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pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df = pd.DataFrame..., ‘name’) for row in df.itertuples(): print(getattr(row, ‘c1’), getattr(row, ‘c2’)) # 输出每一行 1 2 按列遍历

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    DataFrame的真正含义正在被杀死,什么才是真正的DataFrame?

    本篇文章会大致分三部分: 什么是真正的 DataFrame? 为什么现在的所谓 DataFrame 系统,典型的如 Spark DataFrame,有可能正在杀死 DataFrame 的原本含义。...从 Mars DataFrame 的角度来看这个问题。 什么是真正的 DataFrame?...对于 DataFrame 来说,它的列类型可以在运行时推断,并不需要提前知晓,也不要求所有列都是一个类型。...列中允许异构数据 DataFrame 的类型系统允许一列中有异构数据的存在,比如,一个 int 列中允许有 string 类型数据存在,它可能是脏数据。这点看出 DataFrame 非常灵活。...在每列上,这个类型是可选的,可以在运行时推断。从行上看,可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射,且行之间保证顺序;从列上看,可以看做列类型到列标签到列的映射,同样,列间同样保证顺序。

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    Weaveworks 的关闭对 GitOps 意味着什么?

    Weaveworks 的关闭对 GitOps 意味着什么 该领域另一家 CD 公司 OpsMx 的首席执行官 Gopal Dommety 表示: 虽然 Weaveworks 是这个想法的创始人之一,但目前它已经在整个行业广泛传播...“即使 IT 组织愿意接受您的销售宣传,您仍然会考虑一个漫长的、高接触性的销售流程,同时弄清楚特定 IT 组织中谁有签署合同的愿望和预算,”他说。...“当你等待漫长的销售周期结束时,稳定的风险资本流变得更加重要。但现在获得风险投资的资金更难了。...正如 Alexis 在他的博客文章中提到的那样,Weaveworks 在其技术和销售努力取得成果的同时,无法获得足够的资金来维持自身发展。”...对于 Flux 开源项目的未来意味着什么 因为 Weaveworks 大量参与了贡献。

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    零信任的到来意味着什么?

    研究估计,零信任市场将从 2022 年的 274 亿美元增长到 2027 年的 607 亿美元,2022 年至 2027 年的复合年增长率 (CAGR) 为 17.3%。 为什么我们需要零信任?...今天的安全有什么问题? 传统的企业安全模型基于一个错误的前提:将黑客拒之门外。企业投入了大量的时间和精力用下一代防火墙来加强边界,确保 VPN 访问使用多因素身份验证,并不断搜寻内部网络的威胁。...然而,我们还是每天都能看到有组织遭到黑客攻击或成为勒索软件受害者的新闻报道。 为什么会这样?简单地说,进入网络的方式太多了。...零信任通过将分布式策略重新定义为“谁可以访问什么内容”,极大地简化了该问题。对于上面的示例,零信任架构可以显着简化跨界连接,只需检查一个地方来配置策略和验证访问。 零信任架构的原则是什么?...多因素身份验证 (MFA) :MFA需要多个证据来验证用户,仅输入密码是不够的,用户还必须输入发送到其注册设备的代码获得授权。 SASE 如何与零信任相结合?两者又有什么异同?

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    Python基础 | 为什么需要Pandas的DataFrame类型

    在学习新的知识的时候,一方面需要了解这个新的概念是什么,另外还需要了解为什么需要学习这个新的知识,以往的知识不能解决问题吗?不能满足需要吗?...只有搞明白了为什么的问题,才能灵活的应用新的知识和技能解决问题。 1....Pandas的DataFrame类型 Pandas是Python开发中常用的第三方库,DataFrame是其中最常用的数据类型,是一种存放数据的容器。...而在python中存放数据常见的有list()以及numpy中功能更加强大的numpy.ndarray(),但是为什么还要使用DataFrame呢?...结语 本文介绍了用Pandas的DataFrame类型来存储电影数据集的数据,并介绍了DataFrame提供的非常方便的数据操作。

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    元宇宙的到来,对孩子意味着什么

    这意味着随着技术继续扩展和吞噬孩子的生活,父母需要了解它并制定策略,以了解他们和他们的家人将如何处理它。   ...孩子们可能会对现实——比如他们的身体或他们的房子——应该是什么样子形成不切实际的期望,并且也会失去现实世界的社交技能。   例如,体验虚拟世界作为化身可能会放大现在已经发生的网络欺凌。...父母可以通过帮助孩子浏览现在可用的虚拟世界来为越来越现实的虚拟世界做准备。这意味着坐下来一起玩Minecraft或Roblox等游戏,甚至使用两个 VR (或轮流)看看孩子们在看什么。   ...“与您的孩子交谈,了解他们喜欢什么,如何从体验中获得最大收益,他们担心什么,以及如果出现问题该怎么办,”伦敦经济学院研究儿童的心理学教授索尼娅·利文斯通说、媒体和互联网。...“如果网上有什么事情让他们感到不安,请成为您的孩子想告诉他们的人,而不必担心受到惩罚。”

