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干货!直观地解释和可视化每个复杂的 DataFrame 操作

大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。   Pandas提供了各种各样的DataFrame操作,但是其中许多操作很复杂,而且似乎不太平易近人。本文介绍了8种基本的DataFrame操作方法,它们涵盖了数据科学家需要知道的几乎所有操作功能。每种方法都将包括说明,可视化,代码以及记住它的技巧。  Pivot  透视表将创建一个新的“透视表”,该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素,包括索引,列和值。初始DataFrame中将成为索引的列,并且这些列显示为唯一值,而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。   旋转名为df的DataFrame的代码如下:   记住:Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。在体育运动中,人们可以绕着脚“旋转”旋转:大熊猫的旋转类似于。原始DataFrame的状态围绕DataFrame的中心元素旋转到一个新元素。有些元素实际上是在旋转或变...

接口的幂等性的多重考虑,你会了吗?

目录 [TOC] 前言 今天的主题:接口幂等性的解决方案。本来是想把对象的存储过程和内存布局肝出来的,但是临时产生了变化,哈哈,这部分内容我们留在下一期吧,有句话说的好,好事多磨,对吧。</br> 在实际项目开发中接口是我们在开发中经常接触到的,而且是经常经常要写,每一个项目可能都会伴随着大量的接口开发,在moon来涂鸦的这几个月,基本上就是在与接口作斗争了,新需求除了业务相关就是设计表和接口编写了。</br> 当然,在接口设计中我们要考虑很多问题,安全性,格式,设计等等,今天我们先来聊聊,在高并发环境下,接口幂等性的解决方案有哪些。 正文 1 接口幂等性 就是说在多次相同的操作下保证最终的结果是一致的。 其实这个概念还是比较简单的,很容易理解,那我们思考一个问题,如果不保证接口幂等性会有什么问题? 1.1 案例 我们简单的举个例子,现在有一个接口,提供了转账的功能,a要给b转账1000元,正常情况下我们接口一次性就调用成功了,但是却因为网络抖动等其它原因没有成功,于是就开始不停的重试,突然网络好了,但是这时却连续发出去了三个请求,但是这个接口没有保证幂等性,...

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