上述代码中，我们通过指定采样数量 n 来进行随机选取。此外，也可以通过指定采样比例 frac 来随机选取数据。当 frac=0.5时，将随机返回一般的数据。...Where where函数用于指定条件的数据替换。如果不指定条件，则默认替换值为 NaN。 df['new_col'].where(df['new_col'] > 0, 0) ?...上述代码中，where(df['new_col']>0,0)指定'new_col'列中数值大于0的所有数据为被替换对象，并且被替换为0。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?
元数据。为了避免在查询执行过程中进行不必要的数据访问，PolarDB-IMCI为每个数据包维护一个包元数据。包元数据跟踪每个包的最小和最大值，以及采样直方图，这有益于列扫描。...也就是说，在不更改部分包的情况下生成一个新的数据包，PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，以将部分包替换为新的数据包（即原子地更新指向新数据包的指针）。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。...也就是说，在不更改部分包的情况下生成一个新的数据包，PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，以将部分包替换为新的数据包（即原子地更新指向新数据包的指针）。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。
2.1 帧内预测 帧内预测基本可以总结为是一种数据驱动的帧内预测方法，工作中是使用对应块周围的左侧一列和上面一行，甚至可能使用周围左侧两列或者上面两行来对当前所对应的块进行预测，这其中的工作是基于网络复杂度较高的全卷积网络...低复杂度是将网络参数减半，从数据中分析可以得出网络参数减半对性能没有明显地下降，复杂度却降低了很多，一般情况下可以认为性能提升的空间和复杂度的降低之间能够寻找到非常好的treat off。...从数据当中可以知道，无论怎样使用数据网络和降低参数量，网络复杂度依旧不能达到预期。 关于帧内预测还可以对Intra 8x8 PU 做进一步的残差去除。...但在运动剧烈的情况下会导致性能下降，在此方法基础上进行改进之后可以不直接替换参考帧，而是将虚拟参考帧直接放到尾端，同时编码新的Reference index，这样做也可以在性能上获得比较明显的增益，最终在...2.3.5 智能编码与VVC（JVET-N0169） JVET-N0169提案表示不同位置下神经网络获取的性能的差异还是存在的，QP和块划分结构必须作为很重要的辅助信息输入，本提案为了进一步提速而分块进行滤波
我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引....where 函数 它用于根据条件替换行或列中的值。...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据帧中的值。
2.1 帧内预测 image.png 帧内预测基本可以总结为是一种数据驱动的帧内预测方法，工作中是使用对应块周围的左侧一列和上面一行，甚至可能使用周围左侧两列或者上面两行来对当前所对应的块进行预测，这其中的工作是基于网络复杂度较高的全卷积网络...低复杂度是将网络参数减半，从数据中分析可以得出网络参数减半对性能没有明显地下降，复杂度却降低了很多，一般情况下可以认为性能提升的空间和复杂度的降低之间能够寻找到非常好的treat off。...从数据当中可以知道，无论怎样使用数据网络和降低参数量，网络复杂度依旧不能达到预期。 image.png 关于帧内预测还可以对Intra 8x8 PU 做进一步的残差去除。...但在运动剧烈的情况下会导致性能下降，在此方法基础上进行改进之后可以不直接替换参考帧，而是将虚拟参考帧直接放到尾端，同时编码新的Reference index，这样做也可以在性能上获得比较明显的增益，最终在...2.3.5 智能编码与VVC（JVET-N0169） image.png JVET-N0169提案表示不同位置下神经网络获取的性能的差异还是存在的，QP和块划分结构必须作为很重要的辅助信息输入，本提案为了进一步提速而分块进行滤波
