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  • 五种类型的结果

    2011-02-20 12:53:35
    这种划分是将结果分成五个类型,那么所有学习成果都是由这五种类型的组合。 智慧技能、语言信息、认知策略、动作技能、态度。其中智慧技能和认知策略需要进行解释,以便加以区别。智慧技能,显然就是技能,且...
    这种划分是将结果分成五个类型,那么所有的学习的成果都是由这五种类型的组合。

    智慧技能、语言信息、认知策略、动作技能、态度。其中智慧技能和认知策略需要进行解释,以便加以区别。智慧技能,显然就是技能,且需要运用符号进行运算或者叫思考,这显然是一种抽象。可以说人的绝大多数思维都是智慧技能和语言信息。而认知策略,则是在这之中为活动和运行其技能的时候,采取了某些思维策略。比如典型信息存储和调阅。

    一个例子。我们记住一道政治题的解答,或者记住一篇演讲。这个时候,那些具体的内容要点,就是智慧技能,而无疑这里还需要某种语言信息方面的内容。同时,我们又有记住这些问题的一些技巧或者方式。比如运行联想的方法,比如运用理解这些观点内在的逻辑发展的方法,或者干脆是死记硬背的方法,这些方法就是认知策略。

    当然将认知策略和具体的智慧技能进行区隔,是有些地方应该可以展开讨论的。特别是我们将智慧技能进行深入的再分类之后。但是无疑这样的区分,也是有巨大好处的。最简单的一点就是,在比较人与人之间的差异的时候,这种认知策略的区分就很容易被我们发现。

    而进一步我们可以对智慧技能进行深入的划分,然后按照其发展的顺序进行排列。显然这里我用到了一种认知策略。比如还是分成五个,基本的联想和连锁,辨别,概念,规则,高级规则。进一步,我们可以认为认知策略,符合高级规则或者规则的特征。于是我们就将这些概念,以某种规则或者策略进行了联系,同时也对这些联系进行了规范化的确立。当然我们完全可以,用另外的某种容易被我们理解的顺序,或者干脆不成顺序的顺序进行划分。这依旧是一个策略问题。

    因此可以看出,我对于认知策略的重视是显而易见的,并且我对于认知策略关注也是显而易见的。虽然我不能确定,认知策略比智慧技能更加重要,因为毕竟具体的事物处理需要依靠这些具体的技能;但是我依然愿意投入更多的关注和资源在认知策略上,因为我觉得效率和有序以及可管理,这些特性需要以此为保障。
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  • 本文主要从使用与场景两方面来介绍Redis的五种基本数据类型与三种特殊数据类型,这些数据类型的使用看着很简单,但还是要敲一遍才能更好的了解。文末附带这八种数据类型思维导图。 String String是Redis最基本的...

    本文主要从使用与场景两方面来介绍Redis的五种基本数据类型与三种特殊数据类型,这些数据类型的使用看着很简单,但还是要敲一遍才能更好的了解。文末附带这八种数据类型的思维导图。

    String

    String是Redis最基本的数据结构,他采用K-V的形式来存储数据,当然了,虽然是String,但是他的value也可以为int、float形式,也可以存储json、图片等,但是不能超过521MB。

    使用场景:
    1、做缓存。
    2、计数,比如粉丝数、文章阅读量
    3、分布式session。

    在这里插入图片描述

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    Hash

    键值对形式的存储结构,可以使用hash来存储个人信息,比String更加直观清楚。

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    List

    与我们使用的list一样,他就是一个存储数据的队列,他可以存储多个有序的字符串,可以实现消息队列、栈、公众号的文章列表。

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    Set

    set与list大致类似,但是set是不允许有重复的元素。set有并集、交集等操作,可以使用交集来找到共同好友、关注人等。

    set也提供随机返回一个集合中的元素,可以使用这个性质来完成抽奖功能。

    在这里插入图片描述

    ZSet

    zset与set类似,但是他里面的元素是有序的,每个元素会设置一个score,根据这个score来进行排序。比如可以实现排行榜的功能。

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    Geospatial

    地理位置。通过经纬度可以计算得到两地之间的距离。也可以计算在某个位置的指定距离中有多少元素,比如附近的人的功能。

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    Hyperloglog

    基数,不可重复的元素。比如一个用户多次访问一个网站,会保存多个用户id,使用Hyperloglog可以将这些重复的用户id看作一个人,减少重复。

    在这里插入图片描述

    bitmap

    bitmap:位图。可以将key放在位图的指定位置,也就是offset,然后指定他的值,在位图中,值只能为0或者1。使用位图可以方便地进行统计数量、获取指定时间内地活跃用户。

    在这里插入图片描述

    上面的所有内容已转换为思维导图放到github上:
    https://github.com/PonnyDong/Mind/tree/master/src/redis
    格式为PDF。

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  • C风格强制转换,即通过圆括号直接转型 浮点数赋值给整型,舍弃小数部分(符合... 字符赋值给整数型,保留原字节数据,因为字符本身就是用ASCII码表示,本质就是八位较小整数(理解字符存储方式,就很容易...

    C风格强制转换
    即通过圆括号直接转型,常见有以下几种情况:

    • 浮点数赋值给整型,舍弃小数部分(符合一般思维,可放心使用)
    • 整数赋值给浮点型,数值不变,底层改用指数格式存储(符合一般思维,可放心使用)
    • double型小数赋值给float型小数,精度略微损失,可能出现数值范围溢出(小心使用)
    • 字符赋值给整数型,保留原字节数据,因为字符本身就是用ASCII码表示的,本质就是八位的较小整数(理解字符的存储方式,就很容易接受)
    • 整数赋值给字符型,截断高地址数据,只保留低地址的八位,因为char型最多只有八位(小心使用)
    • 有符号整数赋值给无符号整数,将包括符号在内的全部字节的直接赋值,实际数值会改变(小心使用)
    • 无符号整数赋值给有符号整数,也是将包括符号在内的全部字节的直接赋值,但是数值可能会改变(小心使用)
    • unsigned int和int字节存储区别:unsigned int和int位数是一样的,但是int将首个bit位作为正负号,0表示正数,1表示负数。unsigned int和int之间都是以字节的方式相互赋值。当字节以0开头时,它们表示的数值是相同的,当字节以1开头时,它们则分别表示整数和负数。由于int将首位作为符号位,因此它实际能表示的最大正整数只有unsigned int的一半

    static_cast静态转换
    类似C风格的强制转换,只允许在有关联的指针类型或基本类型间使用
    比如基类指针和子类指针,int和double,对象指针和void指针

    
    	int main() {
    	    double a = 1099.255;
    	    int b = static_cast<int>(a);
    	    char c[] = "hello";
    	    string d = static_cast<string>(c);
    	    cout << a << endl;
    	    cout << b << endl;
    	    cout << c << endl;
    	    cout << d << endl;
    	    return 0;
    	}
    
    

    dynamic_cast动态转换
    用于基类指针和子类指针之间的转换
    虽然static_cast也具备这样的功能,但是是不安全的,dynamic_cast则会在转型时判断类型,如果类型不符则返回nullptr
    由于类型信息是保存在虚函数表中的,因此dynamic_cast操作的基类必须包含virtual函数
    不要觉得这个限制很麻烦,因为dynamic_cast的定位就是在多态场景下使用的

    
    	class Animal {
    	    virtual void speak() {}
    	};
    	
    	class Cat : public Animal {
    	    void speak() {}
    	};
    	
    	class Dog : public Animal {
    	    void speak() {}
    	};
    	
    	int main() {
    	    Cat *a = new Cat;
    	    Animal *b = dynamic_cast<Animal *>(a);
    	    Cat *c = dynamic_cast<Cat *>(b);
    	    Dog *d = dynamic_cast<Dog *>(b);
    	
    	    cout << a << endl;
    	    cout << b << endl;
    	    cout << c << endl;
    	    cout << d << endl;
    	    return 0;
    	}
    
