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关于Pandas DataFrame ffill向下填充的学习笔记

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简介：
本学习笔记详细记录了使用Python Pandas库中的DataFrame进行ffill（Forward Fill）方法向下填充数据的技术细节与实践经验。适合数据分析和处理初学者参考。 这篇文章是为了我自己看的，用来记笔记。有一个DataFrame df： | col_name | | |---------|--------| | 0 | Category1 | | 1 | item1() | | 2 | item2() | | 3 | Category2 | | 4 | item3() | | 5 | item4() | | 6 | item5() | 需要将其转换为如下形式： | col_name | category | |------------|---------------| | 0 | Category1 | | 1,2 | Category1 | | 3 | Category2 | | 4,5,6 | Category2 | 具体而言，就是将Category及其对应的item合并到同一列中。

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  • 关于Pandas DataFrame ffill向下填充的学习笔记
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    本学习笔记详细记录了使用Python Pandas库中的DataFrame进行ffill（Forward Fill）方法向下填充数据的技术细节与实践经验。适合数据分析和处理初学者参考。 这篇文章是为了我自己看的，用来记笔记。有一个DataFrame df： | col_name | | |---------|--------| | 0 | Category1 | | 1 | item1() | | 2 | item2() | | 3 | Category2 | | 4 | item3() | | 5 | item4() | | 6 | item5() | 需要将其转换为如下形式： | col_name | category | |------------|---------------| | 0 | Category1 | | 1,2 | Category1 | | 3 | Category2 | | 4,5,6 | Category2 | 具体而言，就是将Category及其对应的item合并到同一列中。
     
  • Python DataFrame中的fillna和ffill填充方法
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    本文介绍了在Python的数据处理库pandas中，如何使用DataFrame的fillna和ffill方法来填充数据集中的空值。通过具体示例帮助读者掌握这两种常用的数据清洗技巧。 今天为大家分享一篇关于Python DataFrame的向下和向上填充方法的文章，其中包括使用fillna和ffill的具体技巧。这些内容具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章学习吧。
     
  • Spark学习笔记（3）：Spark DataFrame
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    本篇为《Spark学习笔记》系列第三部分，主要探讨Spark DataFrame的概念、操作及应用场景，帮助读者深入理解数据处理框架。 系列博客是学习厦门大学林子雨老师Spark编程基础课程的笔记，方便回顾。 系列博客包括： - Spark学习笔记（一）：Spark概述与运行原理 - Spark学习笔记（二）：RDD编程基础 在Spark SQL中增加了DataFrame这一概念，即带有Schema信息的RDD。这使得用户可以在Spark SQL环境中执行SQL语句，并且可以使用多种数据源如Hive、HDFS、Cassandra等外部来源或JSON格式的数据。 目前，Spark SQL支持Scala、Java和Python三种语言，并遵循SQL-92规范。 DataFrame的引入让Spark能够处理大规模结构化数据，相比原有的功能提供了更强的能力。它不仅增强了类型安全性还增加了更多优化选项，简化了流程并提升了效率。 在Spark 2.0及以上版本中，管理DataFrame的任务由SparkSession接口接管，替代了早期的SQLContext和HiveContext。创建一个SparkSession示例如下： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() ``` 在Python环境中，默认会提供SparkContext对象（sc）和SparkSession对象（spark）。 DataFrame可以从多种数据源加载，包括文本段落件、JSON文件及Parquet文件。例如： ```python # 从文本段落件加载 df_text = spark.read.text(people.txt) # 从JSON文件加载 df_json = spark.read.json(people.json) # 从Parquet文件加载 df_parquet = spark.read.parquet(people.parquet) ``` 这些方法能够根据不同的数据格式自动推断列名和类型。 创建DataFrame有两种主要方式：一是通过反射机制推断RDD的模式，二是编程定义RDD模式。 1. 反射机制推断模式： 当已知RDD的数据结构时可以使用这种方法。首先定义一个Row类然后将RDD转换为Row类型的RDD，最后调用`createDataFrame()`方法创建DataFrame并注册临时视图： ```python from pyspark.sql import Row, SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() people_rdd = spark.sparkContext.textFile(people.txt).map(lambda line: line.split(,)) people_rdd = people_rdd.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1]))) schema_people = spark.createDataFrame(people_rdd) schema_people.createOrReplaceTempView(people) ``` 2. 编程方式定义模式： 当无法预知数据结构时，可以通过编程方式来定义DataFrame的模式。这通常涉及先创建一个包含所需字段的类然后将RDD转换为此类实例最后使用`createDataFrame()`方法。 一旦DataFrame被注册为临时视图就可以使用`sql()`执行SQL查询： ```python query_result = spark.sql(select name, age from people where age > 20) ``` 除了支持SQL之外，DataFrame还提供了丰富的API来进行数据转换和清洗如过滤、分组、聚合及连接等操作。这些功能使得处理大规模结构化数据更加高效且易于理解。 DataFrame在Spark内部通过Catalyst编译器进行优化可以执行列式存储、代码生成和计划优化从而提高查询性能。同时，DataFrame的API支持Scala、Java和Python语言供开发人员选择最合适的编程环境。 总结来说，使用DataFrame是处理大规模结构化数据的核心技能之一，在大数据分析中具有重要价值。
     
