Cumsum排除某些行 - 腾讯云开发者社区

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Linux tar 打包排除某些文件夹

解决思路打包的时候，将某些文件夹给排除掉，只打包自己想要的文件。解决方法使用tar命令来进行打包，并使用-exclude这个参数来排除一个文件夹。如果存在多个排除文件夹，就要写多个参数。...20180508.tar.gz --exclude=scheduler/lib.bk --exclude=scheduler/logs scheduler 常见错误打包命令觉得没有错，但是还是将排除的文件夹给打包进去了...原因之一便是在写路径的时候，后面跟了/，导致排除失败。

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shell脚本中打印所有匹配某些关键字符的行或前后各N行

在日常运维中，经常需要监控某个进程，并打印某个进程的监控结果，通常需要打印匹配某个结果的行以及其前后各N行。...2）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...3）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其后1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...192.168.10.17 4）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前后各1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep...192.168.10.17 5）把/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行的结果打印到/root/result.log中，并加上时间 [root@mq-master02

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

Cumsum 示例dataframe 包含3个小组的年度数据。我们可能只对年度数据感兴趣，但在某些情况下，我们同样还需要一个累计数据。...Pandas提供了一个易于使用的函数来计算加和，即cumsum。如果我们只是简单使用cumsum函数，（A，B，C）组别将被忽略。...这样得到的累积值在某些情况下意义不大，因为我们更需要不同小组的累计数据。对于这个问题有一个非常简单方便的解决方案，我们可以同时应用groupby和cumsum函数。...在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。考虑以下情况： ? 我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。 df.select_dtypes(include='int64') ?

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高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

Cumsum Cumsum是pandas的累加函数，用来求列的累加值。...用法： DataFrame.cumsum(axis=None, skipna=True, args, kwargs) 参数作用： axis：index或者轴的名字 skipna：排除NA/null值...我们只知道当年度的值value_1、value_2，现在求group分组下的累计值，比如A、2014之前的累计值，可以用cumsum函数来实现。...当然仅用cumsum函数没办法对groups (A, B, C)进行区分，所以需要结合分组函数groupby分别对(A, B, C)进行值的累加。...df['cumsum_2'] = df[['value_2','group']].groupby('group').cumsum() df 4.

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「Python」用户消费行为分析

一个数据分析案例请注意，本文编写于 297 天前，最后修改于 296 天前，其中某些信息可能已经过时。...69659 non-null float64 dtypes: float64(1), int64(3) memory usage: 2.1 MB 分析：观察数据结构可得，数据表一共有69659行、...user_cumsum = df.pivot_table(index='user', values='amount', aggfunc='sum') user_cumsum = user_cumsum.sort_values...(by='amount').reset_index() user_cumsum['cumsum_per'] = (user_cumsum['amount'].cumsum() / np.sum(user_cumsum...这个时候就需要排除掉仅由一条消费记录的顾客，如果用户仅有一条购买数据，那还谈何生命周期，直接赋值为NaN。

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几个高效Pandas函数

请注意，本文编写于 964 天前，最后修改于 964 天前，其中某些信息可能已经过时。 Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。...Cumsum Cumsum是pandas的累加函数，用来求列的累加值。...用法： DataFrame.cumsum(axis=None, skipna=True, args, kwargs) 参数作用： axis：index或者轴的名字 skipna：排除NA/null值以前面的...In [63]: df['cumsum'] = df[['value_2','group']].groupby('group').cumsum() In [64]: df Out[64]: group...2 new_col cumsum 9 C 2019 0 5 -0.809398 21 从df随机抽取60%的行，并且设置随机数种子，每次能抽取到一样的样本

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numpy的cumsum （）函数

cumsum是matlab中一个函数，通常用于计算一个数组各行的累加值，函数用法是B = cumsum(A,dim)，或B = cumsum(A)。...数组就是一个一行n列的矩阵，向量就是一个n行一列的矩阵。...如果A是一个向量， cumsum(A) 返回一个向量，该向量中第m行的元素是A中第1行到第m行的所有元素累加和；如果A是一个矩阵， cumsum(A) 返回一个和A同行同列的矩阵，矩阵中第m行第n列元素是...A中第1行到第m行的所有第n列元素的累加和；如果A是一个多维数组， cumsum(A)只对A中第一个非奇异维进行计算。...例如：cumsum(A,1)返回的是沿着第一维（各列）的累加和，cumsum(A,2)返回的是沿着第二维（各行）的累加和。具体用法参考程序示例或matlab的帮助文档。

