2、为什么要进行数据离散化？ 数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。 对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。...因此做出有效的数据离散化，对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。 离散型数据更容易理解。针对收入字段，一个人是3000，一个人是20000。...如果将收入看成一个连续型变量，对于这么多数字，我们需要通过数字层面的比较才能知道，谁属于高薪，谁属于低薪，看起来并不直观。...4、离散化数据的后期处理(one-hot编码) 不管是连续性数据变量，还是离散型数据编码，都是数据的一个特征，都有它独特的含义。...但是对于毛发、学历来说，采用这种编码方式，却是可以的，因此毛发有多有少，学历有高有低，因此不同的数字大小，表示等级的不同。 因此，我们需要使用one-hot编码处理一下，最终效果如下： ?
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...import pandas as pd import random import string import numpy as np # Config DF df_length= 10**...所以，除了速度和大小，还有更多的因素。 未压缩的CSV可能很慢，而且最大，但是当需要将数据发送到另一个系统时，它非常容易。...ORC作为传统的大数据处理格式（来自Hive）对于速度的和大小的优化是做的最好的，Parquet比ORC更大、更慢，但是它却是在速度和大小中取得了最佳的平衡，并且支持他的生态也多，所以在需要处理大文件的时候可以优先选择
在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法，在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。...比较简单也比较常用的一种方法就是将它离散化，将原本连续的值映射成离散的变量。比如说收入，我们不再直接用收入这个值来作为特征，而是将它分成几个桶，比如分为低收入群体，中等收入群体，高收入群体。...离散化的方法除了cut之外，还有一个叫做qcut，和cut不同之处在于qcut是根据分位数进行划分的。比如我们希望忽视具体的数值，按照数据的数量进行等分，就需要用到qcut了。 ?...one-hot one-hot也是机器学习当中非常非常常用的一种数据处理方式，one-hot这个词乍看不是很明白，也有地方翻译成独热码，也很费解。...总结 离散化和one-hot都是非常常用的功能， 一般来说这两个功能通常会连在一起使用，先将某一个值进行离散化，然后再将离散化的结果进行one-hot，从而适应模型。
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...推荐阅读：详解 16 个 Pandas 读与写函数 创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...import pandas as pd import random import string import numpy as np # Config DF df_length= 10**...所以，除了速度和大小，还有更多的因素。 未压缩的CSV可能很慢，而且最大，但是当需要将数据发送到另一个系统时，它非常容易。...ORC作为传统的大数据处理格式（来自Hive）对于速度的和大小的优化是做的最好的，Parquet比ORC更大、更慢，但是它却是在速度和大小中取得了最佳的平衡，并且支持他的生态也多，所以在需要处理大文件的时候可以优先选择
因为类别之间是无序的（运动数据就是任意排序的）。 什么是独热编码（One-Hot）？...而我们使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。 将离散型特征使用one-hot编码，确实会让特征之间的距离计算更加合理。...那么x_1和x_3工作之间就越不相似吗？显然这样的表示，计算出来的特征的距离是不合理。...，并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离，那么就没必要进行one-hot编码。...比如，该离散特征共有1000个取值，我们分成两组，分别是400和600,两个小组之间的距离有合适的定义，组内的距离也有合适的定义，那就没必要用one-hot 编码。
Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...1、标准数据帧 标准数据帧基于早期的CAN规格（1.0和2.0A版），使用了11位的识别域。 CAN标准帧帧信息是11字节，包括帧描述符和帧数据两部分。如下表所列： 前3字节为帧描述部分。...字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示： 前5字节为帧描述部分。...扩展格式的 ID 有 29 个位，基本 ID 从 ID28 到 ID18，扩展 ID 由 ID17 到 ID0 表示，基本 ID 和 标准格式的 ID 相同，可以出现2^29种报文，且在数据链路上是有间隙的...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
而下面两图中红框内容可观察发现：python自带的stats统计模块在pandas结构中的计算也非常慢，也需要避免使用！ ? ? 3....最常支付终端号的支付次数、最少支付终端号、最少支付终端号的支付次数 某种行为最常消费发生时间段、最常消费发生时间段的消费次数、最少消费发生时间段、最少消费发生时间段的消费次数 某种行为最早消费时间、最晚消费时间 原始数据信息...小技巧 在使用apply()方法处理大数据级时，可以考虑使用joblib中的多线程/多进程模块构造相应函数执行计算，以下分别是采用多进程和单进程的耗时时长。...可以看到，在260W的数据集上，多进程比单进程的计算速度可以提升约17%~61% 。 ?
