convert pdf to tiff c# : Adding signature to pdf in preview control software platform web page windows asp.net web browser pandas123-part165

pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
Sort ascending vs. descending. Specify list for multiple sort orders. If this is a list
of bools,must match the length of the by.
inplace : bool
if True,performoperation in-place
kind : {quicksort, mergesort, heapsort}
Choice of sorting algorithm. See also ndarray.np.sort for more information. merge-
sort is the only stable algorithm. For DataFrames, this option is only applied when
sorting on a single column or label.
na_position : {‘first’, ‘last’}
first puts NaNs at the beginning, last puts NaNs at the end
Returns sorted_obj: Series
pandas.Series.sort_index
Series.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True,inplace=False, sort_remaining=True)
Sort object by labels (along anaxis)
Parameters axis : indexto direct sorting
level : int or level name or list of ints or list of level names
if not None, sort onvalues in specified index level(s)
ascending : boolean, default True
Sort ascending vs. descending
inplace : bool
if True,performoperation in-place
kind : {quicksort, mergesort, heapsort}
Choice of sorting algorithm. See also ndarray.np.sort for more information. merge-
sort is the only stable algorithm. For DataFrames, this option is only applied when
sorting on a single column or label.
na_position : {‘first’, ‘last’}
first puts NaNs at the beginning, last puts NaNs at the end
sort_remaining : bool
if true and sorting by level and index is multilevel, sort by otherlevels too (in order)
after sorting by specified level
Returns sorted_obj: Series
pandas.Series.sortlevel
Series.sortlevel(level=0, ascending=True,sort_remaining=True)
Sort Series with MultiIndex by chosen level. Data will be lexicographically sortedby the chosen level followed
by the other levels (in order)
Parameters level : int or level name, default None
ascending : bool, default True
35.3. Series
1221
Adding signature to pdf in preview - C# PDF File Permission Library: add, remove, update PDF file permission in C#.net, ASP.NET, MVC, WPF
Tell C# users how to set PDF file permissions, like printing, copying, modifying, extracting, annotating, form filling, etc
create signature from pdf; adding signature to pdf file
Adding signature to pdf in preview - VB.NET PDF File Permission Library: add, remove, update PDF file permission in vb.net, ASP.NET, MVC, WPF
VB.NET Tutorial for How to Set PDF File Access Permissions Using XDoc.PDF for .NET
add signature to pdf acrobat; add signature to pdf in preview
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
Returns sorted: Series
See also:
Series.sort_index
pandas.Series.swaplevel
Series.swaplevel(i=-2, j=-1,copy=True)
Swap levels i and j in a MultiIndex
Parameters i, j : int, string (can be mixed)
Level of index to be swapped. Can pass level name as string.
Returns swapped: Series
Changed in version 0.18.1: The indexes i and j are now optional, and default to the two
innermost levels ofthe index.
pandas.Series.unstack
Series.unstack(level=-1, fill_value=None)
Unstack, a.k.a. pivot, Series with MultiIndex to produce DataFrame. The level involved will automatically get
sorted.
Parameters level : int, string, or list of these, default last level
Level(s) to unstack,can pass level name
fill_value : replace NaN with this value if the unstackproduces
missing values
Returns unstacked: DataFrame
Examples
>>> s
one
a
1.
one
b
2.
two
a
3.
two
b
4.
>>> s.unstack(level=-1)
a
b
one
1.
2.
two
3.
4.
>>> s.unstack(level=0)
one
two
a
1.
2.
b
3.
4.
1222
Chapter 35. API Reference
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
to insert and add image, picture, digital photo, scanned signature or logo this technical problem, we provide this C#.NET PDF image adding control, XDoc
create signature pdf; export pdf to word sign in
C# HTML5 Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit PowerPoint
file, as well as add annotations in preview. can convert PowerPoint to PDF (.pdf) online, convert Users can perform text signature adding, freehand signature
adding signature to pdf document; add signature pdf online
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
pandas.Series.searchsorted
Series.searchsorted(v, side=’left’, sorter=None)
Find indices where elements should be inserted to maintain order.
