комплексное упражнение панды

pandas 
import numpy as np
import pandas as pd

[Задача 4] Журнал видеокарты

нижеприведенный3090Результаты журнала оценки производительности видеокарты, каждый журнал имеет следующую структуру:

Benchmarking #2# #4# precision type #1#
#1#  model average #2# time :  #3# ms

в#1#представляет название модели,#2#значениеtrain(ing)илиinference, представляющий состояние обучения или состояние вывода,#3#означает затрату времени,#4#Указывает точность, которая включает в себяfloat, half, doubleТри типа, ниже приведен конкретный пример:

Benchmarking Inference float precision type resnet50
resnet50  model average inference time :  13.426570892333984 ms

Организуйте результаты журнала и преобразуйте их в следующие состояния:model_iЗаполните соответствующим названием модели, отсортированным по алфавиту, с тремя десятичными знаками:

Train_half Train_float Train_double Inference_half Inference_float Inference_double
model_1 0.954 0.901 0.357 0.281 0.978 1.130
model_2 0.360 0.794 0.011 1.083 1.137 0.394
… … … … … … …

【Загрузка данных】Ссылка:Disk.Baidu.com/Yes/1CJ F подождите его VE…Код извлечения: 4mui

df = pd.read_table('practice/benchmark.txt',header=None)
df.head(10)

【Задание 5】Разработка характеристик гидротехнических сооружений

df1иdf2Данные для каждого участка в 18 и 19 приведены вH0кH23представлять день0нажмите для23точка;df3Ежедневные погодные условия региона в 2018-19 гг. записаны в , выполните следующие задания:

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_csv('yali18.csv')
df2 = pd.read_csv('yali19.csv')
df3 = pd.read_csv('qx1819.csv')
  • пройти черезdf1иdf2структураdf, установите время в качестве индекса, первый столбец - номер станции, а второй столбец - давление в соответствующий момент.Расположение выглядит следующим образом (пожалуйста, замените значение давления правильным значением):
                       站点    压力
2018-01-01 00:00:00       1    1.0
2018-01-01 00:00:00       2    1.0
...                     ...    ...
2018-01-01 00:00:00      30    1.0
2018-01-01 01:00:00       1    1.0
2018-01-01 01:00:00       2    1.0
...                     ...    ...
2019-12-31 23:00:00      30    1.0
  • построено в предыдущем вопросеdfИсходя из этого, постройте следующую последовательность признаков илиDataFrame, и объединить их один за другим вdfправильно
    • Разница между самой высокой и самой низкой температурой дня
    • То ли песчаная буря, то ли туман, то ли дождь, то ли снег, то ли солнце
    • Выберите подходящий метод для измерения размера дождя/снега (постройте два ряда, чтобы представить размер двух соответственно)
    • Ограничьте использование только 4 столбцами и выполняйте направление ветра0-1Кодирование (учитывать только направление ветра, а не размер)
  • правильноdfНапорная колонна воды устроена следующим образом:
    • Разница между напором воды на участке в текущий момент и средним значением напора воды на участке в тот же час месяца, например, текущий момент составляет2018-05-20 17:00:00, то соответствующее значение, которое нужно вычесть, равно всему текущему месяцу17:00:00Среднее значение значения давления воды в момент времени
    • Разница между средним напором воды на участке в выходные недели в текущий момент и средним напором воды в будние дни
    • В течение 7 дней до текущего времени среднее значение, стандартное отклонение,0.95Квантиль, сумма дождливых и снежных дней
    • В течение 7 дней до текущего времени среднее значение, стандартное отклонение,0.95квантиль
    • Разница во времени между наибольшим и наименьшим напором воды на участке в текущие сутки

【Загрузка данных】Ссылка:Disk.Baidu.com/Yes/1T ищет AD4 вместо 7 в…Код извлечения: ijbd

df1 = pd.read_csv('practice/yali18.csv')
df1.head()
Категории