在Elasticsearch中，一般的查询都支持多索引。 只有文档API或者别名等不支持多索引操作，因此本篇就翻译一下多索引相关的内容。...数组风格 最基本的就是这种数组的风格，比如使用逗号进行分隔： $ curl -XPOST localhost:9200/test1,test2/_search?...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 通配风格 elasticsearch还支持使用统配的风格，如使用*匹配任意字符： $ curl -XPOST localhost...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 数学表达式风格 最后可以通过add(+)添加一个索引，使用remove(-)去掉一个索引 $ curl -XPOST localhost...当没有可用的索引时，是否正常 3 expand_wildcards 统配的对象，是open的索引，还是closed的索引 这几个参数都可以在url参数中设置。
前言 学习张量的拼接、索引和形状操作在深度学习和数据处理中至关重要。 拼接操作允许我们合并不同来源或不同维度的数据，以丰富模型输入或构建复杂网络结构。...张量索引操作 我们在操作张量时，经常需要去进行获取或者修改操作，掌握张量的花式索引操作是必须的一项能力。...4.1 reshape 函数的用法 reshape 函数可以在保证张量数据不变的前提下改变数据的维度，将其转换成指定的形状，在后面的神经网络学习时，会经常使用该函数来调节数据的形状，以适配不同网络层之间的数据传递...，就无法使用 view 函数进行形状操作。...函数也可以用于修改张量的形状, 但是它要求被转换的张量内存必须连续，所以一般配合 contiguous 函数使用. squeeze 和 unsqueeze 函数可以用来增加或者减少维度.
等宽法和等频法虽然简单，但是都需要人为地规定划分区间的个数。等宽法会不均匀地将属性值分到各个区间，导致有些区间包含较多数据，有些区间包含较少数据，不利于挖掘后期决策模型的建立。...： 分组+内置聚合，取消分组键做索引 # 取消索引 按照上一题要求进行分组，但不使用 key 做为索引 df_obj[['key','data']].groupby(by="key", as_index...方法中，还经常使用重置索引+重命名的方式： # 初始化分组DF import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3, 4, 5],...=['col']) result 输出为： 2.5 面元划分(6.2.5 ) 掌握cut()函数的用法，可以熟练地使用过该函数实现面元划分操作 面元划分是指数据被离散化处理，按一定的映射关系划分为相应的面元...pandas中使用cut()函数能够实现面元划分操作，cut()函数会采用等宽法对连续型数据进行离散化处理。
import numpy as np import pandas as pd 一、元组作为一级索引 如果想产生如下图所示的学生成绩表： 因为 DataFrame 的行索引/列索引要求是不可变的，因此考虑使用元组做索引是很自然的选择...二、引入多级索引 （一）多级索引的创建 MultiIndex 对象是 Pandas 标准 Index 的子类，由它来表示多层索引业务。...1、基于列索引选取数据 # 基于列的第1层索引选取单列 scores['富强'] # 基于列的第1层索引选取多列，需要使用花式索引 scores[['富强','王亮']] 补充说明： 排序时默认按第一个字符的...# 基于列的第2层索引选取多列 scores.loc[:,(slice(None),['语文','数学'])] 其中的花式索引['语文','数学']表示选取 level 1 级列索引是语文和数学的两列...： （1）当只涉及列索引元组并且其中不包含slice(None)时，行索引元组可以用冒号(:)简化，写成df.loc[:,(列索引)]；或者进一步简化成df[列索引]（即loc行选择器和表示元组的圆括号都可以省略
两个形状和索引相同的DataFrame进行运算 ?...两个形状或索引不一样的DataFrame进行运算 ?...两个形状和索引相同的Series进行运算 ? 两个Series相加，如果形状和索引都一样，直接将对应位置(按行索引确定位置)的数据相加，得到一个新的Series。 2....两个形状或索引不一样的Series进行运算 ?...两个Series相加，如果形状和索引不完全一样，只会将行索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个Series的新Series，在没有运算结果的位置填充空值(NaN)。 ?
