pandas正式版2.0速度
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 ......
GPT 商店正式上线；谷歌 AI 芯片侵权案或赔偿 16.7 亿美元丨 RTE 开发者日报 Vol.124
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
Dubbo 3.3.0-beta 版本正式发布
近日，Apache Dubbo 发布了 3.3 分支大版本 3.3.0-beta.1，相较于 3.2 系列版本，3.3.0-beta 引入了一些重量级的功能升级，按照社区规划，3.3 也将是 Dubbo3 非常重要的一个里程碑大版本，在 3.3.0 首个正式版本之后 Dubbo3 将正式进入长期稳定... ......
“进口”双核A53@1.4GHz仅188元起，超高性价比！“邮票孔”AM62x工业核心板，正式发布！
创龙科技作为TI官方合作伙伴，在2022年9月即推出搭载TI最新明星处理器AM62x的工业核心板-SOM-TL62x（B2B版本）。为了让工业客户进一步降低产品成本，并提高产品连接的可靠性，我们再次推出“邮票孔版本”AM62x工业核心板-SOM-TL62x-S，满足更多元的客户需求。其中，双核AM6 ......
最新消息：OpenAI GPT Store 正式上线，GPTs 应用商店来了！
OpenAI推出的两款新产品和服务：GPT Store和ChatGPT Team，提供了许多全新的解决方案和功能，旨在帮助用户更轻松地使用和构建GPT工具，同时也增加了公司的收入来源。GPT Store是一个全新的在线平台，允许用户创建和分享自定义ChatGPT助手，从而满足他们的特定需求。 该产品 ......
轻量化动态编译库 Natasha v8.0 正式发布！
.NET8.0 与 动态编译 Hello 各位小伙伴，我于 2024年1月10日 发布了 Natasha 一个全新的里程碑版本 v8.0，对于老用户而言，此次发布版本号跨度较大，是因为我决定使用新的版本号计划，主版本号将随 Runtime 版本号的增加而增加。 浅谈 .NET8.0 在 .NET8. ......
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 ......
CHATGPT官网正式上线：智能对话体验新时代
CHATGPT官网的正式上线标志着智能对话技术的新时代。该平台运用先进的人工智能算法，提供了一个高度互动的对话环境，用户可以与AI进行自然流畅的交流。CHATGPT强调其对话系统不仅能够理解和回应用户的输入，还能够根据上下文进行学习和适应，使得每次对话都更加个性化和有针对性。 随着CHATGPT的推 ......
【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 ......
青岛欧姆网络正式成为odoo官方认证合作伙伴
Hello 朋友们，今天给分享大家一个好消息，就是经过多年的沉淀，我们今天正式成为了Odoo官方的合作伙伴。虽然还只是一个小小的Ready Partner，但希望的种子已然播下，未来的我们将继续努力深耕，继续给大家提供有价值的内容和优质的服务。 我们深知客户满意度才是我们服务的价值，客户的口碑是我们 ......
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！ ......
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 ......
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 ......