♣ 题目部分 在Oracle中，如何查询表和索引的历史统计信息？...♣ 答案部分 从Oracle 10g开始，当收集表的统计信息的时候，旧的统计数据被保留，如果因为新的统计信息而出现性能问题，旧的统计信息就可以被恢复。...历史统计信息保存在以下几张表中： l WRI$_OPTSTAT_TAB_HISTORY 表的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_IND_HISTORY 索引的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_HISTHEAD_HISTORY...查询索引的历史统计信息的SQL语句如下： SELECT B.OWNER, B.OBJECT_NAME INDEX_NAME, TO_CHAR(D.ANALYZETIME, '...这些统计信息在SYSAUX表空间中占有额外的存储开销，所以应该注意并防止统计信息将表空间填满。
所有特征missing value百分比的直方图 该方法内部使用pandas 统计数据集中所有feature的missing value 的百分比，然后选择出百分比大于阈值的特征，详见feature-selector.py...的归一化importance条形图，如图4所示 # threshold: 指定importance分数累积和的阈值，用于指定图4中的蓝色虚线. # 蓝色虚线指定了...# 注意：在计算importance累积和之前，对feature列表安装feature importance的大小 # 进行了降序排序 fs.plot_feature_importances...(4) identify_low_importance 该方法是使用identify_zero_importance计算的结果，选择出对importance累积和达到指定阈值没有贡献的feature（这样说有点拗口...该方法的实现代码在feature-selector.py的430-510行。
在算法设计和优化中，前缀和算法是一种简单而强大的技术，它通过预处理数组数据来加速对数组子区间和的查询。 这种算法思想特别适用于需要频繁计算数组中连续子区间和的场景，如数据流问题、区间查询问题等。...前缀和算法思想概述 前缀和算法的核心思想是预先计算并存储数组中每个位置之前所有元素的累积和，这样在需要计算任意子区间和时，可以直接通过查找前缀和数组中的特定元素来快速得出结果。 算法实现步骤 1....前缀和算法因其高效性，在多种算法问题中都有应用。以下是一些常见的应用场景： 区间查询：快速响应对数组中任意区间元素和的查询。 动态规划：在某些动态规划问题中，前缀和可以用来优化状态转移。...题解 解题思路如下： 数据读取：首先，我们需要从输入中获取两个关键参数：允许的平均失败率阈值以及记录失败率的数据数组。 构建累积和数组：为了高效计算任意子区间的失败率总和，我们构建一个累积和数组。...若为空，则表示没有找到任何符合条件的子区间，输出"NULL"。否则，输出所有符合条件的子区间，若有多个，则按起始索引的升序排列。
统计学上一般把发生率小于5%这一事件称为小概率事件，认为在一次试验中几乎不会发生。P的意义就是假阳性（一类错误）的发生的概率小于5%，在一次试验中几乎不会发生。...但当我们同时进行多次假设检验的时候假阳性发生的概率就会随着检验次数的增加而逐渐累积，超过5%这时候就需要对P值进行校正了，防止出现过多假阳性的结果。 3.怎样做P值校正呢?...下面介绍两种常用校正方法与Python实现 #载入pandas包 import pandas as pd #读入deseq2的差异分析结果 data=pd.read_csv(r"C:\Users\result_M.csv...",index_col=0)#index_col=0参数类似于R中的row.name=1,将第一列设为数据框行名（index） data 3.1手动计算-bonferroni校正 Bonferroni...P值，也有统计软件是P值不变，直接调整P值的阈值的，其实是一个道理哦，比如原始P值0.01校正为0.05，也可以原始P值不变还是0.01，但将P值的阈值变为0.01而不是通常的0.05。
找出异常值的索引 idx 并看有几个。 idx = mad_outlier( data.price.values ) data.loc[idx] 在百万条数据中只有 4 个，可直接删除。...数学表达式如下： 其中 yt 是一组独立同分布变量 (收益率或波动率等等)，而 St 是 yt 是累积量： S+ 表达式中有和 0 取最大值，因此代表向上累积量 S- 表达式中有和 0 取最小值，因此代表向下累积量...这时需要定义一个阈值 h，当 S+ > h 并重设 S+ 为 0 S- < -h 并重设 S- 为 0 重设为 0 意思就是这一波过去了，重新再累积玩呗。...图中的深青色的点就是我们需要采样的点。当然不同的阈值 h 会得到不同的样本，用到机器学习中，h 也是个超参数，需要被调节。...我们已经学会了如何从「非结构性」的杂乱金融数据转换成同质的「结构性」的数据，但是直接把它们丢进机器学习 (ML) 模型中还是会出问题的，原因有二： 一些 ML 模型，比如支撑向量机 (Support Vector
