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如何用 Pandas 存取和交换数据?

import pandas as pd 我们建立了一个字典(dict),分别将文本和标记列表放到 text 和 label 下面。...好了,数据已经正确存储到 Pandas 里面了。下面我们分别看看几种输出格式如何导出,以及它们的特点和常见问题。...我们前面需要 Pandas 来预处理分词,后面又需要使用 Torchtext 来划分训练集和验证集,生成迭代(iteration)数据流,以便输入模型做训练。...这样一来, Pandas 就可以和 torchtext 等软件包之间,建立顺畅而牢固的数据交换通道了。...小结 通过阅读本文,希望你已经掌握了以下知识点: Pandas 数据框常用的数据导出格式; csv/tsv 对于文本列表导出和读取中会遇到的问题; pickle 格式的导出与导入,以及二进制文件难以直接阅读的问题

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这种 “交互可视化” 效果不要太赞了(配有动态展示)

来源:Medium 编译:weakish 编者按:Zalando数据工程师Alex Martinelli介绍了如何基于Plotly和ipywidgets在Jupyter Notebook中创建交互可视化内容...不过我们很快就会看到,这里的可视化内容不仅包括通常的图表,还包括有助于探索数据的交互界面和动画。 我将首先简要介绍数据可视化,并更准确地定义本文中交互的范围和含义。...接着我将快速概览所涉及的工具(Plotly和ipywidgets),顺便提供一些关于Jupyter生态系统的通用建议。...我探索的是USDA National Nutrient Database,它提供了丰富的数据,相对而言比较复杂,不过,使用Python和Pandas分析这个数据库倒是不难。...例如ipywidgets仅仅使用了interact函数和类型推断。ipywidgets其实还支持自定义部件和部件组合,详见官方文档。 我希望这篇文章能够展现这些工具的简单性和可定制性。

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    交互组件ipywidgets系列(01):花式加载数据

    我们将从一个加载数据的场景开始我们的学习之旅!...本文用到的包如下: import pandas as pd import numpy as np import ipywidgets as wg from IPython.display import...先从简单的来,比如在一个文本框中输入文件名字与工作表名字,点击加载按钮即可运行你的代码: ---- 填入文件名字 首先,把我们的执行逻辑定义到一个函数中: 函数非常简单,只是把其中的文件路径和工作表名字提取作为参数...这会有一些难度,本系列之后有详细的讲解 现在只是加载了数据,如果可以输入查询条件,过滤数据,那就太好了! 虽然要求越来越过分,但是也是可以的。...如下是可以选择某个日期,并且加载数据中小于这个日期的记录: 如果你觉得这还不够好,我们还可以结合 pandas 的 query 方法,现在改变筛选条件,不再需要修改代码了: 本系列将教会你这些,记得关注噢

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    【数据链路层】封装成帧和透明传输和差错控制

    注:最后有面试挑战,看看自己掌握了吗 文章目录 前言 链路层功能 功能 封装成帧和透明传输 组帧的四种方法 透明传输 差错控制 检错编码 差错 链路层的差错控制 检错编码 纠错编码 链路层代码实现 博主昵称...无确认无连接服务、有确认无连接服务、有确认有链接服务 链路管理:连接的建立维持释放------有连接服务 组帧 流量控制-----限制发送方 差错控制—帧错/位错 封装成帧和透明传输 把网络层IP数据报加头加尾形成帧...*** ----------PSC帧检测序列/冗余码 接收端:接收到的数据 / 生成多项式 = *** -----------0 最终发送的数据: 要发送的数据+帧检验序列FCS 计算冗余码:1.加0...break; default:break; } //以上注释掉的协议均未实现,有兴趣的伙伴可以在看完我的协议栈设计的基础上在进行追加 } 到这里我们就算介绍完了数据链路层以太网的数据包发送和接收的过程及实现...,u_int16_t ethernet_type) 上层调用此函数时需要提供的参数有: 1、上层的数据包,即链路层数据帧的数据部分 2、数据包长度,这里我们用全局变量ethernet_upper_len

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    polars 和 pandas 数据处理效率对比

