一 set_index()函数 1 主要是理解drop和append参数,注意与reset_index()参数的不同. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': range(4), 'b': range(4, 0, -1), 'c': ['one', 'one', 'two', 'two'], 'd': ['a','b','c','d']}) print(df) # a b c d # 0 0 4 one a # 1 1 3 one b # 2 2

1.set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引. 格式:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数含义: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的普通列 drop:是否删除原普通列,默认为True,删除用作新索引的原普通列: append:是否变成复合索引,默认为False,即

-r "抓的包存放的文件路径.txt"    一般方便带cookie与session类型 --dbms Oracle/Mysql     指定数据库类型 指定变量注入点变量:在变量值(value)后面加* --level 3    [1-5] --risk 1   [1-3] ===========决定探测深度(尝试的数量). 其他的供参考: TIP1 POST注入 有两种方法来进行post注入,一种是使用--data参数,将post的key和value用类似GET方式来提交.二是使用

首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数.需要在每台datanode上设置.其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用. 一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个.以后你修改了副本数,对已经上传了的文件也不会起作用.可以再上传文件的同时指定创建的副本数hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M logs/2 可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数:hadoop fs -setrep -R

FastCGI参数 fastcgi主要用于http调用外部解释器的接口,采用c/s结构,可以将http服务器和脚本解析器分开,同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程.当HTTP服务器每次遇到动态程序时,可以将其直接交付给FastCGI进程来执行,然后将得到的结果返回给浏览器.这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端,这在很大程度上提高了整个应用系统的性能. fastcgi在nginx配置文件中的配置实例: http { ..... fa

1.set_index DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引. DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) append添加新索引,drop为False,inplace为True时,索引将会还原为列 In [307]: data Out[307]: a b c d 0 bar one z 1.0 1 bar two y 2.

set_index() 官方定义: 使用一个或多个现有列设置索引,   默认情况下生成一个新对象 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) drop:默认为true,表示是否删除列作为新索引. append:是否增加列到原来的索引上. inplace:是否创建一个新的dataframe 单索引: 复合索引: reset_index() DataFrame.re

当给sqlmap这么一个url的时候,它会: 1.判断可注入的参数 2.判断可以用那种SQL注入技术来注入 3.识别出哪种数据库 4.根据用户选择,读取哪些数据 sqlmap支持五种不同的注入模式: B: Boolean-based blind SQL injection(布尔型注入) E: Error-based SQL injection(报错型注入) U: UNION query SQL injection(可联合查询注入) S: Stacked queries SQL injection

sqlmap全参数详解 sqlmap是在sql注入中非常常用的一款工具,由于其开源性,适合从个人到企业,从学习到实战,各领域各阶段的应用,我们还可以将它改造成我们自己独有的渗透利器.这款工具中,大大小小191个参数,在这篇文章中,我将一一介绍,其实很多参数我也没有使用过,所以有一些是自己的经验,还有一些是网上搜集的资料和sqlmap文档的记载. 参数简介 以下是使用-hh参数看见的全部的sqlmap参数,我们分阶段进行讲解. sqlmap.py -hh ___ __H__ ___ ___[,]_

import pandas as pd, numpy as np dates = pd.date_range(', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')) 1 mutate + ifelse df['E'] = np.where(df['D'] >= 0, '>=0', '<0') df['F'] = np.random.randint(0, 2, 6) d

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.jianshu.com/p/a8037a38e219(原文链接) https://www.jianshu.com/p/4b4e0c343d3e(

前言: 最近公司有数据分析的任务,如果使用Python做数据分析,那么对Pandas模块的学习是必不可少的: 本篇文章基于Pandas 0.20.0版本 话不多说社会你根哥!开干! pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==0.20.0 一.数据分析需要的基本数据结构 数据统计.分析建立在二维表为基础数据结构之上,每一行称为1个Case,每1列成为1个variable : 按列分析:分析每 1个变量的变化.趋势

1. df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2. df.columns.values获取所有列索引的名称 3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据 4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值(即去掉重复的) 注意和nunique的区别,nunique只作用于Series,用法是Series.nunique() 可以看得出,nuinque()是查看该序列(axis=0/1对应着列或行)的不同

pandas 最常用的三种基本数据结构: 1.dataFrame: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.html  DataFrame相当于有表格(eg excel),有行表头和列表头 1.1初始化: a=pd.DataFrame(np.random.rand(,),index=list("ABCD"),columns=list('abcde')) 1.2 a['f']=[1,2

Pandas手册汉化 此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数 输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi

1. df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2. df.columns.values获取所有列索引的名称 3. df.column_name: 直接获取列column_name的数据 4. pd.unique(Series)获取Series中元素的唯一值(即去掉重复的) 注意和nunique的区别,nunique只作用于Series,用法是Series.nunique() 可以看得出,nuinque()是查看该序列(axis=0/1对应着列或行)的不同

1. 访问df结构中某条记录使用loc或者iloc属性.loc是按照index或者columns的具体值,iloc是按照其序值.访问类似于ndarray的访问,用序列分别表示一维和二维的位置. 例如:missing_data.loc['MasVnrType'] 访问index为'MasVnrType'的行(如果有多行,才需要两对中括号,里面的中括号表示index列表 missing_data.loc['MasVnrType', 'Total'] 用来访问index为'MasVnrType',co

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

Pandas实用使用技巧 1 列拆分成行 常见的需求是将某一列根据指定的分隔符拆分成多列.现有需求,根据指定的分隔符将其拆分为多行. 例: df = A B 0 a f 1 b;c h;g 2 d k 3 e l 现需要将其拆分为: df = A B 0 a f 1 b h 1 c g 2 d k 3 e l 1.1 处理A列 实现过程如下: df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b;c', 'd', 'e'], 'B': ['f', 'h;j', 'k', 'l']})