2017.06.13回顾 series筛选赋值不是deepcopy？

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本次更新主要聚焦于Python标准评分卡工具箱的bug修复工作，包括series筛选赋值问题及IV包内格式化字符串输出被截断的问题。在解决这些问题的过程中，探讨了赋值机制与类型转换的影响。

1、在网时长的逻辑重新修正

2、桔子的事情已经是停止了

3、非银联合作银行的事情开发了一半，被打断

4、拒绝疑似欺诈业务员

5、开会

6、面试

7、晚上继续开发那一套python标准评分卡工具箱，就是解决那两个bug，解决了我一晚上series的筛选赋值，是赋值到copy上，但是实际上却赋值成功，昨天和洋神讨论的是这个机制是copy，不保险，并不是deepcopy。另外一个bug是，我明明改变的是另一个字段的值，但是IV包内的格式化字符串输出却被截断了，我取消了对二维数组的类型转换，没出现这个问题了，我觉得可能要从类型的角度去解决这个问题，要看看转换成np.array后前后类型的变换


js：简单实现对象深拷贝deepcopy
彭世瑜的博客
07-06 274
对象深拷贝，仅考虑简单的对象，不考虑时间Date、正则Regex等对象。
dataframe 筛选_Python学习第124课--筛选(或访问)series的两种方式和注意事项
weixin_39609953的博客
11-29 1728
【每天几分钟，从零入门python编程的世界！】我们可以把dataframe看做Excel中整个的一个数据表。●筛选某一列的head还是以上节的代码为例。筛选H这一列的head，可以这样写：运行结果：●筛选(访问)series的方式筛选或者说访问series的方式有两种：①dataframeName['seriesName']②dataframeName.seriesName大家可以自行敲代码试验...
Series数据选择方法——Pandas
学而不思则忘
07-09 3795
一、将Series看做字典——通过键值 二、将Series看做数组——通过索引之类方法 三、用索引器：loc、iloc和ix >>>data = pd.Series(['a', 'b', 'c'],index=[1, 3, 5]) 1 a 3 b 5 c dtype: object 1、loc属性： loc属性取值和切片都是显式的，即索引的值就是对象内部存储的...
Pandas中Series数据选择方法
m0_62148610的博客
11-10 1886
Series 对象与一维 NumPy 数组和标准 Python 字典在许多方面都一样。只要牢牢记住这两个类比，就可以帮助我们更好地理解 Series 对象的数据索引与选择模式。
python pandas series想赋予新的值_Python--Pandas.1(Series的概念和创建,索引和切片,常用的基本操作)...
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02-09 1876
Pandas包概述 :Pandas是一个Python 的包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使"关系或标记数据的使用既简单又直观"。它的目标是成为用Python进行实际的、真实的数据分析的基础高级模块。此外，它还有更宏远的目标，即成为超过任何语言的最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它已朝着这个目标迈进。Series的基本概念和创建Pandas的数据结构,分两种:Series和Dat...
一些关于pandas Series 的结构的事情
dudu3332的博客
11-17 828
pandas 的核心是 Series 和 DataFrame 两大数据结构，数据分析相关的所有事务都是围绕着这两种结构进行的。其中，Series 数据结构用于存储一个序列的一维数组，而 DataFrame 数据结构则用于存储复杂数据的二维数据结构。 虽然这些数据结构不能解决所有的问题，但它们为大多数应用提供了有效且强大的工具，就简洁性而言，理解和使用它们都很简单。此外，很多更为复杂的数据结构都可以追溯到这两种结构。本节教程就对这两种结构中的 Series 重点介绍。 Series 是一种类似于一维数组的对象
python series_《Python数据分析入门》｜pandas Series快速上手
weixin_39614834的博客
11-22 227
预告：后边一段时间，我会分享一系列关于Python数据分析的内容，为大家展示一个数据分析师需要掌握什么知识，具备什么样的技能，感兴趣的可以先关注下。要使用强大的Python数据分析模块pandas，我们首先要熟悉它的两个主要的数据结构：Series(序列)和DataFrame(数据框)，或许它们无法解决所有的问题，但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础。1.生成Series(序列)Se...
2017.08.27 王雪婷1
08-08
6. **copy和deepcopy**：`copy()`用于创建对象的一个浅拷贝，只复制最外层引用；`deepcopy()`则创建对象的完全独立的副本，包括所有嵌套的对象。 7. **多线程和多核运算**：Python的`threading`模块支持多线程编程，...
python list的deepcopy过慢（csdn）————程序.pdf
12-03
在这种情况下，我们通常需要执行深拷贝（deepcopy），以确保新列表与原始列表完全独立，修改其中一个不会影响另一个。然而，Python的内置`copy.deepcopy()`函数在处理大型或嵌套数据结构时可能会变得非常慢，这在...
python中的copy.copy和copy.deepcopy
m0_58606548的博客
07-04 3135
1、浅copy时，1级的值和个数永远不会变化，但是如果1级不是具体的值，是集合、列表等时2级的子值会变化 2、深deepcopy时，b则会有自己的独立空间，不会再受a任何影响 一个例子就搞清楚 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 import copy a =.
解决使用copy.deepcopy()拷贝Tensor或model时报错只支持用户显式创建的Tensor问题
XCCCCZ的博客
01-29 1万+
如果能使用copy.deepcopy()直接深度拷贝训练中的model用来做validation显然是比较简洁的写法，但是由于copy.deepcopy()的限制，写model里代码时如果没注意，调用copy.deepcopy(model)时可能就会遇到这个错误：Only Tensors created explicitly by the user (graph leaves) support the deepcopy protocol at the moment
series赋值_如何使用Series进行numpy运算
weixin_39676972的博客
12-01 1665