    

    reinterpret_cast重译转换
    reinterpret_cast用于将地址,强制转换为任意类型的指针
    顾名思义,reinterpret_cast就是不改变指针地址,但是强制将地址处的内存字节解释为某种类型的数据

    
    	class Object {
    	  public:
    	    char h = 'H';
    	    char i = 'I';
    	    char j = 'J';
    	    int m = 100;
    	    int n = 200;
    	    int k = 300;
    	    int x = 400;
    	    int y = 500;
    	    int z = 600;
    	};
    	
    	int main() {
    	    Object a;
    	    double *b = reinterpret_cast<double *>(&a);
    	    bool *c = reinterpret_cast<bool *>(&a);
    	    char *d = reinterpret_cast<char *>(&a);
    	    int *e = reinterpret_cast<int *>(&a);
    	    int *f = reinterpret_cast<int *>(&a.m);
    	
    	    cout << &a << endl;
    	    cout << *b << endl;
    	    cout << *c << endl;
    	    cout << *d << endl;
    	    cout << d[1] << endl;
    	    cout << d[2] << endl;
    	    cout << *e << endl;
    	    cout << *f << endl;
    	    return 0;
    	}
    
    

    const_cast常量转换
    const_cast用于常量指针和非常量指针间的转换,同样适用于引用
    函数和模块接口,由于会暴漏给很多文件或代码使用,难免会遇到需要修改const属性的情况,因为凡事总有特例,不可能一个接口适用于所有情景
    即便是在单个文件中,我们也可能希望某个变量在大多时候值不被修改,但是在某个特定地方却又必须修改它的值,这时const_cast就派上用场了
    const_cast提供了一个解决特殊需求的捷径,但是不应当滥用,否则const属性就失去意义了

    
    	int *getValue() {
    	    return new int(10);
    	}
    	
    	int main() {
    	    //const转非const
    	    int a = 100;
    	    //定义一个指针pa,我们希望通过它来访问a,但是不希望它修改a的值,所以定义为const int *
    	    const int *pa = &a;
    	    //之后我们遇到一个特殊情况,必须得修改a的值,所以我们临时去除pa的const属性,赋值给pb
    	    int *pb = const_cast<int *>(pa);
    	    //通过pb修改a的值,完成其特殊使命后,我们应当继续使用pa
    	    //注意,这里的a并不是const的,否则我们将无法修改a的数值
    	    //我们只是将pa定义为const,禁止pa修改a的值而已
    	    *pb = 200;
    	    pb = nullptr;
    	    //测试a的值
    	    cout << a << endl;
    	
    	    //非const转const
    	    //我们不希望函数的返回值被修改,所以将其转为const的
    	    const int *pe = const_cast<const int *>(getValue());
    	
    	    return 0;
    	}
    
    
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  • 计算与推断思维 、表格

    千次阅读 2017-11-18 21:05:17
    表格是表示数据集基本对象类型。 表格可以用两方式查看: 具名列序列,每列都描述数据集中所有条目的一个方面,或者 行序列,每行都包含数据集中单个条目所有信息。 为了使用表格,导入所有称为data...

    五、表格

    原文:Tables

    译者:飞龙

    协议:CC BY-NC-SA 4.0

    自豪地采用谷歌翻译

    表格是表示数据集的基本对象类型。 表格可以用两种方式查看:

    • 具名列的序列,每列都描述数据集中所有条目的一个方面,或者
    • 行的序列,每行都包含数据集中单个条目的所有信息。

    为了使用表格,导入所有称为datascience的模块,这是为这篇文章创建的模块。

    from datascience import *

    空表格可以使用Table创建。空表格是实用的,因为他可以扩展来包含新行和新列。

    Table()

    表格上的with_columns方法使用带有附加标签的列,构造一个新表。 表格的每一列都是一个数组。 为了将一个新列添加到表中,请使用标签和数组调用with_columns。 (with_column方法具有相同的效果。)

    下面,我们用一个没有列的空表开始每个例子。

    Table().with_columns('Number of petals', make_array(8, 34, 5))
    Number of petals
    8
    34
    5

    为了添加两个(或更多)新列,请为每列提供一个数组和标签。 所有列必须具有相同的长度,否则会发生错误。

    Table().with_columns(
        'Number of petals', make_array(8, 34, 5),
        'Name', make_array('lotus', 'sunflower', 'rose')
    )
    Number of petals Name
    8 lotus
    34 sunflower
    5 rose

    我们可以给这个表格一个名词,之后使用另外一列扩展表格。

    flowers = Table().with_columns(
        'Number of petals', make_array(8, 34, 5),
        'Name', make_array('lotus', 'sunflower', 'rose')
    )
    
    flowers.with_columns(
        'Color', make_array('pink', 'yellow', 'red')
    )
    Number of petals Name Color
    8 lotus pink
    34 sunflower yellow
    5 rose red

    with_columns方法每次调用时,都会创建一个新表,所以原始表不受影响。 例如,表an_example仍然只有它创建时的两列。

    flowers
    Number of petals Name
    8 lotus
    34 sunflower
    5 rose

    通过这种方式创建表涉及大量的输入。 如果数据已经输入到某个地方,通常可以使用 Python 将其读入表格中,而不是逐个单元格地输入。

    通常,表格从包含逗号分隔值的文件创建。这些文件被称为 CSV 文件。

    下面,我们使用Tableread_table方法,来读取一个 CSV 文件,它包含了一些数据,Minard 在他的拿破仑的俄罗斯战役的图片中使用。 数据放在名为minard的表中。

    minard = Table.read_table('minard.csv')
    minard
    Longitude Latitude City Direction Survivors
    32 54.8 Smolensk Advance 145000
    33.2 54.9 Dorogobouge Advance 140000
    34.4 55.5 Chjat Advance 127100
    37.6 55.8 Moscou Advance 100000
    34.3 55.2 Wixma Retreat 55000
    32 54.6 Smolensk Retreat 24000
    30.4 54.4 Orscha Retreat 20000
    26.8 54.3 Moiodexno Retreat 12000

    我们将使用这个小的表格来演示一些有用的表格方法。 然后,我们将使用这些相同的方法,并在更大的数据表上开发其他方法。

    表格的大小

    num_columns方法提供了表中的列数量,num_rows是行数量。

    minard.num_columns
    5
    minard.num_rows
    8

    列标签

    labels方法可以用来列出所有列的标签。 对于minard,并不是特别有用,但是对于那些非常大的表格,并不是所有的列都在屏幕上可见。

    minard.labels
    ('Longitude', 'Latitude', 'City', 'Direction', 'Survivors')

    我们使用relabeled修改列标签。这会创建新的表格,并保留minard不变。

    minard.relabeled('City', 'City Name')
    Longitude Latitude City Name Direction Survivors
    32 54.8 Smolensk Advance 145000
    33.2 54.9 Dorogobouge Advance 140000
    34.4 55.5 Chjat Advance 127100
    37.6 55.8 Moscou Advance 100000
    34.3 55.2 Wixma Retreat 55000
    32 54.6 Smolensk Retreat 24000
    30.4 54.4 Orscha Retreat 20000
    26.8 54.3 Moiodexno Retreat 12000

    但是,这个方法并不修改原始表。

    minard
    Longitude Latitude City Direction Survivors
    32 54.8 Smolensk Advance 145000
    33.2 54.9 Dorogobouge Advance 140000
    34.4 55.5 Chjat Advance 127100
    37.6 55.8 Moscou Advance 100000
    34.3 55.2 Wixma Retreat 55000
    32 54.6 Smolensk Retreat 24000
    30.4 54.4 Orscha Retreat 20000
    26.8 54.3 Moiodexno Retreat 12000

    常见的模式时将原始名称minard赋给新的表,以便minard未来的所有使用,都会引用修改标签的表格。

    minard = minard.relabeled('City', 'City Name')
    minard
    Longitude Latitude City Name Direction Survivors
    32 54.8 Smolensk Advance 145000
    33.2 54.9 Dorogobouge Advance 140000
    34.4 55.5 Chjat Advance 127100
    37.6 55.8 Moscou Advance 100000
    34.3 55.2 Wixma Retreat 55000
    32 54.6 Smolensk Retreat 24000
    30.4 54.4 Orscha Retreat 20000
    26.8 54.3 Moiodexno Retreat 12000