  • 解决Pandas DataFrame中fillna填充NaN失败的问题
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    简介：本文探讨了在使用Python Pandas库时，DataFrame中的fillna方法未能成功替换NaN值的情况，并提供了可能的原因及解决方案。 如果你想要将 DataFrame 中的 NaN 值全部替换为 0，在使用 `fillna()` 方法时不指定 `inplace=True` 参数的话，默认情况下不会改变原始数据，因此你需要手动打印结果来查看变化： ```python df.fillna(0) print(df) # 发现未发生任何更改 ``` 然而当你直接将填充后的 DataFrame 打印出来时会看到 NaN 已经被替换成 0 了： ```python print(df.fillna(0)) # 现在可以看到所有缺失值已经被替换为零 ``` 但是，当再次打印原始的 df 变量时，你会发现数据并没有发生任何变化。这是因为 `fillna()` 方法默认不会对原 DataFrame 进行修改。 为了确保更改被应用到源数据上，并且不需要每次手动赋值给新的变量名或使用额外的操作来保留这些改动，你需要在调用方法时指定参数 `inplace=True`： ```python df.fillna(0, inplace = True) print(df) # 现在可以观察到原始 DataFrame 已经被更新了。 ``` 这样就能成功地将所有的 NaN 值替换为 0，并且这些更改会被永久保存在原数据中。
     
  • Pandas学习笔记PDF详解版
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    《Pandas学习笔记PDF详解版》是一份全面解析Python数据分析库Pandas的学习资料，包含数据结构、操作方法等内容，适合初学者及进阶用户参考。 根据提供的信息，我们可以详细地解析Pandas库中的关键知识点，特别是关于`Series`和`Index`的部分。Pandas是Python中最常用的数据分析和操作库之一，它提供了高性能、易用的数据结构以及数据分析工具。下面我们将从`Series`和`Index`两个方面进行深入探讨。 ### Pandas Series #### 1. Series 类定义 `pandas.Series` 是一个一维的数组，它可以容纳任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等）。 `Series` 的构建非常灵活，可以基于多种数据类型创建。 ```python class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) ``` - **data**：输入数据，可以是列表、字典、常量或其他 `Series` 对象。 - **index**：可选参数，用于设置 `Series` 的索引。如果未指定，则会自动生成一个从0开始的整数索引。 - **dtype**：指定 `Series` 数据的类型。默认为 None，表示自动推断数据类型。 - **name**：可选参数，为 `Series` 设置名称。 - **copy**：布尔值，默认为 False。如果为 True，则数据将被复制而不是引用。 - **fastpath**：布尔值，默认为 False。当设置为 True 时，可以加速某些特定情况下的操作。 #### 2. Series 构造方法 除了直接使用 `Series` 类构造之外，还可以通过 `Series.from_array` 方法来创建 `Series`。 ```python Series.from_array(arr, index=None, name=None, dtype=None, copy=False, fastpath=False) ``` - **arr**：数据数组，通常是 numpy 数组。 - **index** 和 **name**：与 `Series` 类构造器相同。 - **dtype** 和 **copy**：同样适用于 `Series` 类构造器。 #### 3. Series 属性 - **.to_dict()**：将 `Series` 转换成字典形式 `{label -> value}`。 - **.to_frame([name])**：将 `Series` 转换成 DataFrame 形式，并可以指定 DataFrame 的列名。 - **.tolist()**：将 `Series` 转换为 Python 列表。 #### 4. Series 输出方法 - **.to_string()**：将 `Series` 转换成字符串形式。 - **buf**：输出到指定的文件或缓冲区。 - **na_rep**：指定 NaN 值的表示方式，默认为 `NaN`。 - **float_format**：浮点数的格式化方式。 - **header**：是否显示标题，默认为 True。 - **index**：是否显示索引，默认为 True。 - **length**、**dtype**、**name**：是否显示长度、数据类型和名称，默认均为 False。 - **max_rows**：最大显示行数，默认为 None。 ### Pandas Index #### 1. Index 类定义 `pandas.Index` 是用于索引数据的类，可以理解为 `Series` 或 `DataFrame` 的索引部分。 ```python class pandas.Index(data=None, dtype=None, copy=False, name=None, fastpath=False, tupleize_cols=True) ``` - **data**：输入数据，通常是列表或数组。 - **dtype**：数据类型。 - **copy**：布尔值，是否复制数据。 - **name**：索引名称。 - **fastpath** 和 **tupleize_cols**：高级选项，一般用户无需关注。 #### 2. Index 的使用场景 - **作为标签**：在 `Series` 或 `DataFrame` 中作为索引。 - **属性**：如 `.name` 可以获取索引名称。 #### 3. Index 类型 - **Int64Index**：整数索引。 - **MultiIndex**：多级索引。 - **DatetimeIndex**：日期时间索引。 - **PeriodIndex**：周期性索引。 #### 4. Index 方法 - **.copy([name, deep, dtype])**：复制 `Index`。 - **.append(other)**：将其他 `Index` 追加到当前 `Index`。 以上就是从给定的信息中提取出的关键知识点，包括了 `Series` 和 `Index` 的创建、属性及方法等方面的内容。通过这些知识点的学习，可以帮助初学者更好地理解和掌握Pandas库的基本用法，从而进行高效的数据处理和分析工作。
     
