AirTag — необязательная, но хорошая штука
Из минусов могу выделить два.
Первый: владельцам Android эта метка в целом бесполезна. По крайней мере, пока что. Также метка неэффективна в ситуациях, когда она теряется вокруг людей с исключительно Android-устройствами. Это не очень частый случай, но такое тоже может быть.
Второй: в России нет меню точечного поиска метки, потому что в стране не разрешена работа UWB-чипа в iPhone.
В остальном за 3 тысячи рублей AirTag выполняет всё, что от него ждёшь — помогает найти то, что кратковременно было утеряно.
Да, от аксессуара нет каких-то насыщенных впечатлений. Это не новый iPhone, не AirPods или Apple Watch. AirTag является вещью утилитарной, которая может быть не нужна месяцами или даже годами. Но если внезапно понадобится, то окупит себя многократно.
Один год автономной работы, легко заменяемый аккумулятор, компактный размер, глубочайшая интеграция в экосистему Apple, продуманные механизмы защиты себя и окружающих… чего ещё желать? Разве что UWB в российских iPhone. Но тут остаётся только ждать и надеяться. AirTag и без него свою задачу выполняет нормально.
iPhones.ru
Как-то совсем незаметно пролетели два месяца, как я вместе с женой пользуемся AirTag. Такова судьба утилитарного аксессуара — он незаметен до момента, когда становится очень сильно нужным. За это время я не терял намеренно предметы, за которыми следил через AirTag. Но многократно ради интереса отправлял метки в путешествие по городу, чтобы лучше понять, как она…
Если забываешь AirTag, Локатор напомнит
Включите эту опцию в настройках AirTag на вкладке Вещи в Локаторе. Очень удобно.
Повторюсь, что с начала лета пользуюсь бета-версией iOS 15 на всех устройствах. Осенью вы тоже будете
Не могу сказать, как это устроено на iOS 14, но это почти не важно: через полтора месяца iOS 15 будет стоять у всех
Так вот. В настройках каждой вашей метки в Локаторе, что находятся на вкладке Вещи, есть пункт Уведомлять, когда забыто. Включив её, вы начнете получать моментальные оповещения на ваши iPhone и iPad каждый раз, когда оставляете предмет с AirTag дома, на работе, в машине и так далее.
Такие уведомления приходят реально молниеносно. Не успеваю спуститься из офиса на первый этаж, как айфон уже предупреждает, что я забыл там свою «Сумку» (так назван мой AirTag).
Удобно? Удобно. Но это не всё.
В том же меню можно указать места, в которых вы разрешите метке оставаться без вас. Поставив такие безопасные точки, которые iOS даже предлагает сама на основе часто посещаемых мест (например, Дом), вы перестанете получать уведомления об оставленном AirTag, пока сам AirTag находится по указанной геопозиции.
Как добавить столбцы в DataFrame
Обратите внимание, что основным измерением DataFrame являются столбцы, поэтому доступ к столбцам всегда немного более прямой, чем к строкам. На самом деле, используя типичную скобочную нотацию, мы обращаемся к столбцам раньше, чем к строкам, что противоречит общепринятой практике
Один из способов добавления нового столбца в DataFrame – присвоить ему непосредственно значения, которые должен иметь столбец, как это делается в словаре и в скобочной нотации. Поскольку в данном случае мы не хотим вводить значения, мы просто указываем None.
В результате выполнения приведенного выше кода получается следующее, где видно, что в DataFrame, хотя он и пуст, появился новый столбец под названием Name. Кроме того, вы можете увидеть Index, но мы можем пока проигнорировать ее:
Другим способом добавления столбцов является использование функции assign в DataFrame. Эта функция позволяет нам добавлять колонки к уже созданным. Однако она не добавляет их в исходный DataFrame, а возвращает новый, содержащий новые плюс исходные столбцы:
Результатом выполнения приведенного выше кода будет:
Будьте осторожны! Если вы назначите уже существующие колонки, вы перезапишете их значения. В данном случае это не имеет большого значения, потому что у нас пока нет данных, но имейте в виду, что они уже могут быть.
