c# pdf to tiff free : Create signature field in pdf SDK Library API wpf .net html sharepoint pandas54-part288

pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
two
0.408204
baz
one
0.299368
two
1.266143
foo
one
-2.213588
two
1.063327
qux
one
0.206053
two
-0.251905
dtype: float64
In [94]: s.sort_index(level='L2')
Out[94]:
L1
L2
bar
one
-0.863838
baz
one
0.299368
foo
one
-2.213588
qux
one
0.206053
bar
two
0.408204
baz
two
1.266143
foo
two
1.063327
qux
two
-0.251905
dtype: float64
Some indexing will work even ifthe data are notsorted,but will be ratherinefficient and will also return a copy of the
data rather than a view:
In [95]: s['qux']
Out[95]:
L2
one
0.206053
two
-0.251905
dtype: float64
In [96]: s.sort_index(level=1)['qux']
Out[96]:
L2
one
0.206053
two
-0.251905
dtype: float64
On higher dimensional objects,you can sort any ofthe otheraxes by level if they have a MultiIndex:
In [97]: df.T.sort_index(level=1, axis=1)
Out[97]:
zero
one
zero
one
x
x
y
y
0
2.410179
0.600178
0.132885
1.519970
1
1.450520
0.274230 -0.023688 -0.493662
The MultiIndex object has code to explicitly check the sort depth. Thus, if you try to index at a depth at which
the index is not sorted, it will raise an exception. Here is a concrete example to illustrate this:
In [98]: tuples [('a''a'), ('a''b'), ('b''a'), ('b''b')]
In [99]: idx pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
In [100]: idx.lexsort_depth
Out[100]: 2
In [101]: reordered idx[[1032]]
14.3. The need for sortedness with MultiIndex
531
Create signature field in pdf - 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
adding signature to pdf file; add signature to pdf file
Create signature field in pdf - 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 image to pdf; add a signature to a pdf file
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
In [102]: reordered.lexsort_depth
Out[102]: 1
In [103]: pd.Series(np.random.randn(4), index=reordered)
In [104]: s.ix['a':'a']
Out[104]:
a
b
-1.048089
a
-0.025747
dtype: float64
However:
>>> s.ix[('a''b'):('b''a')]
Traceback (most recent call last)
...
KeyError: Key length (3) was greater than MultiIndex lexsort depth (2)
14.4 Take Methods
Similar to numpy ndarrays, pandas Index, Series, and DataFrame also provides the take method that retrieves ele-
ments along a given axis at the given indices. The given indices must be either a list or an ndarray of integer index
positions. take will also accept negative integers as relative positions to the end of the object.
In [105]: index pd.Index(np.random.randint(0100010))
In [106]: index
Out[106]: Int64Index([214502712567786175993133758329], dtype='int64')
In [107]: positions [093]
In [108]: index[positions]
Out[108]: Int64Index([214329567], dtype='int64')
In [109]: index.take(positions)
Out[109]: Int64Index([214329567], dtype='int64')
In [110]: ser pd.Series(np.random.randn(10))
In [111]: ser.iloc[positions]
Out[111]:
0
-0.179666
9
1.824375
3
0.392149
dtype: float64
In [112]: ser.take(positions)
Out[112]:
0
-0.179666
9
1.824375
3
0.392149
dtype: float64
For DataFrames,the given indices should be a 1d list or ndarraythat specifies rowor column positions.
532
Chapter 14. MultiIndex / Advanced Indexing
C# PDF Digital Signature Library: add, remove, update PDF digital
Barcode Read. Barcode Create. OCR. Twain. Edit Digital Signatures. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Edit PDF Search unsigned signature field in PDF document.
adding signature to pdf; create transparent signature stamp for pdf
VB.NET PDF Digital Signature Library: add, remove, update PDF
PDF in C#, C#.NET PDF Reading, C#.NET Annotate PDF in WPF, C#.NET PDF Create, C#.NET PDF Document Viewer, C# Search unsigned signature field in PDF document.
create pdf signature box; adding a signature to a pdf in preview
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
In [113]: frm pd.DataFrame(np.random.randn(53))
In [114]: frm.take([143])
Out[114]:
0
1
2
1 -1.237881
0.106854 -1.276829
4
0.629675 -1.425966
1.857704
3
0.979542 -1.633678
0.615855
In [115]: frm.take([02], axis=1)
Out[115]:
0
2
0
0.595974
0.601544
1 -1.237881 -1.276829
2 -0.767101
1.499591
3
0.979542
0.615855
4
0.629675
1.857704
It is important to note that the take method on pandas objects are not intended to work on boolean indices and may
return unexpected results.
