Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐的位置则补NaN,最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1. Series 按行.索引对齐 示例代码: s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10)) s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5)) print('s1: ' ) print(s1) print('') print('s2: ') print(s2…

pandas最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算数运算.在对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集. Series s1=Series([,3.4,1.5],index=['a','c','d','e']) s2=Series([-,3.1],index=['a','c','e','f','g']) s1 Out[]: a 7.3 c -25.0 d 3.4 e 1.5 dtype: float64 s2 Out[]: a -2.1 c 3.6 e -1.5…

pandas数据操作 字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素 t = pd.Series(['a_b_c_d','c_d_e',np.nan,'f_g_h']) t t.str.cat(['A','B','C','D'],sep=',') #拼接字符串 t.str.split('_') #切分字符串 t.str.get(0) #获取指定位置的字符串 t.str.replace("_", ".") #替…

大体看了看数据对齐,不知道是否正确,总结如下: struct A { char name; double dHeight; int age; }; sizeof(A) = (1+7+8+4+4) = 24;  这是编译器默认下的对齐方式,struct和class一致. 如果人工添加代码设置对齐方式,如下 #pargma pack (4) struct A { char name; double dHeight; int age; }; sizeof(A) = 1+3+8+4 = 16 首先#pa…

 C/C++数据对齐汇总  这里用两句话总结数据对齐的原则: (1)对于n字节的元素(n=2,4,8,...),它的首地址能被n整除,才干获得最好的性能: (2)如果len为结构体中长度最长的变量,size为CPU(处理器)的位数,对齐规则: 若len < size,则以len为单位对齐 若len >= size,则以size为单位对齐 这里不考虑指定对齐方式的情况.   測试 struct B{ bool i; int j; bool k; }; struct A{ int j; bool…

全局存储器,即普通的显存,整个网格中的随意线程都能读写全局存储器的任何位置. 存取延时为400-600 clock cycles  很easy成为性能瓶颈. 訪问显存时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte.假设没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,减少訪存性能. 多个warp的读写操作假设可以满足合并訪问,则多次訪存操作会被合并成一次完毕.合并訪问的条件,1.0和1.1的设备要求较严格,1.2及更高能力的设备上放宽了合并訪问的条件. 1.2及其更高能力的设备支持对8 bit.16 bi…

Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序).分布/累计统计.数据特征(相关性.周期性等).数据挖掘(形成知识). .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: b = pd.DataFrame(np.ar…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52208727 数据输入输出 数据pickling pandas数据pickling比保存和读取csv文件要快2-3倍(lz测试不准,差不多这么多). ltu_df.to_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) ltu_df = pd.read_pickle(os.path.join(CWD, 'middlewares/ltu_df')) [re…

之前若是有人拿个结构体或者联合体问我这个结构占用了多少字节的内存,我一定觉得这个人有点low, 直到某某公司的一个实习招聘模拟题的出现,让我不得不重新审视这个问题, 该问题大致如下: typedef struct _A{ char a; int b; float c; double d; int *pa; char* pc; short e; }A; #pragma pack(pop) int main(int argc, char *argv[]) { printf("size = %d\n&…

Pandas数据排序 .sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序,索引排序后内容会跟随排序 b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['c','a','d','b']) b b.sort_index() b.sort_index(ascending=False) b.sort_index(axis=0, ascending=False) #按行标排序,ascending:False为降序 b.sort_index(axis=…

pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) Pandas数据存取 Pandas可以存取多种介质类型数据,例如:内存.文本.CSV.JSON.HTML.Excel.HDF5.SQL等 生成数据 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4),columns=['A', 'B', 'C',…

pandas 数据预处理 缺失数据处理 csv_data=''' A,B,C,D 1.0,2.0,3.0,4.0 5.6,6.0,,8.0 0.0,11.0,12.0,,''' import pandas as pd from io import StringIO df = pd.read_csv(StringIO(csv_data)) print(df) A B C D 0 1 2 3.0 4.0 1 5 6 NaN 8.0 2 0 11 12.0 NaN 在上述代码中,pandas中的模块利…

Pandas数据规整 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的,有时候存放在文件或数据库中的数据并不能满足数据处理应用的要求 Pandas提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们能够轻松地将数据规整化为你需要的的形式 合并 连接 Pandas提供了大量方法,能轻松的对Series,DataFrame和Panel执行合并操作 连接pandas对象 .concat() df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4)) df pieces =…

#include <iostream> using namespace std; struct A1 { int a; static int b; }; struct A2 { int a; char c; }; struct A3 { float a; char c; }; struct A4 { float a; int b; char c; }; struct A5 { double d; float a; int b; char c; }; void main() { cout<…

1.数据对齐 为什么要对齐:通俗点解释就是CPU对数据访问时,每次都是取固定数量的字节数,假如一次取4个字节,若有个int存在0x01-0x04,则一次就能取出,若存在0x03-0x06,则需要分两次才能取到(第一次0x01-0x04,第二次0x05-0x08),这样会降低CPU效率,更何况还有像short,char之类的不是4个字节的数据.因此,编译器会对数据进行强制对齐. 对齐规则: 1.任何K字节的基本对象的地址必须是K的倍数 2.在结构末尾根据需要会做一些填充,使其一旦被拓展为数组时可以…

对齐 数 据的对齐(alignment)是指数据的地址和由硬件条件决定的内存块大小之间的关系.一个变量的地址是它大小的倍数的时候,这就叫做自然对齐 (naturally aligned).例如,对于一个32bit的变量,如果它的地址是4的倍数,-- 就是说,如果地址的低两位是0,那么这就是自然对齐了.所以,如果一个类型的大小是2n个字节,那么它的地址中,至少低n位是0.对齐的规则是由硬件引起 的.一些体系的计算机在数据对齐这方面有着很严格的要求.在一些系统上,一个不对齐的数据的载入可能会引起进程…

pandas数据预处理 / pandas data pre-processing 目录 关于 pandas pandas 库 pandas 基本操作 pandas 计算 pandas 的 Series pandas 常用函数 补充内容 1 关于pandas / About pandas Pandas起源 Python Data Analysis Library或pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效…

首先是struct,在C++中,结构体其实和class有很大的相似了.但是有一点不同的是,struct默认是public,而class中是private. 当然,struct继承等用法也是可以的. 共用体的声明方式是: 枚举的声明方式与共用体比较相似 其中a初始化为0,后面默认增1,若已经初始化,则后面再增1,比如d=6在这里. struct长度计算 大家猜一下,s1 x;int b=sizeof(x); 他的结果会是多少呢?有人会觉得应该是1+8+4+1=14. 实际上是24.为什么会是这样呢…

Python之pandas数据加载.存储 0. 输入与输出大致可分为三类: 0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 2.2 使用数据库中的数据 0.3 利用Web API操作网络资源 1. 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数. 1.1 pandas中的解析函数: read_csv 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为逗号 read_table 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数…

概述: 数据对齐指数据在计算机内存中排放和获取的方式.包含三个方面:数据对齐(data alignment).数据结构填充(data alignment).打包(packing) 如果数据是自然对齐的话,CPU读写会更高效.自然对齐指数据地址是数据大小的倍数.为保证自然对齐,可能会在结构的开头或结尾进行一些填充 定义: 内存地址对齐:一个内存地址a被称为n-byte对齐,如果a是n的倍数,其中n是2的幂.因此n对齐的地址的低log2(n)位是0 n-bit对齐 = n/8-byte对齐 内存读取…