﻿

# c# pdf to tiff free : Add signature to pdf acrobat control application utility azure web page wpf visual studio pandas57-part291

pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
which shows the equivalence of the above two variants for inﬁnite series. When adjust=True we have 㕦
0
=㕥
0
and from the last representation above we have 㕦
=㗼㕥
+(1 −㗼)㕦
㕡−1
,therefore there is an assumption that 㕥
0
is
not an ordinaryvalue but rather an exponentially weighted moment of the inﬁnite series up tothat point.
One must have 0 < 㗼 ≤ 1, and while since version 0.18.0 it has been possible to pass 㗼 directly, it’s often easier to
think about either the span, center of mass (com) orhalf-life ofan EW moment:
㗼=
2
㕠+1
,
forspan 㕠 ≥ 1
1
1+㕐
,
forcenter ofmass 㕐 ≥ 0
1−exp
log0.5
, forhalf-life ℎ > 0
One must specify precisely one ofspan, center of mass,half-life and alpha to the EW functions:
• Spancorresponds towhat is commonly called an “N-day EW moving average”.
• Center of mass has a more physical interpretation and can be thought of in terms of span: 㕐 = (㕠 −1)/2.
• Half-life is the period of time for the exponential weight to reduce to one half.
• Alpha speciﬁes the smoothing factordirectly.
Here is an example for a univariate time series:
In : s.plot(style='k--')
Out: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1132e2dd0>
In : s.ewm(span=20).mean().plot(style='k')
Out: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1132e2dd0>
15.5. Exponentially Weighted Windows
561
Add signature to pdf acrobat - 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
add jpg signature to pdf; add a signature to a pdf file
Add signature to pdf acrobat - 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
adding a signature to a pdf form; pdf will signature
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
EWMhas a min_periods argument,which has the samemeaning itdoes for all the .expanding and.rolling
methods: no output values will be set until at least min_periods non-nullvalues are encountered in the (expanding)
window. (This is a change from versions prior to 0.15.0, in which the min_periods argument affected only the
min_periods consecutive entries starting at the ﬁrst non-null value.)
EWM also has an ignore_na argument, which deterines how intermediate null values affect the calculation of
the weights. When ignore_na=False (the default), weights are calculated based on absolute positions, so that
intermediatenull values affect the result. Whenignore_na=True (which reproduces the behavior in versions prior
to 0.15.0), weights are calculated by ignoring intermediate null values. For example, assuming adjust=True, if
ignore_na=False,the weighted average of3, NaN, 5 would be calculated as
(1− 㗼)
2
·3+ 1· 5
(1− 㗼)2 + 1
Whereas if ignore_na=True,the weighted average would be calculated as
(1− 㗼) · 3 +1· 5
(1 −㗼) +1
.
The var(), std(), and cov() functions have a bias argument, specifying whether the result should con-
tain biased or unbiased statistics. For example, if bias=True, ewmvar(x) is calculated as ewmvar(x) =
ewma(x
**
2) - ewma(x)
**
2; whereas if bias=False (the default), the biased variance statistics are scaled
562
Chapter 15. Computational tools
.NET PDF Document Viewing, Annotation, Conversion & Processing
Allow to create digital signature. Annotate & Comment. Add, insert PDF native annotations to PDF file. Edit, update, delete PDF annotations from PDF file. Print.
create signature field in pdf; pdf add signature field
BMP to PDF Converter | Convert Bitmap to PDF, Convert PDF to BMP
Also designed to be used add-on for .NET Image SDK, RasterEdge Bitmap Powerful image converter for Bitmap and PDF files; No need for Adobe Acrobat Reader &
pdf signature field; create a pdf signature file
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
by debiasing factors
㕖=0
2
㕖=0
2
㕖=0
2
.
(For 㕤
=1, this reduces to the usual㕁/(㕁 −1) factor,with 㕁 = 㕡+1.) SeeWeightedSampleVariancefor further
details.