  • 关于dbget的学习笔记
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    这段学习笔记详细记录了作者在研究和理解DBGET过程中的心得体会与实践经验，旨在帮助其他研究人员快速掌握DBGET的使用方法。 ### dbget 命令相关学习笔记 #### 一、dbget命令概述 在电子设计自动化（EDA）领域，特别是使用Innovus设计平台时，`dbget`命令是一个非常重要的工具。它用于查询数据库中的信息，通过该命令可以直接访问Innovus数据库，并执行一系列查询操作来获取所需的信息。 #### 二、dbget 命令的基本语法 `dbget`命令的基本语法格式如下： ``` dbget [选项] [路径] ``` 其中： - **选项**：定义查询的方式或显示的信息类型。 - **路径**：定义要查询的对象的路径或者层次结构。 #### 三、dbget 命令的使用方法 1. **查询标准单元名称** 使用 `dbget selected.name` 可以获取当前选中的标准单元的名称。这里的 `selected` 表示已经被选中的对象，通常是某个标准单元。 2. **显示选中对象的信息** - `dbget selected.?`：列出当前选中对象下的所有子模块或属性。 - `dbget selected.??`：显示所有子模块或属性的详细信息。 - `dbget selected.?h`：提供当前选中对象下的子模块或属性的简短帮助信息。 3. **查询特定层次结构** - `dbget top.`：查询顶层的信息。 - `dbget top.insts`：查询顶层下的实例（instances）。 - `dbget top.insts.name`：获取顶层实例的名称。 - `dbget top.insts.instTerms.name`：获取实例的引脚（pins）名称。 4. **使用`, `,`, 和`h` 这些符号用于深入查询子模块或属性。例如： - `dbget selected.?`：列出选中对象的所有子模块或属性。 - `dbget selected.?h`：列出选中对象的简要帮助信息。 5. **其他命令** - `dbget selected.name`：获取当前选中对象的名称。 - `dbget selected.props`：获取选中对象的属性。 - `dbget selected.pgTerms`：获取电源网格（power grid）的端口信息。 6. **结合其他命令使用** - `llength`: 结合`llength` 命令可以计算列表中的元素数量。例如，`llength [dbget top.insts.name]` 可以计算顶层实例的数量。 - `redirect`: 用于将查询结果重定向到文件中。例如，`redirect dff.txt [dbget *.*.DFF*]` 将包含 DFF 的实例名称输出到文件dff.txt 中。 7. **特殊符号和命令** - `-V`: 用于取反查询。 - `-e`: 将返回的0x0转换为空字符。 - `-i`: 限制显示的结果数量。 - `-T`：过滤以特定字符结尾的对象名称。 8. **多层查询** 示例： - `dbget top.hinst.hinsts.name` 查询第一层级模块名称 - `dbget top.hinst.hinsts.hinsts.name` 查询第二层级模块名称 #### 四、dbget实例解析 假设我们需要获取顶层实例P4下的所有子实例的名称，并进一步获取这些子实例的引脚名称，可以按照以下步骤操作： 1. **获取顶层实例名称** ``` dbget top.name ``` 输出结果为 P4。 2. **获取子实例名称** ``` dbget top.P4.insts.name ``` 输出可能包括P3等实例名称。 3. **获取子实例的引脚名称** ``` dbget top.P4.insts.P3.instTerms.name ``` 输出可能包含A0、A1、B0、B1和Y等引脚名称。 #### 五、dbget与Innovus数据库交互 - **坐标转换** 使用 `dbu2uu` 和 `uu2dbu` 命令可以在Innovus内部坐标系统与图形界面坐标之间进行转换。 - **综合案例** 例如，查询实例 P4 下的 P3 实例的 A0 引脚在 metal1 层名称： ``` dbget top.P4.insts.P3.instTerms.A0.layer.metal1 ``` 通过以上介绍可以看出，`dbget`命令在Innovus平台中具有广泛的应用场景，并且能够帮助设计人员高效地查询和管理复杂的设计数据库。掌握这些命令的使用方法对于提高设计效率至关重要。
     