    访问列中的数据

    我们可以使用列标签来访问列中的数据数组。

    minard.column('Survivors')
    array([145000, 140000, 127100, 100000,  55000,  24000,  20000,  12000])

    五列的下标分别为0, 1, 2, 3, 4Survivors列也可以使用列下标来访问。

    minard.column(4)
    array([145000, 140000, 127100, 100000,  55000,  24000,  20000,  12000])

    数组中的八个条目下标为0, 1, 2, ..., 7。列中的条目可以使用item访问,就像任何数组那样。

    minard.column(4).item(0)
    145000
    minard.column(4).item(5)
    24000

    处理列中的数据

    因为列是数组,所以我们可以使用数组操作来探索新的信息。 例如,我们可以创建一个新列,其中包含 Smolensk 之后每个城市的所有幸存者的百分比。

    initial = minard.column('Survivors').item(0)
    minard = minard.with_columns(
        'Percent Surviving', minard.column('Survivors')/initial
    )
    minard
    Longitude Latitude City Name Direction Survivors Percent Surviving
    32 54.8 Smolensk Advance 145000 100.00%
    33.2 54.9 Dorogobouge Advance 140000 96.55%
    34.4 55.5 Chjat Advance 127100 87.66%
    37.6 55.8 Moscou Advance 100000 68.97%
    34.3 55.2 Wixma Retreat 55000 37.93%
    32 54.6 Smolensk Retreat 24000 16.55%
    30.4 54.4 Orscha Retreat 20000 13.79%
    26.8 54.3 Moiodexno Retreat 12000 8.28%

    要使新列中的比例显示为百分比,我们可以使用选项PercentFormatter调用set_format方法。 set_format方法接受Formatter对象,存在日期(DateFormatter),货币(CurrencyFormatter),数字和百分比。

    minard.set_format('Percent Surviving', PercentFormatter)
    Longitude Latitude City Name Direction Survivors Percent Surviving
    32 54.8 Smolensk Advance 145000 100.00%
    33.2 54.9 Dorogobouge Advance 140000 96.55%
    34.4 55.5 Chjat Advance 127100 87.66%
    37.6 55.8 Moscou Advance 100000 68.97%
    34.3 55.2 Wixma Retreat 55000 37.93%
    32 54.6 Smolensk Retreat 24000 16.55%
    30.4 54.4 Orscha Retreat 20000 13.79%
    26.8 54.3 Moiodexno Retreat 12000 8.28%

    选择列的集合

    select方法创建一个新表,仅仅包含指定的列。

    minard.select('Longitude', 'Latitude')
    Longitude Latitude
    32 54.8
    33.2 54.9
    34.4 55.5
    37.6 55.8
    34.3 55.2
    32 54.6
    30.4 54.4
    26.8 54.3

    使用列索引而不是标签,也可以执行相同选择。

    minard.select(0, 1)
    Longitude Latitude
    32 54.8
    33.2 54.9
    34.4 55.5
    37.6 55.8
    34.3 55.2
    32 54.6
    30.4 54.4
    26.8 54.3

    select的结果是个新表,即使当你选择一列时也是这样。

    minard.select('Survivors')
    Survivors
    145000
    140000
    127100
    100000
    55000
    24000
    20000
    12000

    要注意结果是个表格,不像column的结果,它是个数组。

    minard.column('Survivors')
    array([145000, 140000, 127100, 100000,  55000,  24000,  20000,  12000])

    另一种创建新表,包含列集合的方式,是drop你不想要的列。

    minard.drop('Longitude', 'Latitude', 'Direction')
    City Name Survivors Percent Surviving
    Smolensk 145000 100.00%
    Dorogobouge 140000 96.55%
    Chjat 127100 87.66%
    Moscou 100000 68.97%
    Wixma 55000 37.93%
    Smolensk 24000 16.55%
    Orscha 20000 13.79%
    Moiodexno 12000 8.28%

    selectdrop都不修改原始表格。 相反,他们创建了共享相同数据的新小型表格。 保留的原始表格是实用的! 你可以生成多个不同的表格,只考虑某些列,而不用担心会互相影响。

    minard
    Longitude Latitude City Name Direction Survivors Percent Surviving
    32 54.8 Smolensk Advance 145000 100.00%
    33.2 54.9 Dorogobouge Advance 140000 96.55%
    34.4 55.5 Chjat Advance 127100 87.66%
    37.6 55.8 Moscou Advance 100000 68.97%
    34.3 55.2 Wixma Retreat 55000 37.93%
    32 54.6 Smolensk Retreat 24000 16.55%
    30.4 54.4 Orscha Retreat 20000 13.79%
    26.8 54.3 Moiodexno Retreat 12000 8.28%

    我们用过的所有方法都可以用在任何表格上。

    对行排序

    CNN 在 2016 年 3 月报道说:“NBA 是全球薪水最高的职业体育联盟。”nba_salaries包含了 2015~2016 年间所有 NBA 球员的薪水。

    每行表示一个球员。列为:

    列标签 描述
    PLAYER 球员名称
    POSITION 球员在队里的位置
    TEAM 队的明确
    '15-'16 SALARY 2015~2016 年的球员薪水,单位是百万美元。

    位置代码是 PG(控球后卫),SG(得分后卫),PF(大前锋),SF(小前锋)和 C(中锋)。 但接下来的内容并不涉及篮球运动的细节。

    第一行显示,亚特兰大老鹰队(Atlanta Hawks)的大前锋保罗·米尔萨普(Paul Millsap)在 2015~2016 年间的薪水接近 1870 万美元。

    # This table can be found online: https://www.statcrunch.com/app/index.php?dataid=1843341
    nba_salaries = Table.read_table('nba_salaries.csv')
    nba_salaries
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Paul Millsap PF Atlanta Hawks 18.6717
    Al Horford C Atlanta Hawks 12
    Tiago Splitter C Atlanta Hawks 9.75625
    Jeff Teague PG Atlanta Hawks 8
    Kyle Korver SG Atlanta Hawks 5.74648
    Thabo Sefolosha SF Atlanta Hawks 4
    Mike Scott PF Atlanta Hawks 3.33333
    Kent Bazemore SF Atlanta Hawks 2
    Dennis Schroder PG Atlanta Hawks 1.7634
    Tim Hardaway Jr. SG Atlanta Hawks 1.30452

    (省略了 407 行)

    该表包含 417 行,每个球员一行。 只显示了 10 行。show方法允许我们指定行数,缺省值(没有指定)是表的所有行。

    nba_salaries.show(3)
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Paul Millsap PF Atlanta Hawks 18.6717
    Al Horford C Atlanta Hawks 12
    Tiago Splitter C Atlanta Hawks 9.75625

    (省略了 414 行)

    通过浏览大约 20 行左右,你会看到行按字母顺序排列。 也可以使用sort方法,按球员姓名的字母顺序列出相同的行。 sort的参数是列标签或索引。

    nba_salaries.sort('PLAYER').show(5)
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Aaron Brooks PG Chicago Bulls 2.25
    Aaron Gordon PF Orlando Magic 4.17168
    Aaron Harrison SG Charlotte Hornets 0.525093
    Adreian Payne PF Minnesota Timberwolves 1.93884
    Al Horford C Atlanta Hawks 12

    (省略了 412 行)