15.5. Exponentially Weighted Windows
563
JPEG to PDF Converter | Convert JPEG to PDF, Convert PDF to JPEG
It can be used standalone. JPEG to PDF Converter is able to convert image files to PDF directly without the software Adobe Acrobat Reader for conversion.
adding signature to pdf file; click to sign pdf
PDF to WORD Converter | Convert PDF to Word, Convert Word to PDF
PDF to Word Converter has accurate output, and PDF to Word Converter doesn't need the support of Adobe Acrobat & Microsoft Word.
create transparent signature stamp for pdf; pdf signature stamp
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
564
Chapter 15. Computational tools
GIF to PDF Converter | Convert GIF to PDF, Convert PDF to GIF
and convert PDF files to GIF images with high quality. It can be functioned as an integrated component without the use of external applications & Adobe Acrobat
DICOM to PDF Converter | Convert DICOM to PDF, Convert PDF to
Different from other image converters, users do not need to load Adobe Acrobat or any other print drivers when they use DICOM to PDF Converter.
CHAPTER
SIXTEEN
WORKING WITH MISSING DATA
In this section,we will discuss missing (alsoreferred toas NA)values in pandas.
Note: The choice of using NaN internally todenote missing data was largely for simplicity and performance reasons.
It differs from the MaskedArray approach of, for example, scikits.timeseries. We are hopeful that NumPy
will soon be able to provide a native NA type solution (similar to R) performant enough to be used in pandas.
16.1 Missing data basics
16.1.1 When / why does data become missing?
Some might quibble over our usage of missing. By “missing” we simply mean null or “not present for whatever
reason”. Many data sets simply arrive with missing data, either because it exists and was not collected or it never
existed. For example, in a collection of ﬁnancial time series, some of the time series might start on different dates.
Thus,values priorto the start date would generally be marked as missing.
In pandas,one of the most commonways thatmissing data is introducedinto a data set is by reindexing. Forexample
In : df pd.DataFrame(np.random.randn(53), index=['a''c''e''f''h'],
...:
columns=['one''two''three'])
...:
In : df['four''bar'
In : df['five'df['one'0
In : df
Out:
one
two
three four
five
a
0.469112 -0.282863 -1.509059
bar
True
c -1.135632
1.212112 -0.173215
bar
False
e
0.119209 -1.044236 -0.861849
bar
True
f -2.104569 -0.494929
1.071804
bar
False
h
0.721555 -0.706771 -1.039575
bar
True
In : df2 df.reindex(['a''b''c''d''e''f''g''h'])
In : df2
Out:
one
two
three four
five
565
TIFF to PDF Converter | Convert TIFF to PDF, Convert PDF to TIFF
PDF to TIFF Converter doesn't require other third-party such as Adobe Acrobat. PDF to TIFF Converter can create the output TIFF image with 68-1024 dpi.
add a signature to a pdf file; adding a signature to a pdf file
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
a
0.469112 -0.282863 -1.509059
bar
True
b
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
c -1.135632
1.212112 -0.173215
bar
False
d
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
e
0.119209 -1.044236 -0.861849
bar
True
f -2.104569 -0.494929
1.071804
bar
False
g
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
h
0.721555 -0.706771 -1.039575
bar
True
16.1.2 Values considered “missing”
As data comes in many shapes and forms, pandas aims to be ﬂexible with regard to handling missing data. While
NaN is the default missing value marker for reasons of computational speed and convenience, we need to be able to
easily detect this value withdata of differenttypes: ﬂoating point, integer,boolean, and general object. In many cases,
however, the Python None will arise and we wish toalso consider that “missing” or “null”.
Note: Prior to version v0.10.0 inf and -inf were also considered to be “null” in computations. This is no longer
the case by default; use the mode.use_inf_as_null option to recover it.
To make detecting missing values easier (and across different array dtypes), pandas provides the isnull() and
notnull() functions, which are also methods on Series and DataFrame objects:
In : df2['one']
Out:
a
0.469112
b
NaN
c
-1.135632
d
NaN
e
0.119209
f
-2.104569
g
NaN
h
0.721555
Name: one, dtype: float64
In : pd.isnull(df2['one'])
Out:
a
False
b
True
c
False
d
True
e
False
f
False
g
True
h
False
Name: one, dtype: bool
In : df2['four'].notnull()
Out:
a
True
b
False
c
True
d
False
e
True
f
True
g
False
h
True
566
Chapter 16. Working with missing data
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
Name: four, dtype: bool
In : df2.isnull()
Out:
one
two
three
four
five
a
False
False
False
False
False
b
True
True
True
True
True
c
False
False
False
False
False
d
True
True
True
True
True
e
False
False
False
False
False
f
False
False
False
False
False
g
True
True
True
True
True
h
False
False
False
False
False
Warning: One has to be mindful that in python (and numpy), the nan’s don’t compare equal, but None’s do.