In [116]: arr np.random.randn(10)
In [117]: arr.take([FalseFalseTrueTrue])
Out[117]: array([-1.1935-1.1935,
0.6775,
0.6775])
In [118]: arr[[01]]
Out[118]: array([-1.1935,
0.6775])
In [119]: ser pd.Series(np.random.randn(10))
In [120]: ser.take([FalseFalseTrueTrue])
Out[120]:
0
0.233141
0
0.233141
1
-0.223540
1
-0.223540
dtype: float64
In [121]: ser.ix[[01]]
Out[121]:
0
0.233141
1
-0.223540
dtype: float64
Finally, as a small note on performance, because the take method handles a narrower range of inputs, it can offer
performance that is a good deal faster than fancy indexing.
14.5 Index Types
We havediscussedMultiIndexinthe previous sections prettyextensively. DatetimeIndex andPeriodIndex
are shownhere. TimedeltaIndex arehere.
In the following sub-sections we will highlite some otherindex types.
14.5. Index Types
533
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
Create high resolution PDF file without image quality losing Import graphic picture, digital photo, signature and logo into Insert images into PDF form field.
adding signature to pdf doc; adding a signature to a pdf form
How to C#: Basic SDK Concept of XDoc.PDF for .NET
easily create, load, combine, and split PDF file(s), and add, create, insert, delete This class provides APIs for handling digital signature in a PDF document
add signature to pdf acrobat; pdf converter sign in
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
14.5.1 CategoricalIndex
New in version 0.16.1.
We introduce a CategoricalIndex, a new type of index object that is useful for supporting indexing with dupli-
cates. This is a container around a Categorical (introduced in v0.15.0) and allows efficient indexing and storage
ofan index witha large number ofduplicated elements. Prior to 0.16.1,setting the index ofa DataFrame/Series
with a category dtype wouldconvert this to regular object-based Index.
In [122]: df pd.DataFrame({'A': np.arange(6),
.....:
'B'list('aabbca')})
.....:
In [123]: df['B'df['B'].astype('category', categories=list('cab'))
In [124]: df
Out[124]:
A
B
0
0
a
1
1
a
2
2
b
3
3
b
4
4
c
5
5
a
In [125]: df.dtypes
Out[125]:
A
int64
B
category
dtype: object
In [126]: df.B.cat.categories
Out[126]: Index([u'c'u'a'u'b'], dtype='object')
Setting the index,will create create a CategoricalIndex
In [127]: df2 df.set_index('B')
In [128]: df2.index
Out[128]: CategoricalIndex([u'a'u'a'u'b'u'b'u'c'u'a'], categories=[u'c'u'a'u'b'], ordered=False, name=u'B', dtype='category')
Indexing with __getitem__/.iloc/.loc/.ix works similarly to an Index with duplicates. The indexers
MUST be in the category or the operation will raise.
In [129]: df2.loc['a']
Out[129]:
A
B
a
0
a
1
a
5
These PRESERVE the CategoricalIndex
In [130]: df2.loc['a'].index
Out[130]: CategoricalIndex([u'a'u'a'u'a'], categories=[u'c'u'a'u'b'], ordered=False, name=u'B', dtype='category')
Sorting will order by the orderof the categories
534
Chapter 14. MultiIndex / Advanced Indexing
VB.NET PDF: Basic SDK Concept of XDoc.PDF
easily create, load, combine, and split PDF file(s), and add, create, insert, delete This class provides APIs for handling digital signature in a PDF document
add signature block to pdf; create pdf signature field
C# Create PDF Library SDK to convert PDF from other file formats
What's more, you can also protect created PDF file by adding digital signature (watermark) on PDF using C# code. Create PDF Document from Existing Files Using
create signature field in pdf; create pdf with signature field
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
In [131]: df2.sort_index()
Out[131]:
A
B
c
4
a
0
a
1
a
5
b
2
b
3
Groupby operations on the index will preserve the index nature as well
In [132]: df2.groupby(level=0).sum()
Out[132]:
A
B
c
4
a
6
b
5
In [133]: df2.groupby(level=0).sum().index
Out[133]: CategoricalIndex([u'c'u'a'u'b'], categories=[u'c'u'a'u'b'], ordered=False, name=u'B', dtype='category')
Reindexing operations, will return a resulting index based on the type of the passed indexer, meaning that passing
alist will return a plain-old-Index; indexing with a Categorical will return a CategoricalIndex, indexed
accordingto the categories ofthe PASSED Categorical dtype. This allows one toarbitrarly indexthese evenwith
values NOT in the categories, similarly to how you can reindex ANY pandas index.
