11、Pandas数据操作全解析

Pandas数据操作全解析

1. 索引方法和属性

索引在数据处理中起着关键作用,以下是一些常见的索引方法及其描述:
| 方法 | 描述 |
| — | — |
| append | 与其他索引对象连接,生成新的索引 |
| diff | 计算集合差集作为索引 |
| intersection | 计算集合交集 |
| union | 计算集合并集 |
| isin | 计算布尔数组,指示每个值是否包含在传递的集合中 |
| delete | 计算删除索引 i 处元素后的新索引 |
| drop | 通过删除传递的值来计算新索引 |
| insert | 通过在索引 i 处插入元素来计算新索引 |
| is_monotonic | 如果每个元素大于或等于前一个元素,则返回 True |
| is_unique | 如果索引没有重复值,则返回 True |
| unique | 计算索引中唯一值的数组 |

2. 重新索引

重新索引是创建一个新对象,使数据符合新索引的过程。以下是一些示例代码:

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np

# 示例 Series
obj = Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c'])
print(obj)

# 重新索引
obj2 = obj.reindex(['
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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