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3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

"A","B","C","D"] * 25, "amount": np.random.randint(10, 100, size=100)}) df.head() 我们创建有一个 3 列 100 行的...Cumsum 和 groupby cumsum 是一个非常有用的 Pandas 函数。它计算列中值的累积和。...以下是我们通常的使用方式： df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum()df.head() 这样就获得了金额列的列值累积总和。...在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。...df["class_cum_sum"] = df.groupby("class")["amount"].cumsum() 让我们查看 A 类的结果。

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3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

,"B","C","D"] * 25, "amount": np.random.randint(10, 100, size=100)}) df.head() 我们创建有一个 3 列 100 行的...和 groupby cumsum 是一个非常有用的 Pandas 函数。...以下是我们通常的使用方式： df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum() df.head() 这样就获得了金额列值的累积总和。...在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。...df["class_cum_sum"] = df.groupby("class")["amount"].cumsum() 让我们查看 A 类的结果。

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R Tricks: 如何巧为观测标记序号

其实只需要一行就够啦！...这时就需要cumsum累加函数： ▶ dt[, cumsum := cumsum(abs(diff))] 结果如下： ?...最后一步，我们只需要在每个by=cumsum组中将观测从1开始标号即可： ▶ dt[, n := seq(.N), by = cumsum] 最终结果为： ?...例如，对于上面的第一行和第二行观测来说，他们同属于cumsum=0这组。因为这组一共只有两行，所以.N=2，而seq(.N)就产生{1, 2}这样一个整数序列，并最终赋值给n。...如果把上面三步写成一行代码就是这个样子： ▶ dt[, n := seq(.N), by = list(cumsum(c(0, abs(diff(group)))))] 本期总结本期大猫带领大家学习了一个为分组观测进行编号的小技巧

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np.cumsum

numpy.cumsum() numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None) axis=0，按照行累加。 axis=1，按照列累加。...---->>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])>>> a>>> np.cumsum(a)array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21])>>>>>> np.cumsum...(a,axis=0) #按照行累加，行求和array([[1, 2, 3], [5, 7, 9]]) [1, 2, 3]------...|1 |2 |3 | [4, 5, 6]------> |5=1+4 |7=2+5 |9=3+6| >>> np.cumsum...|2+1 |3+2+1 | [4, 5, 6]------> |4 |4+5 |4+5+6 | >>> np.cumsum

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Pandas，数据处理的好帮手！

对名字列进行分类汇总，然后将日期那一列转换到行上，具体代码如下。...获取累加数，可以选择「列累加」，也可以「行累加」。...首先添加num列，然后对name进行分类汇总，然后进行「行累加」。最后便可得到球员历年的数据情况，避免出现数据缺失的情况，具体代码如下。...DataFrame.apply 上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。代码如下，axis可转换轴。...# 进行「行累加」,并且把结果写在最后一行 df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) # 进行「列累加」,并且把结果写在最后一行 df['Col_sum

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matlab中产生随机数的函数

p = randperm(n,k) 返回一行从1到n的整数中的k个，而且这k个数也是不相同的。 randperm返回不重复的重排采样（k-permutations）。...intersect(A,B,'rows')，A，B需为相同列的矩阵，返回他们相同的行。 [c, ia, ib] = intersect(...)...6. cumsum B = cumsum(X); 求向量X中元素的累积和，如果X为矩阵，则按列求累积量. B = cumsum(X,dim); 按dim给定的维度求累积量。...例如：B = cumsum(X,1)返回的是沿着第一维（各列）的累加和，cumsum(X,2)返回的是沿着第二维（各行）的累加和。

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【Techo Day腾讯技术开放日】如何查看 Series、DataFrame 对象的数据