  • 关于UVM学习的笔记.docx
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    这份文档是作者在学习UVM（Universal Verification Methodology）过程中的个人笔记汇总，包含了理论知识、实践操作和心得体会等内容。 UVM学习笔记：Agent是封装了monitor、driver和sequencer的组件，并且包含两种模式——Active模式和Passive模式。在Passive模式下，agent仅包括monitor部分，不负责驱动DUT（设计待验证模块）。
     
  • Android逆向学习笔记（5）
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    《Android逆向学习笔记（5）》是一篇专注于Android应用安全与逆向工程的技术文章，深入探讨了如何分析和修改Android APK文件。该文档通过实际案例讲解了关键工具和技术的应用方法，为开发者提供了宝贵的学习资源。 博客安卓逆向学习笔记（5）包含一个调试程序AliCrackme_2.apk。
     
  • JPA学习笔记（四）——JPAManyToMany双向关系详解
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    本篇笔记深入探讨Java持久化API(JPA)中ManyToMany双向关系的实现与应用，解析其配置及操作技巧。适合进阶开发者参考。 在Java世界里，Java Persistence API (JPA) 是一种用于管理关系数据库的规范，它为开发者提供了ORM（对象关系映射）能力，使得操作数据库变得更加简单。本段落将深入探讨JPA中的多对多双向关联，即`@ManyToMany`关系。这种类型的关系表示两个实体之间无序且可能重复的关系，在实际应用中非常常见。例如，一个学生可以选修多个课程，而同一门课程也可以被许多不同的学生选择。 在Java Persistence API (JPA) 中定义这样的多对多关联时，我们需要使用`@ManyToMany`注解来标记两个实体之间的关系，并且需要确保每个实体都知道对方的存在。假设我们有 `Student` 和 `Course` 两个实体类： ```java @Entity public class Student { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; // 其他属性... // 在学生实体中定义课程集合 @ManyToMany(mappedBy = students) private Set courses; // getter和setter... } @Entity public class Course { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; // 其他属性... // 在课程实体中定义学生集合 @ManyToMany @JoinTable(name = student_course, joinColumns = @JoinColumn(name = course_id), inverseJoinColumns = @JoinColumn(name = student_id)) private Set students; // getter和setter... } ``` 在`Student`实体中，我们使用了 `mappedBy` 属性来指定反向关联字段（即课程中的学生集合）。而在定义`Course`实体时，我们需要通过`@JoinTable`注解明确中间表的结构。具体来说，在这个例子中，中间表被命名为“student_course”，其中包含了两个外键：一个是当前实体（也就是 Course）指向学生的 ID (`course_id`)；另一个是关联实体(Student)指向课程的ID(`student_id`)。 在实际应用时，我们通常会使用JPA提供的`EntityManager`进行相关操作。例如，在将一个学生添加到特定课程中时： ```java Course course = entityManager.find(Course.class, courseId); Student student = entityManager.find(Student.class, studentId); if (!course.getStudents().contains(student)) { course.getStudents().add(student); entityManager.merge(course); } ``` 首先，这段代码会找到对应的`Course`和`Student`实体。然后检查该学生是否已经包含在课程的学生集合中；如果没有，则添加并保存更改。 需要注意的是，在处理关联的删除时必须小心避免数据不一致的情况发生。当移除一个学生或一门课程时，务必同时更新相关的另一方以保证数据库的一致性状态。此外，默认情况下`@ManyToMany`会创建中间表来存储关系信息；根据具体的业务需求可以考虑是否自定义该中间表的结构（例如添加额外字段如关联时间等）。 通过使用JPA提供的 `@ManyToMany` 注解，开发人员能够方便地处理复杂的多对多数据关联。然而，在实际应用中需要注意维护和管理这些复杂关系以确保数据库中的数据完整性和一致性。