pandas 的算术运算和数据对齐

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pandas 的算术运算和数据对齐

pandas 还有一个重要的功能,就是他可以对不同索引的对象进行算数运算.对象相加, 如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集. 先来个例子 Series In [33]: s1 = Series([7.3, -2.5, 3.4, 1.5], index=['a', 'c', 'd', 'e']) In [34]: s2 = Series([-2.1, 3.6, -1.5, 4, 3.1], index=['a', 'c', 'e', 'f', 'g']) In [35]: s1 O…

pandas读书笔记算数运算和数据对齐

pandas最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算数运算.在对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集. Series s1=Series([,3.4,1.5],index=['a','c','d','e']) s2=Series([-,3.1],index=['a','c','e','f','g']) s1 Out[]: a 7.3 c -25.0 d 3.4 e 1.5 dtype: float64 s2 Out[]: a -2.1 c 3.6 e -1.5…

利用Python进行数据分析-Pandas(第五部分-数据规整：聚合、合并和重塑)

在许多应用中,数据可能分散在许多文件或数据库中,存储的形式也不利于分析.本部分关注可以聚合.合并.重塑数据的方法. 1.层次化索引层次化索引(hierarchical indexing)是pandas的一项重要功能,它使你能在一个轴上拥有多个(两个以上)索引级别.抽象点说,它使你能以低纬度形式处理高纬度数据.我们来看一个简单的栗子:创建一个Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引: data = pd.Series(np.random.randn(9), index=[['a',…

（数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介我们在使用pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,计算每个月的最低和最高收盘价. 而在pandas中,针对不同的应用场景,我们可以使用resample().groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务. 图1 2 在pan…

C++中数据对齐

大体看了看数据对齐,不知道是否正确,总结如下: struct A { char name; double dHeight; int age; }; sizeof(A) = (1+7+8+4+4) = 24; 这是编译器默认下的对齐方式,struct和class一致. 如果人工添加代码设置对齐方式,如下 #pargma pack (4) struct A { char name; double dHeight; int age; }; sizeof(A) = 1+3+8+4 = 16 首先#pa…

C/C++数据对齐汇总

C/C++数据对齐汇总这里用两句话总结数据对齐的原则: (1)对于n字节的元素(n=2,4,8,...),它的首地址能被n整除,才干获得最好的性能: (2)如果len为结构体中长度最长的变量,size为CPU(处理器)的位数,对齐规则: 若len < size,则以len为单位对齐若len >= size,则以size为单位对齐这里不考虑指定对齐方式的情况. 測试 struct B{ bool i; int j; bool k; }; struct A{ int j; bool…

gpu显存（全局内存）在使用时数据对齐的问题

全局存储器,即普通的显存,整个网格中的随意线程都能读写全局存储器的任何位置. 存取延时为400-600 clock cycles 很easy成为性能瓶颈. 訪问显存时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte.假设没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,减少訪存性能. 多个warp的读写操作假设可以满足合并訪问,则多次訪存操作会被合并成一次完毕.合并訪问的条件,1.0和1.1的设备要求较严格,1.2及更高能力的设备上放宽了合并訪问的条件. 1.2及其更高能力的设备支持对8 bit.16 bi…

pandas（七）数据规整化：清理、转换、合并、重塑之合并数据集

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的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的方法conbine_first 可以将重复的数据编接到一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 数据库风格的DataFrame合并 In [51]: df1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':rang…

使用Pandas将多个数据表合一

使用Pandas将多个数据表合一将多张数据表合为一张表,便于统计分析,进行这一操作的前提为这多张数据表互相之间有关联信息,或者有相同的列. import pandas as pd unames = ['user_id', 'gender', 'age','occupation','zip'] users = pd.read_table('users.dat', sep='::',header=None, names=unames) rnames = ['user_id', 'movie_id'…

结构体的数据对齐 #pragma浅谈

之前若是有人拿个结构体或者联合体问我这个结构占用了多少字节的内存,我一定觉得这个人有点low, 直到某某公司的一个实习招聘模拟题的出现,让我不得不重新审视这个问题, 该问题大致如下: typedef struct _A{ char a; int b; float c; double d; int *pa; char* pc; short e; }A; #pragma pack(pop) int main(int argc, char *argv[]) { printf("size = %d\n&…

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件、json、html、剪贴板、数据库

Python3 Pandas的DataFrame格式数据写入excle文件.json.html.剪贴板.数据库一.DataFrame格式数据 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(…

@1-5使用pandas保存豆瓣短评数据

使用pandas保存豆瓣短评数据 Python爬虫(入门+进阶) DC学院本节课程的内容是介绍open函数和pandas两种保存已爬取的数据的方法,并通过实际例子使用pandas保存数据. 保存数据的方法: open函数保存 pandas包保存(本节课重点讲授) csv模块保存 numpy包保存使用open函数保存数据 1. open函数用法使用with open()新建对象写入数据 import requests from lxml import etree url = '…

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB。

使用pandas把mysql的数据导入MongoDB. 首先说下我的需求,我需要把mysql的70万条数据导入到mongodb并去重, 同时在第二列加入一个url字段,字段的值和第三列的值一样,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/29 17:20 # @Author : cxa # @File : run.py # @Software: PyCharm import pandas as pd from sqlalchemy import…

sizeof数据对齐问题

#include <iostream> using namespace std; struct A1 { int a; static int b; }; struct A2 { int a; char c; }; struct A3 { float a; char c; }; struct A4 { float a; int b; char c; }; struct A5 { double d; float a; int b; char c; }; void main() { cout<…