    440/5000
    为了检查球员的薪水,如果数据是按薪水排序的话,会更有帮助。

    为了实现它,我们首先简化薪水列的标签(只是为了方便),然后用新的标签SALARY进行排序。

    这会按照薪水的升序排列表中的所有行,最低的薪水在最前面。 输出是一个新表,列与原始表格相同,但行是重新排列的。

    nba = nba_salaries.relabeled("'15-'16 SALARY", 'SALARY')
    nba.sort('SALARY')
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Thanasis Antetokounmpo SF New York Knicks 0.030888
    Jordan McRae SG Phoenix Suns 0.049709
    Cory Jefferson PF Phoenix Suns 0.049709
    Elliot Williams SG Memphis Grizzlies 0.055722
    Orlando Johnson SG Phoenix Suns 0.055722
    Phil Pressey PG Phoenix Suns 0.055722
    Keith Appling PG Orlando Magic 0.061776
    Sean Kilpatrick SG Denver Nuggets 0.099418
    Erick Green PG Utah Jazz 0.099418
    Jeff Ayres PF Los Angeles Clippers 0.111444

    (省略了 407 行)

    这些数字有些难以比较,因为这些球员中的一些,在赛季中改变了球队,并从不止一支球队获得了薪水。 只有最后一支球队的薪水出现在表中。 控球后卫菲尔·普莱西(Phil Pressey)在年内从费城搬到了凤凰城,可能会再次转到金州勇士队(Golden State Warriors)。

    CNN 的报道是薪酬水平的另一端 - 那些在世界上薪水最高的球员。

    为了按照薪水的降序对表格的行排序,我们必须以descending=True调用sort函数。

    nba.sort('SALARY', descending=True)
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Kobe Bryant SF Los Angeles Lakers 25
    Joe Johnson SF Brooklyn Nets 24.8949
    LeBron James SF Cleveland Cavaliers 22.9705
    Carmelo Anthony SF New York Knicks 22.875
    Dwight Howard C Houston Rockets 22.3594
    Chris Bosh PF Miami Heat 22.1927
    Chris Paul PG Los Angeles Clippers 21.4687
    Kevin Durant SF Oklahoma City Thunder 20.1586
    Derrick Rose PG Chicago Bulls 20.0931
    Dwyane Wade SG Miami Heat 20

    (省略了 407 行)

    科比(Kobe Bryant)在湖人队(Lakers)的最后一个赛季是薪水最高的,2500 万美元。 请注意,MVP 斯蒂芬·库里(Stephen Curry)并没有出现在前 10 名之列。他排在后面,我们将在后面看到。

    具名参数

    这个调用表达式的descending = True部分称为具名参数。 调用一个函数或方法时,每个参数都有一个位置和一个名字。 从函数或方法的帮助文本中都可以看出它们。

    help(nba.sort)
    Help on method sort in module datascience.tables:
    
    sort(column_or_label, descending=False, distinct=False) method of datascience.tables.Table instance
        Return a Table of rows sorted according to the values in a column.
    
        Args:
            ``column_or_label``: the column whose values are used for sorting.
    
            ``descending``: if True, sorting will be in descending, rather than
                ascending order.
    
            ``distinct``: if True, repeated values in ``column_or_label`` will
                be omitted.
    
        Returns:
            An instance of ``Table`` containing rows sorted based on the values
            in ``column_or_label``.
    
        >>> marbles = Table().with_columns(
        ...    "Color", make_array("Red", "Green", "Blue", "Red", "Green", "Green"),
        ...    "Shape", make_array("Round", "Rectangular", "Rectangular", "Round", "Rectangular", "Round"),
        ...    "Amount", make_array(4, 6, 12, 7, 9, 2),
        ...    "Price", make_array(1.30, 1.30, 2.00, 1.75, 1.40, 1.00))
        >>> marbles
        Color | Shape       | Amount | Price
        Red   | Round       | 4      | 1.3
        Green | Rectangular | 6      | 1.3
        Blue  | Rectangular | 12     | 2
        Red   | Round       | 7      | 1.75
        Green | Rectangular | 9      | 1.4
        Green | Round       | 2      | 1
        >>> marbles.sort("Amount")
        Color | Shape       | Amount | Price
        Green | Round       | 2      | 1
        Red   | Round       | 4      | 1.3
        Green | Rectangular | 6      | 1.3
        Red   | Round       | 7      | 1.75
        Green | Rectangular | 9      | 1.4
        Blue  | Rectangular | 12     | 2
        >>> marbles.sort("Amount", descending = True)
        Color | Shape       | Amount | Price
        Blue  | Rectangular | 12     | 2
        Green | Rectangular | 9      | 1.4
        Red   | Round       | 7      | 1.75
        Green | Rectangular | 6      | 1.3
        Red   | Round       | 4      | 1.3
        Green | Round       | 2      | 1
        >>> marbles.sort(3) # the Price column
        Color | Shape       | Amount | Price
        Green | Round       | 2      | 1
        Red   | Round       | 4      | 1.3
        Green | Rectangular | 6      | 1.3
        Green | Rectangular | 9      | 1.4
        Red   | Round       | 7      | 1.75
        Blue  | Rectangular | 12     | 2
        >>> marbles.sort(3, distinct = True)
        Color | Shape       | Amount | Price
        Green | Round       | 2      | 1
        Red   | Round       | 4      | 1.3
        Green | Rectangular | 9      | 1.4
        Red   | Round       | 7      | 1.75
        Blue  | Rectangular | 12     | 2

    help文本的最上面,出现了sort方法的签名。

    sort(column_or_label, descending=False, distinct=False)

    这描述了sort的三个参数的位置,名称和默认值。 调用此方法时,可以使用位置参数或具名参数,因此以下三个调用完全相同。

    sort('SALARY', True)
    sort('SALARY', descending=True)
    sort(column_or_label='SALARY', descending=True)

    当一个参数只是TrueFalse时,包含参数名称是实用的约定,以便更明显地说明参数值的含义。

    行的选取

    通常,我们只想提取那些行,它们对应具有特定特征的条目。 例如,我们可能只需要对应勇士的行,或者获得超过一千万美元的球员。 或者我们可能只想要薪水前五名的人。

    指定行

    Table的方法就是干这个的 - 它需要一组指定的行。 它的参数是行索引或索引数组,它创建一个只包含这些行的新表。

    例如,如果我们只想要nba的第一行,我们可以这样使用take

    nba
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Paul Millsap PF Atlanta Hawks 18.6717
    Al Horford C Atlanta Hawks 12
    Tiago Splitter C Atlanta Hawks 9.75625
    Jeff Teague PG Atlanta Hawks 8
    Kyle Korver SG Atlanta Hawks 5.74648
    Thabo Sefolosha SF Atlanta Hawks 4
    Mike Scott PF Atlanta Hawks 3.33333
    Kent Bazemore SF Atlanta Hawks 2
    Dennis Schroder PG Atlanta Hawks 1.7634
    Tim Hardaway Jr. SG Atlanta Hawks 1.30452

    (省略了 407 行)

    nba.take(0)
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Paul Millsap PF Atlanta Hawks 18.6717

    这是一个新表,只拥有我们指定的单个行。

    通过指定一系列索引作为参数,我们还可以获得第四,第五和第六行。

    nba.take(np.arange(3, 6))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Jeff Teague PG Atlanta Hawks 8
    Kyle Korver SG Atlanta Hawks 5.74648
    Thabo Sefolosha SF Atlanta Hawks 4

    如果我们想要前五个最高薪球员的表格,我们可以先按薪水排序,然后取前五行:

    nba.sort('SALARY', descending=True).take(np.arange(5))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Kobe Bryant SF Los Angeles Lakers 25
    Joe Johnson SF Brooklyn Nets 24.8949
    LeBron James SF Cleveland Cavaliers 22.9705
    Carmelo Anthony SF New York Knicks 22.875
    Dwight Howard C Houston Rockets 22.3594