In [134]: df2.reindex(['a','e'])
Out[134]:
A
B
a
0.0
a
1.0
a
5.0
e
NaN
In [135]: df2.reindex(['a','e']).index
Out[135]: Index([u'a'u'a'u'a'u'e'], dtype='object', name=u'B')
In [136]: df2.reindex(pd.Categorical(['a','e'],categories=list('abcde')))
Out[136]:
A
B
a
0.0
a
1.0
a
5.0
e
NaN
In [137]: df2.reindex(pd.Categorical(['a','e'],categories=list('abcde'))).index
Out[137]: CategoricalIndex([u'a'u'a'u'a'u'e'], categories=[u'a'u'b'u'c'u'd'u'e'], ordered=False, name=u'B', dtype='category')
14.5. Index Types
535
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
Create high resolution PDF file without image quality losing Import graphic picture, digital photo, signature and logo Insert images into PDF form field in VB
create pdf stamp signature; pdf secure signature
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
Password, digital signature and PDF text, image and page added to a specific location on PDF file page. In addition, you can easily create, modify, and delete
adding signature to pdf document; add signature pdf
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
Warning: Reshaping and Comparison operations on a CategoricalIndex must have the same categories or
aTypeError will be raised.
In [9]: df3 = pd.DataFrame({'A' : np.arange(6),
'B' : pd.Series(list('aabbca')).astype('category')})
In [11]: df3 = df3.set_index('B')
In [11]: df3.index
Out[11]: CategoricalIndex([u'a'u'a'u'b'u'b'u'c'u'a'], categories=[u'a'u'b'u'c'], ordered=False, name=u'B', dtype='category')
In [12]: pd.concat([df2, df3]
TypeError: categories must match existing g categories s when appending
14.5.2 Int64Index and RangeIndex
Warning: Indexing on an integer-based Index with floats has been clarified in 0.18.0, for a summary of the
changes, seehere.
Int64Index is a fundamental basic index inpandas. This is an Immutable arrayimplementingan ordered, sliceable
set. Prior to 0.18.0, the Int64Index would provide the default index forall NDFrame objects.
RangeIndex is a sub-class of Int64Index added in version 0.18.0, now providing the default index for all
NDFrame objects. RangeIndex is an optimized version of Int64Index that can represent a monotonic ordered
set. These are analagous to python range types.
14.5.3 Float64Index
Note: As of 0.14.0,Float64Index is backed bya native float64 dtype array. Prior to 0.14.0,Float64Index
was backed by an object dtype array. Using a float64 dtype in the backend speeds up arithmetic operations by
about 30x and boolean indexing operations on the Float64Index itself are about 2x as fast.
New in version 0.13.0.
By default a Float64Index will be automatically created when passing floating, or mixed-integer-floating values
in index creation. This enables a pure label-based slicing paradigm that makes [],ix,loc for scalar indexing and
slicing work exactly the same.
In [138]: indexf pd.Index([1.5234.55])
In [139]: indexf
Out[139]: Float64Index([1.52.03.04.55.0], dtype='float64')
In [140]: sf pd.Series(range(5), index=indexf)
In [141]: sf
Out[141]:
1.5
0
2.0
1
3.0
2
4.5
3
536
Chapter 14. MultiIndex / Advanced Indexing
C# PDF remove image library: remove, delete images from PDF in C#.