体素视频包含多个帧，因此需要逐帧对其客观质量进行评价，每一帧的客观评价经过一个池化函数，得到体素视频客观质量的最终评价。 3时间采样率 在本实验中，原始视频的帧率是 30 fps 。...用 8 种不同的帧率进行实验（1，2，3，5，6，10，15，30）。从第一帧开始到最后一帧均匀地对帧进行采样， 4时间池化方法 本文采用了七种池化方法进行试验，具体介绍可以参考本文原始文献。...每个图中的横轴是度量分数，而纵轴是每个刺激的差异平均意见分数 (DMOS)，图中每一列对应一个不同的客观质量度量，每一行对应一个特定的时间池化方法，可以看到 Color-Y 和 SSIM指标在不同池化方法下数据点的分布彼此没有显著差异...相反，第 3 和第 4 列在不同的时间池化方法中差异很大。下表显示了使用不同池化方法的每个指标的 PCC 值。从表中可以看出，时间池化方法的变化对高性能质量指标（PCC值高于0.5）没有显著影响。...给出了用于对体素视频进行点云压缩算法的质量评估客观评价指标。 点云压缩的客观评估受时间子采样率的影响最小，这表明能够在不牺牲准确性的情况下提高客观质量评估的计算效率
5.查看唯一值 Excel中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色 标记。 ? Python中使用unique函数查看唯一值。...Head函数用来查看数据表中的前N行数据 #查看前3行数据 df.head(3) 9.查看后10行数据 Tail行数与head函数相反，用来查看数据表中后N行的数据 #查看最后3行 df.tail(3...2.清理空格 字符中的空格也是数据清洗中一个常见的问题 #清除city字段中的字符空格 df['city']=df['city'].map(str.strip) 3.大小写转换 在英文字段中，字母的大小写不统一也是一个常见的问题...2.按位置提取(iloc) 使用iloc函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后 的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始。...2.数据透视 ? Python中通过pivot_table函数实现同样的效果 #设定city为行字段，size为列字段，price为值字段。 分别计算price的数量和金额并且按行与列进行汇总。
（渲染 FX 栈） 1.4 强制清除 当绘制到中间帧缓冲区时，我们的渲染器会填充有任意数据的纹理。帧调试器处于活动状态时，你可以看到此信息。...现在唯一的途径就是使用我们创建的顶点和片元函数进行复制。我们还可以使用Name指令为其命名，这在将同一着色器中的多个Pass组合在一起时非常方便，因为帧调试器会将其用作遍历标签，而不是数字。...尽管此操作混合了81个样本，但它是可分离的，这意味着可以将其分为水平和垂直Pass，将单个行或列混合为九个样本。因此，我们只需要采样18次，但是每次迭代需要绘制两次。 可分离的过滤器如何工作？...权重是从Pascal三角形得出的。对于适当的9×9高斯滤波器，我们选择三角形的第9行，即1 8 28 56 70 56 28 81。...（水平高斯 3和5次） 限制，结果显然是水平拉伸的，但是看起来很有希望。我们可以通过复制BloomHorizontalPassFragment，重命名并从行切换到列来创建垂直通道。
这看起来可能像是违背了初衷：原本你是想减少数据量，而不是增加！但是这些变换仍然能够聚集能量，并且编码器仍然选择一些小的输出子集进行编码，因此它与普通的有损DCT编码没有什么不同。...从概念上讲，这不是问题；二维DCT变换是可分解的，而且因为我们可以独立地运行行和列变换，所以我们可以简单地为每个长度的行和列使用不同大小的一维DCT变换，如上图所示。...实际上，这意味着我们需要针对每种可能的列长度进行不同的DCT分解，这使得硬件团队在实现时非常头疼。 还有其他方法可以处理重新排列的非方形区域，或者提出重新采样方案，以保持输入方形或仅对输出进行操作。...其他编解码器（例如VPx系列和AV1）已经尝试了下采样参考帧，传送下采样的参考帧以节省编码比特，然后对参考帧进行上采样以便以全分辨率使用。...最终的Daala去振铃滤波器使用了两个一维CRF滤波器，一个沿边缘方向运行的7抽头滤波器，以及一个较弱的5抽头滤波器。两个滤波器仅对整像素进行操作，不执行重采样。
（9）替换丢失的数据 df.replace（to_replace= None，value= None） 将“to_replace”中的值替换为“value”。...（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...df.columns [2]：'size'}，inplace= True） （18）获取列的唯一条目 在这里，我们将获得“名称”列的唯一条目 df["name"].unique() （19）访问子数据帧...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
