pd
  • 2025-01-02Pandas时间序列处理:日期与时间
    一、基础概念1.时间戳(Timestamp)时间戳表示一个具体的时刻,例如2023年1月1日12点整。Pandas中的Timestamp对象可以精确到纳秒级别。2.时间间隔(Timedelta)时间间隔表示两个时间戳之间的差值,例如1小时、5分钟等。Timedelta对象用于表示这种差值。3.周期(Period)周期表示一段时间
  • 2025-01-01CF601E A Museum Robbery 题解
    题目传送门前置知识线段树与离线询问解法普通的回退背包无法处理本题中的删除操作,考虑线段树分治后转化为只进行添加的背包。具体实现时可以对每个深度开一个背包的转移数组,时间复杂度为\(O(nk\logq+qk)\),可以接受。代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#
  • 2024-12-31【数据清洗秘籍】如何避免Pandas中的科学计数法陷阱
    在数据分析的世界里,数据清洗是一项不可或缺的工作。我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式,以适应分析的需求。然而,在处理数值数据时,一个常见的问题就是数值被自动转换为科学计数法,尤其是当数值非常大时。这不仅影响了数据的可读性,还可能对后续的分析造成影响:譬如无法关联
  • 2024-12-31Pandas-Excel
    #默认读取第一个表单df=pd.read_excel('b.xlsx')print(df)#读取指定表单的内容df=pd.read_excel('b.xlsx',sheet_name='Sheet1')print(df)#读取多个表单,返回一个字典dfs=pd.read_excel('b.xlsx',sheet_name=['Sheet1','Sheet2'])pri
  • 2024-12-30pandas-Series
     一、Series特点 二、特点练习importpandasaspdimportnumpyasnp#pandas---Series#默认索引从0开始且数组类型数据data=np.array(['张三','李四','王五','赵六'])s=pd.Series(data)print(s)#自定义索引s=pd.Series(data,index=['100','
  • 2024-12-29Python里的pandas库append 方法的替代实现方法
    使用 concat 函数concat 函数可以将多个 DataFrame 连接在一起,通过这种方式可以实现类似 append 的功能。importpandasaspd#创建示例DataFramedf=pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]})#创建要添加的新行,以DataFrame形式new_row=pd.DataF
  • 2024-12-29四、USB PD协议层之消息
    先来看看协议层主要做什么事情:本章描述了USB电源传输规范协议层的要求,包括:如何构建和使用消息的细节。计时器和超时值的使用。使用消息和重试计数器。复位操作。错误处理。状态下的行为。(状态机)1、Message先来了解一下Message,本规范定义了三种类型的Message:控制消息
  • 2024-12-27Type-C PD诱骗取电芯片在小家电中的应用
    随着电子设备的种类不断增加,对充电的效率要求也在提高,特别是在智能家居和互联网邻域,设备需要频繁充电,高效充电解决方案的需求也在日益增长,此外,节能环保的社会趋势也在促使增效、节能设备的需求怎加,从而带动取电协议芯片的市场需求。取电协议芯片的技术不断进步,整合型产品将外
  • 2024-12-26DataFrame的基本操作
    在Python中,使用pandas库操作DataFrame是非常常见的,pandas提供了丰富的函数和方法来处理表格数据。下面是一些常见的DataFrame操作示例:1.创建DataFrameimportpandasaspd#从字典创建DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],�
  • 2024-12-25Pandas 知识点全攻略:数据处理与分析的必备指南
    一、Pandas简介定义Pandas是一个开源的、用于数据处理和分析的Python库。它建立在NumPy之上,提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得在Python中处理和分析结构化数据变得更加容易。它主要有两个核心数据结构:Series和DataFrame。Series是一种类似于一维数组的数据结构,它可以
  • 2024-12-24pandas 数据库操作
    importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine#username="root"password="@WSX3edc"host="127.0.0.1"port=3306database="test"engine=create_engine("mysql+pymysql://{username}:{password}@{hos
  • 2024-12-20指数整合