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    next.js 的成熟,到底意味着什么

    当我接触过越来越多的项目之后,我越发有一种非常深刻的感受,那就是早期的 JSP/PHP + JS 脚本语言,有可能才是项目架构的最佳实践的雏形。...这个时候,一个恐怖的事情来了,一通分析下来,居然发现服务端渲染项目其实是可以覆盖网页应用的全场景的。 问题出在哪? 即然服务端渲染这么牛逼,为什么客户端在过去十年中,客户端方案成为了主流并且大行其道?...你是否明白什么是水合(hydrate)?什么是脱水(dehydrate)? 你是否能在这个过程中正确的处理服务端内容和客户端样式的整合过程? 你是否能合理利用缓存解决最重要的性能问题? !...next.js 解决了什么问题? 过去普通的同构应用带来了一些开发体验的提升,在开成本上也大大降低。但是它也有明显的短板,那就是服务端压力可能会有点大,以及水合所占用的时间可能会有点长。...关于 RSC 解决的性能问题其实并不是我最关心的问题,因为一个比较强的架构师,或多或少都能够通过其他的方式在原有同构架构的基础之上解决性能问题,但是对我来说,最重要的就是开发体验带来的提升这个是非常有吸引力的

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    1秒,在不同的世界里意味着什么?

    常听说过闰月和闰年的,应该很少听说过闰秒。 闰秒是什么? 科学上有两种时间计量系统:基于地球自转的天文测量而得出的“世界时”和以原子振荡周期确定的“原子时”。...“世界时”由于地球自转的不稳定(由地球物质分布不均匀和其它星球的摄动力等引起的)会带来时间的差异,“原子时”(一种较恒定的时制,由原子钟得出)则是相对恒定不变的。...一般来说,Twitter每秒发送的Tweet量是持平的,不过有时会出现变动,这要看真实世界发生了什么、趋势如何。 2013年8月3日,Twitter的Tweet信息发送量创新高,破了新纪录。...当然,美国的数据是均质,而国内数据的是峰值,而且币种的单位也不一样。 运营商领域:短信 巅峰时期的2012年除夕,运营商仅算中国移动的短信发送量就达到百亿。...电网故障的维修、电网与电网之间的并网,都需要使用精密时间,如果出了1秒钟的误差,甚至有可能是整张电网的停电甚至崩溃。

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    SaaS企业中的收入留存率意味着什么?

    ,并不转让产品的所有权而是提供使用权,但对企业来说商场如战场,有时候损失一个大客户对企业整体业绩会有严重的影响,此时客户的稳定一定程度上就意味着公司未来持续收钱的能力,而收入留存率即代表了企业从老客户身上年复一年获得收入的倍数...,前期花的成本就越值,当NDR大于100%时意味着当今年不做任何获客,也能躺赚比去年更多的钱,可见NDR其实起到了一个对公司未来整体收入的乘数倍作用,表示企业内在效率的提升。...,这意味着约30%的效率提升,且每月获客规模越大,绝对收益越高,因此高NDR不仅可以促进公司扩大投资,开发新产品,更可以使得公司赚更多的钱。...因此,当公司仍处在现有竞争市场中用尽一切手段不断挖掘更多客户是一直要做的事情,更多客户以为着更多合同和收入,更多新客户意味着下一期可能会有更好看的收入留存率,也意味着当形成“病毒式营销”手段能够发挥更大价值从而降低营销费用...,这也意味着更低的成本,更高的投资收益率,一切看起来都很好。

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    为什么 SQL 正在击败 NoSQL,这对未来的数据意味着什么

    在这篇文章中,我们将研究SQL现在为什么会复出的原因,以及这对未来的数据社区工程和分析意味着什么。 第一章:新希望 为了理解为什么SQL会卷土重来,让我们先了解一下最初设计它的原因。...信谷歌,得永生 图8:为什么SQL正在击败NoSQL,这对未来的数据意味着什么 谷歌已经在数据工程和基础架构领域领先了十多年了。我们应该密切关注他们正在做的事情。...举一个关键的例子就是一个健壮的查询语言,这意味着开发人员必须编写复杂的代码来处理和聚合应用程序中的数据。...这对数据的未来意味着什么:SQL将变成细腰 在计算机网络中,有一个概念叫做“细腰结构”。 这个想法的出现解决了一个关键问题:在任何给定的网络设备上,想象一个堆栈,底层的硬件层和顶部的软件层。...需要某种可以确保无论硬件发生了什么情况,软件仍然可以连接到网络的方法;同样的也能确保无论软件发生什么,网络硬件都知道如何处理网络请求。