    以下是Polars的一些关键特性和优势: 高性能:Polars的设计重点在于优化数据处理的速度。它利用Rust语言的性能优势,提供了快速的数据过滤、分组、排序和其他常见数据操作。...易用性:Polars提供了类似于Pandas的API,这使得对于熟悉Pandas的用户来说,学习和迁移到Polars的成本相对较低。它支持常见的数据处理操作,如数据读取、数据清洗、数据转换等。...兼容性:Polars可以与Pandas无缝协作,允许用户在Pandas和Polars之间轻松转换数据。此外,它还支持多种数据格式,如CSV、Parquet等。...数据结构:Polars提供了DataFrame和Series这两种核心数据结构,类似于Pandas,使得数据操作直观且易于理解。...测试 以下对 常用的数据分析处理库 pandas 和 polars 进行性能对比测试 测试环境 python3.8 pandas-2.0.3 polars-0.20.19 生成 1千万行数据

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    3.4.3 多帧滑动窗口和后退N帧协议(GBN)

    为了减少开销,GBN协议还规定接受端不一定每收到一个正确帧就必须发回一个确认帧,而是可以在连续收到好几个正确的确认帧后,才对最后一个数据帧发确认信息,或者可以在自己有数据要发送时才将对以前正确收到的帧加以捎带确认...这就是说,对某一数据帧的确认就表明该数据帧和这以前所有的数据帧均已正确无误地收到了。...虽然在有差错的2号帧之后接着又收到了正确的6个数据帧,但接收端必须将这些帧丢弃。...若采用n个比特对帧编号,则其发送窗口的尺寸Wt应满足:1帧和旧帧。...后退N帧协议一方面因连续发送数据帧而提高了信道的利用率,但另一方面,在重传时又必须把原来已发送正确的数据帧进行重传(仅因这些数据帧的前面有一个数据帧出了错),这种做法又使传送速率降低。

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    使用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)

    这就是ipywidgets发挥作用的地方:它们可以嵌入到笔记本中,并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响,而不必与代码交互;你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事...首先,我们将获取数据并将其加载到一个dataframe中: 1import pandas as pd 2import numpy as npurl = "https://data.london.gov.uk...df_london.样本 假设我们想按年过滤数据帧。我们首先定义一个下拉列表,并用唯一的年份值列表填充它。...使用下拉列表筛选数据帧 到目前为止还不错,但是所有查询的输出都在这个非常相同的单元格中累积;也就是说,如果我们从下拉列表中选择一个新的年份,新的数据框将呈现在第一个单元格的下面,在同一个单元格上。...不过,理想的行为是每次刷新数据帧的内容。 捕获小部件输出 解决方法是在一种特殊的小部件(即输出)中捕获单元输出,然后将其显示在另一个单元中。

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    详解CAN总线:标准数据帧和扩展数据帧

    目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧,CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,以便可以扩展更多...1、标准数据帧 标准数据帧基于早期的CAN规格(1.0和2.0A版),使用了11位的识别域。 CAN标准帧帧信息是11字节,包括帧描述符和帧数据两部分。如下表所列: 前3字节为帧描述部分。...字节4~11为数据帧的实际数据,远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节,包括帧描述符和帧数据两部分,如下表所示: 前5字节为帧描述部分。...扩展格式的 ID 有 29 个位,基本 ID 从 ID28 到 ID18,扩展 ID 由 ID17 到 ID0 表示,基本 ID 和 标准格式的 ID 相同,可以出现2^29种报文,且在数据链路上是有间隙的...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,功能上都是相同的,它们有一个共同的特性:帧ID数值越小,优先级越高。

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    使用Pandas和NumPy实现数据获取

    以某城市地铁数据为例,通过提取每个站三个月15分钟粒度的上下客量数据,展示Pandas和Numpy的案例应用。...数据:http://u6v.cn/5W2i8H http://u6v.cn/6hUVjk 初步发现数据有三个特点::1、地铁数据的前五行是无效的,第七行给出了每个站点的名字;2、每个车站是按照15...# 导入模块 import os from pathlib import Path import pandas as pd import numpy as np 导入成功后,先获取目标文件夹下(data...= '合计': target_col.append(i) print(target_col) 获取车站名和车站编号: # 获取车站名和车站编号 nfile = pd.read_excel...i,j]的方式定位第i行第j列的数据;第二种为通过file.values将file转换为ndarray的数据格式,由于可以事先知道数据每一列的具体含义,直接通过整数下标的方式访问数据。

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    Easy Tech:什么是I帧、P帧和B帧?