    对应指定特征的行

    更常见的情况是,我们打算访问一组行中的数据,它们具有某种特征,但是我们并不知道其索引。 例如,我们可能想要所有薪水大于一千万美元的球员的数据,但我们不希望花费时间,对已排序的表中的行进行计数。

    where方法可以做到。 它的输出是一个表格,列与原始表格相同,但只有特征出现的行。

    where的第一个参数是列标签,列中包含信息,有关某行是否具有我们想要的特征。 如果特征是“薪水超过一千万美元”,那么列就是SALARY

    where的第二个参数是用于指定特征的方式。 一些例子会使指定的一般方式更容易理解。

    在第一个例子中,我们提取了所有薪水超过一千万美元的人的数据。

    nba.where('SALARY', are.above(10))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Paul Millsap PF Atlanta Hawks 18.6717
    Al Horford C Atlanta Hawks 12
    Joe Johnson SF Brooklyn Nets 24.8949
    Thaddeus Young PF Brooklyn Nets 11.236
    Al Jefferson C Charlotte Hornets 13.5
    Nicolas Batum SG Charlotte Hornets 13.1253
    Kemba Walker PG Charlotte Hornets 12
    Derrick Rose PG Chicago Bulls 20.0931
    Jimmy Butler SG Chicago Bulls 16.4075
    Joakim Noah C Chicago Bulls 13.4

    (省略了 59 行)

    are.above(10)的参数的确保了,每个选择的行的SALARY大于 10。

    新的表格有 69 行,相当于 69 个球员的薪水是一千万美元。 按顺序排列这些行使数据更易于分析。 多伦多猛龙队(Toronto Raptors)的德玛尔·德罗赞(DeMar DeRozan)是这个分组(薪水超过一千万美元)中“最穷”的一个。

    nba.where('SALARY', are.above(10)).sort('SALARY')
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    DeMar DeRozan SG Toronto Raptors 10.05
    Gerald Wallace SF Philadelphia 76ers 10.1059
    Luol Deng SF Miami Heat 10.1516
    Monta Ellis SG Indiana Pacers 10.3
    Wilson Chandler SF Denver Nuggets 10.4494
    Brendan Haywood C Cleveland Cavaliers 10.5225
    Jrue Holiday PG New Orleans Pelicans 10.5955
    Tyreke Evans SG New Orleans Pelicans 10.7346
    Marcin Gortat C Washington Wizards 11.2174
    Thaddeus Young PF Brooklyn Nets 11.236

    (省略了 59 行)

    斯蒂芬·库里(Stephen Curry)挣了多少? 对于答案,我们必须访问PLAYER的值等于Stephen Curry的行。 这是一个只包含一行的表格:

    nba.where('PLAYER', are.equal_to('Stephen Curry'))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Stephen Curry PG Golden State Warriors 11.3708

    库里只有不到 1140 万美元。 这是很多钱,但还不到勒布朗·詹姆斯(LeBron James)薪水的一半。 你可以在本节前面的“前 5 名”表中找到薪水,或者你可以在上面的代码中找到它,将'Stephen Curry换成'LeBron James'

    代码中再次使用了are,但这次是谓词equal_to而不是上面那个。 因此,例如,你可以得到包含所有的勇士的表格:

    nba.where('TEAM', are.equal_to('Golden State Warriors')).show()
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Klay Thompson SG Golden State Warriors 15.501
    Draymond Green PF Golden State Warriors 14.2609
    Andrew Bogut C Golden State Warriors 13.8
    Andre Iguodala SF Golden State Warriors 11.7105
    Stephen Curry PG Golden State Warriors 11.3708
    Jason Thompson PF Golden State Warriors 7.00847
    Shaun Livingston PG Golden State Warriors 5.54373
    Harrison Barnes SF Golden State Warriors 3.8734
    Marreese Speights C Golden State Warriors 3.815
    Leandro Barbosa SG Golden State Warriors 2.5
    Festus Ezeli C Golden State Warriors 2.00875
    Brandon Rush SF Golden State Warriors 1.27096
    Kevon Looney SF Golden State Warriors 1.13196
    Anderson Varejao PF Golden State Warriors 0.289755

    这部分表格已经按薪水排序,因为原始的表格按薪水排序,列出了同一个球队中球员。 行尾的.show()确保显示所有行,而不仅仅是前 10 行。

    请求某列等于某值的行非常普遍,因此are.equal_to调用是可选的。 相反,仅仅使用列名和值来调用where方法,以达到相同的效果。

    nba.where('TEAM', 'Denver Nuggets') 
    # equivalent to nba.where('TEAM', are.equal_to('Denver Nuggets'))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Danilo Gallinari SF Denver Nuggets 14
    Kenneth Faried PF Denver Nuggets 11.236
    Wilson Chandler SF Denver Nuggets 10.4494
    JJ Hickson C Denver Nuggets 5.6135
    Jameer Nelson PG Denver Nuggets 4.345
    Will Barton SF Denver Nuggets 3.53333
    Emmanuel Mudiay PG Denver Nuggets 3.10224
    Darrell Arthur PF Denver Nuggets 2.814
    Jusuf Nurkic C Denver Nuggets 1.842
    Joffrey Lauvergne C Denver Nuggets 1.70972

    (省略了 4 行)

    多个属性

    通过重复使用where,你可以访问具有多个指定特征的行。 例如,这是一种方法,提取薪水超过一千五百万美元的所有控球后卫。

    nba.where('POSITION', 'PG').where('SALARY', are.above(15))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Derrick Rose PG Chicago Bulls 20.0931
    Kyrie Irving PG Cleveland Cavaliers 16.4075
    Chris Paul PG Los Angeles Clippers 21.4687
    Russell Westbrook PG Oklahoma City Thunder 16.7442
    John Wall PG Washington Wizards 15.852

    一般形式

    现在你已经意识到,通过选择具有给定特征的行,来创建新表的一般方法,是使用whereare,以及适当的条件:

    original_table_name.where(column_label_string, are.condition)
    
    nba.where('SALARY', are.between(10, 10.3))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Luol Deng SF Miami Heat 10.1516
    Gerald Wallace SF Philadelphia 76ers 10.1059
    Danny Green SG San Antonio Spurs 10
    DeMar DeRozan SG Toronto Raptors 10.05

    请注意,上面的表格包括赚一千万美元的 Danny Green,而不包括一千三百万美元的 Monta Ellis。 与 Python 中的其他地方一样,范围包括左端但不包括右端。

    如果我们指定一个任何行都不满足的条件,我们得到一个带有列标签但没有行的表。

    nba.where('PLAYER', are.equal_to('Barack Obama'))
    PLAYER POSITION TEAM SALARY

    更多条件

    这里有一些谓词,你可能会觉得有用。 请注意,xy是数字,STRING是一个字符串,Z是数字或字符串;你必须指定这些,取决于你想要的特征。

    谓词 描述
    are.equal_to(Z) 等于Z
    are.above(x) 大于x
    are.above_or_equal_to(x) 大于等于x
    are.below(x) 小于x
    are.below_or_equal_to(x) 小于等于x
    are.between(x, y) 大于等于x,小于y
    are.strictly_between(x, y) 大于x,小于y
    are.between_or_equal_to(x, y) 大于等于x,小于等于y
    are.containing(S) 包含字符串S

    你也可以指定任何这些条件的否定,通过在条件前面使用.not_

    谓词 描述
    are.not_equal_to(Z) 不等于Z
    are.not_above(x) 不大于x

    以及其他。通常的逻辑规则是适用的,例如,“不大于x”等价于“小于等于x”。

    我们以一系列示例结束这一节。

    are.containing的使用有助于少打一些字。 例如,你可以指定Warriors而不是Golden State Warriors

    nba.where('TEAM', are.containing('Warriors')).show()
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Klay Thompson SG Golden State Warriors 15.501
    Draymond Green PF Golden State Warriors 14.2609
    Andrew Bogut C Golden State Warriors 13.8
    Andre Iguodala SF Golden State Warriors 11.7105
    Stephen Curry PG Golden State Warriors 11.3708
    Jason Thompson PF Golden State Warriors 7.00847
    Shaun Livingston PG Golden State Warriors 5.54373
    Harrison Barnes SF Golden State Warriors 3.8734
    Marreese Speights C Golden State Warriors 3.815
    Leandro Barbosa SG Golden State Warriors 2.5
    Festus Ezeli C Golden State Warriors 2.00875
    Brandon Rush SF Golden State Warriors 1.27096
    Kevon Looney SF Golden State Warriors 1.13196
    Anderson Varejao PF Golden State Warriors 0.289755

