简介 本文将会讲解Pandas中基本的数据类型Series和DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。...使用Pandas需要引用下面的lib： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd Series Series是一维带label和index...label的数据结构，它是由Series组成的，你可以把DataFrame看成是一个excel表格。...DataFrame可以由下面几种数据来创建： 一维的ndarrays, lists, dicts, 或者 Series 结构化数组创建 2维的numpy.ndarray 其他的DataFrame 从Series.../03-python-pandas-data-structures/ 最通俗的解读，最深刻的干货，最简洁的教程，众多你不知道的小技巧等你来发现！
简介 本文将会讲解 Pandas 中基本的数据类型 Series 和 DataFrame，并详细讲解这两种类型的创建，索引等基本行为。...使用 Pandas 需要引用下面的 lib： In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 复制代码 Series Series 是一维带...我们使用下面的方法来创建一个 Series： >>> s = pd.Series(data, index=index) 复制代码 这里的 data 可以是 Python 的字典，np 的 ndarray...label 的数据结构，它是由 Series 组成的，你可以把 DataFrame 看成是一个 excel 表格。...DataFrame 可以由下面几种数据来创建： 一维的 ndarrays, lists, dicts, 或者 Series 结构化数组创建 2 维的 numpy.ndarray 其他的 DataFrame
数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
（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...： 接下来是概念 看完上文，可以简单理解为： 如果A需要B节点向你发送数据！...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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...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）。
标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...因此，本文的目标是从我们的信用卡交易数据中，通过分析获得对数据的理解，从而了解一些关于我们自己消费的习惯，也许能制定一个行动计划来帮助改善我们的个人财务状况。...datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用的是datetime类型的数据。 图2 添加更多信息到我们的数据中 继续为我们的交易增加两列：天数和月份。...图3 实际上，我们可以使用groupby对象的.agg()方法将上述两行代码组合成一行，只需将字典传递到agg()。字典键是我们要处理的数据列，字典值（可以是单个值或列表）是我们要执行的操作。...现在，你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论当使用该函数时，后台是怎么运作的。
然后根据保存的ebp，和下一指令的地址找到新的函数，即要执行的指令的地址。 不同的函数会开辟不同的空间。 1.ebp，esp两个寄存器用来维护函数栈帧 1.ebp寄存器：栈底寄存器。...当指令到达c=Add(a,b);的时候，就要调用Add函数，这时候，esp寄存器和ebp寄存器就要区维护Add函数的函数栈帧。...但是程序运行的时候，不可能一边运行两个函数，当运行main函数的时候，ebp和esp去维护main函数的函数栈帧。...当进入Add函数，去运行Add函数的时候，esp和ebp就去维护Add函数的函数栈帧，并且把mian函数的esp和ebp的指针保存下来，等Add函数结束以后，esp和ebp就又可以去维护main函数的函数栈帧...所以上面的图中比main高地址处还有这两个函数的函数栈帧，这两个函数的函数栈帧比main函数的函数栈帧高。
帧 -----在网络中，网络设备将“位”组成一个个的字节，然后这些字节“封装”成帧，在网络上传输。为什么要把数据“封装”成帧呢？...帧是当计算机发送数据时产生的，确切地说，是由计算机中安装的网卡产生的。帧只对于能够识别它的设备才有意义。对于集线器来说，帧是没有意义的，因为它是物理层设备，只认识脉冲电流。...有许多人对帧不理解，所以不能很好地理解交换机与集线器的区别。 ---数据在网络上是以很小的称为帧（Frame）的单位传输的，帧由几部分组成，不同的部分执行不同的功能。...数据帧 ----Frame，数据链路层的协议数据单元（protocol data unit）。...数据链路层的主要职责是控制相邻系统之间的物理链路，它在传送“比特”信息的基础上，在相邻节点间保证可靠的数据通信。为了保证数据的可靠传输，把用户数据封装成帧。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 在之前的一篇文章中，详细介绍了关于如何使用pandas的内置函数sort_values来实现数据的排序。...--MORE--> 模拟数据 先模拟一份简单的数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ "nick":["aaa...：缺失值的位置处理，默认是最后，另一个选择是首位 ignore_index：新生成的数据帧的索引是否重排，默认False（采用原数据的索引） key：排序之前使用的函数 下面通过几个简单的例子来复习下sort_values...] [008i3skNly1gxxzencgusj30ou0e23zd.jpg] 方法2：使用CategoricalDtype CategoricalDtype是具有类别和顺序的分类数据的类型，能够创建我们自定义的排序数据类型...官网地址： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.CategoricalDtype.html 1、指定一个分类的数据类型
（ “excel_file”） （3）将数据帧直接写入CSV 逗号分隔，没有索引 df.to_csv（“data.csv”，sep=“，”，index= False） （4）基本的数据集特征信息...）） 其中“print_table”是列表的列表，“headers”是字符串头的列表 （7）列出列名 df.columns 基本的数据处理 （8）删除丢失的数据 df.dropna（axis=...（13）将数据帧转换为NUMPY数组 df.as_matrix（） （14）获得数据帧的前N行 df.head(n) （15）按特征名称获取数据 df.loc [FEATURE_NAME]...数据帧操作 （16）将函数应用于数据帧 这个将数据帧的“height”列中的所有值乘以2 df["height"].apply(lambda height:2 * height) 或 def multiply...在这里，我们抓取列的选择，数据帧中的“name”和“size” new_df= df [[“name”，“size”]] （20）数据的摘要信息 # Sum of values in a data
先知 维度 在理解axis之前，我们应该理解维度的含义：通常的理解是：“点是0维、直线是1维、平面是2维、体是3维”。...在机器学习中我们常常处理几十维的数据，对于机器学习常用的Numpy库，当我们赋予二维数组每一行一个值的时候，那么此时二维数组的列数就是多维空间的维度。...再次理解 看下面的图，这里的理解是，当axis=0的时候，从上到下以列为整体；当axis=1的时候，从左往右以行为整体。 ?...，numpy默认为行，因为这样保证数据的原始性。...参考文档 pandas axis的用法 关于pandas中axis属性的一点理解感受
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1....DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败...
