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1，如何拆分單一的dataframe

先創(chuàng)建一個(gè)6行4列的DataFrame數(shù)據(jù)框使用iloc方法，提取第四行數(shù)據(jù)：我們可以看一下，這種方法得到的返回值是一個(gè)series數(shù)據(jù)返回4-5行，1-2列數(shù)據(jù)，用下面的寫法，你可以看到跟array的切片操作是一模一樣的額

你好！如何拆分單一的data.frae數(shù)據(jù)框使用iloc方法，提取第四行數(shù)據(jù)：我們可以看一下僅代表個(gè)人觀點(diǎn)，不喜勿噴，謝謝。

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如何拆分單一的dataframe

2，如何把dataframe中某列的值數(shù)組拆分并生成新的dataframe

如何把dataframe中某列的值數(shù)組拆分并生成新的dataframeimport pandas as pda=[[1,2,3],[4,5,6]]b=pd.DataFrame(a)c=b[0]*b[1]#df.insert(idx, col_name, value)#insert 三個(gè)參數(shù)，插到第幾列，該列列名，值b.insert(3,3,c)

先創(chuàng)建一個(gè)6行4列的dataframe數(shù)據(jù)框使用iloc方法，提取第四行數(shù)據(jù)：我們可以看一下，這種方法得到的返回值是一個(gè)series數(shù)據(jù)返回4-5行，1-2列數(shù)據(jù)，用下面的寫法，你可以看到跟array的切片操作是一模一樣的額

如何把dataframe中某列的值數(shù)組拆分并生成新的dataframe

3，英國(guó)雷迪RD8000管線探測(cè)儀如何使用

一般這種儀器（不是單只這個(gè)型號(hào)的）都是有幾個(gè)或一個(gè)設(shè)備要放置在管道上（直接接觸），會(huì)在開機(jī)后發(fā)射一種信號(hào)沿著管道（一定長(zhǎng)度，因功率而言），主機(jī)開機(jī)就會(huì)顯示距這個(gè)信號(hào)的交叉左右距離，慢慢試著望你要找的管道方向走，看著信號(hào)，如果沒(méi)有信號(hào)或者信號(hào)弱就要改變方向或往回退一點(diǎn)，就是一個(gè)指示儀。但是里邊的操作功能鍵應(yīng)該都是英文的。雷迪都是這樣。