索引器中括号内行列下标的位置上都允许使用切片和花式索引，下例中行使用切片，列使用花式索引。 注意：下面的3:5表示下标为3和4的两行，[0,2]表示下标为0和2的两列。...索引器中括号内行列下标的位置上都允许使用切片和花式索引，下例中行使用切片，列使用花式索引。...5的行； ② loc索引器的切片却包含终值，所以team.loc[3:4,[0,2]]中却包含行标签为4的行； ③ 同样是整数，在iloc索引器中将被解读为行/列下标，而在loc索引器中将被解读为行...：采用赋值法 df['sex']=sex_value df['salary']=salary_value print("增加性别和工资列之后：") df 2、在尾部增加一行 注意：此处只能使用loc索引器...) 现在要求找到前两个季度平均销售额都大于45的团队，显然这是一个对分组进行过滤的任务。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...2] # 选择第二个索引处的元素 3 >>> b[1,2] # 选择第1行第2列的元素(相当于b[1][2]) 1.5 2 3 6.0 456 获取子集 >>> a[0:2] # 选择索引0和1...的项 array([1, 2]) >>> b[0:2,1] # 选择第1列中第0行和第1行中的项目 array([ 2., 5.]) >>> b[:1] # 选择第0行中的所有项目，等价于b[0:1...Pandas Pandas库建立在NumPy上，并为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。...df.applymap(f) # Apply每个元素 数据一致性 内部数据一致 在不重叠的索引中引入NA值 >>> s3 = pd.Series([7, -2, 3], index=['a',
目录 一、数据载入 二、数据清洗 （一）Pandas中缺失值的表示 （二）与缺失值判断和处理相关的方法 三、连续特征离散化 四、哑变量处理 准备工作 导入 NumPy 库和 Pandas 库。...Pandas 库将外部数据转换为 DataFrame 数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 1、读 / 写文本文件 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。...int，表示读取前n行，默认为None 文本文件的存储和读取类似，结构化数据可以通过 Pandas 中的to_csv函数实现以 CSV 文件格式存储文件。...2 在缺失值的处理方法中，删除缺失值是常用的方法之一。...df.dropna(axis='columns', how='all') 通过thresh参数，那些非缺失值的个数大于等于阈值的行或列将保留。
在固定时间内对于某个股票，如果其收益 高于阈值 c，那么被分为正例 (用 +1 表示) 低于阈值 -c，那么被分为负例 (用 -1 表示) 在 -c 和 c 之间，被分为第三类 (用 0 表示) 用公式对上述规则进行表述...其中 r(ti,0, ti,0+h) 是在固定区间 h 中的价格收益 ti,0 是 X(i) 对应的 Bar 的索引 ti,0 +h 是在 ti,0 后 h 个 Bar 的索引 h 是一段固定区间...第 2 行计算日收益，函数 shift(1) 就是把序列所有元素的索引往后移动了 1 位，第一位用 NaN 替代。...第 3 行用 Pandas 里面的 ewm() 函数，计算完指数加权平均序列的标准差作为波动率。 ---- 看看结果。...而 width = [αu, αd]，它们都大于等于 0 当大于 0 时，乘上 σ 得到水平隔栏的点位，存储在 'UB' 和 'DB' 栏下。
安装非常方便： pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素（以及DataFrame的行和列）的对象被称为索引。...对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...你逐一进行了几次查询，每次都缩小了搜索范围，但只看了列的一个子集，因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行，想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。...索引有一个名字（在MultiIndex的情况下，每一层都有一个名字）。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。...字符串和正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本： count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时，有几个选项来决定如何使用它们： split
当我们生成或者导入了数据之后，通过数据的探索工作能够快速了解和认识数据基本信息，比如数据中字段的类型、索引、最值、缺失值等，可以让我们对数据的全貌有一个初步了解。...类型：两个数值，表示行和列 Series类型：只有行数 [008i3skNgy1gri3z9ry7vj30uw07yt9u.jpg] 数据大小size 数据大小表示的是数据中总共有多少个数据，即shape...# 每个列属性的数据类型 s.dtype # 没有s，结果一个类型 [008i3skNgy1gri44mvcihj30nq0fmgn8.jpg] 列属性和行索引 通过axes来查看；DataFrame...数据既有行索引也有列名，Series数据只有行索引。...() # 样本峰度 (第四阶) df.quantile() # 样本分位数 (不同 % 的值) 总结 本文主要是对Pandas中的数据探索做了一个详细介绍，帮助我们快速了解数据的基本信息，同时也方便后续的数据处理和分析
