6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750 2.对一维的数据处理成列表 1.pd.Serirs功能 import numpy as np import pandas as pd arr = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, ]) s = pd.Series(arr) prin

pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 一.回顾numpy.concatenate 生成1个6*3的矩阵,一个2*3的矩阵,对其分别进行两个维度上的级联 nd1 = np.random.randint(0,150,size = (6,3)) nd2 = np.random.randint(0,150,size = (2,3)) np.concatenate((nd1,nd2)) np.concatenate([nd1

``# 通过数据框列向(左右)合并 a = pd.DataFrame(X_train) b = pd.DataFrame(y_train) # 合并数据框(合并前需要将数据设置成DataFrame格式), 其中,如果axis=1,ignore_index将改变的是列上的索引(属性名) print(pd.concat([a,b], axis=1, ignore_index=False))

数据合并:由于数据可能是不同的格式,且来自不同的数据源,为了方便之后的处理与加工,需要将不同的数据转换成一个DataFrame. Numpy中的concatenate().vstack().hstack()可对数组进行拼接,可参考学习. Pandas提供了pd.concat().pd.merge().join().combine_first()等函数对Pandas数据对象进行合并. 在本节中,仅对pd.concat()进行详细讲解. pd.concat()常用的参数 参数 说明 objs 需连接

concat函数基本介绍: 功能:基于同一轴将多个数据集合并 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数详解:objs:待合并的所有数据集,一般为列表list,list中的元素为series或dataframeaxis:合并时参考的轴,axis=0为基于行合并:axis=

a = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],columns=['a','b','c']) b = pd.DataFrame([[11,23,45], [22,23,24], [31,32,33]],columns=['a','b','c']) pd.concat([a,b],axis=0,ignore_index=True)

1.concat concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数说明 objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit axis: 需要合并链接的轴,0是行,1是列

这个生成dataframe函数还是蛮有意思的.

都是自己的学习总结,要是总结的有问题大佬麻烦评价一下我好修改,谢谢 python插件插件+pycharm基本用法+markdown文本编写+jupyter notebook的基本操作汇总 一.计算机基础 1.什么是编程,计算机组成 2.程序语言 二.变量 1.变量的概念 2.python的回收机制 三.数据类型基础 1.数据类型概述 2.数据类型概述补充 四.格式化输出+基本运算+流程控制 1.格式化输出+基本运算+流程控制if 2.流程控制while 五.内置算法+深拷贝+浅拷贝 1.数字数据

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326966.html 性能优化之索引篇 近期项目需要, 做了一段时间的SQL Server性能优化,遇到了一些问题,也积累了一些经验,现总结一下,与君共享.SQL Server性能优化涉及到许多方面,如良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能. 操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到如何改善索引,还将有另一篇讨论

前言 本篇继续玩转模块的内容,关于索引在SQL Server的位置无须多言,本篇将分析如何利用Hint引导语句充分利用索引进行运行,同样,还是希望扎实掌握前面一系列的内容,才进入本模块的内容分析. 闲言少叙,进入本篇的内容. 技术准备 数据库版本为SQL Server2012,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks. 相信了解SQL Server的朋友,对这两个库都不会太陌生. 一.并行Hint提示 (MAXDOP N

mysql 索引 KEY与INDEX的区别: KEY is something on the logical level, describes your table and database design.INDEX is something on the physical level, helps improve access time for table operations. KEY是关系模型理论中的一部份,比如有主键(Primary Key),外键(Foreign Key)等,用于数据完

用$where可以执行任意的js作为查询的一部分. db.foo.find({"$where" : function(){          for(var current in this){             for(var other in this){                if(current != other && this[current] == this[other]){                   return true;     

2014-06-01 Created By BaoXinjian

官方说法: 聚集索引 一种索引,该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序. 聚集索引确定表中数据的物理顺序.聚集索引类似于电话簿,后者按姓氏排列数据.由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序,因此一个表只能包含一个聚集索引.但该索引可以包含多个列(组合索引),就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样. 聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效.使用聚集索引找到包含第一个值的行后,便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻.例如,如果应用程序执行 的一个查询经常检索某一日期范围内的记录,则使用聚

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方法进行合并:pandas.merge,pandas.concat,实例方法join,combine_first,它们的使用对象和效果都是不同的,下面进行区分和比较. 数据的合并可以在列方向和行方向上进行,即下图所示的两种方式: pandas.merge和实例方法join实现的是图2列之间的连接,以DataFrame数据结构为例讲解,DataFrame1和DataFrame2必须要在至少一列上内容有重叠,index也好,columns也好,只要是有内容重

首先来讲MyISAM: MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.下图是MyISAM索引的原理图: 这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,则上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意.可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址.在MyISAM中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复.如果我们在Col2上建立一个辅助索引,则此索

一.索引的介绍 二 .索引的作用 三.常见的几种索引: 3.1 普通索引 3.2 唯一索引 3.3 主键索引 3.4 组合索引 四.索引名词 五.正确使用索引的情况 什么是最左前缀呢? 六.索引的注意事项 七.执行计划 八.慢日志记录 九.分页性能相关方案 最优的解决方案 一.索引的介绍 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取. 二 .索引的作用 约束 和 加速查找 三.常见的几种索引: - 普通索引

将两个 DataFrame 拼接后,想要对拼接后的 DataFrame 重新设置索引要用 reset_index 方法,要想让之前的索引消失,传入参数:drop=True.具体事例: data2017 = pd.read_csv('data\dataset\data20171207.csv', nrows=50, names=['std_mac', 'date', 'ap_mac', 'rss', 'timestamp']) data2018 = pd.read_csv('data\datase