本篇文章将详细介绍如何在 Linux 中创建别名并使用别名命令。什么是别名？别名（alias）是一个命令行功能，它允许用户为常用的命令或命令序列指定一个简短的名称。...函数别名如果你的需求更加复杂，甚至包含条件判断和循环，那么可以使用 Shell 函数。函数允许你在一个别名中执行多行代码，并且可以包含复杂的逻辑。...创建 Shell 函数在 ~/.bashrc 或其他相应的配置文件中，你可以定义函数。...：alias search='search_dir'使用函数别名使用函数别名时，只需像普通别名一样调用：search /path/to/dir "search_term"假设你想创建一个 Git 别名来查看某个文件的变更历史...定期清理：定期检查和清理不再使用或过时的别名，保持配置文件整洁。总结通过创建和使用别名，你可以显著提高在 Linux 环境中的工作效率。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...当这些函数/方法被调用时，dec装饰器会将obj绑定到self（如果是方法）或实例化obj（如果是函数）。然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。
对于一个给定的DataFrame，可以使用 shift() 函数前移（前面的缺失值用NaN补全）或后移（后面的缺失值用NaN补全）来采集定长切片保存至列中。...在对监督学习的时间序列数据集进行处理时，创建滞后观察列和预测列是必需的。 我们来看一下shift函数应用的实例。...t 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 通过在观测值的列数据中插入新的一列，我们可以将上面展示的观测值位置下移一格，由于新加的一行并没有数据...此外，移位函数也适用于所谓的多变量时间序列问题。在这种问题中，我们在一个时间序列中不是仅有一组观测值而是有多组观测值（如温度和大气压）。...现在我们完成了需要的函数，下面我们来探索如何使用它。 单步单变量预测 在时间序列预测中的标准做法是使用滞后的观测值（如t-1）作为输入变量来预测当前的时间的观测值（t）。 这被称为单步预测。
我们可以使用前一个时间步长的数据作为输入变量，并使用下一个时间步长作为输出变量。 让我们用一个例子来具体学习。...我们去掉了时间列，并且有几行数据不能用于训练，如第一行和最后一行。 这种表示称为滑动窗口，因为输入和期望输出的窗口随着时间向前移动，为有监督学习模型创建新的“样本”。...下面的函数将时间序列作为具有一列或多列的NumPy数组时间序列，并将其转换为具有指定数量的输入和输出的监督学习问题。...然后它遍历测试集，调用xgboost_forecast()函数做一步长的预测。计算错误度量并返回详细信息以供分析。 train_test_split()函数是用来把数据集划分为训练集和测试集的。...使用最后三个月的已知数据作为新的输入行，并预测数据集结束后的下一个月。 进一步阅读 如果您想深入了解，本节将提供有关该主题的更多资源。
import ETSModel from tbats import TBATS, BATS # 数据计算预测函数中添加新的预测方法 def 数据计算预测(数据框, 数据框_prophet):...from sklearn.svm import SVR from pydlm import dlm, trend, seasonality # 数据计算预测函数中添加新的预测方法 def 数据计算预测...写Python程序，计算b除以a，c除以a，d除以a的结果，并保存到一个新Excel表格中。...数据框['d/a'] = 数据框['d列'] / 数据框['a列'] # 将结果保存到新的Excel文件 数据框.to_excel(新文件, index=False) # 使用函数进行计算并保存...计算并保存至新Excel('源文件.xlsx', '新文件.xlsx') 8、写一个Python框架def，尽量用中文变量名 1、使用gui界面，有文本输入窗口，提交按钮，文本输出窗口 2、接收文本输入框提交的文本
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。...第一列是原始观察，第二列是 shift 过新产生的列。 可看到，把序列向前 shift 一个时间步，产生了一个原始的监督学习问题，虽然 X 、y 的顺序不对。无视行标签的列。...'t'].shift(-1) print(df) 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。...所有时间序列中的变量可被向前或向后 shift，来创建多元输入输出序列。更多详情下文会提到。...函数返回一个单个的值： return: 序列的 Pandas DataFrame 转为监督学习。 新数据集创建为一个 DataFrame，每一列通过变量字数和时间步命名。
Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样的神奇函数，使我们能够用一行代码就绘制瀑布图。然而，可以使用一点小小的技巧在Python中自定义自己的瀑布图。...这两个新的列tot和tot1为我们提供了每个瀑布条的起点和终点。例如，在第2行Expenses（费用）中，起点是110，终点是90。...图2 由于起点和终点可以位于两个新列中的任意一列（取决于值的符号），因此我们可以再创建两列来捕获upper点和lower点： lower= df[['tot','tot1']].min(axis=1)...这里使用绿色表示增加，红色表示减少。 数据在num列中随时可用，让我们创建一个新的color列来存储每个类别的适当颜色。...下面将完整的瀑布图代码转换为一个方便的Python函数，以便以后可以重用它。该函数接受三个参数：包含数据的数据框架、要放置为x轴的数据列的名称以及要用作y轴的数据列的名称。
