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独家|图说Pandas中旋转和重塑函数

本文通过图例的方式,举例说明了pandas中旋转(pivot)和重塑(reshape)函数的实现方式。 我喜欢使用python的pandas包进行数据分析。...10分钟掌握pandas (https://pandas.pydata.org/pandas-docs /stable/getting_started/10min.html) 是学习如何使用它进行数据分析的好地方...一旦掌握了基本原理,并开始使用重塑函数和透视表,事情就变得有趣多了。之前的文章展示了一些更有趣的数据重塑函数,下面是一些与pandas重塑相关的图例: 旋转(Pivot) ?...堆叠(Stack) ? 逆堆叠(Unstack) 示例1:无参数实现 ? 示例2: ? 示例3: ?...原文标题: Visualizing Pandas' Pivoting and Reshaping Functions 原文链接: https://jalammar.github.io/visualizing-pandas-pivoting-and-reshaping

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    详解CAN总线:标准数据帧和扩展数据帧

    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。

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    CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

    (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。

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    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十二):多列堆叠

    后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区,这主要是因为他有高度的灵活性,今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看,在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据: - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句,这里直接使用 numpy 的 reshape 方法,即可完成需求...是把那些空行去掉 案例2:竖向堆叠 你可能已经注意到,上面的结果是"横向的"。...for i in range(3)],我们需要从横向的结果每3行取出作为一个数组,进行3次,即可得到3个数组 - np.vstack() ,通过 numpy 的 vstack 方法 把3个数组进行竖向堆叠...用 pandas 不就是为了既可自动化处理,又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法,可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量

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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。...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。

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    使用Pandas和NumPy实现数据获取

    以某城市地铁数据为例,通过提取每个站三个月15分钟粒度的上下客量数据,展示Pandas和Numpy的案例应用。...数据:http://u6v.cn/5W2i8H http://u6v.cn/6hUVjk 初步发现数据有三个特点::1、地铁数据的前五行是无效的,第七行给出了每个站点的名字;2、每个车站是按照15...# 导入模块 import os from pathlib import Path import pandas as pd import numpy as np 导入成功后,先获取目标文件夹下(data...= '合计': target_col.append(i) print(target_col) 获取车站名和车站编号: # 获取车站名和车站编号 nfile = pd.read_excel...i,j]的方式定位第i行第j列的数据;第二种为通过file.values将file转换为ndarray的数据格式,由于可以事先知道数据每一列的具体含义,直接通过整数下标的方式访问数据。

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    如何用 Pandas 存取和交换数据?

    import pandas as pd 我们建立了一个字典(dict),分别将文本和标记列表放到 text 和 label 下面。...好了,数据已经正确存储到 Pandas 里面了。下面我们分别看看几种输出格式如何导出,以及它们的特点和常见问题。...我们前面需要 Pandas 来预处理分词,后面又需要使用 Torchtext 来划分训练集和验证集,生成迭代(iteration)数据流,以便输入模型做训练。...这样一来, Pandas 就可以和 torchtext 等软件包之间,建立顺畅而牢固的数据交换通道了。...小结 通过阅读本文,希望你已经掌握了以下知识点: Pandas 数据框常用的数据导出格式; csv/tsv 对于文本列表导出和读取中会遇到的问题; pickle 格式的导出与导入,以及二进制文件难以直接阅读的问题

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    【数据链路层】封装成帧和透明传输和差错控制

    注:最后有面试挑战,看看自己掌握了吗 文章目录 前言 链路层功能 功能 封装成帧和透明传输 组帧的四种方法 透明传输 差错控制 检错编码 差错 链路层的差错控制 检错编码 纠错编码 链路层代码实现 博主昵称...无确认无连接服务、有确认无连接服务、有确认有链接服务 链路管理:连接的建立维持释放------有连接服务 组帧 流量控制-----限制发送方 差错控制—帧错/位错 封装成帧和透明传输 把网络层IP数据报加头加尾形成帧...*** ----------PSC帧检测序列/冗余码 接收端:接收到的数据 / 生成多项式 = *** -----------0 最终发送的数据: 要发送的数据+帧检验序列FCS 计算冗余码:1.加0...break; default:break; } //以上注释掉的协议均未实现,有兴趣的伙伴可以在看完我的协议栈设计的基础上在进行追加 } 到这里我们就算介绍完了数据链路层以太网的数据包发送和接收的过程及实现...,u_int16_t ethernet_type) 上层调用此函数时需要提供的参数有: 1、上层的数据包,即链路层数据帧的数据部分 2、数据包长度,这里我们用全局变量ethernet_upper_len