AV1的DC预测模式，是将整个预测块的所有像素值全部赋值为128，即十六进制0x80，赋值根据块的大小不同共分为以下六个函数进行：
ultrafast , 和无延迟编码 zerolatency , 都要求编码速度要尽可能快 , 代价是牺牲了视频的质量 ; 三、 设置 x264 编码器编码规格 ---- 1 ....肯定是 SPS PPS 关键帧 三种数据 SPS PPS 作用是告知后续如何解码视频中的图像数据 第二个图像数据输入到 x264 编码器后, 进行编码 编码的第二个图像编码出来的数据...10 秒后收到关键帧数据后, 才有画面显示出来 */ x264Param.i_keyint_max = fps * 2; // 设置 B 帧个数, 这里设置没有 B 帧, 只有 I 帧和 P 帧 /...编码的第一个图像编码出来的数据 肯定是 SPS PPS 关键帧 三种数据 SPS PPS 作用是告知后续如何解码视频中的图像数据 第二个图像数据输入到 x264 编码器后,...* 2; // 设置 B 帧个数, 这里设置没有 B 帧, 只有 I 帧和 P 帧 // B 帧解码时, 既要参考前面的帧, 又要参考后面的帧 // B 帧能减少传输的数据量
大数情况下，数据保存在数据库中，使用SQL来从数据库中查询数据，但相对于直接从内存中取数据前者显得比较慢和笨重。...下面介绍基于csv文件目录存储数据，使用Tornado来作为Web服务器，使用Pandas来高性能查询数据。...和传感器类型唯一决定），data路由根据设备ID和传感器类型，以及日期范围来查询数据。...将数据加载到dataframe中如下： image.png 下面看一下使用Pandas数据分析工具的具体实现 #-*-coding:utf-8 -*- import os import numpy as...np import pandas as pd def initData(): dataDir='D:\wc\data' csvs=os.listdir(dataDir) dfs
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。...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。... 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。
索引 import pandas as pd ser=pd.Series(range(0,10,2)) print(ser) 0 0 1 2 2 4 3 6 4 8 dtype...: int64 通过索引值或索引标签获取数据 通过index查看索引值 print(ser.index) RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) 自定义索引值 ser.index...=['a','b','c','d','f'] print(ser) a 0 b 2 c 4 d 6 f 8 dtype: int64 通过索引值和索引标签获取数据 print...6 c 7 b 8 a 9 dtype: int64 a 10 b 10 c 10 d 10 f 10 g 10 dtype: int64 利用pandas...查询数据 import pandas as pd stu_dic={ 'name':['a','b','c','d','e','f','g','h'], 'age':[18,15,45,56,89,78,45,12
统计数据来说，有时点数据和时期数据。通常情况下，会进行两期数据的比较，现整理一个两期数据比较的场景应用。...主要流程分为： 1、数据读取 2、数据预处理 3、数据分类汇总 4、两期数据比较 5、数据输出到EXCEL 主程序如下： df = get_src_data(r'...../data/learn_pandas/20200930 zongheqixian/') # 预处理数据 df = pre_handle_data(df) df = hz_data(df) # 进行数据比较...'列指标编码', '列指标名称', '数据表名称', '数据管理机构', '产品品种', '机构名称', '社会信用代码','机构产品标识'],suffixes=['_当期','_...':'上期值(亿元/只)'},inplace = True) # 删除无用列名 df.drop(columns=['社会信用代码','行指标编码', '列指标编码','机构产品标识'],
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。...在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...我将使用谷歌Colab(Pandas )和RStudio(data.table)作为开环境。让我们首先导入库并读取数据集。...inplace参数用于将结果保存在原始数据帧中。 对于data.table，我们使用setnames函数。它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。...总结 我们比较了pandas和data.table在数据分析操作过程中常见的5个示例。这两个库都提供了简单有效的方法来完成这些任务。 在我看来，data.table比pandas简单一点。
参考链接： Pandas的数据Series 一、pandas概述 1、pandas介绍 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，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。...Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...值 t.astype(类型) 三、pandas之Series切片和索引 切片：直接传入start end或者步长即可 索引：一个的时候直接传入序号或者index，多个的时候传入序号或者index
作者：an Rizzari 2019 年第 78 篇文章，总第 102 篇文章 目录： 问题描述 数据准备 标签编码 自定义二分类 one-hot 编码 总结 问题描述 一般特征可以分为两类特征，连续型和离散型特征...，它包括类别型特征和连续型特征，首先是简单可视化这个数据集的部分样本，并简单进行处理。...因此，这里介绍最常用的处理方法--One-hot 编码。...接着自然就是进行 one-hot 编码了，实现代码如下所示： ?...---- 总结 对于类别型特征，最常用的还是 one-hot 编码，但很多问题都是需要具体问题具体分析，仅仅 one-hot 编码并不一定可以解决所有的类别型特征问题，需要多实践多总结经验。
最近在知乎上看到这样一个问题 题主表示pandas用起来很乱，事实真的如此吗？本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案，最后再回答这个问题。...使用 pd.cut 现在，让我们继续了解更高级的pandas函数，依旧是对 Score 进行编码，使用pd.cut，并指定划分的区间后，可以直接帮你分好组 df4 = df.copy() bins =...Course Name_Label'] = value.cat.codes 使用 sklearn 同数值型一样，这种机器学习中的经典操作，sklearn一定有办法，使用LabelEncoder可以对分类数据进行编码...数据编码的方法就分享完毕，代码拿走修改变量名就能用，关于这个问题如果你有更多的方法，可以在评论区进行留言～ 现在回到文章开头的问题，如果你觉得pandas用起来很乱，说明你可能还未对pandas有一个全面且彻底的了解...其实就像本文介绍数据编码转换一样，确实有很多方法可以实现显得很乱，但学习pandas的正确姿势就是应该把它当成字典来学，不必记住所有方法与细节，你只需知道有这么个函数能完成这样操作，需要用时能想到，想到再来查就行
那如果使用one-hot编码，显得更合理。 独热编码优缺点 优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。...如果某个类别型特征基数比较低（low-cardinality features），即该特征的所有值去重后构成的集合元素个数比较少，一般利用One-hot编码方法将特征转为数值型。...接下来我们着重讨论TS，暂时将One-hot编码和GS放一边。...Helmet编码是仅次于One-Hot Encoding和Sum Encoder使用最广泛的编码方法，与Sum Encoder不同的是，它比较的是某一特征取值下对应标签（或其他相关变量）的均值与他之前特征的均值之间的差异...，而不是和所有特征的均值比较。
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