这其中的大多数为聚合类方法，例如：sum()、mean()、cumsum()、cumprod() 等。...(axis=1))print(df.cumsum(axis='columns'))print(df.cumprod(axis=1))print(df.cumprod(axis='columns'))上述代码分别按行和列进行了...sum()、mean()、cumsum() 和 cumprod() 运算。..., skipna=False))除了上面的函数外，还有一些函数，见下表：4. describe() 函数pandas 还有一个方便的函数 describe()，可以一次产生多个汇总统计，在进行计算时，排除了...当不传入参数时，默认按照行索引进行升序排序，我们也可以通过指定参数来按照列索引进行排序。

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瀑布图有什么用？用python怎么画？

##### 处理数据 ############### # 计算销售额的变化 sale['销售变化'] = sale.iloc[:, 1] - sale.iloc[:, 0] # 把销售汇总作为第一行...change = pd.concat([pd.DataFrame(sale.sum()).T, sale]) # 修改第一行的索引名称：上个月 change.rename(index={0: sale.columns...[0]}, inplace=True) # 设置瀑布图的第一个数值 change.iloc[0, 2] = change.iloc[0, 0] # 排除没有变化的项目 change = change...change.销售变化 trans = pd.DataFrame(data=data, index=index) # 为瀑布图创建空白序列，用于把柱子撑起来 blank = trans.销售变化.cumsum...neg_offset = max / 25 pos_offset = max / 50 plot_offset = int(max / 10) # 获取标签的高度位置 y_height = trans.销售变化.cumsum

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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。...count() month_count.columns = ['月增量'] month_count.head() 用数据透视表实现相同功能：dataframe.pivot_table() index：行索引...要做聚合操作的列名 aggfunc：聚合函数 custom_info.pivot_table(index = '注册年月',values = '会员卡号',aggfunc = 'count’) 计算存量 cumsum...#通过cumsum 对月增量做累积求和 month_count.loc[:,'存量'] = month_count['月增量'].cumsum() month_count 可视化，需要去除第一个月数据

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R Tricks: 如何处理Gaps & Islands问题？

每一行都有ID、起始时间（stime）、结束时间（etime）。...▶ 标记出这些行，合并。...从上图中我们可以看到，1-4行的grp值都为0，说明属于同一组；而5-6行的grp值为1，说明属于新的一组。...cumsum(stime[2:.N] > etime.max[1:(.N - 1)])表示如果当前行的stime比上一行的etime.max的值要大，那么返回TRUE，同时grp+1（我们用cumsum...我们灵活使用了cummax与cumsum函数，他们在处理分组数据的时候尤其有用。关于如何巧用cumsum函数，大猫在上一期的《R Tricks：如何巧为分组观测编号》中也有详细讲解哦。

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pandas库的简单介绍（4）

'), columns = ['one', 'two']) print(frame) print('列上求和:\n', frame.sum()) print('行上求和...:\n', frame.sum(axis = 1)) print('行上求均值:\n', frame.mean(axis = 1, skipna = False)) #skipnan表示是否跳过缺失值...print('最大值的索引:\n', frame.idxmax()) #查找最大值所在位置 print('列上累计和:\n', frame.cumsum()) print('获取描述性信息:\n', frame.describe...加和 mean 均值 median 中位数（50%分位数） prod 所有值的积 var 值的样本方差 std 值的样本标准差 skew, kurt 样本偏度（第三时刻）、样本峰度（第四时刻）的值 cumsum...过滤后的值:\n', series1[mask]) #子集过滤后的值: 0 a 2 c 4 a 5 c 7 a 9 c 10 a 12 c 某些情况下

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目标检测mAP计算方式

'difficult': difficult, 'det': det} # 读取相应类别的检测结果文件，每一行对应一个检测目标...if any(lines) == 1: # 某一行对应的检测目标所属的图像名 image_ids = [x[0] for x in splitlines]...# 按置信度取不同数量检测结果时的累计fp和tp # np.cumsum([1, 2, 3, 4]) -> [1, 3, 6, 10] fp = np.cumsum...(fp) tp = np.cumsum(tp) # 召回率为占所有真实目标数量的比例，非减的，注意npos本身就排除了difficult，因此npos=tp+fn

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spring注解排除某些bean

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