层次化操作熊猫

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Pandas-层次化索引

层次化索引是pandas的一项重要功能，它能使你在一个轴上有多个索引级别，也就是说，它能使你以低维度形式处理高维度数据，比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn...'d'], [1, 2, 3]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]]) 有了层次化索引之后...dtype: float64 data[:,2] #输出 a -0.042377 b -1.313888 c -1.945047 d 0.460786 dtype: float64 层次化索引在数据重塑和基于分组的操作中扮演重要的角色...0.751478 c 1 -0.2413292 -1.945047 d 2 0.4607863 -0.411931 dtype: float64 DataFrame的行列索引都可以使用层次化索引...Colorado Green Red Green a 1 0 1 2 2 3 4 5 b 1 6 7 8 2 9 10 11 我们可以创建层次化索引

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数据清洗之层次化索引

层次化索引在一个轴上拥有两个或者两个以上的索引使用loc语句进行访问 loc里面接受tuple，如loc(a,b),: import pandas as pd import numpy as np

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SQL 高级查询 ——（层次化查询，递归）

层次化查询层次化结构可以理解为树状数据结构，由节点构成。比如常见的组织结构由一个总经理，多个副总经理，多个部门部长组成。再比如在生产制造中一件产品会有多个子零件组成。举个简单的例子，如下图所示 ?...那么用 SQL 语句如何进行层次化查询呢？这里就要用到 CONNECT BY 和 START WITH 语法。我们先把 SQL 写出来，再来解释其中的含义。...当然，我们可以把查询结果美化一下，使其更有层次感，我们让根节点下面的 LEVEL 前面加几个空格即可。把上面的 SQL 稍微修改一下。...name AS name FROM product START WITH id = 1 CONNECT BY prior id = parent_product_id 查询结果已经有了层次感

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OpenStack Neutron之层次化端口绑定

我在第一次听到“层次化端口绑定”时，并没有联想到它对应的真正功能，它是翻译自英文“hierarchical port binding”。...对于OpenStack，是通过层次化端口绑定这个功能来解决这两个问题。层次化端口绑定 ? 既然在OpenStack内实现这么一个功能，那就需要符合OpenStack的软件架构。...所以，对于“Hierarchical Port Binding”到层次化端口绑定这个翻译，我个人觉得还是比较符合“信雅达”的标准的。...因为层次化端口绑定的逻辑，有一半是在Neutron ML2里面，有另一半是在物理交换机对应的Mechanism driver里面。...所以，有关层次化端口绑定的代码，在OpenStack Neutron中是看不到完整的。如果感兴趣，可以看[3-4]。

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树状数据层次数据可视化

树状结构的数据在生活中非常常见，比如层次聚类的结果，这种数据通常有一种包含关系，上面一层可以分为多个分支，每个分支又可以继续分。...这种数据的可视化方法非常多，今天介绍使用ggraph包可视化，功能很多，布局也很多，很多常见的网络图都是这个包画出来的。...接下来进行一些美化操作，看看这个包的强大之处。美化通过组合不同的布局和线型，可以得到非常多神奇的结果。比如大家比较喜欢的圆形布局。

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SQL基础-->层次化查询(START BY ... CONNECT BY PRIOR)

--====================================================== --SQL基础-->层次化查询(START BY ......CONNECT BY PRIOR) --====================================================== 层次化查询,即树型结构查询,是SQL中经常用到的功能之一...start_condition：层次化查询的起始条件 prior_condition：定义父节点和子节点之间的关系 --使用start with ...connect by prior 从根节点开始遍历...from emp 2 start with ename = 'KING' 3 connect by prior empno = mgr; Level ---------- 4 --格式化层次查询结果...--在层次化查询中增加过滤条件或使用子查询 SQL> select level, 2 lpad(' ',2 * level - 1) || ename as "Ename" 3 ,job

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oracle 层次化查询(生成菜单树等)