Note that Pandas/numpy uses the fact that np.nan != np.nan,and treats None like np.nan.
In : None == None
Out: True
In : np.nan == np.nan
Out: False
So as compared to above, a scalar equality comparison versus a None/np.nan doesn’t provide useful informa-
tion.
In : df2['one'== np.nan
Out:
a
False
b
False
c
False
d
False
e
False
f
False
g
False
h
False
Name: one, dtype: bool
16.2 Datetimes
Fordatetime64[ns]types, NaT represents missing values. This isa pseudo-native sentinel value thatcan be represented
by numpy in a singular dtype (datetime64[ns]). pandas objects provide intercompatibility betweenNaT and NaN.
In : df2 df.copy()
In : df2['timestamp'pd.Timestamp('20120101')
In : df2
Out:
one
two
three four
five
timestamp
a
0.469112 -0.282863 -1.509059
bar
True 2012-01-01
c -1.135632
1.212112 -0.173215
bar
False 2012-01-01
e
0.119209 -1.044236 -0.861849
bar
True 2012-01-01
f -2.104569 -0.494929
1.071804
bar
False 2012-01-01
h
0.721555 -0.706771 -1.039575
bar
True 2012-01-01
16.2. Datetimes
567
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
In : df2.ix[['a','c','h'],['one','timestamp']] np.nan
In : df2
Out:
one
two
three four
five
timestamp
a
NaN -0.282863 -1.509059
bar
True
NaT
c
NaN
1.212112 -0.173215
bar
False
NaT
e
0.119209 -1.044236 -0.861849
bar
True 2012-01-01
f -2.104569 -0.494929
1.071804
bar
False 2012-01-01
h
NaN -0.706771 -1.039575
bar
True
NaT
In : df2.get_dtype_counts()
Out:
bool
1
datetime64[ns]
1
float64
3
object
1
dtype: int64
16.3 Inserting missing data
You can insert missing values by simply assigning to containers. The actual missing value used will be chosen based
on the dtype.
For example, numeric containers will always use NaN regardless ofthe missingvalue type chosen:
In : pd.Series()
In : s.loc[0None
In : s
Out:
0
NaN
1
2.0
2
3.0
dtype: float64
Likewise, datetime containers will always use NaT.
For object containers, pandas will use the value given:
In : pd.Series(["a""b""c"])
In : s.loc[0None
In : s.loc[1np.nan
In : s
Out:
0
None
1
NaN
2
c
dtype: object
568
Chapter 16. Working with missing data
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
16.4 Calculations with missing data
Missing values propagate naturally through arithmetic operations between pandas objects.
In : a
Out:
one
two
a
NaN -0.282863
c
NaN
1.212112
e
0.119209 -1.044236
f -2.104569 -0.494929
h -2.104569 -0.706771
In : b
Out:
one
two
three
a
NaN -0.282863 -1.509059
c
NaN
1.212112 -0.173215
e
0.119209 -1.044236 -0.861849
f -2.104569 -0.494929
1.071804
h
NaN -0.706771 -1.039575
In : b
Out:
one
three
two
a
NaN
NaN -0.565727
c
NaN
NaN
2.424224
e
0.238417
NaN -2.088472
f -4.209138
NaN -0.989859
h
NaN
NaN -1.413542
The descriptive statistics and computational methods discussed in thedatastructureoverview (and listedhere and
here)areallwrittentoaccountformissingdata.Forexample:
• When summing data, NA (missing)values will be treated as zero
• Ifthe data are all NA, the result will be NA
• Methods like cumsum and cumprod ignore NA values,but preserve themin the resulting arrays
In : df
Out:
one
two
three
a
NaN -0.282863 -1.509059
c
NaN
1.212112 -0.173215
e
0.119209 -1.044236 -0.861849
f -2.104569 -0.494929
1.071804
h
NaN -0.706771 -1.039575
In : df['one'].sum()
Out: -1.9853605075978744
In : df.mean(1)
Out:
a
-0.895961
c
0.519449
e
-0.595625
f
-0.509232
h
-0.873173
16.4. Calculations with missing data
569