Pandas pandas.pydata.org 笔者觉得在这篇文章中提Pandas有点多余了，只要是处理过数据的从业者，就不可能没用过Pandas。...使用者可以运用Pandas操控处于Pandas数据框架内的数据。Pandas还内置巨量的函数，帮助使用者进行数据转换。 无需多言，要想学好Python，Pandas必不可少。 5....Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列。同时，Numpy还内置了海量的数学函数，这些函数几乎能满足使用者所有的运算要求。...Spacy spacy.io Spacy可能没有上文的两个库一样名声远扬。Numpy和Pandas主要用于处理数值型数据和结构型数据，而Spacy则能够帮助使用者将自由文本转化为结构型数据。...音频和图像识别 image.png 机器学习不仅能够处理数字，同时也能帮助处理音频和图像（视频往往被认为是很多帧图像组合在一起）。因此处理这些多媒体数据时，上述机器学习库远远不够。
1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组，它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。...pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...创建DataFrame 字典创建 最常用的方法时直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典。
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。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。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。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
所以我提到了用于数据清理，数据操作，可视化，构建模型甚至模型部署（以及其他）的库。这是一个非常全面的列表，可帮助您开始使用Python进行数据科学之旅。...用于不同数据科学任务的Python库： 用于数据收集的Python库： Beautiful Soup Scrapy Selenium 用于数据清理和操作的Python库： Pandas PyOD NumPy...请记住，我们将处理现实世界中的结构化（数字）和文本数据（非结构化） - 这个库列表涵盖了所有这些。 /* Pandas */ 在数据处理和分析方面，没有什么能比pandas更胜一筹。...Pandas提供的功能如下： 数据集加入和合并 数据结构列删除和插入 数据过滤 重塑数据集 DataFrame对象操纵数据等等！...在Linux中安装Spacy的代码： pip install -U spacy python -m spacy download en 要在其他操作系统上安装它，请参考此链接(https://spacy.io
所以我提到了用于数据清理，数据操作，可视化，构建模型甚至模型部署（以及其他）的库。这是一个非常全面的列表，可帮助您开始使用Python进行数据科学之旅。...用于不同数据科学任务的Python库： 用于数据收集的Python库： Beautiful Soup Scrapy Selenium 用于数据清理和操作的Python库： Pandas PyOD NumPy...请记住，我们将处理现实世界中的结构化（数字）和文本数据（非结构化） - 这个库列表涵盖了所有这些。 /* Pandas */ 在数据处理和分析方面，没有什么能比pandas更胜一筹。...Pandas需要预先安装Python或Anaconda，这里是需要的代码： pip install pandas Pandas提供的功能如下： 数据集加入和合并 数据结构列删除和插入 数据过滤 重塑数据集...在Linux中安装Spacy的代码： pip install -U spacy python -m spacy download en 要在其他操作系统上安装它，请参考此链接(https://spacy.io
即使对于 Python 专家来说，如果考虑不周全，不理解哪些任务是必需的，也很容易迷失在不同的包文档中。...而现在有一个全新的自然语言处理工具箱，你只需要打开一个新的笔记本，就能像Pandas一样开始文本数据分析了，先睹为快！ ?...它由预处理、向量化、可视化和 NLP 四个模块组成，可以快速地理解、分析和准备文本数据，以完成更复杂的机器学习任务。 ? Texthero可以轻松实现以下功能。...文本数据预处理 和Pandas无缝衔接，既可以直接使用，又可以自定义解决方案十分灵活。 ? 导入完数据直接clean ，不要太简单，所有脏活累活，Texthero都帮你完成了！...嵌入是预先计算加载的，因此没有训练过程。词性标注和 NER 是用 SpaCy 实现的。众所周知，SpaCy 是同类自然语言处理中最快的，它也是工业界使用最多的。 网友:恨不生同时，早用早下班！
1 Introduction 将多个模态理解的集成与长序列能力的集成非常重要。...监督微调过程包括混合数据类型，包括图像和视频。对于短视频理解，作者利用开源的视频指令跟随数据集，例如YouCook2 和ShareGPTVideo（Zhang等人，2024b）。...作者使用的是Shot2Story数据集中（Han等人，2023年）的原始长期视频。每个视频包括不同的问题和答案：一个用于生成字幕，另一个用于回答问题，从而实现视频理解的多样化应用。...获得长期视频数据集后，在有监督的微调中的应用带来了新的挑战，主要是由于每个样本中的帧数量巨大——通常在数百或甚至数千帧之间。例如，来自1400帧视频序列的一个单一序列可以包括约274k个标记。...此外，作者在图13和14中提供了两个示例，这些示例包括体育和技术领域的长视频。这些示例表明，与短帧相比，具有处理更多帧能力的LongVILA，对视频的理解更加全面。 性能显著提高。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