    I帧、P帧和B帧 Easy-Tech #002# 在本篇文章中,我们将学习I帧、P帧和B帧的工作原理以及它们的用途。 好,我们先从现代视频压缩中最基本的概念开始——帧内预测和帧间预测。...1.编码器搜索匹配宏块以减少需要传输的数据的大小,整个过程通过运动估计和补偿来完成,这使得编码器可以在另一帧内发现宏块的水平和垂直位移。...现在,看完对帧内预测和帧间预测的快速介绍,让我们来学习I帧、P帧和B帧吧! 什么是I帧?...在视频压缩/流化中使用I、P和B帧 在理解了I帧、P帧和B帧的工作原理之后,我们来解决一个重要问题:为什么要使用它们? 在下面内容中,我们会学习I帧、P帧和B帧在视频压缩中最重要的用例。...人们经常会问:在哪里、什么时候以及如何使用P帧和B帧? 如果你已经理解上文中所描述的P帧和B帧的工作原理,那么你就知道P帧和B帧可以在减少视频大小的同时,保证视频质量。这就是它们的主要用途!

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据...首先,我们先创建一个Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame...(30).reshape((6,5)), columns=['A','B','C','D','E']) # 写入本地 data.to_excel("D:\\实验数据...:, 1] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第二行,第二列的值 data1 = data.iloc[1, 1] 结果: (4)进行切片操作 # 按index和columns

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    数据帧的学习整理

    事先声明,本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理,不具有权威性,甚至不具有准确性,本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前,我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数,数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道,用户发送的数据从应用层开始,从上往下逐层封装,到达数据链路层就被封装成数据帧。...字段值不同代表不同帧类型   ②Control  控制字段,定义LLC帧的类型:信息帧(I帧)、监控帧(S帧)和无编号帧(U帧) SNAP:Sub-network Access Protocol...如果目的MAC地址与自己相匹配,则先对FCS进行校验,如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段,根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理,并剥离帧头和帧尾(FCS)。...MAC地址   MAC地址是唯一标识一台设备的序列号,和人的身份证类似,具有唯一性和标识性。一个MAC地址由48个比特位,一般按16进制表示。一般主机发送数据帧有三种方式:单播、组播、广播。

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    python3表格数据处理

    在python中还有另外一个非常常用且非常强大的库可以用来处理表格数据,那就是pandas,这里我们利用ipython这个工具简单展示一下使用pandas处理表格数据的方法: [dechin@dechin-manjaro...csv格式的文件,其实就是用逗号跟换行符来替代常用的\t字符串进行数据的分隔。 但是,不论是使用xlrd还是pandas,我们都会面临一个同样的问题:需要把所有的数据加载到内存中进行处理。...在vaex的官方文档链接中也介绍有vaex的原理和优势: ? vaex的安装 与大多数的python第三方包类似的,我们可以使用pip来进行下载和管理。...这一章节我们主要就介绍如何将数据格式进行转换,以适配vaex可以打开和识别的格式。...总结概要 在这篇文章中我们介绍了三种不同的python库对表格数据进行处理,分别是xlrd、pandas和vaex,其中特别着重的强调了一下vaex的优越性能以及在大数据中的应用价值。

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    CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

    (先来一波操作,再放概念) 远程帧和数据帧非常相似,不同之处在于: (1)RTR位,数据帧为0,远程帧为1; (2)远程帧由6个场组成:帧起始,仲裁场,控制场,CRC场,应答场,帧结束,比数据帧少了数据场...(3)远程帧发送特定的CAN ID,然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后,自动返回一个数据帧。...,因为远程帧比数据帧少了数据场; 正常模式下:通过CANTest软件手动发送一组数据,STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据; 附上正常模式下,发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID,发送一个Remote frame(远程帧),B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A!发送的数据就是数据帧!...发送的数据就是数据帧! 主要用来请求某个指定节点发送数据,而且避免总线冲突。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。... 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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