Find the indices into a sorted Series self such that, if the corresponding elements in v were inserted before the
indices,the orderof self would be preserved.
Parameters v : array_like
Values to insert into self.
side : {‘left’,‘right’},optional
If ‘left’, the index of the first suitable location found is given. If ‘right’, return the
last such index. If there is no suitable index, return either 0 or N (where N is the
length ofself).
sorter : 1-D array_like, optional
Optional array of integer indices that sort self into ascending order. They are typi-
cally the result ofnp.argsort.
Returns indices : arrayof ints
Array of insertion points with the same shape as v.
See also:
numpy.searchsorted
Notes
Binary search is used to find the required insertion points.
Examples
>>> pd.Series([123])
>>> x
0
1
1
2
2
3
dtype: int64
>>> x.searchsorted(4)
array([3])
>>> x.searchsorted([04])
array([0, 3])
>>> x.searchsorted([13], side='left')
array([0, 2])
>>> x.searchsorted([13], side='right')
array([1, 3])
>>>
>>> pd.Categorical(['apple''bread''bread''cheese''milk' ])
[apple, bread, bread, cheese, milk]
Categories (4, object): [apple < bread < cheese < milk]
>>> x.searchsorted('bread')
array([1])
# Note: an array, not a scalar
>>> x.searchsorted(['bread'])
array([1])
35.3. Series
1223
C# Create PDF Library SDK to convert PDF from other file formats
file. What's more, you can also protect created PDF file by adding digital signature (watermark) on PDF using C# code. Create
pdf converter sign in; adding signature to pdf
.NET Excel Document Add-on | Manipulate Excel File in .NET
Add-on DLL, which can be used to adding various Excel Able to get a preview of Excel document without loading and GIF image formats, and to TIFF, PDF and SVG
add jpg signature to pdf; add jpeg signature to pdf
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
>>> x.searchsorted(['bread''eggs'])
array([1, 4])
>>> x.searchsorted(['bread''eggs'], side='right')
array([3, 4])
# eggs before milk
35.3.11 Combining / joining / merging
Series.append(to_append[,verify_integrity])
Concatenate two or more Series.
Series.replace([to_replace,value,inplace,...]) Replacevaluesgivenin‘to_replace’with‘value’.
Series.update(other)
Modify Series in place using non-NA values from passed Series.
pandas.Series.append
Series.append(to_append,verify_integrity=False)
Concatenate two or more Series.
Parameters to_append : Series or list/tuple of Series
verify_integrity : boolean, default False
If True, raise Exceptionon creating index with duplicates
Returns appended: Series
Examples
>>> s1 pd.Series([123])
>>> s2 pd.Series([456])
>>> s3 pd.Series([456], index=[3,4,5])
>>> s1.append(s2)
0
1
1
2
2
3
0
4
1
5
2
6
dtype: int64
>>> s1.append(s3)
0
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
dtype: int64
With verify_integrity set to True:
>>> s1.append(s2, verify_integrity=True)
ValueError: Indexes have overlapping values: [0, 1, 2]
1224
Chapter 35. API Reference
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
Import graphic picture, digital photo, signature and logo into PDF document. This smart and mature PDF image adding component of RasterEdge VB.NET PDF
pdf sign; add signature box to pdf
VB.NET PDF copy, paste image library: copy, paste, cut PDF images
picture, digital photo, scanned signature, logo, etc. Free Visual Studio .NET PDF library, easy to be Besides image extracting, adding, and removing, RasterEdge
pdf signature; adding signature to pdf files
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
pandas.Series.replace
Series.replace(to_replace=None,
value=None,
inplace=False,
limit=None,
regex=False,
method=’pad’, axis=None)
Replace values given in ‘to_replace’ with ‘value’.
