df.runtime = df.runtime.convert_objects(convert_numeric=True) df.runtime.describe()
时间: 2023-12-20 07:04:29 浏览: 154
这段代码的作用是将 DataFrame（df）中的 runtime 列转换为数值类型，然后计算该列的统计描述信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、25% 分位数、50% 分位数（中位数）、75% 分位数和最大值。其中，convert_objects 函数用于转换对象类型为数值类型，而 describe 函数用于计算统计描述信息。
相关问题
FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.std is deprecated. In a future version, it will default to False. In addition, specifying 'numeric_only=None' is deprecated. Select only valid columns or specify the value of numeric_only to silence this warning. std = df.std()
这是由于 pandas 库中 DataFrame.std() 方法的默认参数 numeric_only 在未来版本将默认为 False，因此建议在调用该方法时显式地指定 numeric_only 参数。
为了避免该警告，可以将代码中的 `df.std()` 改为 `df.std(numeric_only=True)`，即：
```python
import pandas as pd
def remove_empty_and_zero_std_columns(df):
# 去除全为空值的列
df = df.dropna(axis=1, how='all')
# 去除标准差为0的列
std = df.std(numeric_only=True)
zero_std_columns = std[std == 0].index.tolist()
df = df.drop(columns=zero_std_columns)
return df
```
这样就可以避免该警告了。
df_raw.describe(datetime_is_numeric=True).transpose()怎样更改代码使得在在Pandas版本4.0及以后实现同样的功能
在 Pandas 版本 4.0 及更新之后，`describe()` 函数的行为略有改变，尤其是当 `datetime_is_numeric` 参数存在时。如果你想在新版本中保持类似的功能，可以按照以下步骤操作：
1. 首先确认数据框 (`df_raw`) 中的日期时间列确实需要被视为数值型进行描述统计。如果它们本来就是 datetime 类型，不需要额外设置。
2. 如果确实需要将日期时间列转换成数值以便描述，你可以先将其转换为合适的数值类型，如 `pd.to_datetime(df_raw['datetime_column']).dt.floor('某种时间单位')` 或 `pd.to_timedelta` 等，然后进行描述。
3. 使用 `.agg()` 或 `.apply(pd.DataFrame.describe)`, 这些方法可以在指定列上直接应用 `describe()` 函数。例如：
```python
numeric_columns = df_raw.select_dtypes(include='number').columns
date_columns = df_raw.select_dtypes(include='datetime64').columns
# 对数值列进行描述
numeric_stats = df_raw[numeric_columns].describe()
# 对日期列（假设已经转换为数值）进行描述
date_stats = df_raw[date_columns].agg(['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max'])
# 合并结果
all_stats = pd.concat([numeric_stats, date_stats], axis=1)
```
这里的 `select_dtypes()` 用于选择数据类型的列，`agg()` 或 `.apply()` 负责分别对数值列和日期列执行描述统计。
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### SOA设计原则
1. **服务导向架构(SOA)基础**：
- SOA是一种设计原则，它将业务操作封装为可以重用的服务。
- 服务是独立的、松耦合的业务功能，可以在不同的应用程序中复用。
2. **服务设计**：
- 设计优质服务对于构建成功的SOA至关重要。
- 设计过程中需要考虑到服务的粒度、服务的生命周期管理、服务接口定义等。
3. **服务重用**：
- 服务设计的目的是为了重用，需要识别出业务领域中可重用的功能单元。
- 通过重用现有的服务，可以降低开发成本，缩短开发时间，并提高系统的整体效率。
4. **服务的独立性与自治性**：
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5. **服务的可组合性**：
- SOA强调服务的组合性，这意味着可以通过组合不同的服务构建新的业务功能。
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6. **服务的无状态性**：
- 在设计服务时，最好让服务保持无状态，以便它们可以被缓存、扩展和并行处理。
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7. **服务的可发现性**：
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8. **服务的标准化和协议**：
- 服务应该基于开放标准构建，确保不同系统和服务之间能够交互。
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9. **服务的可治理性**：
- 设计服务时还需要考虑服务的管理与监控，确保服务的质量和性能。
- 需要有机制来跟踪服务使用情况、服务变更管理以及服务质量保障。
10. **服务的业务与技术视角**：
- 服务设计应该同时考虑业务和技术的视角，确保服务既满足业务需求也具备技术可行性。
- 业务规则和逻辑应该与服务实现逻辑分离，以保证业务的灵活性和可维护性。
### SOA的实施挑战与最佳实践
1. **变更管理**：
- 实施SOA时需要考虑到如何管理和适应快速变更。
- 必须建立适当的变更控制流程来管理和批准服务的更改。
2. **安全性**：
- 安全是SOA设计中的一个关键方面，需要确保服务交互的安全。
- 需要实现身份验证、授权、加密和审计机制以保护数据和服务。
3. **互操作性**：
- 服务应设计为可与不同平台和技术实现互操作。
- 必须确保服务之间可以跨平台和语言进行通信。
4. **质量保证**：
- 对服务进行持续的质量监控和改进是实施SOA不可或缺的一部分。
- 服务质量（QoS）相关的特性如性能、可靠性、可用性等都应被纳入设计考量。
5. **投资回报(ROI)和成本效益分析**：
- 从经济角度评估实施SOA的合理性。
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根据以上知识点的总结，可以看出“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”这本书很可能是系统地介绍SOA设计原则和最佳实践的专业著作，对于想要深入了解SOA设计的读者来说是一本宝贵的参考资料。
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标签：“网络编程 C# Winform”
这些标签指出了文档的主要内容和目标受众。网络编程是文档的主要话题，C#是编程语言，Winform则是应用程序的类型。标签帮助识别文档适用于那些对网络编程感兴趣，并且希望使用C#以及Winform开发网络应用程序的学习者或开发者。
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