9、数据子集选择全攻略

最新推荐文章于 2025-11-09 15:32:36 发布
最新推荐文章于 2025-11-09 15:32:36 发布
阅读量10 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 解锁Pandas数据智慧 文章标签： pandas .loc .iloc
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mongodb5scout/article/details/154641162

数据子集选择全攻略

在数据处理与分析中，从数据集中选择子集是一项基础且关键的操作。下面将详细介绍如何使用不同的索引器来选择数据子集。

1. 使用 .loc 索引器选择数据

.loc 索引器仅通过索引标签来选择数据。
- 选择单个值 ：传递单个字符串会返回一个标量值。 

city.loc['Heritage Christian University']
  • 选择多个不连续标签 ：使用列表来选择多个不连续的标签。 
import numpy as np
np.random.seed(1)
labels = list(np.random.choice(city.index, 4))
city.loc[labels]
  • 选择等间隔的数据分区 ：使用切片表示法，确保起始和结束值为字符串，还可以使用整数指定切片的步长。 
city.loc['Alabama State University':'Reid State Technical College':10]
2. 选择 DataFrame 行

使用

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
TriviaQA数据集评估模型准确率全攻略
ZJQ的博客
09-02 44
TriviaQA数据集评估模型准确率主要关注答案匹配和证据验证。核心指标包括精确匹配（EM）和F1分数，处理多答案变体时需进行标准化预处理。评估流程包括数据预处理、模型预测输出处理及指标计算，可使用官方评估脚本验证。对于RAG系统，还需评估证据检索准确率（Recall@k）。垂直领域需适配专业术语，多模态场景可结合CLIP等模型评估。典型评估方法包括基础准确率计算和证据检索评估，建议结合数据增强和模型校准优化性能。
9、R语言数据处理全攻略：转换、重编码、排序与子集选取
ol789012345的博客
06-21 84
本文全面介绍了使用R语言进行数据处理的常用操作，包括数据转换、重编码、排序和子集选取。通过详细的代码示例和实际案例分析，帮助用户高效地管理和分析数据。文章还提供了操作流程图和注意事项，为不同层次的用户提供实用指导。
5、矢量数据处理全攻略
sky77的博客
10-26 7
本文全面介绍了矢量数据处理的核心技术与操作流程，涵盖数据投影转换、SQL接口查询、数据筛选与合并、空间分析（裁剪与缓冲区）、瓦片索引创建以及OGR虚拟格式（VRT）的应用。同时探讨了空间数据库的优势及在大规模GIS项目中的使用场景，并通过城市规划综合案例展示了从数据准备到分析的完整工作流。适合地理信息从业者和开发者系统掌握矢量数据处理方法。
10、地理数据查询与选择全攻略
nft7creator的博客
11-09 10
本文详细介绍了地理信息系统（GIS）中数据查询与选择的核心方法，涵盖属性查询和空间查询的构建语法、要素图层与表视图的创建、以及如何使用‘按属性选择’和‘按位置选择’工具进行高效的数据筛选。通过Python脚本示例，展示了在ArcGIS环境中实现自动化查询的操作流程，并提供了结合属性与空间条件的综合查询方案，帮助用户提升地理数据分析能力。
9、Power BI Desktop 数据转换与塑形全攻略
l3m4n的博客
10-17 8
本文全面介绍了Power BI Desktop中数据转换与塑形的核心技术，涵盖转换功能区、添加列功能区和视图功能区的使用方法。详细讲解了重命名、排序、删除、合并列，以及删除记录、去重、过滤等数据塑形操作，并提供了实用的应用建议和流程图示，帮助用户高效清洗和优化数据，为后续的数据分析与可视化打下坚实基础。
5、Tableau数据准备与转换全攻略
wdx0123456的博客
08-09 42
本文详细介绍了在Tableau中进行数据准备与转换的多种方法，包括不同的数据连接方式（如内连接、左连接、右连接和全外连接）、联合操作，以及数据转换操作（如数据解释器、重命名数据源、实时和提取连接、过滤器、数据网格选项和自定义SQL）。通过这些方法，可以有效提高数据质量，为数据可视化和深入分析奠定基础。文章还提供了操作示例和选择合适方法的建议，以帮助用户更高效地使用Tableau进行数据分析。
44、数据挖掘的数据准备全攻略
star5的专栏
08-03 50