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    刷屏的GPT 2.0意味着什么

    真正的目的是:GPT 2.0准备用更多的训练数据来做预训练,更大的模型,更多的参数,意味着更高的模型容量,所以先扩容,免得Transformer楼层不够多的房间(模型容量)容纳不下过多的住户(就是NLP...这带来另外一个好处:这样训练出来的语言模型,通用性好,覆盖几乎任何领域的内容,这意味着它可以用于任意领域的下游任务,有点像图像领域的Imagenet的意思。...为什么是通用的?...第三个趋势,从最近的几个工作,我们可以看出Bert两阶段模式中,第一个预训练阶段的两种改进方向:当然基础是越来越深(意味着模型参数容量大,各种知识和数据?...这对于身处公司里的同事们,其实是个好事情,因为我们本身就是做应用的,追求短平快,简单有效最好不过,但是这对学术圈来说,意味着什么呢?这个问题值得您深入思考。 好了,今天啰嗦到这里,就此别过。

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    什么是Docker的编排?它到底意味着什么?为什么我们需要它?

    [本文由Yaron Parasol编写] 什么是Docker容器?...然而,一个应用程序在其架构中通常是多层的,这意味着什么呢?这意味着层与层之间有依赖的关系,而依赖的性质可以发生在任何从网络连接和远程API调用到应用程序层之间信息交换的过程中。...因此,应用程序也是一组具有特定配置的不同容器。这也就是为什么您需要一种方法来将您的应用程序整合在一起。...Docker与TOSCA + Cloudify的编排。来让我们一探究竟。 (链接) 那么,编排器扮演着什么角色呢?...比如,哪些组件与哪些组件有关,什么组件主导着什么组件,以及其他各种各样类似的考虑都包括在内。因为TOSCA这个标准能够准确的描述出云应用程序的基础架构,中间件层以及应用层。

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中,“label” 作为列名,列表中的元素作为数据填充到这一列中。...values 属性返回 DataFrame 指定列的 NumPy 表示形式。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    新的隐私保护对于云业务可能意味着什么

    一夜之间,其或其所在的企业需要对其存储在计算机服务器中的文件进行多年的法律调查。...现在,想像一下这个云端存储公司在这个实例中会成为什么样子。鉴于这种情况,这些企业需要定期将敏感和机密文件提交给相关政府机构时,企业是否会觉得他们在云存储的数据是安全和私有的?...那么新的法律是什么,它与旧的法规有什么不同呢?此外,SaaS业务意味着什么新的法案被称为“电子邮件隐私法”,它基本上更新了执法官员或美国联邦官员掌握数字文件(包括电子邮件和云存储文件)所必需的条件。...在美国2017年的“电子邮件隐私法”中,基本上扭转了“ECPA”的方法,需要更广泛的批准来搜索旧的文件,而不是新的文件。...最终,所有这一切意味着涉及第三方服务器持有的数字档案的政府和警察调查必须由法官进行监督。这可以解释为意味着更少的文件将被搜索,而那些文件将具有隐含更强的理由,引用搜索是法院授权的。HERO译

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    Mysql 5.7 的‘虚拟列’是做什么?

    Mysql 5.7 中推出了一个非常实用的功能 虚拟列 Generated (Virtual) Columns 对于它的用途,我们通过一个场景来说明 假设有一个表,其中包含一个 date 类型的列 `...这么做的好处是提高了查询性能,可以使用 SimpleDate_dayofweek 列的索引了,但又带来了其他麻烦,例如 (1)降低了数据写入性能 (2)增加冗余数据,占用了更多的存储空间 (3)增加代码维护成本...虚拟列 Generated Columns 就是用来解决这个问题的,可以增加一个可被索引的列,但实际上并不存在于数据表中 对于上面的例子,可以对 SimpleDate 创建一个虚拟列,然后对虚拟列创建索引...查询语句可以正常使用索引 通过虚拟列的方式,即满足了查询性能,也不会有之前那个解决方案的潜在麻烦 虚拟列不存储在数据行中,但虚拟列的元数据信息会存在于相关系统表中,对虚拟列的添加或者删除只会涉及这些系统表...,不会导致数据表的重建,所以效率很高 需要注意,不能建立虚拟列和真实列的联合索引

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