为什么我的dataframe在索引列上返回0_为什么我只能得到索引0的正确返回？_为什么dataframe列上的numpy.sum返回inf？ - 腾讯云开发者社区

这样可能会导致一些费解的现象： in_array(0, ['a', 'b', 'c']) // 返回bool(true)，也就相当于数组中有0 array_search(0, ['a', 'b',...'c']) // 返回int(0)，也就是第一个值的下标 0 == 'abc' // 返回bool(true)，也就相当于相等这两个表达式都返回true。...直观上看，0没有在数组['a', 'b', 'c']中，也不会等于abc这个字符串。那怎么会返回true呢？ 1 类型转换原因就在于，在比较前，PHP做了类型转换。...// 返回false 0 === 'abc' // 返回false 强制做类型比较，这样就能拿到精确的结果。...'a' array_search('a', [true, 'b', 'c']) // 返回int(0)，相当于找到了字符'a' 这是为什么呢？

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为什么我的递归函数返回None

问：我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？答：它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...在函数末尾退出意味着 Python 会隐式地返回 None，就像下面这样： >>> def f(x): ......Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。

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在Java中为什么不同的返回类型不算方法重载？

doSomething } public void method(Integer id, String name) { // doSomething } } 为什么不同返回类型不算方法重载...从方法签名的组成规则我们可以看出，方法的返回类型不是方法签名的组成部分，所以当同一个类中出现了多个方法名和参数相同，但返回值类型不同的方法时，JVM 就没办法通过方法签名来判断到底要调用哪个方法了，如下图所示...：那为什么返回类型不能做为方法签名的一部分呢？...总结在同一个类中定义了多个同名方法，但每个方法的参数类型或者是参数个数不同就是方法重载。方法重载的典型使用场景是 String 中的 valueOf 方法，它有 9 种实现。...方法返回类型不能作为方法重载的依据，因为它不是方法签名的组成部分。

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为什么我在公司里访问不了家里的电脑？

上篇文章「为什么我们家里的IP都是192.168开头的？」提到，因为IPv4地址有限，最大42亿个。...那这么说只有用到端口的网络协议才能被NAT识别出来并转发？但这怎么解释ping命令？ping基于ICMP协议，而ICMP协议报文里并不带端口信息。我依然可以正常的ping通公网机器并收到回包。...接着，所有人都去访问服务器x，服务器x将数据转发给内网机器，再原路返回响应，这样数据就都通了。这就是所谓的内网穿透。...像上面提到的服务器x，你也不需要自己去搭，已经有很多现成的方案，花钱就完事了，比如花某壳。内网穿透到这里，我们就可以回答文章标题的问题。 为什么我在公司里访问不了家里的电脑？...最后留个问题，有了NAT之后，原本并不富裕的IPv4地址突然就变得非常够用了。那我们为什么还需要IPv6？另外IPv6号称地址多到每粒沙子都能拥有自己的IP地址，那我们还需要NAT吗？

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数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

，而且都有名字：name、sex、course、grade，通过这些名字，可以索引到某一列，这些名字称为列（索引），因此，在 dataframe，我更愿意将 index 称为行索引，以此和列索引区分开。...创建 dataframe 其实有 N 种方法，没必要一一掌握，毕竟常用的不过两三种，我也不打算把所有的创建方式都说一遍，那样有炫技的嫌疑，按照自己的理解，我把这些创建方式统一分为两大类：按列的方式创建、...而用 iloc[]，对应的代码如下： df.iloc[0,3] = 100 print(df,'\n') iloc[] 是根据位置查询的，和行索引、列索引没有一点儿关系，这也是我为什么事先修改行索引的缘故...这里我纠正一下我上篇文章中的错误之处：series.values 或 series.unique() 返回的并不是列表，虽然打印结果像列表（因为对 __str__()函数进行了重载），但实际上却是 ndarray...删除行/列通过 drop() 函数即可完成： # drop() 的第一个参数是行索引或者列索引 # axis = 0 删除行 df.drop([0,7,8],axis=0,inplace=True)

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在 Activity 的 onCreate() 方法中为什么获取 View 的宽和高为0？

在 Activity 的 onCreate() 方法中为什么获取 View 的宽和高为0 ？...| height=0 如上面代码结果所示，在Activity的onCreate()方法中我们尝试获取控件的宽和高，却获取得是0，这是因为 View 绘制和 Activity 的生命周期方法并不同步，即使...：方法一、在 Activity 的 onWindowFocusChanged() 方法中获取 View 的尺寸。...---- 最后想说的是，本系列文章为博主对Android知识进行再次梳理，查缺补漏的学习过程，一方面是对自己遗忘的东西加以复习重新掌握，另一方面相信在重新学习的过程中定会有巨大的新收获，如果你也有跟我同样的想法...，不妨关注我一起学习，互相探讨，共同进步！