管線探測(cè)儀 管線探測(cè)儀性能特點(diǎn): 1、符合人機(jī)工程學(xué)原理的設(shè)計(jì): 手感輕盈、外形美觀、重心平衡、工作省電，完全符合人機(jī)工程學(xué)原理。ip54防水指標(biāo)可確保在任何潮濕環(huán)境下使用。接收機(jī)和發(fā)射機(jī)都配有超大、超清晰lcd顯示屏，背景燈可保證在任何環(huán)境下清晰顯示信息。直觀、便捷的界面可以使操作人員輕松使用任何功能。接收機(jī)和發(fā)射機(jī)表盤上的圖標(biāo)形象直觀。 2、centros 中央定位處理器: 通過(guò)三十多年設(shè)計(jì)研究經(jīng)驗(yàn)的積累，使在管線定位儀設(shè)計(jì)和生產(chǎn)方面擁有了大量專利。五十多項(xiàng)軟、硬件專利表明了我們不斷進(jìn)取的決心。centros專利化中央定位處理器就是幾十年研究的結(jié)晶。centros大大提高了定位的準(zhǔn)確度、測(cè)量結(jié)果的可重復(fù)性及儀器的響應(yīng)速度。它具有強(qiáng)大的信號(hào)濾波和分析能力，即使在強(qiáng)干擾環(huán)境下也可進(jìn)行準(zhǔn)確定位。centros是任何其他管線儀都無(wú)法比擬的定位引擎。 3、ecal 網(wǎng)上標(biāo)定: 網(wǎng)上標(biāo)定是的專有技術(shù)。設(shè)備不需返廠，就可進(jìn)行標(biāo)定。這就確保管線儀能始終達(dá)到出廠時(shí)的標(biāo)定要求。網(wǎng)上標(biāo)定成功后，用戶可直接打印標(biāo)定證書。 4、峰值距離箭頭: 使用左右箭頭和不同音頻，為操作人員指出管線中心線位置。箭頭越遠(yuǎn)，離目標(biāo)管線的距離越遠(yuǎn)。 5、iloc(無(wú)線連接) iloc是接收機(jī)和發(fā)射機(jī)之間的藍(lán)牙連接，它大量節(jié)省了操作人員的工作時(shí)間，減輕了操作人員的工作強(qiáng)度。操作人員可使用iloc的獨(dú)特功能遙控發(fā)射機(jī)，從而節(jié)省來(lái)回行走時(shí)間，可以將更多的時(shí)間用來(lái)探測(cè)。iloc的操作距離最遠(yuǎn)可達(dá)800米。 6、surveycert (測(cè)繪應(yīng)用平臺(tái)) surveycert提供了信息共享的平臺(tái)，可將探測(cè)信息導(dǎo)入第三方應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行審核、分析和出具報(bào)告等?？纱鎯?chǔ)1000條定位記錄。使用藍(lán)牙連接，可將數(shù)據(jù)及時(shí)傳送到pc或pda，并使用surveycert圖形軟件實(shí)時(shí)審視。如果pc和pda帶有g(shù)ps接收機(jī)，surveycert將自動(dòng)添加時(shí)間和位置信息。surveycert的互操作性使它同商業(yè)版gis軟件匹配。 7、動(dòng)態(tài)過(guò)載保護(hù): 該功能使能在其他管線儀無(wú)法正常探測(cè)的區(qū)域進(jìn)行測(cè)量。在強(qiáng)電干擾的環(huán)境中，可自動(dòng)過(guò)濾干擾信號(hào)，因而，在電站和鐵路高壓電網(wǎng)下，也能正常工作。 8、strikealert(穿透報(bào)警)和被動(dòng)避開掃描: 一旦發(fā)現(xiàn)淺埋電纜，便發(fā)出警報(bào)，避免事故的發(fā)生。同時(shí)用電力和無(wú)線電模式快速掃測(cè)地下管道和線纜。原聲可區(qū)別電力和無(wú)線電信號(hào)的存在。 9、羅盤和cd (電流方向)功能: 羅盤可以指出目標(biāo)管道和線纜的方向。使用羅盤進(jìn)行追蹤，并正確擺放接收機(jī)，以獲取準(zhǔn)確深度。電流方向是一項(xiàng)專利技尸電流方向箭頭可準(zhǔn)確識(shí)別多條平行電纜中目標(biāo)電纜，能快速查找和識(shí)別目標(biāo)電纜。 技術(shù)指標(biāo): 1、接收機(jī)技術(shù)參數(shù) 工作頻率：至少包括577hz，512hz，640hz，870hz，940hz，8khz，33khz，65khz，83khz，131khz，200khz十一個(gè)主動(dòng)頻率，電力和無(wú)線電頻率兩個(gè)被動(dòng)頻率。512hz，640hz，8khz，33khz四個(gè)探頭頻率。 靈敏度：不低于 6e-15 tesla, 5μa@ 1 米 (33khz) 動(dòng)態(tài)范圍：140db rms/√hz 選擇性：120db/hz 測(cè)深范圍：管線≤ 6米，探頭≤15米 測(cè)深精度：管線 ± 5% 公差（深度0.1—3米），探頭 ± 5% 公差（深度0.1—7米） 定位精度：± 5

英國(guó)雷迪RD8000管線探測(cè)儀如何使用

4，python數(shù)據(jù)分析有什么用

原發(fā)布者:最佳男主角之星數(shù)據(jù)分析有什么作用？很多人會(huì)問(wèn)數(shù)據(jù)分析是干什么？有什么作用呢？下面就來(lái)看看西線學(xué)院是怎么看待數(shù)據(jù)分析的作用。數(shù)據(jù)分析的作用單純的談數(shù)據(jù)分析的作用其實(shí)意義并不大，所以在談?wù)撟饔弥拔覀兪紫鹊目紤]是受眾對(duì)象，比如對(duì)個(gè)人而言，因?yàn)樯眢w傳感設(shè)備，讓我們的日常鍛煉、身體素質(zhì)等各項(xiàng)指標(biāo)都得以數(shù)據(jù)化，最終完成個(gè)人身體和生活習(xí)性的自我量化，進(jìn)而改進(jìn)調(diào)節(jié)個(gè)人日常生活規(guī)律，讓我們更好的生活。而對(duì)于企業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析的作用則主要體現(xiàn)在三大領(lǐng)域：一是對(duì)業(yè)務(wù)的改進(jìn)優(yōu)化；二是幫助業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)；三是創(chuàng)造新的商業(yè)價(jià)值。改進(jìn)優(yōu)化業(yè)務(wù)方面，通俗的說(shuō)就是讓業(yè)務(wù)變得更好。讓業(yè)務(wù)變得更好對(duì)企業(yè)而言主要體現(xiàn)在兩大方面：一是對(duì)企業(yè)用戶體驗(yàn)的改進(jìn)方面，優(yōu)化原有業(yè)務(wù)流程，為用戶提供更好的用戶體驗(yàn)。二是體現(xiàn)在對(duì)企業(yè)資源的合理化分配利用上，更合理的優(yōu)化配置企業(yè)資源，進(jìn)而達(dá)到效益最大化的目的。例如我們企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)中的廣告投放以及內(nèi)部廣告資源分配優(yōu)化等就屬于此范疇，一方面利用精準(zhǔn)化廣告投放，提高廣告投放效率，另一方面根據(jù)廣告引流客戶量的大小做好企業(yè)資源分配，進(jìn)而提高用戶體驗(yàn)，提升用戶留存率。幫助業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)主要是利用數(shù)據(jù)查找發(fā)現(xiàn)人們思維上的盲點(diǎn)，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)新的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)的過(guò)程。創(chuàng)造新的商業(yè)價(jià)值模式方面，主要是在數(shù)據(jù)價(jià)值的基礎(chǔ)上形成新的商業(yè)模式，將數(shù)據(jù)價(jià)值直接轉(zhuǎn)化為金錢模式或離金錢更近的過(guò)程。例如騰訊、阿里巴巴等企業(yè)就利用其擁有廣泛用戶數(shù)據(jù)的基

