iloc，如何拆分单一的dataframe

1，如何拆分单一的dataframe

先创建一个6行4列的DataFrame数据框使用iloc方法，提取第四行数据：我们可以看一下，这种方法得到的返回值是一个series数据返回4-5行，1-2列数据，用下面的写法，你可以看到跟array的切片操作是一模一样的额

你好！如何拆分单一的data.frae数据框使用iloc方法，提取第四行数据：我们可以看一下仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

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如何拆分单一的dataframe

2，如何把dataframe中某列的值数组拆分并生成新的dataframe

如何把dataframe中某列的值数组拆分并生成新的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 三个参数，插到第几列，该列列名，值b.insert(3,3,c)

先创建一个6行4列的dataframe数据框使用iloc方法，提取第四行数据：我们可以看一下，这种方法得到的返回值是一个series数据返回4-5行，1-2列数据，用下面的写法，你可以看到跟array的切片操作是一模一样的额

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3，英国雷迪RD8000管线探测仪如何使用

一般这种仪器（不是单只这个型号的）都是有几个或一个设备要放置在管道上（直接接触），会在开机后发射一种信号沿着管道（一定长度，因功率而言），主机开机就会显示距这个信号的交叉左右距离，慢慢试着望你要找的管道方向走，看着信号，如果没有信号或者信号弱就要改变方向或往回退一点，就是一个指示仪。但是里边的操作功能键应该都是英文的。雷迪都是这样。

管线探测仪 管线探测仪性能特点: 1、符合人机工程学原理的设计: 手感轻盈、外形美观、重心平衡、工作省电，完全符合人机工程学原理。ip54防水指标可确保在任何潮湿环境下使用。接收机和发射机都配有超大、超清晰lcd显示屏，背景灯可保证在任何环境下清晰显示信息。直观、便捷的界面可以使操作人员轻松使用任何功能。接收机和发射机表盘上的图标形象直观。 2、centros 中央定位处理器: 通过三十多年设计研究经验的积累，使在管线定位仪设计和生产方面拥有了大量专利。五十多项软、硬件专利表明了我们不断进取的决心。centros专利化中央定位处理器就是几十年研究的结晶。centros大大提高了定位的准确度、测量结果的可重复性及仪器的响应速度。它具有强大的信号滤波和分析能力，即使在强干扰环境下也可进行准确定位。centros是任何其他管线仪都无法比拟的定位引擎。 3、ecal 网上标定: 网上标定是的专有技术。设备不需返厂，就可进行标定。这就确保管线仪能始终达到出厂时的标定要求。网上标定成功后，用户可直接打印标定证书。 4、峰值距离箭头: 使用左右箭头和不同音频，为操作人员指出管线中心线位置。箭头越远，离目标管线的距离越远。 5、iloc(无线连接) iloc是接收机和发射机之间的蓝牙连接，它大量节省了操作人员的工作时间，减轻了操作人员的工作强度。操作人员可使用iloc的独特功能遥控发射机，从而节省来回行走时间，可以将更多的时间用来探测。iloc的操作距离最远可达800米。 6、surveycert (测绘应用平台) surveycert提供了信息共享的平台，可将探测信息导入第三方应用系统进行审核、分析和出具报告等。可存储1000条定位记录。使用蓝牙连接，可将数据及时传送到pc或pda，并使用surveycert图形软件实时审视。如果pc和pda带有gps接收机，surveycert将自动添加时间和位置信息。surveycert的互操作性使它同商业版gis软件匹配。 7、动态过载保护: 该功能使能在其他管线仪无法正常探测的区域进行测量。在强电干扰的环境中，可自动过滤干扰信号，因而，在电站和铁路高压电网下，也能正常工作。 8、strikealert(穿透报警)和被动避开扫描: 一旦发现浅埋电缆，便发出警报，避免事故的发生。同时用电力和无线电模式快速扫测地下管道和线缆。原声可区别电力和无线电信号的存在。 9、罗盘和cd (电流方向)功能: 罗盘可以指出目标管道和线缆的方向。使用罗盘进行追踪，并正确摆放接收机，以获取准确深度。电流方向是一项专利技尸电流方向箭头可准确识别多条平行电缆中目标电缆，能快速查找和识别目标电缆。 技术指标: 1、接收机技术参数 工作频率：至少包括577hz，512hz，640hz，870hz，940hz，8khz，33khz，65khz，83khz，131khz，200khz十一个主动频率，电力和无线电频率两个被动频率。512hz，640hz，8khz，33khz四个探头频率。 灵敏度：不低于 6e-15 tesla, 5μa@ 1 米 (33khz) 动态范围：140db rms/√hz 选择性：120db/hz 测深范围：管线≤ 6米，探头≤15米 测深精度：管线 ± 5% 公差（深度0.1—3米），探头 ± 5% 公差（深度0.1—7米） 定位精度：± 5

英国雷迪RD8000管线探测仪如何使用

4，python数据分析有什么用

原发布者:最佳男主角之星数据分析有什么作用？很多人会问数据分析是干什么？有什么作用呢？下面就来看看西线学院是怎么看待数据分析的作用。数据分析的作用单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好的生活。而对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：一是对业务的改进优化；二是帮助业务发现机会；三是创造新的商业价值。改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基

随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？简单来说，可以做到的内容有很多，比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。下面来为大家详细讲解一下这些用处。1、检查数据表Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。2、数据表清洗Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。3、数据预处理数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。4、数据提取主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。5、数据筛选汇总Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。以上就是总结的利用Python数据分析的用处，大家都记住了吗？既然学习Python数据分析的用处这么多，大家赶紧学习来吧！相信对大家未来的学习和工作，都会有不小的帮助。

不同行业会有不同的应用，比如营销数据的分析，可以指导营销策略、一些电子元件的测试数据分析，实现自动化质检、又或是科研相关数据的分析。

1、为什么用python做数据分析首先因为python可以轻松地集成c、c++、fortran代码，一些底层用c写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且python与ruby都有大量的web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。 2、为什么用r做数据分析 r的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外r语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比excel更加简单。在使用环境方面，sas在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；spss、r大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化r软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）hadoop进行数据挖掘。