1、简介:Oracle层次化查询是Oracle特有的功能实现,主要用于返回一个数据集,这个数据集存在树的关系(数据集中存在一个Pid记录着当前数据集某一条记录的Id)。...2、层次化查询主要包含两个子句,一个start with另一个是connect by。...代码解析: (1)、start with PID is NULL 指定层次化查询的根节点, ? 红框内的两个节点为根节点,并开始遍历其余的节点。...5、Oracle 还为层次化查询提供了一些伪列（ Pseudo Column ）。...伪列 LEVEL 返回这一行在树中的层次，根为第一层。 (3)、CONNECT_BY_ROOT 查询操作符可以加在 connect by 之后的某个字段之前，表示获得这一行的根节点的该字段的值。

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Matplotlib 可视化之图表层次结构

今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程。...Matplotlib图表层次结构 Figure图形 Figure中最重要的元素是figure本身。...matplotlib.axes.Axes.tick_params() Axes.tick_params(axis='both', **kwargs) 主要参数： axis : 可选{'x', 'y', 'both'} ，选择对哪个轴操作...which : 可选{'major', 'minor', 'both'} 选择对主or副坐标轴进行操作 direction/tickdir : 可选{'in', 'out', 'inout'}刻度线的方向...格式化字符串，例如'ro'代表红色圆圈。格式字符串是用于快速设置基本线条样式的缩写，这些样式或更多的样式可通过关键字参数来实现。

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数字IC验证系列之层次化TLM连接

根据功能拆分，降低验证的耦合度，不仅提高了复用性和调试能力，同时让验证工程师集中精力，更专业化地完成相关验证工作。 ? 上图中的正方形和圆圈分别是TLM中的port和export。...上图中的Transaction command、FIFO和Singal drive在更高的层级进行例化和连接。

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【GNN】Diff Pool：网络图的层次化表达

目前，GNN 在图分类任务中的处理方法本质上是平面的（Flat），无法学习图形的层次化表达。...对于一个包含多个标签的图来说，传统的方法都是为图中每个节点生成一个 Embedding 向量，然后利用这些 Embedding 向量来做全局池化或者输入到 MLP 中来预测图标签，但这种方法忽视了图的层次结构...为此，作者提出了一个可微分的图池化模块——Diff Pool，用于完成图的层次化表达，并可以端到端的方式与目前多种模型相结合。...但这种方法会忽视图的层次化结构，损失大量相关信息，从而影响模型效果。...可视化 Diff Pool 的聚类结果： ? 4.Conclusion 作者引入了一种可微的池化方法，该方法能够基于网络图自适应的学习提取复杂的层次结构。

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存储概述：计算机层次化存储体系概述

存储器可以长期保存大量信息，为计算机的各种操作提供了基础数据资源，没有存储器中程序和数据的预先存储，后续的计算将无从开展。...不考虑缓存情况，这里的CPU能且只能对内存进行读写，不能访问外设(输入或输出设备)层次化存储体系在冯•诺依曼计算机里，不考虑缓存，而且CPU能且只能对内存进行读写，不能访问外设(输入或输出设备)...为了平衡其容量、速度以及价格，有人提出分层组织存储器系统的方法，称为存储器层次结构（ memory hierarchy），也有文献称之为层次化存储体系。...时间局部性:指程序中的某条指令一旦执行，不久以后该指令可能再次执行，典型原因是由于程序中存在着大量的循环操作。...参考：https://blog.csdn.net/qq_56780490/article/details/128143369【本文层次化存储体系部分段、实例分析取自该文章】

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真刀真枪模块化（3）—— 层次框架初探

(图片来自网络，侵删) 【说在前面的话】 ---- 在本系列的前面几篇文章中，我们依次讨论了如下的几个问题：模块化的目的是什么？...—— 复用代码，节省开发时间；阻碍模块化实现其最初目的的障碍是什么？—— 把原本的黑盒子当成白盒子，或者更通俗的说：阅读模块的源代码；能不能介绍一种模块化的方法？...Software Framework 是一个很大的话题，《真刀真枪模块化》系列从入门开始，尝试由浅入深的为您介绍那些构建自己的软件大厦所必不可少的基本技能。...万丈高楼平地起，让我们先从层次框架“初探”开始吧。...这种按照功能或者某种功能原则对内容进行归类，并套娃式的封装的行为，跟我们进行层次化封装时候所做的事情是一样的。