标签：Python，Pandas 本文介绍在pandas中如何找到与给定输入最接近的值。 有时候，我们试图使用一个值筛选数据框架，但是这个值不存在，这样我们会接收到一个空的数据框架，这不是我们想要的。...我们想要的是，在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。 下面是一个简单的数据集，将用于演示这项技术。假设有5天的SPY股票（假想）价格。 图1 假设我们想要找到与价格386最接近的值所在的行。...pandas argsort()方法 argsort()方法返回将对值进行排序的整数索引。例如： 图3 看起来可能有点混乱，尤其是当看带有日期栏的排名时。...1.在右侧，原始数据框架（或绝对差数据框架，因为它们的索引相同）有一个数字索引0,1,2,3,4。...2.在左侧，忽略索引/日期列，argsort()按顺序返回数字索引 3.如果将此顺序应用于原始数据框架，正如下面几行所示，那么我们可以对数据框架进行排序： 值4（2022-05-08）行应该转到第一个位置
这个固定的成交量如何确定呢？和等笔抽样中的方法一样，先得到 bar 的个数 (3 个)。在等量抽样下，我们计算累积成交量再除以 bar 的个数。...和等量抽样中的方法一样，先得到 bar 的个数 (3 个)。在等额抽样下，我们计算累积成交额再除以 bar 的个数。...我们希望能够找到一个时点 T*，使得「累积均衡度」θT* 的绝对值超过一个阈值，这个阈值可以用 0 时点 θT 的期望来表示，即 E0[θT]。用数学将前面的意思表达出来 ?...在阈值的期望表达式 E0[θT] 中，T 是随机变量，因为不知道什么时候 |θT| 超过阈值。...第 2 行将索引 T 扩展到 +∞，并添加指标函数 1{T>t-1}。 第 3 行将期望符号和累加符号互换。 第 4 行提出公共因子 E0[bt]。
文件中， 我们将使用 FeatureSelector 类来选择数据集中要删除的特征，这个类提供五种方法来查找要删除的功能： 查找缺失分数大于指定阈值的列 查找只有唯一值的特征 查找由相关系数大于指定值的共线特征...缺失值 第一种特征选择方法很简单：找到丢失分数大于指定阈值的任何列。在此示例中，我们将使用阈值0.6，这对应于查找缺失值超过60％的特征。（此方法不会首先对特征进行一次独热编码）。...它还向我们显示了累积特征重要性与特征数量之间的关系。 当我们绘制特征重要性时，我们可以传递一个阈值，该阈值标识达到指定的累积特征重要性所需的特征数量。...要删除的低重要性特征是指那些对指定的累积重要性无贡献的特征。这些特征也可以在 ops 词典中找到。...结论 本笔记本演示了如何使用FeatureSelector类从数据集中删除特征。此实现中有几个重要注意事项： 在机器学习模型的多次运行中，特征重要性将发生变化。
01 缺失值处理 在缺失值的处理上，主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。...在判断逻辑中，对每一列的数据进行使用自定义的方法做Z-Score值标准化得分计算，然后与阈值2.2做比较，如果大于阈值则为异常。...，阈值的设定是确定异常与否的关键，通常当阈值大于2.2时，就是相对异常的表现值。...完成后在输出的结果中可以看到，删除了 index 值为1的数据行。...重复值的判断相对简单，而判断之后如何处理往往不是一个技术特征明显的工作，而是侧重于业务和建模需求的工作。
通过这种方式，我们不仅能够了解整体的销售情况，还能够洞察到哪些产品在特定区域或客户群体中最受欢迎，从而做出更加精细化的业务决策。在实际应用中，指标和标签的关系可以类比于坐标系中的点和坐标轴。...key 且数值等于 num_null[key] 的行的索引，并转换为列表形式。...null_ind1 = list( df[df[key] == '99'].index) # 找到数据框中列为 key 且数值等于 99 的行的索引，并转换为列表形式。...，本篇介绍了如何利用Pandas将指标数据巧妙地转化为标签。...这只是Pandas在数据处理中的一个简单应用场景，而Pandas在Python数据分析和数据科学领域的功能远不止于此。
在视觉上，Pandas 数据帧的输出显示（在 Jupyter 笔记本中）似乎只不过是由行和列组成的普通数据表。 隐藏在表面下方的是三个组成部分-您必须具备的索引，列和数据（也称为值）。...在分析期间，可能首先需要找到一个数据组，该数据组在单个列中包含最高的n值，然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。...逗号左侧的选择始终根据行索引选择行。 逗号右边的选择始终根据列索引选择列。 不必同时选择行和列。 步骤 2 显示了如何选择所有行和列的子集。 冒号表示一个切片对象，该对象仅返回该维度的所有值。....jpeg)] 请注意，前面的数据帧中的第三，第四和第五行中的所有值是如何丢失的。...准备 在本秘籍中，我们将为.iloc和.loc索引器使用布尔索引过滤行和列。
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