CSAPP阅读笔记-struct, union, 数据对齐-来自第三章3.9的笔记-P183-P191

1.数据对齐为什么要对齐:通俗点解释就是CPU对数据访问时,每次都是取固定数量的字节数,假如一次取4个字节,若有个int存在0x01-0x04,则一次就能取出,若存在0x03-0x06,则需要分两次才能取到(第一次0x01-0x04,第二次0x05-0x08),这样会降低CPU效率,更何况还有像short,char之类的不是4个字节的数据.因此,编译器会对数据进行强制对齐. 对齐规则: 1.任何K字节的基本对象的地址必须是K的倍数 2.在结构末尾根据需要会做一些填充,使其一旦被拓展为数组时可以…

Pandas 横向合并DataFrame数据

需要将两个DataFrame进行横向拼接: 对 A_DataFrame 拼接一列数据: 数据样例如下: 将右侧source_df中的 “$factor” 列拼接到左侧qlib_df中,但左侧数据是分钟级的数据,右侧是“day”级的数据. 需要将“day”级数据的 “$factor” 填充到对应一天内的分钟级里面: 首先将二者的日期作为索引: 然后对其进行合并(pd.concat()) source_df = pd.concat([source_df, qlib_df['$factor']], a…

数据对齐 posix_memalign 函数详解

对齐数据的对齐(alignment)是指数据的地址和由硬件条件决定的内存块大小之间的关系.一个变量的地址是它大小的倍数的时候,这就叫做自然对齐 (naturally aligned).例如,对于一个32bit的变量,如果它的地址是4的倍数,-- 就是说,如果地址的低两位是0,那么这就是自然对齐了.所以,如果一个类型的大小是2n个字节,那么它的地址中,至少低n位是0.对齐的规则是由硬件引起的.一些体系的计算机在数据对齐这方面有着很严格的要求.在一些系统上,一个不对齐的数据的载入可能会引起进程…

C++中数据对齐问题。struct、union、enum，类继承。再谈sizeof()

首先是struct,在C++中,结构体其实和class有很大的相似了.但是有一点不同的是,struct默认是public,而class中是private. 当然,struct继承等用法也是可以的. 共用体的声明方式是: 枚举的声明方式与共用体比较相似其中a初始化为0,后面默认增1,若已经初始化,则后面再增1,比如d=6在这里. struct长度计算大家猜一下,s1 x;int b=sizeof(x); 他的结果会是多少呢?有人会觉得应该是1+8+4+1=14. 实际上是24.为什么会是这样呢…

data structure alignment（数据对齐）

概述: 数据对齐指数据在计算机内存中排放和获取的方式.包含三个方面:数据对齐(data alignment).数据结构填充(data alignment).打包(packing) 如果数据是自然对齐的话,CPU读写会更高效.自然对齐指数据地址是数据大小的倍数.为保证自然对齐,可能会在结构的开头或结尾进行一些填充定义: 内存地址对齐:一个内存地址a被称为n-byte对齐,如果a是n的倍数,其中n是2的幂.因此n对齐的地址的低log2(n)位是0 n-bit对齐 = n/8-byte对齐内存读取…

Ultra Edit中的数据对齐

有时会用到Ultra Edit的数据对齐功能.比如,要求64个符号一组,从低位开始对齐.这时,如果数据长度不是一行长度的整数, 就会产生高位对齐.低位不足的问题.为了调整,往往需要逐行调整,很不方便. 有一个优化的方法,先计算数据长度除以“行长度”的余数,然后在数据首位前补足零,以保证整除.之后自动对齐,没有低位不足的问题.…

【C/C++开发】内存对齐(内存中的数据对齐)、大端模式及小端模式

数据对齐,是指数据所在的内存地址必须是该数据长度的整数倍.DWORD数据的内存起始地址能被4除尽,WORD数据的内存起始地址能被2除尽.X86 CPU能直接访问对齐的数据,当它试图访问一个未对齐的数据时,会在内部进行一系列的调整.这些调整对于程序员来说是透明的,但是会降低运行速度,所以编译器在编译程序时会尽量保证数据对齐. 不同的编译器内存对齐的方式不同. 一个小例子:在32位的机器上,数据是以4字节为对齐单位,这两个类的输出结果为什么不同?(VS2008) #include <iostream…

实操 | 内存占用减少高达90%，还不用升级硬件？没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

注:Pandas(Python Data Analysis Library) 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.此外,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. 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理缺失的数据,并且 Pandas 使用轴标签来表示行和列. P…

gcc 数据对齐之：总结篇.

通过上面的分析,总结结构体对齐规则如下: 1.数据成员对齐规则:结构(struct)(或联合(union))的数据成员,第一个数据成员放在offset为0的地方,以后每个数据成员的对齐按照#pragma pack指定的数值和这个数据成员自身长度中,比较小的那个进行.2.结构(或联合)的整体对齐规则:在数据成员完成各自对齐之后,结构(或联合)本身也要进行对齐,对齐将按照#pragma pack指定的数值和结构(或联合)最大数据成员长度中,比较小的那个进行.3.结合1.2颗推断:当#pragma p…