Parameters to_replace : str, regex, list, dict, Series,numeric,or None
• str or regex:
– str: string exactly matching to_replace will be replaced with value
– regex: regexs matching to_replace will be replaced with value
• list of str,regex,or numeric:
– First,if to_replace and value are both lists, they must be the same length.
– Second, if regex=True then all of the strings in both lists will be inter-
preted as regexs otherwise they will match directly. This doesn’tmattermuch
for value since there are onlya few possible substitution regexes you can use.
– str and regex rules apply as above.
• dict:
– Nested dictionaries, e.g., {‘a’: {‘b’: nan}}, are read as follows: look in col-
umn ‘a’ for the value ‘b’ and replace it with nan. You can nest regular ex-
pressions as well. Note that column names (the top-level dictionary keys in a
nested dictionary) cannot be regular expressions.
– Keys map to column names and values map to substitution values. You can
treat this as a special case of passing two lists except that you are specifying
the column to search in.
• None:
– This means that the regex argument must be a string, compiled regular ex-
pression, or list, dict, ndarray or Series of such elements. If value is also
None then this must be a nested dictionary or Series.
See the examples section for examples ofeach ofthese.
value : scalar, dict, list,str, regex, default None
Valuetouse tofillholes(e.g. 0),alternatelyadict ofvalues specifying which value to
use for each column (columns notin the dict willnotbe filled). Regular expressions,
strings and lists or dicts of such objects are also allowed.
inplace : boolean, default False
IfTrue,inplace. Note: this willmodifyanyotherviews on this object (e.g. a column
form a DataFrame). Returns the caller if this is True.
limit : int, default None
Maximum size gap to forward or backward fill
regex : bool or same types as to_replace,default False
Whether to interpret to_replace and/or value as regular expressions. If this is True
then to_replace must be a string. Otherwise, to_replace must be None because this
parameter will be interpreted as a regularexpression or a list,dict,orarray of regular
expressions.
method : string,optional, {‘pad’, ‘ffill’, ‘bfill’}
35.3. Series
1225
C# Word - Annotate Word Page in C#.NET
VB.NET How-to, VB.NET PDF, VB.NET Word, VB.NET Excel, VB.NET PowerPoint Signature. This is a sample code for adding rubber stamp annotation to word page using C#.
add signature to pdf preview; sign pdf online
XDoc.Tiff for .NET, Comprehensive .NET Tiff Imaging Features
Can be integrated with annotation, signature, and content and output text to text, PDF, or Word Support ICCProfile embedding, removing, adding and updating;
pdf to word converter sign in; adding a signature to a pdf document
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
The method to use when for replacement, when to_replace is a list.
Returns filled : NDFrame
Raises AssertionError
• If regex is not a bool andto_replace is not None.
TypeError
• If to_replace is a dict and value is not a list, dict,ndarray, or Series
• If to_replace is None and regex is not compilable into a regular expression or is a list,
dict, ndarray,or Series.
ValueError
• If to_replace and value are list s or ndarray s,but they are not the same length.
See also:
NDFrame.reindex,NDFrame.asfreq, NDFrame.fillna
Notes
•Regex substitution is performedunder the hoodwith re.sub. The rules forsubstitutionfor re.sub are
the same.
•Regular expressions will only substitute on strings, meaning you cannot provide, for example, a regular
expression matching floating point numbers and expect the columns in your frame that have a numeric
dtype to be matched. However,if those floating point numbers are strings,then you can do this.
•This method has a lot of options. You are encouraged to experiment and play with this method to gain
intuition about howit works.
pandas.Series.update
Series.update(other)
Modify Series in place using non-NA values from passedSeries. Aligns on index
Parameters other : Series
35.3.12 Time series-related
Series.asfreq(freq[,method,how,normalize]) ConvertallTimeSeriesinsidetospecifiedfrequencyusingDateOffsetobjects.