Итак, мы знаем, как добавить столбцы, но… вы согласитесь со мной, что от DataFrame без данных тоже мало толку. Давайте посмотрим, как добавить данные.
Pandas DataFrame – Добавить столбец
Чтобы добавить новый столбец к существующим файлам DataFrame PandaS, назначьте новые значения столбца в DataFrame, индексируемое с помощью нового имени столбца.
В этом руководстве мы узнаем, как добавить столбец к DataFrame, с помощью примеров программ, которые будут очень подробны и иллюстрации.
Синтаксис – Добавить столбец
Синтаксис для добавления столбца в DataFrame:
mydataframe = column_values
где MyDataFrame Является ли DataFrame, к которому вы хотите добавить новый столбец с меткой new_column_name Отказ Вы можете предоставить все значения столбцов как список или одно значение, которое принимается в качестве значения по умолчанию для всех строк.
Пример 1: Добавить столбец в PandaS DataFrame
В этом примере мы создадим dataframe и добавить новую колонку с именем Отказ
Python Program
import pandas as pd
mydictionary = {'names': ,
'physics': ,
'chemistry': ,
'algebra': }
#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('Original DataFrame\n--------------')
print(df_marks)
#add column
df_marks =
print('\n\nDataFrame after adding "geometry" column\n--------------')
print(df_marks)
Выход
Original DataFrame -------------- names physics chemistry algebra 0 Somu 68 84 78 1 Kiku 74 56 88 2 Amol 77 73 82 3 Lini 78 69 87 DataFrame after adding "geometry" column -------------- names physics chemistry algebra geometry 0 Somu 68 84 78 81 1 Kiku 74 56 88 92 2 Amol 77 73 82 67 3 Lini 78 69 87 76
Столбец добавляют в DataFrame с указанным списком в качестве значений столбцов.
Длина списка, которую вы предоставляете для нового столбца, должны равняться количеству строк в DataFrame. Если это условие не удается, вы получите ошибку, аналогичную следующему.
ValueError: Length of values does not match length of index
Пример 2: добавьте столбец в PandaS DataFrame с величином по умолчанию
В этом примере мы создадим dataframe df_marks и добавить новую колонку под названием Геометрия С знаком по умолчанию для каждого из строк в DataFrame.
Python Program
import pandas as pd
mydictionary = {'names': ,
'physics': ,
'chemistry': ,
'algebra': }
#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('Original DataFrame\n--------------')
print(df_marks)
#add column
df_marks = 65
print('\n\nDataFrame after adding "geometry" column\n--------------')
print(df_marks)
Выход
Original DataFrame -------------- names physics chemistry algebra 0 Somu 68 84 78 1 Kiku 74 56 88 2 Amol 77 73 82 3 Lini 78 69 87 DataFrame after adding "geometry" column -------------- names physics chemistry algebra geometry 0 Somu 68 84 78 65 1 Kiku 74 56 88 65 2 Amol 77 73 82 65 3 Lini 78 69 87 65
Столбец добавляют в DataFrame с указанным значением в качестве значения столбца по умолчанию.
Резюме
В этом руководстве Pandas мы узнали, как добавить новый столбец в PandaS DataFrame с помощью подробных примеров Python.
Удаление повторов
Дубликаты строк могут присутствовать в по разным причинам. И в объектах особо крупного размера их может быть сложно обнаружить. Для этого в pandas есть инструменты анализа повторяющихся данных для крупных структур.
Для начала создадим простой с повторяющимися строками.
Функция способна обнаружить дубликаты. Она вернет объект , состоящий из булевых значений, где каждый элемент соответствует строке. Их значения равны , если строка является дубликатом (все повторения за исключением первого) и , если повторов этого элемента не было.
Объект с булевыми элементами может быть особенно полезен, например, для фильтрации. Так, чтобы увидеть строки-дубликаты, нужно просто написать следующее:
Обычно повторяющиеся строки удаляются. Для этого в pandas есть функция , которая возвращает без дубликатов.