关于索引还需要注意，Pandas中的索引值是可以重复的，当然最好不要设置重复，避免在进行一些索引不可重复的操作时出现错误。 2....Series的形状shape和转置.T df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk') s = df['涨跌幅'] print("形状：", s.shape...) s2 = s.T print("转置后形状：", s2.shape) 形状：(4726,) 转置后形状：(4726,) 需要注意的是，Series转置之后的形状与转置之前是一样的，这是因为Series...> 修改Series的行索引后，如果要将行索引还原成初始状态，可以使用reset_index()方法还原。...以上就是Pandas中Series数据结构的基本介绍。Series与DataFrame的很多方法是一样的，如使用head()和tail()来显示前n行或后n行。
数据结构 Pandas的核心数据结构有两类： Series：一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但支持通过索引标签的方式获取数据，并具有自动索引功能。...它是一个二维表格结构，可以包含多列数据，并且每列可以有不同的数据类型。 DataFrame提供了灵活的索引、列操作以及多维数据组织能力，适合处理复杂的表格数据。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。...这些数据结构可以用来处理不同类型和形式的数据，并且可以进行索引和切片操作，方便数据的处理和操作。 强大的数据处理能力：Pandas能够对不同类型、大小和形状的数据进行灵活的处理。...此外，Pandas提供了丰富的数据处理和清洗方法，包括缺失数据的处理、数据重塑、合并、切片和索引等。
01 系列回顾 玩转Pandas系列已经连续推送3篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的3篇文章：...02 Pandas核心应用场景 按照使用逻辑，盘点Pandas的主要可以做的事情： 能将Python, Numpy的数据结构灵活地转换为Pandas的DataFrame结构(玩转Pandas，让数据处理更...easy系列1; 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) DataFrame可以方便地实现增加和删除行、列 ( 玩转Pandas，让数据处理更easy系列2) 智能地带标签的切片，好玩的索引提取大数据集的子集...接下来，按照以上未涉及的思路陆续推送，欢迎补充和指正。 03 多Index层级结构 Pandas中什么是有层次的数据呢？ 简单来说，就是构造了一个有层次的Index实例，其他没什么不同。...4.2 sort Pandas的排序操作提供了2个主要的API，分别按照值排序和索引排序。
C', 3]] # 使用pandas的DataFrame()函数将列表转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=['Letter', 'Number']...四、如何快速查看数据的统计摘要 区别df.describe()和df.info() df.describe()：默认情况下，它会为数值型列提供中心趋势、离散度和形状的统计描述，包括计数、均值、标准差、最小值...df.info()：主要用于提供关于DataFrame的一般信息，如列索引、数据类型、非空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要，而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...先分组，再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据 多列分组后，⽣成多层索引，也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。
import pandas as pd import lux # 使用作者提供的数据 df = pd.read_csv("college.csv") df 在jupyter notebook中无需使用...Occurrence意思是单个变量(类别属性)的分布情况(条形图)，从左到右3个图表，不均匀度由高到小。 由于作者提供的数据都是英文的，不太方便看。...其中喜欢数与粉丝数有着较强的相关性。这也不难理解，粉丝多，看视频的人也就多了。 ? 这里由于是对数据进行均分(bins)划分，所以看不太出来分布情况。 ? ?...import pandas as pd import lux # 使用抖音数据 df = pd.read_csv("douyin.csv") # 对数据的子集再进行分析 df.intent = ["分类...import pandas as pd import lux # 使用抖音数据 df = pd.read_csv("douyin.csv") # 分析分类数据与喜欢数总和之间的关系 df.intent
｜整体填充 将全部缺失值替换为 * na_df.fillna("*") 2.3 重复值处理 2.3.1 重复值的检测 pandas中使用duplicated()方法来检测数据中的重复值。...掌握cut()函数的用法，可以熟练地使用过该函数实现面元划分操作 面元划分是指数据被离散化处理，按一定的映射关系划分为相应的面元（可以理解为区间），只适用于连续数据。...pandas中使用cut()函数能够实现面元划分操作，cut()函数会采用等宽法对连续型数据进行离散化处理。...50, 100] # 使用cut函数划分年龄区间 cuts = pd.cut(ages, bins) cuts 输出为： import pandas as pd ages = pd.Series([19...输出为： 使用stack列转行 # 重塑df，使之具有两层行索引 # 原来的列数据one, two, three就到了行上来了，形成多层索引。
本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。...当两个数组的形状不同时，Numpy会自动调整数组的形状，使它们能够进行元素级别的运算a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.array([1, 2, 3])...每个值都有一个与之关联的索引，它们以0为起始。Series的数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrame？...DataFrame是pandas中最常用的数据结构，我们可以使用它来处理和分析结构化数据。...(df.iloc[0]) # 根据索引访问print(df.loc[0]) # 根据标签访问运行结果如下要根据条件筛选数据，可以使用布尔索引：要根据条件筛选数据，可以使用布尔索引：# 筛选数据filtered_df