Series.asof(where)
Return last good (non-NaN) value in Series if value is NaN for requested date.
Series.shift([periods,freq,axis])
Shift index by desired number of periods with an optional time freq
Series.first_valid_index()
Return label for first non-NA/null value
Series.last_valid_index()
Return label for last non-NA/null value
Series.resample(rule[,how,axis,...])
Convenience method for frequency conversion and resampling ofregular time-series data.
Series.tz_convert(tz[,axis,level,copy])
Convert tz-aware axis to target time zone.
Series.tz_localize(*args,**kwargs)
Localize tz-naive TimeSeries to target time zone.
pandas.Series.asfreq
Series.asfreq(freq, method=None, how=None, normalize=False)
Convert all TimeSeries inside to specified frequency using DateOffset objects. Optionally provide fill method
1226
Chapter 35. API Reference
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
to pad/backfill missing values.
Parameters freq: DateOffset object,or string
method : {‘backfill’,‘bfill’,‘pad’, ‘ffill’,None}
Method to use for filling holes in reindexed Series pad / ffill: propagate last valid
observation forward to next valid backfill / bfill: use NEXT valid observation to fill
method
how: {‘start’, ‘end’}, default end
For PeriodIndex only, see PeriodIndex.asfreq
normalize : bool, default False
Whether to reset output index to midnight
Returns converted: type of caller
pandas.Series.asof
Series.asof(where)
Return last good (non-NaN) value in Series if value is NaN for requested date.
Ifthere is no good value, NaN is returned.
Parameters where : date or array of dates
Returns value or NaN
Notes
Dates are assumed to be sorted
pandas.Series.shift
Series.shift(periods=1, freq=None,axis=0)
Shift index by desired number of periods with an optional time freq
Parameters periods : int
Numberof periods to move, can be positive ornegative
freq: DateOffset, timedelta, or time rule string, optional
Increment to use fromdatetools module ortime rule (e.g. ‘EOM’).See Notes.
axis : {0, ‘index’}
Returns shifted: Series
Notes
If freq is specified then the index values are shifted but the data is not realigned. That is, use freq if you would
like to extend the index when shifting and preserve the original data.
35.3. Series
1227
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
pandas.Series.first_valid_index
Series.first_valid_index()
Return label for first non-NA/null value
pandas.Series.last_valid_index
Series.last_valid_index()
Return label for last non-NA/null value
pandas.Series.resample
Series.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, conven-
tion=’start’,kind=None, loffset=None, limit=None, base=0)
Convenience method for frequency conversion and resampling ofregular time-series data.
Parameters rule : string
the offset string or object representing target conversion
axis : int, optional, default 0
closed : {‘right’,‘left’}
Which side ofbin interval is closed
label : {‘right’, ‘left’}
Which bin edge label to label bucket with
convention: {‘start’, ‘end’, ‘s’,‘e’}
loffset : timedelta
Adjust the resampled time labels
base : int, default 0
For frequencies that evenlysubdivide 1 day,the “origin” of the aggregated intervals.
For example,for ‘5min’ frequency,base couldrange from0 through 4. Defaults to0
Examples
Start by creating a series with 9 one minute timestamps.
>>> index pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T')
>>> series pd.Series(range(9), index=index)
>>> series
2000-01-01 00:00:00
0
2000-01-01 00:01:00
1
2000-01-01 00:02:00
2
2000-01-01 00:03:00
3
2000-01-01 00:04:00
4
2000-01-01 00:05:00
5
2000-01-01 00:06:00
6
2000-01-01 00:07:00
7
2000-01-01 00:08:00
8
Freq: T, dtype: int64
1228
Chapter 35. API Reference
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
Downsample the series into 3 minute bins and sum the values of the timestamps falling into a bin.