Пример 1: с помощью ключевого слова del
В этом примере мы создадим DataFrame, а затем удалим указанный столбец с помощью ключевого слова del. Столбец выбирается для удаления с помощью метки столбца.
import pandas as pd
mydictionary = {'names': ,
'physics': ,
'chemistry': ,
'algebra': }
#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('Original DataFrame\n--------------')
print(df_marks)
#delete a column
del df_marks
print('\n\nDataFrame after deleting column\n--------------')
print(df_marks)
Вывод:
Original DataFrame -------------- names physics chemistry algebra 0 Somu 68 84 78 1 Kiku 74 56 88 2 Amol 77 73 82 3 Lini 78 69 87 DataFrame after deleting column -------------- names physics algebra 0 Somu 68 78 1 Kiku 74 88 2 Amol 77 82 3 Lini 78 87
Мы удалили столбец химии из DataFrame.
Как вставить данные в DataFrame
Когда у нас уже создан DataFrame со своими столбцами, нам остается только добавить в него данные. Существует несколько способов сделать это. Давайте посмотрим на некоторые из них.
Предположим, что у нас есть данные, которые нужно вставить в списки, то есть список для каждого столбца со значениями каждой строки для этого столбца. Мы можем сделать простое отображение следующим образом:
Результат этой операции будет следующим:
Будьте осторожны! Если вы присваиваете значения DataFrame таким образом, все списки должны иметь одинаковую длину.
Обратите внимание, что если вы присваиваете значения таким образом, вам не нужно предварительно создавать столбцы, так как присвоение само создает столбец, если он не был определен. Обратите внимание, что таким же образом вы можете смешивать старые значения с новыми, если колонка уже существует
Когда у нас есть некоторые значения, мы можем добавить новые значения, вставляя полные строки. Это полезно, как я уже говорил, чтобы иметь возможность вставлять значения постепенно, по мере их получения или генерации. Для этого можно воспользоваться функцией append объектов DataFrame, которая добавляет строку в конец таблицы.
Вы можете предоставить этой функции объект типа Series of pandas, который представляет собой список значений, или объект типа dictionary, где каждое значение соответствует имени столбца в таблице в качестве ключа. Рассмотрим оба способа на одном примере:
Обратите внимание на несколько моментов:
- Функция append возвращает новый объект с новыми значениями, поэтому мы должны выполнить присваивание df = df.append(…).
- Мы должны указать параметр ignore_index, установленный в False в функции append, чтобы она не учитывала индексы новых данных, которые могли бы быть указаны (хотя в данном случае они этого не делают). Помните, что мы можем добавить данные из другого DataFrame, у которого есть индексы.
- При создании объекта Series, помимо новых данных, необходимо указать столбцы (в том же порядке, что и данные). Для этого я использую параметр index и атрибут columns фрейма DataFrame, чтобы не писать их вручную.
Результатом приведенного выше кода является:
Вы можете добавить сразу несколько строк, предоставив функции append список словарей или Series, по одному на строку. Это будет более эффективно, чем несколько вызовов функции, по одному вызову на строку.
Подобно столбцам, строки тоже могут иметь имя. Каждый ряд может иметь собственное название или метку. Вы можете представить себе еженедельный календарь, в котором каждая строка представляет собой день недели. Таким образом, мы можем обозначить каждый ряд названиями “понедельник”, “вторник”, “среда” и так далее.
Это делает очень удобным доступ к определенным строкам без необходимости знать их положение в таблице. Создадим DataFrame для хранения, например, лекарств, которые человек должен принимать утром, днем и вечером для каждого дня недели.
Другим способом добавления данных является использование атрибута loc фрейма DataFrame. loc позволяет получить доступ к определенной строке (или нескольким строкам) через ее имя.
Рассмотрим пример:
Преимущество этой формы в том, что нам не нужно указывать имена столбцов для каждого значения. Однако необходимо указывать значения в соответствующем порядке. Результат получается следующим:
Обратите внимание, что во вторник во второй половине дня лекарств нет. В этом случае я могу указать значение None
Это имена меток или строк, являющиеся набором индексов, которые print(df) намеревался вывести на экран, когда DataFrame был пуст.