作者：宋天龙 01 数据列缺失的4种处理方法 数据缺失分为两种：一种是行记录的缺失，这种情况又称数据记录丢失；另一种是数据列值的缺失，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。...从对象的实体来看，空字符串是有实体的，实体为字符串类型；而缺失值其实是没有实体的，即没有数据类型。 丢失的数据记录通常无法找回，这里重点讨论数据列类型缺失值的处理思路。通常有4种思路。 1....然后将这3列新的字段作为输入维度替换原来的1个字段参与后续模型计算。 4. 不处理 在数据预处理阶段，对于具有缺失值的数据记录不做任何处理，也是一种思路。...对异常数据进行处理前，需要先辨别出到底哪些是真正的数据异常。从数据异常的状态看分为两种： 一种是“伪异常”，这些异常是由于业务特定运营动作产生的，其实是正常反映业务状态，而不是数据本身的异常规律。...但是变与不变是一个相对的概念，随着企业的不断发展，很多时候维度也会随着发生变化。因此在某个时间内的维度是不变的，而从整体来看维度也是变化的。 对于维度的变化，有3种方式进行处理： 直接覆盖原有值。
而波就拥有自己的振幅和频率，但是自然界，声音是一种模拟信号，我们需要保存就应该将其转换为电信号，从而进行一些列操作。 声音在模数转化中需要进行采样-->量化-->编码的过程。...基础解释之音视频全流程 前两部分基础主要让用户对视频和音频有了一个初体验，这一节内容主要讲述音视频的原理，以下为音视频的原理图： 音视频采集 从设备中获取音频的原始数据的过程称之为采集。...其中，帧内压缩是生成I帧的算法，它的原理是当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不用考虑相邻帧之间的冗余信息，由于帧内压缩是编码一个完整的图像，所以可以独立的解码显示；帧间压缩是生成P、B帧的算法，它的原理是通过对比相邻两帧之间的数据进行压缩...拉流主要是从文件下载、直播拉流、本地文件和低延时传输获取音视频数据，再通过对应的输入方式，文件下载是http:/进行音视频分离。...不同SDKAppID之间的数据不互通。 UserID： UserID（用户标识）用于在一个TRTC应用中唯一标识一个用户。 RoomID： 用于在一个TRTC应用中唯一标识一个房间。
难度：2 问题：将arr数组中的所有奇数替换为-1而不更改arr数组 输入： 输出： 答案： 7.如何重塑数组？...答案： 方法2是首选，因为它创建了一个可用于采样二维表格数据的索引变量。 43.用另一个数组分组时，如何获得数组中第二大的元素值？ 难度：2 问题：第二长的物种的最大价值是什么？...答案： 44.如何按列排序二维数组？ 难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？...难度：2 问题：查找在iris数据集的第4列花瓣宽度中第一次出现值大于1.0的位置。 答案： 47.如何将所有大于给定值的值替换为给定的cutoff值？...答案： 49.如何计算数组中所有可能值的行数？ 难度：4 问题：计算有唯一值的行数。 输入： 输出： 输出包含10列，表示1到10之间的数字。这些值是相应行中数字数量。
它的工作方式就是简单地输入一个 URL，Pandas 会从表中将有价值的数据提取到数据帧中。这意味着，与其他常用的方法不同，read_html最终会读入一些列数据帧。这不是唯一不同点，但它是不同的。...这两者之间的主要区别仅仅是索引的延续，但是它们共享同一列。 现在他们已经成为单个数据帧。 然而我们这里，我们对添加列而不是行感到好奇。...我认为我们最好坚持使用月度数据，但重新采样绝对值得在任何 Pandas 教程中涵盖。现在，你可能想知道，为什么我们为重采样创建了一个新的数据帧，而不是将其添加到现有的数据帧中。...完全从数据中删除。这意味着放弃整行数据。 向前或向后填充 - 这意味着只是采用之前或之后的值填充。 将其替换为静态的东西 - 例如，用-9999替换所有的NaN数据。...当我们将这个数据帧加入到其他数据帧时，这会造成麻烦。 那么现在怎么办？ 我们已经学会了如何重新采样，如果我们只是使用M来进行典型的重新采样，这意味着月末，会怎么样呢？
准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...对于唯一值相对较少的对象列很有用。 准备 在此秘籍中，我们将显示数据帧中每一列的数据类型。 了解每一列中保存的数据类型至关重要，因为它会从根本上改变可能进行的操作的类型。...关系数据库的一种非常常见的做法是将主键（如果存在）作为第一列，并在其后直接放置任何外键。 主键唯一地标识当前表中的行。 外键唯一地标识其他表中的行。...在此示例中，每年仅返回一行。 正如我们在最后一步中按年份和得分排序一样，我们获得的年度最高评分电影。 更多 可以按升序对一列进行排序，而同时按降序对另一列进行排序。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。
