随着网络技术发展，网络威胁无孔不入，网络攻击手段呈现复杂性及多变性的趋势。要建立防御体系应从通信网络、网络边界、局域网络内部、各种业务应用平台等各个层次落实各种安全措施，形成纵深防御体系。单靠一种或几种安全设备就想保护整个网络是不可能的事情。因此，为了满足不同防护需求的安全设备应运而生。有的设备是为了严防非授权访问。有的设备是为了实时检测，拦截攻击行为。有的设备是为了自查自审，发现自身存在的问题。每一种安全设备分工都不同，设备缺失肯定会使防御体系失效造成安全隐患。 ...
Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib、Pandas）。是学习数据分析、AI机器学习必学组件之一。 Pandas 这个名字来源于面板数据（Panel Data）与数据分析（data analysis）这两个名词的组合。在经济学中，Panel Data 是一个关于多维数据集的术语。Pandas 对数据的处理是为数据的分析服务的，它所提供的各种数据处理方法、工具是基于数理统计学出发，包含了日常应用中的众多数据分析方法。 ...
一图胜千言，将信息可视化（绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它除了让人们对数据更加直观以外，还可以帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的想法等等。pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用。本文将通过实例介绍pandas的数据绘图。 ...
在数据分析的过程中，分析师常常希望通过多个维度多种方式来观察分析数据，重塑和透视是常用的手段。 数据的重塑简单说就是对原数据进行变形，为什么需要变形，因为当前数据的展示形式不是我们期望的维度，也可以说索引不符合我们的需求。对数据的重塑不是仅改变形状那么简单，在变形过程中，数据的内在数据意义不能变化，但数据的提示逻辑则发生了重大的改变。 数据透视是最常用的数据汇总工具，Excel 中经常会做数据透视，它可以根据一个或者多个指定的维度来聚合数据。pandas 也提供了数据透视函数来实现这些功能。 如果能熟练区分和使用各种重塑和透视分析方法，那用pandas处理分析日常的数据基本上就没有什么难度了。 ...
在数据分析过程中，经常会需要根据某一列或多列把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。本文将介绍pandas的数据分组及分组后的应用如对数据进行聚合、转换和过滤。 ...
在许多应用中，数据可能来自不同的渠道，在数据处理的过程中常常需要将这些数据集进行组合合并拼接，形成更加丰富的数据集。pandas提供了多种方法完全可以满足数据处理的常用需求。具体来说包括有join、merge、concat、append等。 ...
对于数据分析来说，在构造或载入数据后最基本的操作应该就是对数据的访问了。看一看数据的结构、组成、分布等，根据需要从数据集中检索提取出相应的数据。pandas作为数据分析的利器，当然提供了多种查看和检索数据的方法。本文就来捋一捋pandas基本的数据访问。 ...
我们在数据处理的过程中经常碰到需要对数据进行转换的工作，比如将原来数据里的字典值根据字典转义成有意义的说明，将某些数据转换成其他的数据，将空值转换成其他值，将数据字段名进行重命名等。pandas作为数据处理分析的利器当然为上述的这些数据转换提供了便捷的方法。我们可以利用pandas提供的映射、替换、重命名等操作方便的进行相应的数据转换操作。 ...
数据分析离不开数据运算，在介绍完pandas的数据加载、排序和排名、数据清洗之后，本文通过实例来介绍pandas的常用数据运算，包括逻辑运算、算术运算、统计运算及自定义运算。 ...
在数据分析和建模的过程中，有相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。幸运的是pandas和内置的Python标准库提供了高效、灵活的工具可以帮助我们轻松的做这些事情。 ...