Обратите внимание, что loc переписывает существующую строку в том случае, если указанный индекс уже существует в таблице. Конечно, существует еще много способов вставки данных, но рассмотрение всех этих способов не является целью данной статьи, мы рассматриваем различные способы создания DataFrame
Теперь, когда мы увидели, как создать пустой и как создать еще один из значений столбцов, давайте рассмотрим другие способы
Конечно, существует еще много способов вставки данных, но рассмотрение всех этих способов не является целью данной статьи, мы рассматриваем различные способы создания DataFrame. Теперь, когда мы увидели, как создать пустой и как создать еще один из значений столбцов, давайте рассмотрим другие способы.
Создание пустого DataFrame
Первая ситуация, в которой мы можем оказаться – это то, что мы должны создать DataFrame даже если у нас еще нет данных.
Лучшим вариантом для этого является создание пустого DataFrame. После создания мы можем добавлять в него данные, чтобы он постепенно рос.
Первое, что нужно понять, это то, что наш DataFrame будет экземпляром или объектом класса DataFrame библиотеки pandas. Поэтому мы будем использовать самый прямой способ создания объекта – с помощью его конструктора.
Убедитесь, что у вас установлена библиотека. Вы можете использовать команду pip install pandas.
В этом случае мы можем вызвать конструктор без каких-либо параметров, и у нас будет наш DataFrame, готовый принимать данные:
Обратите внимание, что необходимо импортировать библиотеку, чтобы иметь возможность работать с ней. Мы также переименуем его в pd, чтобы получить более короткий код
Прежде чем вводить данные, мы должны определить некоторые колонки, потому что не может быть таблицы без колонок.
Следить за другим человеком через AirTag стало сложнее
Так выглядит то самое «палево».
Июньское обновление прошивки разрушило перспективы тех, кто хотел хитро следить за вторыми половинками или коллегами через метку. Шансы «спалиться» выросли в несколько раз.
![Pandas dataframe loc [] для доступа к группе строк и столбцов - pythobyte.com](https://fuzeservers.ru/wp-content/uploads/a/6/1/a61f0b560145d23a0e229917a82314e7.png)
Серверы Apple анонимно контролируют, как далеко от метки находится её владелец. В случае нештатных ситуаций метка получает сигнал с серверов через ближайший айфон и переходит в режим активного предупреждения окружающих.
Нештатная ситуация для серверов Локатора Apple — это совокупность нетипичных факторов перемещения владельца AirTag, самой метки и всех, кто находится рядом с ней.
Например, владелец оказался слишком уж далеко, или находится в непривычном месте, а в это время рядом с его меткой подозрительно стабильно отмечаются одни и те же чужие iPhone.
Чем больше таких факторов, тем быстрее серверы помечают метку как потерянную и предупреждают как её владельца, так и тех, с кем она почему-то путешествует.
Переводя на простой русский, если вам подкинут AirTag на срок дольше пары часов, «палево» гарантировано.
Пример из жизни. Один раз жена забыла свой AirTag дома и пошла по магазинам. А я остался с сыном. Через два часа все мои девайсы начали ударно сыпать уведомлениями из Локатора. Пропустить их невозможно, ибо они крайне настойчивы, даже если вручную их скрыть.
В уведомлениях видно, как зовут владельца метки, а имя берется либо по совпадению номера телефона владельца прямо из ваших Контактов, либо из Apple ID владельца. Короче говоря, долго не поподсматриваешь никак.
Пример 2
В этом примере мы попытаемся удалить столбец, которого нет в DataFrame.
Когда вы пытаетесь удалить несуществующий столбец с помощью pop(), функция выдает ошибку KeyError.
import pandas as pd
mydictionary = {'names': ,
'physics': ,
'chemistry': ,
'algebra': }
#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('Original DataFrame\n--------------')
print(df_marks)
#delete column that is not present
df_marks.pop('geometry')
print('\n\nDataFrame after deleting column\n--------------')
print(df_marks)
Вывод:
В этом руководстве на примерах Python мы узнали, как удалить столбец из DataFrame с помощью pop() с помощью хорошо подробных примеров программ.
