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CAN总线如何处理超过8字节的数据帧,有哪些相关协议?

对于CAN总线来说,当数据帧大于标准的8字节时,可以借助高层协议实现数据分段和传输。 CAN协议规定标准帧和扩展帧中数据段的长度为最大8字节。...针对这一限制,工业界开发了一些高层协议来支持长数据帧的分段传输和重组。...First Frame (FF): 数据长度>7字节时,第一个帧中包含数据长度和首段数据。 Consecutive Frame (CF): 后续帧承载剩余数据。...关键点:数据通过多个帧分段传输,每帧包含索引和子索引信息。 块传输(Block Transfer):更高效的方式,允许批量传输多个数据帧。 使用场景:适合设备配置、参数设置等需要传输大数据的场景。...那么如何选择适合的协议?我认为主要有几点区分: 实时性要求高: ISO-TP由于有流控机制,效率稍低,适合诊断或非实时场景。如果需要高实时性,可以设计自定义的轻量级协议。

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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    更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析,6种常用数据格式效率对比!

    在使用Python进行数据分析时,Jupyter Notebook是一个非常强力的工具,在数据集不是很大的情况下,我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...本文将对pandas支持的多种格式数据在处理数据的不同方面进行比较,包含I/O速度、内存消耗、磁盘占用空间等指标,试图找出如何为我们的数据找到一个合适的格式的办法!...size_mb:带有序列化数据帧的文件的大小 save_time:将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time:将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb:在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...这里有趣的发现是hdf的加载速度比csv更低,而其他二进制格式的性能明显更好,而feather和parquet则表现的非常好 ? 保存数据并从磁盘读取数据时的内存消耗如何?...从上图可以看到,与纯文本csv相比,所有二进制格式都可以显示其真强大功能,效率远超过csv,因此我们将其删除以更清楚地看到各种二进制格式之间的差异。 ?

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    Pandas系列 - 基本功能和统计操作

    一、系列基本功能 二、DataFrame基本功能 三、基本统计性聚合函数 sum()方法 sum()方法 - axis=1 mean()方法 std()方法 - 标准差 四、汇总数据 包含字符串列 五、...全部包含 一、系列基本功能 编号 属性或方法 描述 1 axes 返回行轴标签列表 2 dtype 返回对象的数据类型(dtype) 3 empty 如果系列为空,则返回True 4 ndim 返回底层数据的维数...,默认定义:1 5 size 返回基础数据中的元素数 6 values 将系列作为ndarray返回 7 head() 返回前n行 8 tail() 返回最后n行 axes示例: import pandas...8 values NDFrame的Numpy表示 9 head() 返回开头前n行 10 tail() 返回最后n行 sum(),mean()等聚合函数的应用 先创建个一个数据帧,然后在此基础上进行演示...那么,如果想要都包含的话,该怎么操作: object - 汇总字符串列 number - 汇总数字列 all - 将所有列汇总在一起(不应将其作为列表值传递) 包含字符串列 import pandas

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    如何用Python将时间序列转换为监督学习问题

    在本教程中,你将了解到如何将单变量和多变量时间序列预测问题转换为机器学习算法处理的监督学习问题。 完成本教程后,您将知道: 如何编写一个函数来将时间序列数据集转换为监督学习数据集。...如何变换单变量时间序列数据进行机器学习。 如何变换多变量时间序列数据进行机器学习。 让我们开始吧。...可以看到,通过前移序列,我们得到了一个原始的监督学习问题( X 和 y 的左右顺序是反的)。忽略行标签,第一列的数据由于存在NaN值应当被丢弃。...,包含两个变量的单步输入观测值和单步输出观测值。...具体来说,你了解到: Pandas的 shift() 函数及其如何用它自动从时间序列数据中产生监督学习数据集。 如何将单变量时间序列重构为单步和多步监督学习问题。

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    用Python将时间序列转换为监督学习问题

    本教程包含: 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数; 如何让单变量时间序列数据适配机器学习 如何让多变量时间序列数据适配机器学习 时间序列 vs....由于新的一行不含数据,可以用 NaN 来表示“无数据”。 Shift 函数能完成该任务。我们可以把处理过的列插入到原始序列旁边。...n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。 dropnan: 是否丢弃含有NaN值的行,类型为布尔值。...n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。 dropnan: 是否丢弃含有NaN值的行,类型为布尔值。...n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。 dropnan: 是否丢弃含有NaN值的行,类型为布尔值。