>>> series.resample('3T').sum()
2000-01-01 00:00:00
3
2000-01-01 00:03:00
12
2000-01-01 00:06:00
21
Freq: 3T, dtype: int64
Downsample the series into 3 minute bins as above, but label each bin using the right edge instead of the left.
Please note that the value in the bucket used as the label is not included in the bucket, which it labels. For
example, in the original series the bucket 2000-01-01 00:03:00 contains the value 3, but the summed
value in the resampled bucket with the label‘‘2000-01-01 00:03:00‘‘ does not include 3 (if it did, the summed
value would be 6,not 3). To include this value closetherightside of the bin interval as illustrated inthe example
below this one.
>>> series.resample('3T', label='right').sum()
2000-01-01 00:03:00
3
2000-01-01 00:06:00
12
2000-01-01 00:09:00
21
Freq: 3T, dtype: int64
Downsample the series into 3 minute bins as above,but close the right side of the bin interval.
>>> series.resample('3T', label='right', closed='right').sum()
2000-01-01 00:00:00
0
2000-01-01 00:03:00
6
2000-01-01 00:06:00
15
2000-01-01 00:09:00
15
Freq: 3T, dtype: int64
Upsample the series into 30 second bins.
>>> series.resample('30S').asfreq()[0:5#select first 5 5 rows
2000-01-01 00:00:00
0
2000-01-01 00:00:30
NaN
2000-01-01 00:01:00
1
2000-01-01 00:01:30
NaN
2000-01-01 00:02:00
2
Freq: 30S, dtype: float64
Upsample the series into 30 second bins and fill the NaN values using the pad method.
>>> series.resample('30S').pad()[0:5]
2000-01-01 00:00:00
0
2000-01-01 00:00:30
0
2000-01-01 00:01:00
1
2000-01-01 00:01:30
1
2000-01-01 00:02:00
2
Freq: 30S, dtype: int64
Upsample the series into 30 second bins and fill the NaN values using the bfill method.
>>> series.resample('30S').bfill()[0:5]
2000-01-01 00:00:00
0
2000-01-01 00:00:30
1
2000-01-01 00:01:00
1
2000-01-01 00:01:30
2
2000-01-01 00:02:00
2
Freq: 30S, dtype: int64
35.3. Series
1229
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
Pass a custom function via apply
>>> def custom_resampler(array_like):
...
return np.sum(array_like)+5
>>> series.resample('3T').apply(custom_resampler)
2000-01-01 00:00:00
8
2000-01-01 00:03:00
17
2000-01-01 00:06:00
26
Freq: 3T, dtype: int64
pandas.Series.tz_convert
Series.tz_convert(tz, axis=0, level=None, copy=True)
Convert tz-aware axis to target time zone.
Parameters tz : string or pytz.timezone object
axis : the axis to convert
level : int, str,default None
If axis ia a MultiIndex, convert a specific level. Otherwise must be None
copy : boolean, default True
Also make a copy ofthe underlying data
Raises TypeError
If the axis is tz-naive.
pandas.Series.tz_localize
Series.tz_localize(*args, **kwargs)
Localize tz-naive TimeSeries to target time zone.
Parameters tz : string or pytz.timezone object
axis : the axis to localize
level : int, str,default None
If axis ia a MultiIndex, localize a specific level. Otherwise must be None
copy : boolean, default True
Also make a copy ofthe underlying data
ambiguous : ‘infer’,bool-ndarray, ‘NaT’, default ‘raise’
• ‘infer’ will attempt to infer fall dst-transition hours based on order
• bool-ndarray where True signifies a DST time, False designates a non-DST time (note
that this flagis only applicable forambiguous times)
• ‘NaT’will return NaT where there are ambiguous times
• ‘raise’ will raise an AmbiguousTimeError ifthere are ambiguous times
infer_dst : boolean,default False (DEPRECATED)
Attempt to inferfall dst-transition hours based on order
1230
Chapter 35. API Reference
Documents you may be interested
Documents you may be interested