Потерянная метка пищит сама, и особенно – при движении
Включить звуковой сигнал на AirTag можно в любой момент из меню метки в Локаторе.
Когда владелец или серверы Apple переводят метку в статус потерянной (это можно сделать в два тапа в Локаторе на вкладке Вещи), метка начинает издавать сигналы. Она делает это:
► сама, с большими интервалами
► сама при нажатии окружающих на уведомление о чужой метке рядом
► сама при любых движениях метки в пространстве — например, когда вы трясете сумку, пытаясь найти «сюрприз»
► вручную, если владелец нажмет на кнопку Воспроизвести звук в приложении Локатор
Сигнал не из очень громких. Но он достаточен, чтобы установить местоположение метки на расстоянии пяти-десяти метров.
Пример 2: со значением по умолчанию
В этом примере мы создадим df_marks и добавим новый столбец с именем geometry со значением по умолчанию для каждой строки в DataFrame.
import pandas as pd
mydictionary = {'names': ,
'physics': ,
'chemistry': ,
'algebra': }
#create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('Original DataFrame\n--------------')
print(df_marks)
#add column
df_marks = 65
print('\n\nDataFrame after adding "geometry" column\n--------------')
print(df_marks)
Вывод:
Original DataFrame -------------- names physics chemistry algebra 0 Somu 68 84 78 1 Kiku 74 56 88 2 Amol 77 73 82 3 Lini 78 69 87 DataFrame after adding "geometry" column -------------- names physics chemistry algebra geometry 0 Somu 68 84 78 65 1 Kiku 74 56 88 65 2 Amol 77 73 82 65 3 Lini 78 69 87 65
Столбец добавляется в DataFrame с указанным значением в качестве значения столбца по умолчанию.
Перестановка
Операции перестановки (случайного изменения порядка) в объекте или строках можно выполнить с помощью функции .
Для этого примера создайте с числами в порядке возрастания.
Теперь создайте массив из пяти чисел от 0 до 4 в случайном порядке с функцией . Этот массив будет новым порядком, в котором потребуется разместить и значения строк из .
Теперь примените его ко всем строкам с помощью функции .
Как видите, порядок строк поменялся, а индексы соответствуют порядку в массиве .
Перестановку можно произвести и для отдельной части . Это сгенерирует массив с последовательностью, ограниченной конкретным диапазоном, например, от 2 до 4.
Как создать DataFrame из массива
Если создание пустого DataFrame может быть первой идеей, которая приходит нам в голову, когда мы начинаем изучать pandas, то вторая идея – создать его из таблицы данных, уже созданной как массив.
Чтобы создать DataFrame из массива, называемого, например, data, просто вызовите конструктор, передав ему в качестве параметра список data следующим образом: DataFrame(data). Этот вызов вернет объект DataFrame, созданный с указанными данными и готовый к использованию.
Предположим, что у вас есть список из трех списков с четырьмя значениями в каждом, представляющий, например, следующую таблицу данных:
Давайте теперь создадим DataFrame из этого массива. Мы можем сделать следующее:
Этот код генерирует вывод на экран, где видно, что по умолчанию имена столбцов равны 0, 1, 2 и 3, а имена строк – 0, 1 и 2.
Обратите внимание, что каждая строка в DataFrame соответствует каждой строке в исходном массива. Если вы хотите, чтобы каждая строка в вашем списке списков стала столбцом в DataFrame, вам придется транспонировать DataFrame, то есть поменять строки на столбцы, при его создании, используя функцию transpose, как показано ниже df = pd.DataFrame(data).transpose()
Если вы хотите, чтобы каждая строка в вашем списке списков стала столбцом в DataFrame, вам придется транспонировать DataFrame, то есть поменять строки на столбцы, при его создании, используя функцию transpose, как показано ниже df = pd.DataFrame(data).transpose().
Если вам нужны собственные имена столбцов, вы можете добавить параметр columns в вызов конструктора, чтобы перечислить имена столбцов.
