两个代理配置对象。...总结起来，这些函数和结构体的作用是定义、管理和合并Istio代理的配置，以满足不同层级和优先级的需求。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （219）-- 算法导论16.3 1题

文心一言：首先，看起来引理 16.2 的描述中有些混淆，因为 x.freg 和 x.freq 似乎是两个不同的字段，但描述中把它们混用了。...然后，我们创建了四个 MyStruct 的实例 a、b、x 和 y，并给它们的 freg 字段赋予了不同的值。...帧号 } // equals 检查两个页表条目是否相等。...我们还定义了一个 equals 方法来检查两个页表条目是否相等。mapToFrame 函数使用 equals 方法来检查两个虚拟地址是否映射到同一个物理帧。...x和y，它们的freg相等，但它们的值是不同的。

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Tungsten Fabric架构详解vRouter体系结构

当VM接口启动时，vRouter选择MPLS表中的标签值，并且这些值仅对该vRouter本地有效。...当数据包从物理网络到达时，vRouter首先检查数据包是否具有支持的封装。如果不是，则将数据包发送到主机操作系统。...起点是两个VM均已启动，并且控制器已将L2（MAC）和L3（IP）路由发送到两个vRouter，以启用VM之间的通信。发送VM前尚未将数据发送到其他的VM，因此之前没有通过DNS解析目标名称。...VM1需要形成以太网帧，因此需要VM2的MAC地址，它会检查自己的ARP缓存，但没有条目，因为这是第一个数据包。 7. VM1发出ARP请求。...不同子网虚拟机之间的数据包流将数据包发送到不同子网中的目标时，顺序是相同的，只是vRouter作为默认网关响应。

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CS 144 Lab Five -- the network interface

因为这一切都是内核完成的任务，因此内核可以确保每个套接字都具有本地地址与端口，以及远程地址与端口的唯一组合，同时能保证不同进程之间的隔离。...而这种转换的任务就由地址解析协议来完成。ARP 类似于 DNS 服务，但不同的是，DNS 为任何地方的主机来解析主机名，但 ARP 只能为在同一个子网上的主机和路由器接口解析 IP 地址。...但如果找不到，那么发送方将会构造一个 ARP 分组的特殊分组。 ARP 分组中的字段包括发送和接收 IP 地址以及 MAC 地址，同时 ARP 查询分组和响应分组都具有相同的格式。...中间人攻击的情况下，攻击者可以拦截、修改或监视数据包，并将其转发给目标设备，使得目标设备和通信设备之间的通信看似正常，但实际上所有数据都经过了攻击者的处理。这可能导致敏感信息泄露或篡改通信内容。...但同样的模块也作为路由器的一部分反复使用：路由器通常有许多网络接口，其工作是在不同的接口之间路由互联网数据报网络接口将来自"客户端"（例如TCP/IP协议栈或路由器）的数据报转换为以太网帧。

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面试官：如何提升应用的Lighthouse 分数

主要是通过跟踪耗时较长的任务来确定，设置 PerformanceObserver 观察类型为 longtask 的条目，然后可以根据耗时较长的条目的 startTime 和duration，来大致确认页面处于...值是根据“不稳定”元素在帧之间移动的距离计算的。累计布局位移，用于衡量视觉稳定性，谷歌要求页面的CLS最好保持小于0.1。...可变字体：可以将字体的多种变体合并到单个文件中，因此我们可以仅加载一个通常小于所有文件组合的文件，而不是加载具有不同变体的“X”数量的不同文件。...此外，我们可以控制模块的优先级。删除重复的模块。有时在 monorepo 架构中工作时，我们可能会得到多次捆绑的包。同样，webpack config 带有一个可以合并我们重复的块的属性。 6....但请始终记住，某些较旧的浏览器可能不支持该扩展，因此请准备适用格式的后备版本。尺寸变体。Lighthouse 确实建议为提供不同变体的图像。像Sharp 这样的库允许我们生成同一张图像的多种尺寸。