一起学习，一起成长！numpy是python及其重要的计算包，那么numpy是如何进行运算的，接下里小编将具体进行介绍：1. Numpy数组运算Numpy数组运算(如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等)都会保留索引和值之间的链接：如：@ In [7]: obj2[obj2>0]@ In [8]: obj2*2@ In [10]: np.exp(obj2)2.可使用部分字典参数的...
如何把series的值赋值为0_为什么没有赋值上呢？输出的是0和0.00
weixin_39942572的博客
12-19 557
我们先来看show这个方法，public void show() {Project hello=new Project();//一、实例一个对象Project->hello，我们知道实例出来的对象在内存，我们先称它为 内存1号hello对象hello.num=3;//二、将 内存1号hello对象 的num 赋值为3hello.cpu=2.9f;//三、将内存1号hello对象的cpu...
Python3pandas库Series用法(基础整理)
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构造/初始化Series的3种方法：（1）用列表list构建Seriesimport pandas as pd my_list=[7,'Beijing','19大',3.1415,-10000,'Happy'] s=pd.Series(my_list) print(type(s)) print(s)<class 'pandas.core.series.Series'> 0 7 1
【pandas】模块—series
panbaoran913的博客
11-23 661
一、python -series 1.1 series的介绍和使用 1.定义:一维带标签(索引)的数组 展开来说:由一组数据和一组与值相关的数据标签(索引)组成的一维数组对象 索引 数组 a 1 b 2 c 3 d 4 2.series的特征 数组中的数据可以是任意的类型(整数.浮点数.字符串.列表.字典等) 数组中的数据因为同一类型 3.创建series 一般格式 s=pd.Series(data,index=index) %index是索引 #导入numpy库与p
Python:Pandas对象的深浅拷贝
读万卷书 行万里路
03-19 4415
这里仅以DataFrame为例进行说明。Pandas版本：1.5.3。
pandas深拷贝浅拷贝
myblog
06-14 1140
pandas深浅拷贝
Python学习记录(8)——series、dataframe基本操作
cigarrrr的博客
03-09 2454
Reindexing（重新索引） 重新索引可以按照指定的索引顺序排列数据，如果没有该索引则显示为NaN 例： obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) obj2 = obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) a -5.3 b 7.2 c 3.6 d 4.5 e NaN dtype: float64 处理时间序列这样的数据时，我们可能需要在reinde
拯救pandas计划（9）——浅谈pandas中的深浅拷贝
weixin_46281427的博客
03-20 3433
拯救pandas计划（9）——浅谈pandas中的深浅拷贝/ 数据需求/ .copy(deep=True)/ 函数使用/ 总结 最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。 系列文章说明： 系列名（系列文章序号）——此次系列文章具体解决的需求 平台： windows 10 python 3.8 pandas >=1.2.4 / 数据需求 有时在
copy.deepcopy()是拷贝字典还是列表？
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`copy.deepcopy()` **既可以拷贝字典，也可以拷贝列表**，实际上它可以拷贝**任何复杂的Python对象**，包括嵌套的字典、列表、自定义类实例等。 --- ### 回答问题： `copy.deepcopy(x)` 的作用是创建对象 `x` 的一个**完全独立的副本**，递归地复制 `x` 及其内部包含的所有子对象，无论这个对象是字典、列表、集合、类实例还是其他可变类型。 #### ✅ 它能处理： - 列表（`list`） - 字典（`dict`） - 集合（`set`） - 自定义对象（如类实例） - 任意嵌套结构（如字典中含列表，列表中含字典等） --- ### 示例代码说明： #### 1. 深拷贝字典（含嵌套） ```python import copy a = {'x': [1, 2, {'y': 3}]} b = copy.deepcopy(a) b['x'][2]['y'] = 999 print(a) # {'x': [1, 2, {'y': 3}]} —— 不受影响 print(b) # {'x': [1, 2, {'y': 999}]} ``` #### 2. 深拷贝列表（含嵌套） ```python import copy original_list = [1, [2, 3], {'a': [4, 5]}] copied_list = copy.deepcopy(original_list) copied_list[1].append(6) copied_list[2]['a'].append(7) print(original_list) # [1, [2, 3], {'a': [4, 5]}] —— 原始未变 print(copied_list) # [1, [2, 3, 6], {'a': [4, 5, 7]}] ``` #### 3. 深拷贝混合结构 ```python data = { 'users': [ {'name': 'Alice', 'hobbies': ['reading', 'coding']}, {'name': 'Bob', 'hobbies': ['gaming']} ] } data_copy = copy.deepcopy(data) data_copy['users'][0]['hobbies'].append('swimming') print(data['users'][0]['hobbies']) # ['reading', 'coding'] —— 不受影响 print(data_copy['users'][0]['hobbies'])# ['reading', 'coding', 'swimming'] ``` --- ### 对比浅拷贝： 如果使用浅拷贝（如 `copy.copy()` 或 `list()` / `dict()` 构造函数）： ```python shallow = copy.copy(data) # 或 data.copy(), list(), dict() ``` 只会复制第一层，嵌套的对象仍然共享引用，修改内层会导致原对象也被影响。 --- ### 总结： - `copy.deepcopy()` 是通用的深度拷贝函数； - 它不局限于字典或列表，适用于所有支持复制的 Python 对象； - 特别适合用于需要完全隔离原始数据和副本的场景（尤其是嵌套结构）； ---
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