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    Python 数据科学入门教程:Pandas

    五、连接(concat)和附加数据帧 欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程第五部分。在本教程中,我们将介绍如何以各种方式组合数据帧。...在这里,我们已经介绍了 Pandas 中的连接(concat)和附加数据帧。 接下来,我们将讨论如何连接(join)和合并数据帧。...原因是它会创建大量的NaN数据。有时候,即使只是原始的重采样也会包含NaN数据,特别是如果你的数据不按照统一的时间间隔更新的话。...无论如何,让我们删除包含任何na数据的所有行。...我们可以清楚地看到,这完全不会发生,我们有 40 年的数据支持。 在接下来的教程中,我们将讨论异常值检测,不管是错误与否,还包括了如何处理这些数据背后的一些哲理。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第7章 数据清洗和准备7.1 处理缺失数据7.2 数据转换7.3 字符串操作7.4 总结

    如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式,请尽管在邮件列表或GitHub网站上提出。实际上,pandas的许多设计和实现都是由真实应用的需求所驱动的。...pandas的目标之一就是尽量轻松地处理缺失数据。例如,pandas对象的所有描述性统计默认都不包括缺失数据。 缺失数据在pandas中呈现的方式有些不完美,但对于大多数用户可以保证功能正常。...对于数值数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示缺失数据。...你可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列。...6 1.669025 -0.438570 -0.539741 填充缺失数据 你可能不想滤除缺失数据(有可能会丢弃跟它有关的其他数据),而是希望通过其他方式填补那些“空洞”。

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    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

    它们并非全部或都包含相同的索引。 我们稍后将使用这些序列,因此请记住这一点。 创建数据帧 序列很有趣,主要是因为它们用于构建 pandas 数据帧。...接下来,我们将讨论在数据帧中设置数据子集,以便您可以快速轻松地获取所需的信息。 选取数据子集 现在我们可以制作 Pandas 序列和数据帧,让我们处理它们包含的数据。...在本节中,我们将看到如何获取和处理我们存储在 Pandas 序列或数据帧中的数据。 自然,这是一个重要的话题。 这些对象否则将毫无用处。 您不应该惊讶于如何对数据帧进行子集化有很多变体。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据 在本节中,我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。.../img/c472ddcb-ba3b-40b5-8bba-a9997d2ab6ed.png)] 现在,我们创建一个包含三个随机游走的数据帧,这是概率论中研究和使用的一个过程。

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    python中drop用法_python compile函数

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些。pandas使用NaN作为缺失数据的标记。...python学习网,大量的免费python视频教程,欢迎在线学习! 使用dropna使得滤除缺失数据更加得心应手。...=0:删除包含缺失值(NaN)的行 #axis=1:删除包含缺失值(NaN)的列 # how=‘any’:要有缺失值(NaN)出现删除 # how=‘all’:所有的值都缺失(NaN)才删除 这两个要配合使用才好...该函数主要用于滤除缺失数据。如果是Series,则返回一个仅含非空数据和索引值的Series,默认丢弃含有缺失值的行。...xx.dropna() 对于DataFrame:data.dropna(how = ‘all’) # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行 data.dropna(axis = 1) # 丢弃有缺失值的列

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...记住:合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并,它们必须水平合并。...“inner”:仅包含元件的键是存在于两个数据帧键(交集)。默认合并。 记住:如果您使用过SQL,则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...请注意,concat是pandas函数,而不是DataFrame之一。因此,它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含,默认情况下将包含该列,缺失值列为NaN。

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    python dtype o_python – 什么是dtype(’O’)? – 堆栈内存溢出「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 当你在数据帧中看到dtype(‘O’) ,这意味着Pandas字符串。 什么是dtype ? 什么属于pandas或numpy ,或两者,或其他什么?...数据类型对象是numpy.dtype类的一个实例, numpy.dtype 更加精确地理解数据类型,包括: 数据类型(整数,浮点数,Python对象等) 数据的大小(例如整数中的字节数) 数据的字节顺序...(little-endian或big-endian) 如果数据类型是结构化的,则是其他数据类型的聚合(例如,描述由整数和浮点数组成的数组项) 结构“字段”的名称是什么 每个字段的数据类型是什么 每个字段占用的内存块的哪一部分...如果数据类型是子数组,那么它的形状和数据类型是什么 在这个问题的上下文中, dtype属于pands和numpy,特别是dtype(‘O’)意味着我们期望字符串。...下面是一些用于测试和解释的代码:如果我们将数据集作为字典 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Timestamp data

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