进行切片，对行的指定要使用索引或者条件，对列的索引必须使用列名称，如果有多列，则还需要借助[]将列名称括起来。...):根据 to_match 的情况返回一个对 list 的索引，值为 list 的索引值 分组 Pandas 提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组...，将具有不同键值的记录划分到不同组，并对各组进行统计计算。...) 缺失值补充 df.isnull().T.any() == True返回缺失值所在行的索引 也可以使用 pandas.DataFrame.fillna()方法进行常量填补（） 输入字典来指定每一列的填补值...） df.join()方法适用于那些 index 相似或者相同且没有重复列的 dfs,默认使用行索引匹配也支持一个 df 的行索引英语另一个 df 的列索引 join 起来 left1 = pd.DataFrame
ndarray.dtype：元素类型 Numpy创建 array(object, dtype=None)：使用Python的list或者tuple创建数据 zeors(shape, dtype=float...、cos、exp Numpy索引 数组索引方式：A[1, 1] 切片：A[1, 1:3] 迭代：for item in A.flat Numpy其他 reshape(a, newshape)：改变数据形状...，既有行索引也有列索引， 它可以被看做由Series组成的大字典。...=False)：根据索引排序 sort_values(by=’B’)：根据索引值排序 Pandas选择数据 数组选择方式：df[‘A’] 切片选择方式：df[0:3] 或 df[‘20130102’:’...’C’]] 条件判断选择：df[df.A > 0] Pandas处理丢失数据 删除丢失数据的行：df.dropna(how=’any’) 填充丢失数据：df.fillna(value=5) 数据值是否为
,predict等多个函数及其属性的相关的使用； 第二个部分是一个因变量，多个自变量------里面会介绍到这个seaborn模块里面的pairplot函数绘制对应的多自变量和一个因变量的相关性的关系图象...； coef_这个属性是获得对应的系数，就是我们常说的k值，这个是一个二维的，我们使用双索引的方式获得对应的数值； 我们使用intercept属性获得这个对应的常数项，这个就是一个一维数组，我们使用一个索引就可以获得对应的数值...就是上面求解的相关系数的结果； square是这个热力图上面的形状，这个地方使用的就是正方形； annot表示对应的这个正方形上面回去标注对应的相关系数的数值情况； import pandas as pd...计算相关性，并赋值给变量corr corr = df.corr() # TODO 绘制相关系数热力图 # 使用sns的heatmap函数，传入corr, # 颜色参数cmap="RdBu",形状参数square...相关系数：使用corr函数对于这个自变量之间的相关性进行判断，这个打印输出的结果就是这个3*3的表格，里面的每一个数值都代表着两个自变量之间的相关性； import pandas as pd df
数组列表必须具有相同长度和形状。...对于从未听说过Pandas的人来说，多索引（MultiIndex）最直接的用法是使用第二个索引列作为第一个索引列的补充，以唯一地标识每行。...尽管有这么多的辅助函数，但当某些Pandas函数返回列中的多索引时，对初学者来说会有一个震惊的效果。...11.读写多索引dataframe到磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将具有多重索引的DataFrame写入CSV文件:df.to_csv('df.csv ')。...用户可以通过外部的多索引级别更新部分列，如下所示: 如果想保持原始数据不变，可以使用df1 = df.assign(population=df.population*10)。
如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...'B': ['a', 'b', None, 'd']})# 使用 fillna() 方法填充缺失值，指定不同的填充值filled_df = df.fillna({'A': 0, 'B': '填充值'})...'B': ['a', 'b', None, 'd']})# 使用 fillna() 方法填充缺失值，不指定填充值，默认使用 NaNdefault_filled_df = df.fillna("test"...([3, 4, 5, 6])# 使用 difference() 方法获取两个索引对象之间的差异index_difference = index1.difference(index2)print("两个索引对象之间的差异...pandas as pd# 创建一个 Seriess = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])# 使用 pd.cut() 函数将数据划分为三个区间bins = [0, 30,
Pandas数据初探索 本文介绍的是Pandas数据初探索。...： [008i3skNgy1gri3rtbw7vj314w0ea41v.jpg] 使用pandas的read_excel方法对数据进行读取： [008i3skNgy1gri3t4q8knj31380hgtbi.jpg...： [008i3skNgy1gri3wytnclj313q0p4tc9.jpg] 查看数据形状shape 在这里的形状指的是数据有多少行和多少列，通过查看数据的shape就能知道数据的大小 DataFrame...Pandas中内置的多种数学计算函数 # 默认按照列0计算，1表示按照行计算 df.abs() # 绝对值 df.mode() # 众数 df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1...df.idxmax() # 每列最大的值的索引名 df.idxmin() # 最小 df.cummin() # 累积最小值 df.cummax() # 累积最大值 df.skew() # 样本偏度 (
对于一个 pandas 的 DataFrame，一个基本的想法是将 DataFrame 分成几个部分，每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多，并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...这正是 Modin 所做的。它将 DataFrame 分割成不同的部分，这样每个部分都可以发送到不同的 CPU 核。Modin 在行和列之间划分 DataFrame。...这使得 Modin 的并行处理可扩展到任何形状的 DataFrame。 想象一下，如果给你一个列多行少的 DataFrame。有些库只执行跨行分区，在这种情况下效率很低，因为我们的列比行多。...但是对于 Modin 来说，由于分区是跨两个维度进行的，所以并行处理对于所有形状的数据流都是有效的，不管它们是更宽的(很多列)、更长的(很多行)，还是两者都有。 ?...上面的图是一个简单的例子。Modin 实际上使用了一个“分区管理器”，它可以根据操作的类型改变分区的大小和形状。例如，可能有一个操作需要整个行或整个列。
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