Fill-in Field Data. Field: Insert, Delete, Update Field. Barcode Read. Barcode Create. OCR. Twain. Image: Remove picture, digital photo, scanned signature, logo,
add signature block to pdf; add signature to pdf online
C# PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images in C#
in C#.NET class. Create image files including all PDF contents, like watermark and signature in .NET. Turn multipage PDF file into
add signature field to pdf; add signature to pdf preview
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
5.0
4
dtype: int64
Scalar selection for [],.ix,.loc will always be label based. An integer will match an equal float index (e.g. 3 is
equivalent to 3.0)
In [142]: sf[3]
Out[142]: 2
In [143]: sf[3.0]
Out[143]: 2
In [144]: sf.ix[3]
Out[144]: 2
In [145]: sf.ix[3.0]
Out[145]: 2
In [146]: sf.loc[3]
Out[146]: 2
In [147]: sf.loc[3.0]
Out[147]: 2
The only positional indexing is via iloc
In [148]: sf.iloc[3]
Out[148]: 3
Ascalar index that is not found will raise KeyError
Slicing is ALWAYSon the values of the index,for [],ix,loc and ALWAYS positional withiloc
In [149]: sf[2:4]
Out[149]:
2.0
1
3.0
2
dtype: int64
In [150]: sf.ix[2:4]
Out[150]:
2.0
1
3.0
2
dtype: int64
In [151]: sf.loc[2:4]
Out[151]:
2.0
1
3.0
2
dtype: int64
In [152]: sf.iloc[2:4]
Out[152]:
3.0
2
4.5
3
dtype: int64
In float indexes,slicing using floats is allowed
14.5. Index Types
537
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
In [153]: sf[2.1:4.6]
Out[153]:
3.0
2
4.5
3
dtype: int64
In [154]: sf.loc[2.1:4.6]
Out[154]:
3.0
2
4.5
3
dtype: int64
In non-float indexes,slicing using floats will raise a TypeError
In [1]: pd.Series(range(5))[3.5]
TypeError: the label [3.5] is not a proper indexer for this index type (Int64Index)
In [1]: pd.Series(range(5))[3.5:4.5]
TypeError: the slice start [3.5] is not a proper indexer for this index type (Int64Index)
Warning: Using a scalar float indexer for .iloc has been removed in 0.18.0, so the following will raise a
TypeError
In [3]: pd.Series(range(5)).iloc[3.0]
TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> with these indexers [3.0] of <type 'float'>
Further the treatment of .ix with a float indexer on a non-float index, will be label based, and thus coerce the
index.
In [155]: s2 pd.Series([123], index=list('abc'))
In [156]: s2
Out[156]:
a
1
b
2
c
3
dtype: int64
In [157]: s2.ix[1.010
In [158]: s2
Out[158]:
a
1
b
2
c
3
1.0
10
dtype: int64
Here is a typical use-case for using this type of indexing. Imagine that you have a somewhat irregular timedelta-like
indexing scheme, but the data is recorded as floats. This couldforexample be millisecond offsets.
In [159]: dfir pd.concat([pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),
.....:
index=np.arange(5)
*
250.0,
.....:
columns=list('AB')),
.....:
pd.DataFrame(np.random.randn(6,2),
.....:
index=np.arange(4,10)
*
250.1,
.....:
columns=list('AB'))])
538
Chapter 14. MultiIndex / Advanced Indexing
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
.....:
In [160]: dfir
Out[160]:
A
B
0.0
0.997289 -1.693316
250.0
-0.179129 -1.598062
500.0
0.936914
0.912560
750.0
-1.003401
1.632781
1000.0 -0.724626
0.178219
1000.4
0.310610 -0.108002
1250.5 -0.974226 -1.147708
1500.6 -2.281374
0.760010
1750.7 -0.742532
1.533318
2000.8
2.495362 -0.432771
2250.9 -0.068954
0.043520
Selection operations then will always work on a value basis, for all selection operators.
In [161]: dfir[0:1000.4]
Out[161]:
A
B
0.0
0.997289 -1.693316
250.0
-0.179129 -1.598062
500.0
0.936914
0.912560
750.0
-1.003401
1.632781
1000.0 -0.724626
0.178219
1000.4
0.310610 -0.108002
In [162]: dfir.loc[0:1001,'A']
Out[162]:
0.0
0.997289
250.0
-0.179129
500.0
0.936914
750.0
-1.003401
1000.0
-0.724626
1000.4
0.310610
Name: A, dtype: float64
In [163]: dfir.loc[1000.4]
Out[163]:
A
0.310610
B
-0.108002
Name: 1000.4, dtype: float64
You could then easily pick out the first 1 second (1000 ms) of data then.
In [164]: dfir[0:1000]
Out[164]:
A
B
0.0
0.997289 -1.693316
250.0
-0.179129 -1.598062
500.0
0.936914
0.912560
750.0
-1.003401
1.632781
1000.0 -0.724626
0.178219
Ofcourse if you need integerbased selection, then use iloc
14.5. Index Types
539
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
In [165]: dfir.iloc[0:5]
Out[165]:
A
B
0.0
0.997289 -1.693316
250.0
-0.179129 -1.598062
500.0
0.936914
0.912560
750.0
-1.003401
1.632781
1000.0 -0.724626
0.178219
540
Chapter 14. MultiIndex / Advanced Indexing
Documents you may be interested
Documents you may be interested