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨和Python編程語(yǔ)言的火爆，Python數(shù)據(jù)分析早已成為現(xiàn)在職場(chǎng)人的必備核心技能。那么利用Python數(shù)據(jù)分析可以做什么呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可以做到的內(nèi)容有很多，比如檢查數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)表清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)篩選匯總等等。下面來(lái)為大家詳細(xì)講解一下這些用處。1、檢查數(shù)據(jù)表Python中使用shape函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。你可以使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtypes函數(shù)來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)格式。Isnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，你可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一列進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數(shù)查看唯一值，使用Values函數(shù)用來(lái)查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。2、數(shù)據(jù)表清洗Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來(lái)刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充。Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來(lái)更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。3、數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以便后期的統(tǒng)計(jì)和分析工作，主要包括數(shù)據(jù)表的合并、排序、數(shù)值分列、數(shù)據(jù)分組及標(biāo)記等工作。在Python中可以使用merge函數(shù)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合并，合并的方式為inner，此外還有l(wèi)eft、right和outer方式。使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序，使用where函數(shù)完成數(shù)據(jù)分組，使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)分列。4、數(shù)據(jù)提取主要是使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc和ix，其中l(wèi)oc函數(shù)按標(biāo)簽值進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提起數(shù)據(jù)以外，還可以按具體的條件進(jìn)行數(shù)據(jù)，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用，按指定條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。5、數(shù)據(jù)篩選匯總Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來(lái)完成篩選功能，配合sum和 count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)excel中sumif和countif函數(shù)的功能。Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法很簡(jiǎn)單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時(shí)制定多個(gè)列名稱，groupby 按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。以上就是總結(jié)的利用Python數(shù)據(jù)分析的用處，大家都記住了嗎？既然學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的用處這么多，大家趕緊學(xué)習(xí)來(lái)吧！相信對(duì)大家未來(lái)的學(xué)習(xí)和工作，都會(huì)有不小的幫助。

不同行業(yè)會(huì)有不同的應(yīng)用，比如營(yíng)銷數(shù)據(jù)的分析，可以指導(dǎo)營(yíng)銷策略、一些電子元件的測(cè)試數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化質(zhì)檢、又或是科研相關(guān)數(shù)據(jù)的分析。

1、為什么用python做數(shù)據(jù)分析首先因?yàn)閜ython可以輕松地集成c、c++、fortran代碼，一些底層用c寫的算法封裝在python包里后性能非常高效。并且python與ruby都有大量的web框架，因此用于網(wǎng)站的建設(shè)，另一方面?zhèn)€人覺(jué)得因?yàn)閜ython作為解釋性語(yǔ)言相對(duì)編譯型語(yǔ)言更為簡(jiǎn)單，可以通過(guò)簡(jiǎn)單的腳本處理大量的數(shù)據(jù)。而組織內(nèi)部統(tǒng)一使用的語(yǔ)言將大大提高工作效率。 2、為什么用r做數(shù)據(jù)分析 r的優(yōu)勢(shì)在于有包羅萬(wàn)象的統(tǒng)計(jì)函數(shù)可以調(diào)用，特別是在時(shí)間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)）無(wú)論是經(jīng)典還是前沿的方法都有相應(yīng)的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外r語(yǔ)言具有強(qiáng)大的可視化功能，一個(gè)散點(diǎn)圖箱線圖可以用一條程序搞定，相比excel更加簡(jiǎn)單。在使用環(huán)境方面，sas在企業(yè)、政府及軍事機(jī)構(gòu)使用較多，因其權(quán)威認(rèn)證；spss、r大多用于科研機(jī)構(gòu)，企業(yè)級(jí)應(yīng)用方面已有大量的商業(yè)化r軟件，同時(shí)可結(jié)合（具體怎么結(jié)合，尚未搞明白）hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。