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快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

#由于索引对齐，因此结果不是0 6....会直接改变原Dataframe； df['col1']=[1,2,3,4,5]del df['col1'] 方法3：pop方法直接在原来的DataFrame上操作，且返回被删除的列，与python中的pop...打印一下可以看到，df的索引是1-3，而C默认的是0-4。 C=pd.Series(list('def')) 8....count返回非缺失值元素个数；value_counts返回每个元素有多少个值，也是作用在具体某列上 df['Physics'].count()df['Physics'].value_counts()...，在某些情况下特别适用，idxmin功能类似；nlargest函数返回前几个大的元素值，nsmallest功能类似，需要指定具体列 df['Math'].idxmax()df['Math'].max()

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Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

在多列上对 DataFrame 进行排序按升序按多列排序更改列排序顺序按降序按多列排序按具有不同排序顺序的多列排序根据索引对 DataFrame 进行排序按升序按索引排序按索引降序排序探索高级索引排序概念...行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...在单列上对 DataFrame 进行排序要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序，您将使用.sort_values(). 默认情况下，这将返回一个按升序排序的新 DataFrame。...下一个示例将解释如何指定排序顺序以及为什么注意您使用的列名列表很重要。按升序按多列排序要在多个列上对 DataFrame 进行排序，您必须提供一个列名称列表。...DataFrame的轴指的是索引 ( axis=0) 或列 ( axis=1)。您可以使用这两个轴来索引和选择DataFrame 中的数据以及对数据进行排序。

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Pandas 中三个对列转换的小操作

前言本文主要介绍三个对列转换的小操作： split 按分隔符将列分割成多个列 astype 转换列为其它类型将对应列上的字符转换为大写或小写创建 DataFrame 首先，导入 Pandas 模块...，通过传入字典的方式创建 DataFrame。...df_dev 的索引； "dev_id" 为索引命名； inplcae = True 为原地操作，也就是说此次修改不会创建新的对象。...，如果指定为 None, 0 或 -1 则返回所有分割。.... expand = True 将分割的字符串转换为单独的列，指定 True 则返回 DataFrame/MultiIndex，如果指定 False 则返回 Series/Index。

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pandas库的简单介绍（3）

当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。...在pandas库的简单介绍(1)已经介绍过Series对象相加的例子，这里说明一下DataFrame对象的加减。...同样的，也可以在重建索引指定填充值。...利用apply不仅可以返回标量值，也可以返回Series对象。...在sort_index中，可以传入axis参数和ascending参数进行排序，默认按索引升序排序，当为frame1.sort_index(axis=1, ascending=False)表示在列上降序排列

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数据科学 IPython 笔记本 7.1 Pandas

每列可以是不同的类型。 DataFrame同时具有行索引和列索引，类似于Series的字典。行和列操作大致是对称实现的。索引DataFrame时返回的列是底层数据的视图，而不是副本。...2015 MD 4.1 6.1 行的重新索引将返回具有指定索引的新DataFrame： df_3.reindex(list(reversed(range(0, 6)))) year state pop...在DataFrame的列上匹配Series的索引，并向下广播行： ser_8 = df_10.ix[0] df_11 = df_10 - ser_8 df_11 a b c d 0 0.000000...的列上匹配Series的索引，向下广播行并合并不匹配的索引： ser_9 = Series(range(3), index=['a', 'd', 'e']) ser_9 ''' a 0 d...NaN -0.907776 NaN 2 -0.111226 NaN NaN -0.603347 NaN 使用算术方法，在列上广播并匹配行（axis = 0）： df_10 a b c d 0 0.548814

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pandas apply 应用套路详解

在 DataFrame 中应用 apply 函数很常见，你使用的多吗？...在应用时，传递给函数的对象是 Series 对象，其索引是 DataFrame 的index (axis=0) 或者 DataFrame 的 columns (axis=1)。...axis ：{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 函数应用所沿着的轴。 0 or index : 在每一列上应用函数。...broadcast : 结果将被广播到 DataFrame 的原始形状，原始索引和列将被保留。默认行为(None)取决于应用函数的返回值：类似列表的结果将作为这些结果的 Series 返回。...结果的列名将是Series的索引。

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用在数据科学上的 Python：你可能忘记的 8 个概念