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RenderingNG中关键数据结构及其角色

Viz合成器使用这个「同步令牌」来等待「所有」本地frame树片段提交一个具有当前同步令牌的合成器帧。这个过程避免了混合具有不同视觉属性的合成器frame。 ---- 2....我们可以通过尽可能多地「重复使用」以前的树的部分来实现这一点。内联Lnline片段信息「内联内容」使用一个稍微不同的表示方法。我们使用一个扁平化flat的「列表」来表示内联内容。...： ❝绘画块的有序列表，即显示项目组和属性树状态，作为「渲染管道」图层化Layerize步骤的输入数据 ❞ 整个「绘制块列表」可以合并成一个合成层并一起栅格化，但这需要在用户每次滚动时进行昂贵的栅格化操作...一个好的方法是「默认合并图块」，也就是「不对具有属性树状态的绘制块进行合并处理」，这些属性树状态可能会在「合成器线程」上发生变化，比如合成器线程的滚动或合成器线程的变换动画。...---- 中间的渲染通道一些「视觉效果」，如许多滤镜或高级混合模式，需要将两个或更多的quad合并到一个「中间纹理」中。

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零基础入门分布式系统 8. 案例研究 Case studies （完）

这两个更新发生时，两个节点暂时无法通信，但最终连接还是会恢复，两个节点同步了它们的更改。上图所示的结果中，最后的日历条目既反映了标题的变化，也反映了时间的变化。...当该消息被递交时，我们检查本地的values副本是否已经包含了相同键的更高时间戳条目；如果是，我们忽略该消息，因为具有更高时间戳的值优先。...当向另一个副本传递该信息时，我们使用合并函数\sqcup 将两个副本的状态合并起来。这个合并函数比较具有相同键的条目的时间戳，并保留那些具有较大时间戳的条目。...但优点是它可以容忍丢失或重复的消息：只要两个副本最终成功地交换了它们的最新状态，它们就会收敛到相同的状态，即使一些早期的消息已经丢失。重复的信息也是中性的，因为合并操作是幂等的。...但也有可能两个不同的节点同时生成具有相同位置号的字符，因此我们可以使用当前节点ID来区分相同位置字符的先后关系。

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AVM-SLAM：用于代客泊车的多传感器融合的语义视觉SLAM

摘要代客泊车（AVP）要求在具有挑战性的车库环境中进行精确的定位，包括光线不足、纹理稀疏、结构重复、动态场景以及缺乏GPS信号，这些常常对传统的定位方法造成困难。...它基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）理论，对来自环视相机、车轮编码器和IMU传感器的数据应用加权融合，为视觉语义匹配提供初始值，并通过在相邻语义关键帧之间预集成（IMU和车轮）值提供运动学约束，以进行后端优化...为了提高初始化的准确性，我们对选择的传感器数据队列中的数据进行线性插值，以获得与相关语义帧的时间相对应的数据。...语义帧经过关键帧过滤器进行筛选，如果它们与前一关键帧的差异超过50％，则将其插入到子地图中。每个子地图包含固定数量的关键帧，通常为10帧，但根据需要可以进行调整。...在复杂环境中，如具有重复结构的地下车库，不是所有关键帧和子地图都适用于回环检测。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

pandas 入门2 ：读取txt文件以及描述性分析

Python探索性数据分析，这样才容易掌握

POLARDB IMCI 白皮书云原生HTAP 数据库系统一数据压缩和打包处理与数据更新

翻译：The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

Dont Look Twice :更快的视频 Transformers与游程长度记号化 !

TMOS系统之VLANs

您需要了解的几种数据复制策略

伦敦大学提出 SAMa: 材料感知三维选择和分割！

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数据科学 IPython 笔记本 7.10 组合数据集：合并和连接

AirVO：一种抗光照干扰的点线视觉里程计

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Tungsten Fabric架构详解vRouter体系结构

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面试官：如何提升应用的Lighthouse 分数

RenderingNG中关键数据结构及其角色

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AVM-SLAM：用于代客泊车的多传感器融合的语义视觉SLAM

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