df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。在处理它们之前，我们必须用null替换它们。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...在这种情况下，我们没有出生日期，我们可以用数据的平均值或中位数替换缺失值。 注：平均值在数据不倾斜时最有用，而中位数更稳健，对异常值不敏感，因此在数据倾斜时使用。...在这种情况下，让我们使用中位数来替换缺少的值。 ? df["Age"].median用于计算数据的中位数，而fillna用于中位数替换缺失值。
从视频采集与处理的角度来说，一般的视频采集芯片输出的码流一般都是YUV数据流的形式，而从视频处理（例如H.264、MPEG视频编解码）的角度来说，也是在原始YUV码流进行编码和解析 ；如果采集的资源时RGB...YUV 4:2:0采样 YUV 4:2:0 采样，并不是指只采样 U 分量而不采样 V 分量。而是指，在每一行扫描时，只扫描一种色度分量（U 或者 V），和 Y 分量按照 2 : 1 的方式采样。...：Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3 Y4 V4 Y5 Y6 V6 Y7 其中，每采样过一个像素点，都会采样其 Y 分量，而 U、V 分量就会间隔一行按照 2 : 1 进行采样。...如图，箭头是从参考帧指向编码帧 GOP(序列)和IDR 在H264中图像以序列为单位进行组织，一个序列是一段图像编码后的数据流。...从“模拟信号”到“数字化”的过程 模拟信号到数字化的过程需要三个步骤： 采样 所谓采样，即以适当的时间间隔观测模拟信号波形不连续的样本值替换原来的连续信号波形的操作，又称为取样。
六、索引数据 索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。...Pandas 已经意识到，文件的第一行包含列名和从数据中批量读取到数据帧的名称。 读取 CSV 文件时指定索引列 在前面的示例中，索引是数字的，从0开始，而不是按日期。...如果不这样做，Pandas 将假定第一行是数据的一部分，这将在以后的处理中引起一些问题。 指定要加载的特定列 还可以指定读取文件时要加载的列。...我们从学习如何从 CSV，HTML，JSON，HDF5 和 Excel 格式的本地文件中读取和写入数据开始，直接读取和写入数据帧对象，而不必担心将包含的数据映射到这些各种数据中的细节。 格式。...这是通过将 Python 字典传递给.replace()方法来执行的。 在此字典中，键表示要进行替换的列的名称，而字典的值指定要进行替换的位置。 方法的第二个参数是用于替换匹配项的值。
将列表传递给DataFrame的[]运算符将检索指定的列，而Series将返回行。 如果列名没有空格，则可以使用属性样式进行访问： 数据帧中各列之间的算术运算与多个Series上的算术运算相同。...Pandas 索引中的标签不必唯一。 对齐操作实际上在两个Series中形成标签的笛卡尔积。 如果1序列中有n个标签，而2序列中有m个标签，则结果总计为n * m结果中的行。...访问数据帧内的数据 数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。 这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。...这种探索通常涉及对DataFrame对象的结构进行修改，以删除不必要的数据，更改现有数据的格式或从其他行或列中的数据创建派生数据。 这些章节将演示如何执行这些强大而重要的操作。...此外，我们看到了如何替换特定行和列中的数据。 在下一章中，我们将更详细地研究索引的使用，以便能够有效地从 pandas 对象内检索数据。
时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式： 对时间序列数据进行重新采样。 示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....从文件加载数据到DataFrame df = pd.read_csv('filename.csv') 使用方式： 从文件中加载数据到DataFrame。 示例： 从CSV文件加载数据。...使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式： 使用map函数根据字典或函数替换列中的值...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式： 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...使用replace进行值替换 df.replace({'OldValue': 'NewValue'}) 使用方式： 使用replace替换DataFrame中的值。
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