    你可以提取所有后卫的数据,包括控球后卫和得分后卫。

    nba.where('POSITION', are.containing('G'))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Jeff Teague PG Atlanta Hawks 8
    Kyle Korver SG Atlanta Hawks 5.74648
    Dennis Schroder PG Atlanta Hawks 1.7634
    Tim Hardaway Jr. SG Atlanta Hawks 1.30452
    Jason Richardson SG Atlanta Hawks 0.947276
    Lamar Patterson SG Atlanta Hawks 0.525093
    Terran Petteway SG Atlanta Hawks 0.525093
    Avery Bradley PG Boston Celtics 7.73034
    Isaiah Thomas PG Boston Celtics 6.91287
    Marcus Smart PG Boston Celtics 3.43104

    (省略了 171 行)

    你可以获取所有不是克利夫兰骑士队的球员,并且薪水不低于两千万美元:

    other_than_Cavs = nba.where('TEAM', are.not_equal_to('Cleveland Cavaliers'))
    other_than_Cavs.where('SALARY', are.not_below(20))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Joe Johnson SF Brooklyn Nets 24.8949
    Derrick Rose PG Chicago Bulls 20.0931
    Dwight Howard C Houston Rockets 22.3594
    Chris Paul PG Los Angeles Clippers 21.4687
    Kobe Bryant SF Los Angeles Lakers 25
    Chris Bosh PF Miami Heat 22.1927
    Dwyane Wade SG Miami Heat 20
    Carmelo Anthony SF New York Knicks 22.875
    Kevin Durant SF Oklahoma City Thunder 20.1586

    有很多方式可以创建相同的表格。这里是另一种,并且显然你可以想出来更多。

    other_than_Cavs.where('SALARY', are.above_or_equal_to(20))
    PLAYER POSITION TEAM '15-'16 SALARY
    Joe Johnson SF Brooklyn Nets 24.8949
    Derrick Rose PG Chicago Bulls 20.0931
    Dwight Howard C Houston Rockets 22.3594
    Chris Paul PG Los Angeles Clippers 21.4687
    Kobe Bryant SF Los Angeles Lakers 25
    Chris Bosh PF Miami Heat 22.1927
    Dwyane Wade SG Miami Heat 20
    Carmelo Anthony SF New York Knicks 22.875
    Kevin Durant SF Oklahoma City Thunder 20.1586

    你可以看到,where的使用提供了很大的灵活性,来访问你感兴趣的特征。 不要犹豫,尝试它吧!

    示例:人口趋势

    美国人口的趋势

    现在我们做好了处理大量的数据表的准备。 下面的文件包含“美国居民人口的年度估计,按年龄和性别分列”。 请注意,read_table可以直接从 URL 读取数据。

    # As of Jan 2017, this census file is online here: 
    data = 'http://www2.census.gov/programs-surveys/popest/datasets/2010-2015/national/asrh/nc-est2015-agesex-res.csv'
    
    # A local copy can be accessed here in case census.gov moves the file:
    # data = 'nc-est2015-agesex-res.csv'
    
    full_census_table = Table.read_table(data)
    full_census_table
    SEX AGE CENSUS2010POP ESTIMATESBASE2010 POPESTIMATE2010 POPESTIMATE2011 POPESTIMATE2012 POPESTIMATE2013 POPESTIMATE2014 POPESTIMATE2015
    0 0 3944153 3944160 3951330 3963087 3926540 3931141 3949775 3978038
    0 1 3978070 3978090 3957888 3966551 3977939 3942872 3949776 3968564
    0 2 4096929 4096939 4090862 3971565 3980095 3992720 3959664 3966583
    0 3 4119040 4119051 4111920 4102470 3983157 3992734 4007079 3974061
    0 4 4063170 4063186 4077551 4122294 4112849 3994449 4005716 4020035
    0 5 4056858 4056872 4064653 4087709 4132242 4123626 4006900 4018158
    0 6 4066381 4066412 4073013 4074993 4097605 4142916 4135930 4019207
    0 7 4030579 4030594 4043046 4083225 4084913 4108349 4155326 4148360
    0 8 4046486 4046497 4025604 4053203 4093177 4095711 4120903 4167887
    0 9 4148353 4148369 4125415 4035710 4063152 4104072 4108349 4133564

    (已省略 296 行)

    只显示了表格的前 10 行。稍后我们将看到如何显示整个表格;但是,这通常不适用于大型表格。

    表格的描述一起出现。SEX列包含数字代码:0代表总体,1代表男性,2代表女性。 AGE列包含完整年份为单位的年龄,但特殊值999是人口的总和。 其余的列包含美国人口的估计。

    通常,公共表格将包含更多的信息,不仅仅是特定调查或分析所需的信息。 在这种情况下,我们假设我们只对 2010 年到 2014 年的人口变化感兴趣。让我们选择相关的列。

    partial_census_table = full_census_table.select('SEX', 'AGE', 'POPESTIMATE2010', 'POPESTIMATE2014')
    partial_census_table
    SEX AGE POPESTIMATE2010 POPESTIMATE2014
    0 0 3951330 3949775
    0 1 3957888 3949776
    0 2 4090862 3959664
    0 3 4111920 4007079
    0 4 4077551 4005716
    0 5 4064653 4006900
    0 6 4073013 4135930
    0 7 4043046 4155326
    0 8 4025604 4120903
    0 9 4125415 4108349

    (已省略 296 行)

    我们也可以简化所选列的标签。

    us_pop = partial_census_table.relabeled('POPESTIMATE2010', '2010').relabeled('POPESTIMATE2014', '2014')
    us_pop
    SEX AGE 2010 2014
    0 0 3951330 3949775
    0 1 3957888 3949776
    0 2 4090862 3959664
    0 3 4111920 4007079
    0 4 4077551 4005716
    0 5 4064653 4006900
    0 6 4073013 4135930
    0 7 4043046 4155326
    0 8 4025604 4120903
    0 9 4125415 4108349

    (已省略 296 行)

    我们现在有了一个易于使用的表格。 表中的每一列都是一个等长的数组,因此列可以使用算术进行组合。 这是 2010 年至 2014 年的人口变化。

    us_pop.column('2014') - us_pop.column('2010')
    array([  -1555,   -8112, -131198, ...,    6443,   12950, 4693244])

    让我们使用包含这些变化的列来扩展us_pop,一列是绝对数值,另一列是相对于 2010 年数值的百分比。

    change = us_pop.column('2014') - us_pop.column('2010')
    census = us_pop.with_columns(
        'Change', change,
        'Percent Change', change/us_pop.column('2010')
    )
    census.set_format('Percent Change', PercentFormatter)
    SEX AGE 2010 2014 Change Percent Change
    0 0 3951330 3949775 -1555 -0.04%
    0 1 3957888 3949776 -8112 -0.20%
    0 2 4090862 3959664 -131198 -3.21%
    0 3 4111920 4007079 -104841 -2.55%
    0 4 4077551 4005716 -71835 -1.76%
    0 5 4064653 4006900 -57753 -1.42%
    0 6 4073013 4135930 62917 1.54%
    0 7 4043046 4155326 112280 2.78%
    0 8 4025604 4120903 95299 2.37%
    0 9 4125415 4108349 -17066 -0.41%

    (已省略 296 行)

    将数据排序。让我们按照人口绝对变化的降序排序表格。

    census.sort('Change', descending=True)
    SEX AGE 2010 2014 Change Percent Change
    0 999 309346863 318907401 9560538 3.09%
    1 999 152088043 156955337 4867294 3.20%
    2 999 157258820 161952064 4693244 2.98%
    0 67 2693707 3485241 791534 29.38%
    0 64 2706055 3487559 781504 28.88%
    0 66 2621335 3347060 725725 27.69%
    0 65 2678525 3382824 704299 26.29%
    0 71 1953607 2519705 566098 28.98%
    0 34 3822189 4364748 542559 14.19%
    0 23 4217228 4702156 484928 11.50%

