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Python基础 | pandas.dataframe 专题使用指南

1.选取行名、列名、值 2.以标签(行、列的名字)为索引选择数据—— x.loc[行标签,列标签] 3.以位置(第几行、第几列)为索引选择数据—— x.iloc[行位置,列位置] 4.同时根据标签和位置选择数据——x.ix[行,列] 5.选择连续的多行多列——切片起点索引:终点索引 这种用法叫做一个切片,指从起点索引到终点索引。看实际用法就懂了。如果起点索引省略代表从头开始,终点索引省略代表直到最后,都省略就代表全部了。切片在.loc、.iloc、.ix三种方法中都可以应用 由上例可见,当以位置为索引时,切片是不包括终点的,是左闭右开的。即第1列到第3列不是写作0:2而是0:3。 6.选择不连续的某几行或某几列 备注:当以标签名选取不连续的某几行的时候在这个例子中如df.loc['2016-02-02','2016-02-04',:]这样写会出

(一)Java并发学习笔记

一、课程导学 二、基本概念 并发:同时拥有两个或者多个线程,如果程序在单核处理器上运行,多个线程将交替地换入或者换出内存,这些线程是同时“存在”的,每个线程都处于执行过程中的某个状态,高速切换感觉同时执行。如果运行多核处理器上,此时,程序中的每个线程将分配到一个处理器核上,因此可以真正的同时运行。 高并发:高并发(High Cuncurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够 同时并发处理 很多请求。 其实当我们讨论并发时主要关注的是以下几点: 多线程操作相同的资源 保证线程安全 合理分配和使用资源 而在讨论高并发是关注的是以下几点: 服务器能同时处理很多个请求 提高程序性能 比如在12306抢票,淘宝双11等都需要考虑高并发 三、并发编程基础 在单核时代处理器做出的乱序优化不会导致执行结果远离预期目标,但在多核环境下却并非如此。在多核时代,由多核cpu同时执行指令,同时还引入的l1、l2等缓存机制,每个核都有自己的缓存,就导致了逻辑顺序上后写入的数据未必真的最后写入。如果我们不做任何防护措施,就会出现处理器得出的结果和我们逻辑得出的...

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