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    Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

    参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat 文章目录  1....数据重塑3.1 重塑层次化索引3.1.1 stack()方法3.1.2 unstack()方法    3.2 轴向旋转3.2.1 pivot()方法   4....一般空值使用None表示,缺失值使用NaN表示  1.1.1 使用isnull()和notnull()函数  ​ 可以判断数据集中是否存在空值和缺失值  1.1.1.1 isnull()语法格式:  pandas...数据合并  2.1轴向堆叠数据  2.1.1 concat()函数  ​ concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠,其使用方式类似数据库中的数据表合并。 ...数据重塑  3.1 重塑层次化索引  ​ Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法,前者是将数据的列“旋转”为行,后者是将数据的行“旋转”为列。

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    深入探索Pandas库:Excel数据处理的高级技巧

    深入探索Pandas库:Excel数据处理的高级技巧 在数据分析领域,Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。...在上一篇博客中,我们介绍了Pandas的基本操作,包括数据的读取、修改、添加、删除、排序和保存。今天,我们将深入探讨一些高级技巧,以帮助您更有效地处理Excel数据。...,可以方便我们对数据进行分组处理: # 分组 grouped = df.groupby('age') 数据重塑 堆叠 将多层索引堆叠为单个索引,有助于简化数据结构: # 堆叠 df.stack() 解堆叠...将堆叠的索引解堆叠为多层索引,有助于恢复原始的数据结构: # 解堆叠 df.unstack() 数据探索 描述性统计 获取数据的描述性统计信息,有助于我们快速了解数据的基本情况: # 描述性统计 df.describe...无论您是数据分析师、数据科学家还是数据工程师,这些技巧都将帮助您更高效地处理和分析数据。希望这篇博客能够为您提供有价值的参考和指导。

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    Python之数据规整化:清理、转换、合并、重塑

    Python之数据规整化:清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。...pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2....索引上的合并 DataFrame有merge和join索引合并。 4. 重塑和轴向旋转 有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑(reshape)或轴向旋转(pivot)运算。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能: stack:将数据的列“旋转”为行。...5.4 离散化和面元划分 为了便于分析,连续数据常常被分散化或拆分成“面元”(bin)。 pandas的cut函数 5.5 检测和过滤异常值 异常值的过滤或变换运算很大程度上其实就是数组的运算。

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    polars 和 pandas 数据处理效率对比

    以下是Polars的一些关键特性和优势: 高性能:Polars的设计重点在于优化数据处理的速度。它利用Rust语言的性能优势,提供了快速的数据过滤、分组、排序和其他常见数据操作。...易用性:Polars提供了类似于Pandas的API,这使得对于熟悉Pandas的用户来说,学习和迁移到Polars的成本相对较低。它支持常见的数据处理操作,如数据读取、数据清洗、数据转换等。...兼容性:Polars可以与Pandas无缝协作,允许用户在Pandas和Polars之间轻松转换数据。此外,它还支持多种数据格式,如CSV、Parquet等。...数据结构:Polars提供了DataFrame和Series这两种核心数据结构,类似于Pandas,使得数据操作直观且易于理解。...测试 以下对 常用的数据分析处理库 pandas 和 polars 进行性能对比测试 测试环境 python3.8 pandas-2.0.3 polars-0.20.19 生成 1千万行数据

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    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据...首先,我们先创建一个Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame...(30).reshape((6,5)), columns=['A','B','C','D','E']) # 写入本地 data.to_excel("D:\\实验数据...:, 1] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第二行,第二列的值 data1 = data.iloc[1, 1] 结果: (4)进行切片操作 # 按index和columns

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