函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分 析环境的重要因素之一。 63 Python模块-Pandas ⚫ 基本数据结构 Series 一维数据结构，包含行索 引和数据两个部分 DataFrame 二维数据结构，包含 带索引的多列数据， 各列的数据类型可能 不同 64 Python模块-Pandas ⚫ 数据索引 df[5:10] 通过切片方式选取多行 df[col_label] t行 索引作为右键. 66 Python模块-Pandas ⚫数据融合 pd.concat([df1, df2]) 轴向连接多个 DataFrame. 67 Python模块-Pandas 文件读写 从文件中读取数据（DataFrame） pd.read_csv() | 从CSV文件读取 pd.read_table() | 从制表符分隔文件读取，如TSV pd.read_excel() read_sql() | 从 SQL 表 或 数 据 库 读 取 pd.read_json() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd.read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() |

函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分 析环境的重要因素之一。 64 Python模块-Pandas ⚫ 基本数据结构 Series 一维数据结构，包含行索 引和数据两个部分 DataFrame 二维数据结构，包含 带索引的多列数据， 各列的数据类型可能 不同 65 Python模块-Pandas ⚫ 数据索引 df[5:10] 通过切片方式选取多行 df[col_label] t行 索引作为右键. 67 Python模块-Pandas ⚫数据融合 pd.concat([df1, df2]) 轴向连接多个 DataFrame. 68 Python模块-Pandas 文件读写 从文件中读取数据（DataFrame） pd.read_csv() | 从CSV文件读取 pd.read_table() | 从制表符分隔文件读取，如TSV pd.read_excel() read_sql() | 从 SQL 表 或 数 据 库 读 取 pd.read_json() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd.read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json() |

index=date_list) 12 创建时间序列 如果希望DataFrame对象具有时间戳索引， 也可以采用上述方式进行创建。 data_demo = [[11, 22, 33], [44, 55, 66]] date_list = [datetime(2018, 1, 23), datetime(2018, 2, 15)] time_df = pd.DataFrame(data_demo, index=date_list) 如果希望获取某年或某个月的数据，则可以 直接用指定的年份或者月份操作索引。 date_se['2015'] 17 通过时间戳索引选取子集 除了使用索引的方式以外，还可以通过 truncate()方法截取 Series或DataFrame对象。 truncate(before = None,after = None, axis = None,copy = True) ➢ before -- 表示截断此索引值之前的所有行。

attn in step for blk in attn for head in blk] dec_attention_weights_filled = torch.tensor( pd.DataFrame(dec_attention_weights_2d).fillna(0.0).values) (continues on next page) 10.7. Transformer 423 sorted_ids = list(range(1, len(test_ds) + 1)) sorted_ids.sort(key=lambda x: str(x)) df = pd.DataFrame({'id': sorted_ids, 'label': preds}) df['label'] = df['label'].apply(lambda x: train_valid_ds.classes[x])

仑燃 油英 里 气缸数 排量 马力 重量 加速度 型号 年份 产地 Auto MPG 数据集一共记录了 398 项数据，我们从 UCI 服务器下载并读取数据集到 DataFrame 对象中，代码如下： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import pandas as pd #