Аналогично, если вы хотите дать имена строкам, вы можете сделать то же самое, но с параметром index:
Таким образом, результат будет следующим:
Уведомления о чужой метке приходят
В первый месяц после начала продаж AirTag как минимум в России возникла странная ситуация. И мы, и наши коллеги-блогеры не могли заставить AirTag присылать предупреждения о чужих метках рядом.
![Pandas dataframe loc [] для доступа к группе строк и столбцов](https://fuzeservers.ru/wp-content/uploads/c/6/3/c6337bdf3ac5238ef36c8ad8d7f0f0d6.png)
Сложно сказать, в какой момент всё изменилось, но пару недель назад я наконец-то получил такое уведомление на iPhone с бета-версией iOS 15. Возможно, они уже приходят и на iOS 14, проверить не могу — все устройства в доме давно на «бетах».
Открыв уведомление о чужой метке, вы увидите большое окно, объясняющее, что происходит: рядом с вами путешествует не ваш AirTag, и его стоит найти и отключить, если не знаете владельца.
Вместе с этим прямо на карте отобразится маршрут передвижения чужого AirTag с погрешностью около 50 метров.
По нему можно понять, в какой момент ваш айфон с ним впервые встретился — и таким образом вычислить человека.
Весь маршрут чужого AirTag – как на ладони, прямо на карте. Правда, это была ложная тревога.
Одновременно с уведомлением, чужой AirTag начинает пищать с регулярным интервалом. Найдя его, достаточно прислонить метку к верхней части вашего айфона, чтобы узнать последние цифры телефона его владельца.
iOS также предложит выполнить сброс AirTag через многократное извлечение аккумулятора.
После этого бывший владелец метки потеряет её сигнал, а вы обзаведетесь чужим аксессуаром — или найдете его владельца, если знаете, кто это может быть.
Дискретизация и биннинг
Более сложный процесс преобразования называется дискретизацией. Он используется для обработки большим объемов данных. Для анализа их необходимо разделять на дискретные категории, например, распределив диапазон значений на меньшие интервалы и посчитав статистику для каждого. Еще один пример — большое количество образцов. Даже здесь необходимо разделять весь диапазон по категориям и внутри них считать вхождения и статистику.
В следующем случае, например, нужно работать с экспериментальными значениями, лежащими в диапазоне от 0 до 100. Эти данные собраны в список.
Вы знаете, что все значения лежат в диапазоне от 0 до 100, а это значит, что их можно разделить на 4 одинаковых части, бины. В первом будут элементы от 0 до 25, во втором — от 26 до 50, в третьем — от 51 до 75, а в последнем — от 75 до 100.
Для этого в pandas сначала нужно определить массив со значениями разделения:
Затем используется специальная функция , которая применяется к массиву. В нее нужно добавить и бины.
Функция возвращает специальный объект типа . Его можно считать массивом строк с названиями бинов. Внутри каждая содержит массив , включающий названия разных внутренних категорий и массив со списком чисел, равных элементам . Число соответствует бину, которому был присвоен соответствующий элемент .
Чтобы узнать число вхождений каждого бина, то есть, результаты для всех категорий, нужно использовать функцию .
У каждого класса есть нижний предел с круглой скобкой и верхний — с квадратной. Такая запись соответствует математической, используемой для записи интервалов. Если скобка квадратная, то число лежит в диапазоне, а если круглая — то нет.
Бинам можно задавать имена, передав их в массив строк, а затем присвоив его параметру в функции , которая используется для создания объекта .
Если функции передать в качестве аргумента целое число, а не границы бина, то диапазон значений будет разделен на указанное количество интервалов.
Пределы будут основаны на минимуме и максимуме данных.
Также в pandas есть еще одна функция для биннинга, . Она делит весь набор на квантили. Так, в зависимости от имеющихся данных обеспечит разное количество данных для каждого бина. А позаботится о том, чтобы количество вхождений было одинаковым. Могут отличаться только границы.
В этом примере видно, что интервалы отличаются от тех, что получились в результате использования функции
Также можно обратить внимание на то, что попыталась стандартизировать вхождения для каждого бина, поэтому в первых двух больше вхождений. Это связано с тем, что количество объектов не делится на 5
