Pandas(杂):指定多列进行求和生成新列
cols=df.columns[2:] ; cols = [...]
#指定列名,再求和即可
df[‘sum’] = df[cols].sum(axis=1)
cols=df.columns[2:] ; cols = [...]
#指定列名,再求和即可
df[‘sum’] = df[cols].sum(axis=1)
初步了解一下GPU和CPU的区别,尤其是GPU为什么能够加速运算。
groupby常用于简单的汇总统计,多个变量及复杂统计可使用数据透视==pd.pivot_table==。其在excel中数据透视表也是一个很好用的工具,用法也很简单。此处详细列一下常用写法以及函数(如统计某列的唯一值数量),如果只是想变换表格的形状和行列,使用==pd.pivot()==。
设备驱动程序(Device Driver)——“硬件设备和系统之间的桥梁”。相当于硬件的接口,操作系统只有通过这个接口控制硬件设备的工作,无需了解所使用硬件的准确细节。PC-->OS-->驱动-->硬件设备。
今天处理数据时遇到一个特殊情况,正常数据表(txt格式)是按制表符(/mark>>)分隔,其中最后两年的数据是不等数量的空格分列,因此需要统一格式。
常用的pandas表格空值处理方式。如 (1) 删除包含空值的行或者列;(2) 填充某些列的空值为特定值;(3) 基于序列的插值。
尽管时间不差多少,但相较于上半年,下半年的时间过起来总是会格外地快,快到仿佛我再不记点什么就马上回跨到下一个年头……
如果在图中的适当位置添加辅助线及文本,并设置其属性,……。
绘制图形首先需要明确使用的坐标参考系,通常该操作为默认,但在图形内添加文本、辅助线、箭头、图例等装说明时常用,如可将文本放置在每张图想要的位置如正中间(0.5, 0.5)而不需要关心具体数值。由于自己之前作图遇到过,还增加了一个绘制固定大小正圆的实现方式。
【conda基础环境完结篇5】前面已经记录了一些基础概念和如何安装配置环境,这里共享我本机的conda环境(涵盖常见矢量栅格处理包),可以直接下载yml文件安装,安装完即可用,也可在其他系统中直接安装如ubuntu系统,输入相应的命令完成配置。所以如果从0开始配置环境的话,只需参照Python环境(2)及本博客。
记录一下旧笔记本重装Ubuntu Desktop22.04.1 LTS的简要过程
这两天准备重装一下旧笔记本,记录一下过程。先是数据的清理和备份,由于应用可以直接参考我的台式机所以仅迁移数据,如果是单电脑最好记录一下现在用的一些主要的应用程序避免遗漏。主要备份内容:
笔记本电脑用久了尤其是游戏本发现电池会很不耐用甚至是不插外接电源都没法工作,这时候可能需要更换电池,但换之前先排查一下是不是有异常耗电的情况……主要针对WINDOWS
今天帮同学打包py脚本为可执行程序exe时遇到了文件过大的问题(基于conda环境&pyinstaller),网上查了一下但是很多方案都没说明问题,在此记录一下简要方案以及个人案例。
今天与同学交流的一个问题:如果提取一个栅格数据tif中特定的值并生成新的栅格数据,其他值设为空,这和重分类比较像,存放一下代码实现。
绘制图形的时候,有时候绘制草图或者绘制多轴时,需要根据隐藏边框、刻度及标签,或者设置它们的属性,如颜色、尺寸等等。此外,补充了XY轴交点——坐标原点的调整。
之前在安装包的时候遇到过这样的问题,能够检索到环境但是报conda update CondaHTTPError,这里给出一种常规的解决方案。
承接Python环境(3):环境及包管理,此处记录环境的迁移与共享,包括本地的yml及离线