pandas读取Excel.csv文件中的数据时,得到的大多是表格型的二维数据,在pandas中对应的即为DataFrame数据结构.在处理这类数据时,往往要根据据需求先获取数据中的子集,如某些列.某些行.行列交叉的部分等.可以说子集选取是一个非常基础.频繁使用的操作,而DataFrame的子集选取看似简单却有一定复杂性.本文聚焦DataFrame的子集选取操作逻辑,力求在实战中遇到子集选取操作的需求时"不迷路". 主目录 一.图解DataFrame DataFrame是一种二维的表格

需求如下:迭代输出序列的索引(index)和索引值(value). 1.创建测试列表: >>> lst = [1,2,3,4,5] 2.实现方法如下: #方法1:range()+len() >>> for i in range(len(lst)): print i,lst[i] 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 #方法2:enumerate() >>> for index,value in enumerate(lst): print index,

8.2.1.4 Index Merge Optimization 索引合并优化: 索引合并方法是用于检索记录 使用多个 范围扫描和合并它们的结果集到一起 mysql> show index from ClientInvestOrder; +-------------------+------------+------------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+------

combination sum I.permutation I.subsets  I 是组合和.全排列.子集的第一种情况,给定数组中没有重复的元素. combination sum II.permutation II.subsets  II 是组合和.全排列.子集的第而种情况,给定数组中有重复元素. combination sum I中元素每个可以被多次使用,所以每次遍历都是从当前元素开始,然后往后面遍历. combination sum II中元素只能被使用一次,所以算下个元素时,只能从当前元

参考链接:https://blog.csdn.net/K346K346/article/details/80436430 有一个集合由A-Z这26个字母组成,打印这个集合的所有子集,每个子集一行,写C代码实现,不能使用递归 假设只有三个字母ABC,那么子集有: {} A B C AB AC BC ABC 把ABC看作三个比特位,分别为: 具体代码: 这里需要注意一点的就是,golang使用位运算的时候,使用的基础数据类型是uint package main import ( "fmt"

# 索引,下标,获取字符串中的某一个字符. test = 'MuMingJun' v = test[3] print(v) i # 切片 test = 'MuMingJun' v = test[0:-1] print(v) x = test[0:5] print(x) y = test[6:9] print(y) MuMingJu MuMin Jun # len 获取当前字符串中由几个字符组成 test = 'MuMingJun' v = len(test) print(v) 9 # 记住如果是

pandas-07 DataFrame修改index.columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1.使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现. 2.使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level =

学习利用python进行数据分析的笔记&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上

1,程序开发三大流程: 顺序--从上向下,顺序执行代码 分支--根据条件判断,决定执行代码的分支 循环--让特定的代码重复执行 2,whlie循环语句: Break 某一条件满足时,退出循环,不在执行后续重复代码. continue  某一条件满足时,不执行后续代码. 3,字符串方法 join  拼接字符串 count  查找出字符串出现的个数 capitalized  把整个字符串的首字母大写 center   前后两边同时增加相对应的字符串 endswith  查看字符串是否以某个内容结尾并

文字描述 上一篇博客介绍了最小生成树(普里姆算法),知道了普里姆算法求最小生成树的时间复杂度为n^2, 就是说复杂度与顶点数无关,而与弧的数量没有关系: 而用克鲁斯卡尔(Kruskal)算法求最小生成树则恰恰相反.它的时间复杂度为eloge (e为网中边的数目),因此它相对于普里姆算法而言,适合于求边稀疏的网的最小生成树. 克鲁斯卡尔算法求最小生成树的步骤为:假设连通网N={V,{E}}, 则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图 T=(V, {}}, 图中每个顶点自成一个连通分量

参考 https://www.ecmwf.int/assets/elearning/eccodes/eccodes2/story_html5.htmlhttps://confluence.ecmwf.int/display/OPTR/ecCodes%3A+GRIB+data+decoding+and+encoding+software+2018 基本解码流程 1. 指定打开方式(“读”或“写”),打开一个或多个GRIB文件; 2. 根据不同加载方式,加载一个或多个GRIB messages到内存

shuffle概览 shuffle过程概览 shuffle数据流概览 shuffle数据流 shuffle工作流程 在运行job时,spark是一个stage一个stage执行的.先把任务分成stage,在任务提交阶段会把任务形成taskset,在执行任务. spark的DAGScheduler根据RDD的ShuffleDependency来构建Stages: 例如:ShuffleRDD/CoGroupedRDD有一个ShuffleDependency. 很多操作通过钩子函数来创建Shuffle

前提 前面的一篇文章<Java中的Internet查询>分析完了如何通过IP地址或者主机名确定主机在因特网中的地址.任意给定主机上可能会有任意多个资源,这些资源需要有标识符方便主机之间访问对方的资源,因此这篇文章深入分析一下URL和URI. URI URI全称是Uniform Resource Identifier,也就是统一资源标识符,它是一种采用特定的语法标识一个资源的字符串表示.URI所标识的资源可能是服务器上的一个文件,也可能是一个邮件地址.图书.主机名等.简单记为:URI是标识一个资

学习利用python进行数据分析的笔记儿&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘

算法一:分治法 基本概念 1.把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并. 2.分治策略是对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解. 适用情况 1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2)该问题可以分解为若干个规模较小的

1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 (4)线性代数运算.傅里叶变换,以及随机数生成 (5)用于将C.C++.Fortran代码集成到python的工具 2.pandas pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数.pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及

一.简单粗暴的线程 最原始的方式,当我们要并行的或者异步的执行一个任务的时候,我们会直接使用启动一个线程的方式,如下面所示: new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub 这里放你要执行的方法 } }).start(); 但是像上面或者类似这种每次来都是用new 一个Thread出来的方式存在着很多的弊端,如下面: 每次new Thread新建对象性能差:

如果并发的线程数量很多,并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了,这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率,因为频繁创建线程和销毁线程需要时间. java.uitl.concurrent.ThreadPoolExecutor类是线程池中最核心的一个类. corePoolSize在很多地方被翻译成核心池大小,其实我的理解这个就是线程池的大小.举个简单的例子: 假如有一个工厂,工厂里面有10个工人,每个工人同时只能做一件任务. 因此只要当10个工人中有工人是空闲的,来了任务就分配给空闲的工人做:

转载请声明出处谢谢!http://www.cnblogs.com/linguanh/ 这里主要使用Executors中的4种静态创建线程池实例方法中的 newFixedThreadPool()来举例讲解. 简单说下Executors类,提供的一系列创建线程池的方法: 他们都有两个构造方法 1. --------newFixedThreadPool (创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待.) public static ExecutorService newFixed

介绍new Thread的弊端及Java四种线程池的使用,对Android同样适用.本文是基础篇,后面会分享下线程池一些高级功能. 1.new Thread的弊端执行一个异步任务你还只是如下new Thread吗? new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub } }).start(); 那你就out太多了,new Thread的弊端如下: a. 每次new

本章讲述在android开发中,多线程的应用.多线程能够处理耗时的操作并优化程序的性能.本章主要介绍知识点,AsyncTask,Java线程池,ThreadPoolExecutor线程池类.本章案例只是抛砖引玉,在多线程应用方面,推荐研究大文件断点续传下载文件方面的应用. 1.功能需求 用AsyncTask来实现文件下载,要求: 可在文本框中输入请求路径,点击按钮开始下载 在界面上实时更新下载进度 如果文件已存在,则删除原文件再进行下载 2.软件实现