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擅长领域
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pandas数据分析之排序和排名(sort和rank)1年前对数据集进行排序和排名的是常用最基础的数据分析手段，pandas提供了方便的排序和排名的方法，通过简单的语句和参数就可以实现常用的排序和排名。 本文以student数据集的DataFrame为例来演示和介绍pandas数据分析之排序和排名(sort和rank)。231来自： 开发与运维 -
pandas数据清洗之处理缺失、重复、异常数据1年前在数据分析和建模的过程中，有相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。幸运的是pandas和内置的Python标准库提供了高效、灵活的工具可以帮助我们轻松的做这些事情。 本文重点介绍通过pandas进行数据的清洗。数据处理中的清洗工作主要包括对需要分析的数据集中的缺失值（空值）、重复值、异常值的处理。415来自： 开发与运维
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pandas数据分析之数据重塑透视(stack、unstack、melt、pivot)1年前在数据分析的过程中，分析师常常希望通过多个维度多种方式来观察分析数据，重塑和透视是常用的手段。 数据的重塑简单说就是对原数据进行变形，为什么需要变形，因为当前数据的展示形式不是我们期望的维度，也可以说索引不符合我们的需求。对数据的重塑不是仅改变形状那么简单，在变形过程中，数据的内在数据意义不能变化，但数据的提示逻辑则发生了重大的改变。 数据透视是最常用的数据汇总工具，Excel 中经常会做数据透视，它可以根据一个或者多个指定的维度来聚合数据。pandas 也提供了数据透视函数来实现这些功能。 如果能熟练区分和使用各种重塑和透视分析方法，那用pandas处理分析日常的数据基本上就没有什么难度了。264来自： 开发与运维 -
pandas数据处理之合并与拼接1年前在许多应用中，数据可能来自不同的渠道，在数据处理的过程中常常需要将这些数据集进行组合合并拼接，形成更加丰富的数据集。pandas提供了多种方法完全可以满足数据处理的常用需求。具体来说包括有join、merge、concat、append等。228来自： 开发与运维 -
pandas数据结构(Series和DataFrame)1年前无可非议，pandas是Python最强大的数据分析和探索工具之一，因金融数据分析工具而开发，支持类似于SQL语句的模型，可以对数据进行增删改查等操作，支持时间序列分析，也能够灵活的处理缺失的数据。它含有使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加简单。这里所说的让pandas变得更快更简单的高级数据结构就是Series和DataFrame。要熟练使用pandas，首先得要熟悉它的这两个主要的数据结构：Series和DateFrame。96来自： 开发与运维
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pandas数据加载(csv、excel、json、mysql、webAPI)1年前数据的输入是数据分析的第一步，如果不能将数据快速方便的导入导出python，那么pandas不可能成为强大而高效的数据分析环境，本文重点介绍pandas的数据输入加载。193来自： 开发与运维 -
pandas快速入门指南1年前Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib、Pandas）。是学习数据分析、AI机器学习必学组件之一。 Pandas 这个名字来源于面板数据（Panel Data）与数据分析（data analysis）这两个名词的组合。在经济学中，Panel Data 是一个关于多维数据集的术语。Pandas 对数据的处理是为数据的分析服务的，它所提供的各种数据处理方法、工具是基于数理统计学出发，包含了日常应用中的众多数据分析方法。118来自： 开发与运维
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2023年08月
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08.28 16:18:26
发表了文章
2023-08-28 16:18:26
CentOS7+LAMP+DVWA靶机搭建
Damn Vulnerable Web Application (DVWA)(译注：可以直译为："该死的"不安全Web应用程序)，是一个编码差的、易受攻击的 PHP/MySQL Web应用程序。 它的主要目的是帮助信息安全专业人员在合法的环境中，练习技能和测试工具，帮助 Web 开发人员更好地了解如何加强 Web 应用程序的安全性，并帮助学生和教师在可控的教学环境中了解和学习 Web 安全技术。本文通过实例从环境准备到安装一步步介绍了CentOS7+LAMP+DVWA靶机搭建。
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08.28 15:18:08发表了文章
2023-08-28 15:18:08
Python实现简单信号滤波实战
在有些项目中需要对信号进行滤波处理，尤其是在医疗的设备中如心跳、脉搏等设备的采样后进行处理。滤波的目的就是除去某些频率的信号如噪声。常见的包括有低通滤波、高通滤波、带通滤波。python的scipy模块提供了常用简单的信号滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等，很容易实现信号的滤波。 -
08.28 15:00:39发表了文章
2023-08-28 15:00:39
Python三行代码实现json转Excel
最近重保，经常需要通过Excel上报威胁事件。安全设备的告警很多都是json格式的，就需要将json转成Excel。 用Python将json转成excel也就三行代码的事，先将json串导入形成字典对象，再通过pandas转成DataFrame直接输出excel。
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2024-08-15
常见网络攻击方式及防御方法
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2024-08-15
django快速实现个人博客(附源码)
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django集成pytest进行自动化单元测试实战
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一个人活成一个团队：python的django项目devops实战
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什么是软件定义安全SDSec
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什么是基于风险的漏洞管理RBVM及其优势
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解决django与sqlite3不兼容报SQLite 3.9.0 or later is required (found 3.8.2)错的问题
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django.db.utils.operationalerror:\xF0\x9F\x9....报错解决办法
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什么是安全左移,如何实现安全左移
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DevOps实践：通过云效实现hexo自动构建部署发布
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2024-05-30
研发管理之认识DevOps
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SWOT分析法：知彼知己的战略规划工具
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安全运营之通行字管理
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数据安全产品之认识数据脱敏系统
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网络安全产品之认识4A统一安全管理平台
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数据安全之认识数据库防火墙
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