    毫不奇怪,排序后表格的第一行对应整个人口:所有年龄和性别的分组。 从 2010 年到 2014 年,美国人口增加了约 950 万人,仅为 3%。

    接下来的两行分别对应所有的男性和所有的女性。 以绝对数量和百分比来衡量,男性人口的增长高于女性人口。 百分比变化都在 3% 左右。

    现在看看接下来的几行。 百分比变化从总人口的 3% 左右,上升到 60 年代末和 70 年代初的近 30%。 这个惊人的变化称为美国的老龄化。

    到目前为止,2014 年 64~67 岁年龄段的绝对变化最大。什么可以解释这一大幅增长的原因? 我们可以通过考察相关分组的出生年份,来探索这个问题。

    那些 2010 年在 64~67 岁年龄段的人,在 1943 年到 1946 年间出生。珍珠港的袭击是在 1941 年底,美军在 1942 年发动了一场大规模战争,结束于 1945 年。

    2014 年 64 岁到 67 岁的人生于 1947 年到 1950 年,是美国二战后的生育高峰。

    战后的生育高峰,是我们观察到的巨大变化的主要原因。

    示例:性别趋势

    性别比例的趋势

    我们现在拥有了足够的编码技能,足以检查美国人群中的特征和趋势。在这个例子中,我们将查看不同年龄的男性和女性的分布情况。我们将继续使用上一节中的us_pop表。

    us_pop
    SEX AGE 2010 2014
    0 0 3951330 3949775
    0 1 3957888 3949776
    0 2 4090862 3959664
    0 3 4111920 4007079
    0 4 4077551 4005716
    0 5 4064653 4006900
    0 6 4073013 4135930
    0 7 4043046 4155326
    0 8 4025604 4120903
    0 9 4125415 4108349

    (已省略 296 行)

    我们从之前对这个数据集的检查得知,表格的描述一起出现。 它提醒了表中包含的内容。

    每一行表示一个年龄。SEX列包含数字代码:0代表总数,1代表男性,2代表女性。 年龄栏包含以完整年份为单位的年龄,但特殊值999代表整个人口,不论年龄是什么。其余的列包含美国人口的估计。

    理解AGE=100

    作为一个初步的例子,我们来解释一下表中最后的年龄的数据,其中年龄是100岁。下面的代码提取了男性和女性(性别代码0)的组合分组,年龄最大的行。

    us_pop.where('SEX', are.equal_to(0)).where('AGE', are.between(97, 101))
    SEX AGE 2010 2014
    0 97 68893 83089
    0 98 47037 59726
    0 99 32178 41468
    0 100 54410 71626

    不足为奇的是,年龄越大,人数越少,例如 99 岁的人数少于 98 岁。

    然而,令人吃惊的是,100 岁的数值比 99 岁的数值要大得多。仔细查看文件,这是因为人口普查局使用 100 作为 100 或岁以上的每个人的代码。

    年龄为 100 岁的人不仅仅代表 100 岁的人,还包括年龄在 100 岁以上的人。这就是为什么那一行的数字大于 99 岁的人的数字。

    男性和女性的整体比例

    我们现在开始考察 2014 年的性别比例。首先,我们一起来看看所有的年龄。 请记住,这意味着查看AGE编码为999的行。all_ages表包含此信息。其中有三行:一个是两种性别总体,一个是男性(SEX代码为1),一个是女性(SEX代码为2)。

    us_pop_2014 = us_pop.drop('2010')
    all_ages = us_pop_2014.where('AGE', are.equal_to(999))
    all_ages
    SEX AGE 2014
    0 999 318907401
    1 999 156955337
    2 999 161952064

    all_ages的第 0 行包含两年中每年的美国总人口。2014 年,美国人口刚刚少于 3.19 亿。

    第 1 行包含男性的计数,女性是第 2 行。 比较这两行可以看到,在 2014 年,美国的女性比男性多。

    第 1 行和第 2 行的人口数加起来为第 0 行的总人口数。

    为了与其他数量进行比较,我们需要将这些数字转换为总人口中的百分比。 让我们访问 2014 年的总数并命名。 然后,我们将显示带有比例列的人口表格。 与我们先前观察到的,女性人数多于男性的情况一致,2014 年约有 50.8% 的人口是女性,两年的每年中,约有 49.2% 的人口是男性。

    pop_2014 = all_ages.column('2014').item(0)
    all_ages.with_column(
        'Proportion', all_ages.column('2014')/pop_2014
    ).set_format('Proportion', PercentFormatter)
    SEX AGE 2014 Proportion
    0 999 318907401 100.00%
    1 999 156955337 49.22%
    2 999 161952064 50.78%

    新生儿中男孩和女孩的比例

    但是,当我们查看婴儿时,情况正好相反。 让我们将婴儿定义为还没有完整一年的人,对应年龄为 0 的行。这里是他们的人口数量。 你可以看到男婴比女婴多。

    infants = us_pop_2014.where('AGE', are.equal_to(0))
    infants
    SEX AGE 2014
    0 0 3949775
    1 0 2020326
    2 0 1929449

    像以前一样,我们可以将这些数字转换成婴儿总数中的百分比。 所得表格显示,2014 年,美国超过 51% 的婴儿是男性。

    infants_2014 = infants.column('2014').item(0)
    infants.with_column(
        'Proportion', infants.column('2014')/infants_2014
    ).set_format('Proportion', PercentFormatter)
    SEX AGE 2014 Proportion
    0 0 3949775 100.00%
    1 0 2020326 51.15%
    2 0 1929449 48.85%

    事实上,长期以来,新生儿中男孩的比例略高于 1/2。 这个原因还没有得到彻底的理解,科学家们还在努力

    每个年龄的男女比例

    我们已经看到,虽然男婴比女婴多,但女性总数比男性多。 所以很显然,性别之间的分隔在不同年龄之间必须有所不同。

    为了研究这个变化,我们将女性和男性的数据分开,并消除所有年龄的组合,年龄编码为 999 的行。

    femalesmale表格分别包含两个性别的数据。

    females_all_rows = us_pop_2014.where('SEX', are.equal_to(2))
    females = females_all_rows.where('AGE', are.not_equal_to(999))
    females
    SEX AGE 2014
    2 0 1929449
    2 1 1931375
    2 2 1935991
    2 3 1957483
    2 4 1961199
    2 5 1962561
    2 6 2024870
    2 7 2032494
    2 8 2015285
    2 9 2010659

    (省略了 91 行)

    males_all_rows = us_pop_2014.where('SEX', are.equal_to(1))
    males = males_all_rows.where('AGE', are.not_equal_to(999))
    males
    SEX AGE 2014
    1 0 2020326
    1 1 2018401
    1 2 2023673
    1 3 2049596
    1 4 2044517
    1 5 2044339
    1 6 2111060
    1 7 2122832
    1 8 2105618
    1 9 2097690

    (省略了 91 行)

    现在的计划是,比较两年中每一年的,每个年龄的女性人数和男性人数。 数组和表格的方法为我们提供了直接的方式。 这两个表格中,每个年龄都有一行。

    males.column('AGE')
    array([  0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,  11,  12,
            13,  14,  15,  16,  17,  18,  19,  20,  21,  22,  23,  24,  25,
            26,  27,  28,  29,  30,  31,  32,  33,  34,  35,  36,  37,  38,
            39,  40,  41,  42,  43,  44,  45,  46,  47,  48,  49,  50,  51,
            52,  53,  54,  55,  56,  57,  58,  59,  60,  61,  62,  63,  64,
            65,  66,  67,  68,  69,  70,  71,  72,  73,  74,  75,  76,  77,
            78,  79,  80,  81,  82,  83,  84,  85,  86,  87,  88,  89,  90,
            91,  92,  93,  94,  95,  96,  97,  98,  99, 100])
    females.column('AGE')
    array([  0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,  11,  12,
            13,  14,  15,  16,  17,  18,  19,  20,  21,  22,  23,  24,  25,
            26,  27,  28,  29,  30,  31,  32,  33,  34,  35,  36,  37,  38,
            39,  40,  41,  42,  43,  44,  45,  46,  47,  48,  49,  50,  51,
            52,  53,  54,  55,  56,  57,  58,  59,  60,  61,  62,  63,  64,
            65,  66,  67,  68,  69,  70,  71,  72,  73,  74,  75,  76,  77,
            78,  79,  80,  81,  82,  83,  84,  85,  86,  87,  88,  89,  90,
            91,  92,  93,  94,  95,  96,  97,  98,  99, 100])