本文详细介绍了数据挖掘中数据准备的各个关键环节和原则，包括变量选择、数据集组装、数据集分析、缺失值评估与处理、时间表示方法等。同时，从技术和业务角度探讨了数据准备的重要性和价值，并提供了实用的方法和技巧，帮助读者在实际项目中提升数据质量和模型性能。
智能家居传感器数据集成与分析全攻略
AI天才研究院
09-14 732
感知层：智能家居的「神经末梢」，由各类传感器组成，负责采集物理世界的信号；协议适配：将不同传感器的通信协议（如Zigbee）转换为统一协议（如MQTT）的过程；数据集成：将多源、异构、低质量的数据转化为结构化、干净、语义一致的数据资产的过程；边缘计算：在传感器附近的网关/设备上进行数据处理（而非上传至云），解决实时性与带宽问题；时序数据：按时间顺序生成的数据（如每10秒的温度值），是智能家居传感器数据的核心形式。场景：当房间温度连续5秒超过30℃，且门窗关闭（无通风），触发「高温预警」。需求。
10、R语言数据处理与分析全攻略
ol789012345的博客
06-22 53
本博客全面介绍了使用R语言进行数据处理与分析的关键方法，包括数据子集操作（列选取、行定位、随机选择）、数据修订（修改数据值、变量名）、数据合并（内连接、外连接、添加行）、分类变量分析以及实际应用案例。通过详细的代码示例和流程图，帮助读者快速掌握从数据处理到结果可视化的完整分析流程，为深入的数据挖掘和决策支持提供实用工具。
数据子集选择全攻略
### 数据子集选择全攻略 在数据处理与分析中，选择数据子集是一项基础且关键的操作。下面将详细介绍如何使用不同的索引器来实现数据子集的选择。 #### 1. `.loc` 索引器选择数据 - **选择单个值**：`.loc` 索引器...
Pandas数据子集选择全攻略
### Pandas数据子集选择全攻略 在数据处理和分析中，从数据集中选择所需的子集是一项常见且重要的操作。Pandas提供了多种强大的方法来实现这一目标，下面将详细介绍这些方法。 #### 1. 使用`.loc`索引器选择Series...
285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
11-25
01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
jQuery与HTML设置只读/禁用属性[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在jQuery和HTML中如何设置和移除表单元素的只读（readonly）和禁用（disabled）属性。在jQuery部分，通过attr()和removeAttr()方法演示了属性的动态操作，并对比了readonly与disabled的区别：disabled会阻止元素获取焦点且表单提交时排除该字段，而readonly仅限制编辑但仍可聚焦和提交。HTML部分列举了三种实现方式（onfocus=this.blur()、readonly、disabled），并附代码示例说明其视觉效果及交互差异（如灰色显示、Tab键切换等）。最后指出两者可结合使用，并补充了CSS屏蔽输入的技巧。
SQL编码规范指南[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SQL编码规范的重要性及其具体实施方法。规范化的SQL代码能显著提升可读性、便于问题定位和团队协作。文章强调了大小写的正确使用、单引号与双引号的应用场景、缩进对齐原则、禁止使用SELECT *操作、注释的添加规范以及子句的排版规则等关键点。此外，还提供了表别名的命名建议、字段逗号放置位置等实用技巧，旨在帮助开发者编写清晰、整齐、结构化的SQL代码，从而提升编程效率和代码质量。
Layui输入事件监听[代码]
11-25
本文详细介绍了Layui框架中各种表单元素的输入事件监听方法，包括单选框、复选框、下拉菜单、输入框内容变动以及提交按钮的监听。通过示例代码展示了如何实时获取用户输入的值、监听表单元素的变化以及处理提交事件。此外，还提供了带注释的代码片段，帮助开发者理解每个事件监听器的具体功能和用法。这些方法可以广泛应用于表单验证、动态数据更新等场景，提升用户交互体验。
UAC-BOF-Bonanza[项目源码]
11-25
UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
掌握Pandas：Python数据分析与处理全攻略
Series是Pandas库中的基本数据结构之一，可以看作是DataFrame中的一个子集，也可以理解为是一维数组。每个Series包含一个索引和一个数据序列，索引通常用于定位数据，而数据序列则存储具体的值。Series的灵活性使其...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值