本教程展示了如何在实践中使用此功能的几个示例。...# 定义一个函数，将年龄加上5 def add_five(age): return age + 5 # 使用apply函数将函数应用到'Age'列，并创建新列'Adjusted_Age' df...) # 使用numpy的where函数，根据分数创建一个新列'Grade' df['Grade'] = np.where(df['Score'] >= 90, 'A', 'B') print(df)...({'B': ['a', 'b', 'c']}) # 使用concat函数沿着列方向合并两个DataFrame，创建新的DataFrame result = pd.concat([df1, df2],...axis=1) print(result) 这里我们使用concat函数将两个DataFrame沿着列方向连接，创建了一个新的DataFrame。
函数接受数据帧df，中轨的列名称mid_col，上轨列名称upper_col，下轨列名称lower_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。...函数接受数据帧df，RSI列名称rsi_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。最后返回df。...函数接受数据帧df，CCI列名称cci_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。最后返回df。...函数接受数据帧df，OBV列名称obv_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。最后返回df。...函数接受数据帧df，ADX列名称adx_col，inplace参数控制是否原地更新df。买卖信号应保存在signal列中。最后返回df。
这里我们用北京空气质量数据作为案例进行演示，需求是找出北京空气质量连续污染最长持续多久并确定其周期。 ?...思路2：比对相邻两天空气质量标记 思路2有两种解法，其一是利用循环创建辅助列，其二是利用shift和cumsum创建辅助列，具体我们可以往下看。...解法1：利用循环创建辅助列 创建一个辅助列，辅助列的值按照以下思路创建函数获取 如果空气质量为优良，则辅助列值+1；若当前空气质量和上一日不同，则辅助列值也+1 以上均不满足，则辅助列值不变 last...图8：思路2的解法1结果 解法2：利用shift和cumsum创建辅助列 先创建空气质量的shift列，下移动一位 如果shift列和空气质量列相等，则判断列为0，否则为1 辅助列为判断列累加求和 ?...图10：思路2的解法2小明哥结果 以上就是本次全部内容，其实我们在日常工作生活中还可能遇到类似场景如：计算用户连续登录天数、计算用户连续付费天数、计算南方梅雨季节连续下雨天数等等！
，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)； 或者使用arange()函数先创建一维数组，然后用reshape函数设置维度...△ np.r_[] 按行上下连接两个矩阵 6、NumPy 数组操作 △ n.reshape(arr,newshape,order=)数组，新形状，"C"-按行、"F"-按列、"A"-原顺序、"k"-元素在内存中痴线顺序...df.drop_duplicates(inplace=True) df 替换DF中的字符串 #df.int_rate.replace('%','',inplace = True, regex = True...[:,:-1] y = df.iloc[:,-1] jupyter notebook 快捷键 #将代码块分割：点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift...+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl+Enter #运行当前代码块并选中下一个代码块（没有就创建），Shift+Enter
，熟练掌握pandas是每一个数据科学家的必备技能，本文将用代码+图片详解Pandas中的四个实用函数！...面对这样的需求我们可以选择自己写一个函数完成，但是使用pandas中的shift()可能是最好的选择，它可以将数据按照指定方式进行移动！...下面我们用代码进行演示，首先导入相关库并创建示例DataFrame import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'DATE': [...现在，当我们执行df.shift(1,fill_value=0)即可将数据往下移动一行，并用0填充空值 ? 现在，如果我们需要将前一天的股价作为新的列，则可以使用下面的代码 ?...我们可以如下轻松地计算最近三天的平均股价，并创建一个新的列 ? 向前移动数据也是很轻松的，使用-1即可 ? 更多有关shift函数可以查阅官方文档，总之在涉及到数据移动时，你需要想到shift！
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...下面学习如何将列从一个结构复制到另一个结构并添加新列。PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...otherInfo，并添加一个新列 Salary_Grade。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...现在让我们加载 json 文件并使用它来创建一个 DataFrame。
要在Jupyter notebook中使用多个游标，可以按住Alt键并单击所需的位置。这将在每个点击的位置创建一个游标。然后你可以像往常一样进行编辑，更改将同时应用于所有位置。...Windows:按住alt +左键并拖动光标。Mac:按住option键+左键拖动光标。 你也可以使用Shift + Alt +上/下箭头键组合来选择多行文本，并在每一行的开头创建一个光标。...此命令将执行单个语句并返执行时间。下面是如何使用%timeit的例子: %timeit sum(range(100)) 这将计算sum函数的执行时间，并返回执行该函数所需的平均时间。...+ Enter:运行当前单元格 Alt + Enter:运行当前单元格并在下面插入一个新单元格 Shift + Tab:显示当前函数或对象的文档 Ctrl + S:保存 A:在当前单元格的上方插入一个新单元格...例如: df.head(10) df.tail(5) 方法3:使用IPython中的IPython.display模块控制显示。