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十二.熊猫烧香病毒IDA和OD逆向分析（上）病毒初始化

熊猫烧香病毒就是一款非常具有代表性的病毒，当年造成了非常大的影响，并且也有一定技术手段。本文将详细讲解熊猫烧香的行为机理，并通过软件对其功能行为进行分析，这将有助于我们学习逆向分析和反病毒工作。...00402520 call dword ptr ds:[0x40D030] call 00401860 当进入call 00401860函数后，我们分析这里的两个API函数，它是对互斥空间进行初始化。...XOR EDX, EDX 异或操作将自身清空。 DIV ECX 可以发现它是一个除法操作，除数即为ECX。结果显示如下图所示，除法的商EAX为9，余数EDX为8。...XOR EDX, EAX EDX和EAX异或操作，其值保存在EDX中，即除法的余数EDX和乱码EAX进行异或操作。...PE病毒行为机理分析 [系统安全] 十二.熊猫烧香病毒IDA和OD逆向分析（上）病毒初始化同时补充作者制作的熊猫烧香病毒逆向关系图，希望对您有帮助。

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Power BI可视化图表的层次结构嵌套设置

小勤：Power BI里图表的这种多个层次嵌套在一起的效果是怎么做出来的啊？大海：这种效果其实就是“展开层次结构中的所有下移级别”功能实现的（x）轴的嵌套啊。...区域和城市不分层次，看起来有点儿乱呢。大海：这是默认的将多个字段数据（标签）连接到一起的显示方式，你只要在X轴的属性设置里把“连接标签”属性给关掉即可。小勤：原来这么简单！

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用Python提取Verilog网表层次和实例化关系

我们知道Verilog网表文件很大，小的也有几十M、几百M，但Verilog网表没有形为级描述，只剩下stdcell和macro的实例化。...Verilog是由一个个module组成的，下面是其中一个module在网表中的样子，我只需要提取module名字、实例化关系。...R02S7T U7 (.A(n15), .B(n17), .Y(n13)); //... endmodule 来观察规律：模块名的规律：module xxx ( 实例化的规律...定义合理的数据存储结构也是非常重要的，后续操作会简便很多。分享让工作更轻松

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【计组&OS】访存过程以及存储层次化结构

首先捋清楚存储体系的层次化结构我把知识整理成了这样的一张图那么我们就能很清晰的在这张图上面理解到CPU在访问存储数据的过程 Cache 访问： CPU尝试从Cache中获取所需的数据。...如果Cache命中（Cache Hit），则直接从Cache中读取数据，完成访存操作。...操作系统维护页表，其中包含有效位，指示对应的页面是否在物理内存中。有效位检查：在页表中找到对应的页表项后，CPU检查该项的有效位。...缺页异常处理程序被调用，操作系统开始处理这一异常。辅存访问：操作系统确定辅存中数据的位置，通常通过页面置换算法的数据结构来选择一个页面进行置换。...数据加载与页表更新：操作系统从辅存中加载缺失的数据到主存。加载完成后，操作系统更新页表，将新的物理地址映射到原来的逻辑地址。重新尝试访问：页表更新后，操作系统会重新执行导致缺页异常的指令。

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专注于ACGMN的内容管家ikaros—docker化部署 - 熊猫不是猫QAQ

前言前面熊猫介绍过一个ikaros项目，可用于媒体的刮削，主要是针对海外一些双人或多人内容。...客户端支持: 各个主流平台的客户端，包括不限于 Windows, 安卓文件加密分段上云: 支持主流云端的加密分段备份，在保障数据安全的前提下将云端的优势利用起来部署该项目提供了jellyfin与QB一体化的...yml文件部署，也提供了不带jellyfin的yml文件，同时也有独立项目的部署方式，由于熊猫对这类内容不感兴趣，所以这里只采用独立部署。

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pandas：由列层次化索引延伸的一些思考

删除列层次化索引用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题：产生了列方向上的两级索引，且需要删除一级索引。...删除列的层次化索引操作如下： # 列的层次化索引的删除 levels = action_info.columns.levels labels = action_info.columns.labels print...因为他更一般化，不存在什么简化，什么一维数组，什么标量值。且apply会将当前分组后的数据一起传入，可以返回多维数据。...总结列层次索引的删除列表的模糊查找方式查找dict的value值最大的key 的方式当做简单的聚合操作（max,min,unique等），可以使用agg()，在做复杂的聚合操作时，一定使用apply

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