    importakshareasakimportpandasaspd#获取000300的历史行情数据df_000300=ak.index_zh_a_hist(symbol="000300")#获取sh000852的历史行情数据df_sh000852=ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000852")#获取HSI的历史行情数据df_HSI=ak.stock_hk_index_dail
  • 2024-12-20【机器学习】数据分析之Pandas(一)
    pandas数据分析库第一部分介绍Python在数据处理和准备方面一直做得很好,但在数据分析和建模方面就差一些。pandas帮助填补了这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程,而不必切换到更特定于领域的语言,如R。与出色的jupyter工具包和其他库相结合,Python中用于进
  • 2024-12-19【数据分析:超实用的pandas语法技巧(一)】
    前言:
  • 2024-12-18Pandas教程之三十二:Pandas 处理文本数据
    Python|Pandas处理文本数据Series和Indexes配备了一组字符串处理方法,可以轻松对数组的每个元素进行操作。也许最重要的是,这些方法会自动排除缺失/NA值。这些方法可通过 str 属性访问,并且通常具有与等效(标量)内置字符串方法匹配的名称。将数据转换为小写和大写为了将
  • 2024-12-16三、USB PD物理层
    1、定义物理层(PHY层)定义了USB电源传输的信令技术。本章定义了USBPD设备之间的互操作性所需的PD物理层的电气要求和参数。2、物理层的功能USBPD物理层由一对发射机和接收器组成,它们通过单个信号线(CC)进行通信。所有的通信都是半双工的。PHY层实现了避免冲突,以最小化信道上的通
  • 2024-12-16【机器学习与数据挖掘实战】案例03:基于k近邻算法的非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战案例⌋
  • 2024-12-15【Pandas】pandas eval
    Top-levelevaluation方法描述eval(expr[,parser,engine,local_dict,…])用于在传入的字符串形式的表达式上进行高效计算的函数pandas.eval()pandas.eval()是Pandas库中用于高效计算表达式的函数。它利用NumExpr库(如果已安装)来加速算术运算,并且可以直接操作Pan
  • 2024-12-15芯片sc2731 linux 驱动程序
    //SPDX-License-Identifier:GPL-2.0/*Copyright©2018SpreadtrumCommunicationsInc.*/#include<linux/module.h>#include<linux/of_address.h>#include<linux/platform_device.h>#include<linux/regmap.h>#include<linux/inp
  • 2024-12-14【Pandas】pandas infer_freq
    Pandas2.2GeneralTop-leveldealingwithdatetimelikedata方法描述to_datetime(arg[,errors,dayfirst,…])用于将对象数据(如字符串)转换为日期时间类型to_timedelta(arg[,unit,errors])用于将对象数据(如字符串)转换为时间差类型date_range([start,end,periods,fr
  • 2024-12-12统计excel中指定列的内容
    生成样表importpandasaspd#生成数据data1={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,35],'性别':['男','男','女']}data2={'姓名':['赵六
  • 2024-12-12N个excel数据汇总
    importosimportpandasaspd#指定要遍历的目录directory=os.getcwd()#初始化一个空的DataFrame来存储汇总结果summary_df=pd.DataFrame()#遍历目录中的所有文件forfilenameinos.listdir(directory):iffilename.endswith('.xlsx'):#读取
  • 2024-12-12二、USB PD架构概述
    简单了解一下USBPD协议大致框架是怎么样的,以及它的协议是怎么样在整个链路中传输的,内容摘自USBPD3.2协议文档。USB电源传输是一个端口到端口架构,其中每个USB电源传输能力的设备由几个主要组件组成。下图说明了端口对之间通信栈层的关系。通信栈包括:一个设备策略管理器(De
  • 2024-12-12pandas中pd.groupby()方法
    pd.groupby是Pandas中用于对数据分组并应用聚合操作的方法,它非常类似于SQL中的GROUPBY。通过分组,可以对每一组数据分别进行操作,例如求和、均值、计数等。DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True)主要操作1.
  • 2024-12-09一、USB PD协议简介
    1、简介文档中是这样解释的:本规范定义了USB设备如何通过USB电缆协商比[USB2.0]、[USB3.2]、[USBBC1.2]规范中定义的USB电缆(使用USB类型-C®CC线作为通信通道)更多电流或更低的电压。它允许比当今规范更强大的设备从VBUS获得运行所需的电力,并与外部电源(例如,壁墙)协商。此外,