下面给出删除列的示例： df.drop('Column A', axis=1) df.drop('Row A', axis=0) 在我真正知道为什么需要声明轴是什么之前，我编写了无数次这行代码。...从上面的代码中，你可以推断出，如果对列进行操作需要将 axis 设置为 1，对行操作则将其设置为 0。但这是为什么呢？...我喜欢探求原因，或者至少我记得这个： df.shape (# of Rows, # of Columns) 查看 Pandas 中 dataframe 的 shape 属性会返回一个元组，其中第一个值表示行数...Concat 函数可以在下方或旁边合并一个或多个 dataframe（取决于如何定义轴）。 ? Merge 函数在作为主键的指定公共列上合并多个 dataframe。 ?...需要注意的是，数据透视表中的级别存储在创建的 DataFrame 层次索引和列中。

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pandas库的简单介绍（4）

4 pandas基本功能 4.1-4.5见之前文章 4.6 排名排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。...下面是对一个DataFrame的一个示例： import pandas as pd import numpy as np frame = pd.DataFrame([[2, np.nan], [7, -..., idxmax 最小值，最大值索引标签 quantile 计算样本从0到1间的分位数 sum 加和 mean 均值 median 中位数（50%分位数） prod 所有值的积 var 值的样本方差 std...，可能要计算DataFrame多个相关列的直方图，使用方法如下： data = pd.DataFrame({'A':[1, 5, 4, 100, 5], 'B...，数值则是不同值在每个列出现次数。

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python对100G以上的数据进行排序，都有什么好的方法呢

行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...在单列上对 DataFrame 进行排序要根据单列中的值对 DataFrame 进行排序，您将使用.sort_values(). 默认情况下，这将返回一个按升序排序的新 DataFrame。...先按姓然后按名字排序是有意义的，这样姓氏相同的人会根据他们的名字按字母顺序排列。在第一个示例中，您在名为的单个列上对 DataFrame 进行了排序city08。...下一个示例将解释如何指定排序顺序以及为什么注意您使用的列名列表很重要。按升序按多列排序要在多个列上对 DataFrame 进行排序，您必须提供一个列名称列表。...DataFrame的轴指的是索引 ( axis=0) 或列 ( axis=1)。您可以使用这两个轴来索引和选择DataFrame 中的数据以及对数据进行排序。

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pandas知识点（基本功能）

4 yellow 5 yellow dtype: object 2.丢弃指定轴上的项 drop方法返回在指定轴上删除了指定值的新对象： In [12]: obj = Series(np.arange...可以删除任意轴上的索引值 3.索引，选取和过滤 Series的索引可以不止是整数： In [4]: obj = Series(np.arange(4.), index=["a","b","c","d"]...切片不一样，末端也是包含的： In [8]: obj["b":"c"] Out[8]: b 1.0 c 2.0 dtype: float64 DataFrame进行索引： In [10]:...2 6.5 3 4.5 4 3.0 5 2.0 6 4.5 dtype: float64 根据值在原数据中出现的顺序给出排名 In [72]: obj.rank(method...]: obj['a'] Out[76]: a 0 a 1 dtype: int64 DataFrame也是同样的道理

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10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。

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10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

() 它是一个简单的9999 x 12数据集，是使用Faker创建的，我在最后也会提供本文的所有源代码。...在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。

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Python 使用pandas 进行查询和统计详解

前言在使用 Pandas 进行数据分析时，我们需要经常进行查询和统计分析。...df.iloc[0] # 通过位置索引选取第一行和第二行数据 df.iloc[0:2] 通过布尔索引筛选数据： # 选取年龄大于等于 20 的记录 df[df['age'] >= 20] # 选取性别为女的记录...=1) 用指定值填充缺失值： # 将缺失值使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重对 DataFrame 去重： # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates()...在列上合并 pd.concat([df, other_df], axis=1) 纵向（按行）合并 DataFrame： # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name':...(other_data) # 将两个 DataFrame 在行上合并 pd.concat([df, other_df], axis=0) 数据透视表创建数据透视表： # 统计不同性别和年龄的人数，以

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pandas 分类数据处理大全（附代码）

在计算机语言里，我们通常会用数字来表示，比如用1代表男，0代表女，但是0和1之间并没有大小关系，pandas中用category来表示分类数据。...c dtype: category Categories (3, object): ['a', 'b', 'c'] 自动创建分类数据在某些操作情况下会自动转变为分类类型，比如用cut进行分箱操作返回的分箱就是分类类型...这是因为使用str会直接让原本的category类型强制转换为object，所以内存占用又回去了，这是我为什么最开始说要格外小心。解决方法就是：直接对category本身操作而不是对它的值操作。...略坑，如果数据类型包含很多不存在的，尤其是在多个不同的category列上进行分组，将会极其损害性能。...使用.unstack()会把species索引移到列索引中（类似pivot交叉表的操作）。而当添加的新列不在species的分类索引中时，就会报错。

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在PHP中为什么in_array(0, )返回true

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