= pd.DataFrame(data) df = downpour(df) print(df) 在这个示例中，downpour函数计算了倾盆大雨指标，并将结果保存在名为downpour的新列中。...在测试中，我们创建了一个示例数据帧并调用了bullish_engulfing函数，最终输出数据帧包含了新增的两列。...(df['open'] df['close'])) if not inplace: return df 使用示例： import pandas as pd # 创建包含必要列的示例数据...，计算出指标所需的各个数据并保存到数据帧中。...函数计算并添加了实体大小、上影线、下影线、蜡烛颜色、以及两黑夹一红形态的指标到df中。如果inplace为False，则函数会返回更新后的df；否则将直接在原地更新df。
现在让我们看看如何在Python中实现这个概念。我们将使用“value_counts”方法来查看数据框中每个不同变量值发生的次数。...问题3： 创建一个名为“class_verbose”的新列，将“class”列中的值替换为下表中定义的值。然后确定每个新类别存在多少实例，这应该与问题2的结果相匹配。...数值总结 在本节中，我们将更多地关注定量变量，并探讨总结此类列的方法。一种简单的方法是使用“describe”方法。让我们在下一个示例中看看它是如何工作的。...问题4： 使用“describe”方法创建数据集的“alcohol”列的数值总结。...如上面的脚本所示，我们在这个数据透视表中使用“count”作为聚合函数，因为问题要求在这些离散类别中有多少个实例。还有其他可以使用的聚合函数。让我们在下一个示例中尝试其中一个。
接下来，我们使用 Pandas 库的 `rolling` 函数计算每个年月后面6个月的销售额的累计值，并使用 `shift` 函数将结果向上移动6行，以确保每个年月的累计值对应的是后面6个月的销售额。...最后，我们使用 Pandas 库的 `to_excel` 函数将结果保存到新的 Excel 文件中。...然后，我们使用 `to_datetime` 函数将年月列转换为日期格式，并使用 `sort_values` 函数按照年月进行排序。 3....最后，我们使用 `to_excel` 函数将结果保存到新的 Excel 文件中，并使用 `index=False` 参数确保不将行索引写入文件中。 希望这个代码示例能够帮助你完成任务。...接下来，使用移动平均方法预测每个年月的未来6个月销售额累计值，并将结果保存到名为"未来6个月预测销售额累计值方法1"的新列中。最后，将结果保存到新的Excel文件中。
借助的就是Python中的shift函数，我们这一节就讲讲shift是怎么使用的。...shift的功能是对数据进行偏移，该函数的具体参数如下： df.shift(periods=1, freq=None, axis=0) periods为偏移的幅度；freq只适用于时间索引的偏移，是对索引的偏移...新增加一列last_sales，并给其赋值为sales列，然后将last_sales这一列向上偏移一行。...方法就是在组内进行shift，也就是与groupby 进行组合使用，先对uid进行groupby，然后再进行shift偏移，具体代码如下： df["last_sales"] = df.groupby("...shift函数的使用情况。
其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法，但是因为使用并不特别多，很多基础教程也会略过这一部分。在本篇内容中，ShowMeAI对 Pandas 中处理时间的核心函数方法进行讲解。...图片 Pandas 时间序列处理我们要了解的第一件事是如何在 Pandas 中创建一组日期。我们可以使用date_range()创建任意数量的日期，函数需要你提供起始时间、时间长度和时间间隔。...# 原始数据的一份拷贝df_shift = df.copy()# 平移一天df_shift['next_day_sales'] = df_shift.sales.shift(-1)# 平移一周df_shift...，rolling函数创建一个窗口来聚合数据。...shift：字段上下平移数据以进行比较或计算。rolling：创建滑动平均值，查看趋势。
.iloc，参考https://mp.weixin.qq.com/s/5xJ-VLaHCV9qX2AMNOLRtw #为什么不能直接使用max，min函数，因为我们的数据中是20k-35k这种字符串，所以需要先用正则表达式提取数字...24.将数据根据学历进行分组并计算平均薪资 print(df.groupby('education').mean()) 25.将createTime列时间转换为月-日 #备注，在某些版本pandas中...(5) 76.将数据向前移动5天 data.shift(-5) 77.使用expending函数计算开盘价的移动窗口均值 data['开盘价(元)'].expanding(min_periods=1...= pd.DataFrame(tem) df2 84.从NumPy数组创建DataFrame #备注 使用numpy生成20个指定分布(如标准正态分布)的数 tem = np.random.normal...，不可以使用自定义函数 np.convolve(df['col2'], np.ones(3)/3, mode='valid') 98.将数据按照第三列值的大小升序排列 df.sort_values("
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