    对于任何特定年龄,我们都可以通过将女性人数除以男性人数,获的女性:男性性别比例。 为了一步完成它,我们可以使用列来提取女性数量的数组,和相应的男性数量的数组,然后简单地将一个数组除以另一个数组。 逐元素相除将为所有年份创建性别比例的数组。

    ratios = Table().with_columns(
        'AGE', females.column('AGE'),
        '2014 F:M RATIO', females.column('2014')/males.column('2014')
    )
    ratios
    AGE 2014 F:M RATIO
    0 0.955019
    1 0.956884
    2 0.956672
    3 0.955058
    4 0.959248
    5 0.959998
    6 0.959172
    7 0.957445
    8 0.957099
    9 0.958511

    (省略了 91 行)

    从输出中可以看出,九岁以下儿童的比例都在 0.96 左右。 当男女比例小于 1 时,女性比男性少。 因此,我们所看到的是,在 0~9 岁的年龄段中,女孩比男孩少。此外,在每个年龄中,每 100 个男孩大约对应 96 个女孩。

    那么人口中女性的整体比例为什么高于男性呢?

    当我们检查年龄的另一端时,会发现一些非同寻常的事情。 以下是 75 岁以上的男女比例。

    ratios.where('AGE', are.above(75)).show()
    AGE 2014 F:M RATIO
    76 1.23487
    77 1.25797
    78 1.28244
    79 1.31627
    80 1.34138
    81 1.37967
    82 1.41932
    83 1.46552
    84 1.52048
    85 1.5756
    86 1.65096
    87 1.72172
    88 1.81223
    89 1.91837
    90 2.01263
    91 2.09488
    92 2.2299
    93 2.33359
    94 2.52285
    95 2.67253
    96 2.87998
    97 3.09104
    98 3.41826
    99 3.63278
    100 4.25966

    不仅所有这些比例大于 1,在所有这些年龄段中,女性比男性多,其中许多比例大于 1。

    • 在 89 岁和 90 岁中,比例接近 2,这意味着 2014 年这些年龄的女性约为男性的两倍。
    • 在 98 岁和 99 岁中,女性约为男性的 3.5 至 4 倍。

    如果你想知道有多少高龄的人,你可以使用 Python 来发现:

    males.where('AGE', are.between(98, 100))
    SEX AGE 2014
    1 98 13518
    1 99 8951
    females.where('AGE', are.between(98, 100))
    SEX AGE 2014
    2 98 46208
    2 99 32517

    下图展示了年龄相关的性别比率。 蓝色曲线显示 2014 年的比例与年龄。

    从 0 岁到 60 岁,这个比例差不多是 1(表示男性和女性差不多相等),但从 65 岁开始,比例开始急剧上升(女性多于男性)。

    美国女性人数多于男性,部分原因是老年妇女的显着的性别不平衡。

    ratios.plot('AGE')

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    2020-05-12 17:49:25
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  • 本博客转自java思维导图公众号,大家可以关注,里面有很多料,可以碎片化...Redis开创了一数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样问题上,而是利用...
  • 提炼概括题概括类型题,作为中考试卷中重点题型,实际上着重考查考生的思维能力和语言表达能力。从试卷分析情况来看,在语言运用题和现代文阅读相关考点中,考生提炼概括能力是相对薄弱,这会造成较多失分,...
  • 哈哈,周末了,一无法言喻喜悦涌上心头。虽然天气骤减,寒风凛冽,路面积水,但这些都无法阻止我出去玩耍决心。我知道,我就这样注定是吃货玩货了,我认命。不过,是吃货玩货,哪又怎样呢?我依旧有我梦想,...
  • 我将这一过程分为个阶段,每个阶段实际上也代表了一种类型的项目经理,以及项目管理一层境界。 混沌阶段 他们刚刚从程序员岗位上提拔为项目经理,也没有学习过项目管理知识,对项目管理完全处于是懵懂无.....
  • 深度学习的五个能力级别 深度学习

    千次阅读 2016-12-03 22:30:19
    【导语】本文作者在读完“理解AI四种类型”一文后,对深度学习进行了更加细致能力分类,以下为译文: Arend Hintze写了一篇很好短文,叫《理解AI种类型》,分别是反应机器(Reactive Machine)、有限...
  • 主题类型一共有五种:中心主题、分支主题、子主题、自由主题和自由中心主题。 中心主题:一张导图只有一个中心主题,导图主要内容即围绕中心主题展开。分支主题:中心主题下一级即为分支主题。可以理解为中心...
  • 断定思维对象具有或不具有某种属性判断,又称为直言判断。 ...根据性质判断量和质不同组合,可以有六种类型: 1单称肯定判断 这个S是P 2.单称否定判断 这个S不是P ---------------------...
  • 思维导图方式,做相应文字说明) 2.线性组合形式与作用 线性组合包括三形式: (1)同类型同频率观测值线性组合(单差,双差,三差); (2)同类型不同频率观测值线性组合; (3)不同类型不同频率...
  • Python第十课(模块2)

    2019-07-18 22:28:00
    Python第十课(模块2) ...collections模块在内置数据类型,比如:int、str、list、dict等基础之上额外提供了几数据类型。 1.namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容tuple子类 2.deque: 双端队列,可...
  • Java第周心得体会

    2020-03-07 12:44:49
    1.本周思维导图 ... 注意:在使用字符串构建包装类型对象时,要保证类型的兼容 JDK5之后,提供自动装箱、拆箱 集合: ArrayList: 数组结构存储,查询快,增删慢 执行效率快,线程不安全 Vector: ...
  • 如何用代码实现四舍

    千次阅读 2012-05-15 16:43:53
     C语言在强制类型转换时候是直接将浮点数fPi整数部分值赋给iPi, 所以不会是我们数学的思维(四舍入),那么要想让以上转换遵循四舍原则应该如何做? 经过网上搜索后我找到了一方法: float ...
  • 多态则是让我们用一类型无关方式来操作这些类对象。 当类之间存在层次结构,并且类之间是通过继承关联时,就会用到多态。 C++ 多态意味着调用成员函数时,会根据调用函数对象的类型来执行不同函数。 在...
  • 构造方法是一特殊方法,它是一个与类同名且返回值类型为同名类类型的方法。对象创建就是通过构造方法来完成,其功能主要是完成对象初始化。当类实例化一个对象时会自动调用构造方法。构造方法和其他方法一样...
  • JavaScript()判断、条件、循环

    千次阅读 2020-05-26 11:53:43
    加入了逻辑判断和循环等语句后,就相当于给代码注入了灵魂,它可以有自己的思维去判断该做什么事情 判断 比较运算符 运算符 描述 == 等于 === 绝对等于(值和类型均相等) != 不等于 !== 不绝对等于...
  • 设备管理 设备管理是对计算机输入、输出系统管理,这是操作系统最具有多样性和复杂性部分,其主要任务是选择合适...系统设备分类方法有很多,比如说按有没有线分为有线设备、无线设备,具体思维导图吧...
  • 产品读书《终结拖延症》

    千次阅读 2019-06-05 09:56:02
    拖延症的四种类型: 战胜拖延的五步法: 斩断拖延的思维 P2 情绪方法:建立对不愉快任务的忍耐力,练出情绪肌肉,克服拖延 P3 行为方法:坚持到底、攻克拖延,果断决策 Tips: 总结 作者简介 威廉·克瑙斯 ...

空空如也

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思维的五种类型