seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素,通过方阵的形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化,对角线上,以直方图的形式展示每列元素的分布,而关于对角线堆成的上,下半角则用于可视化两列之间的关系,默认的可视化形式是散点图,该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据框中所有的数值列进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列,用法如下 >>> sns.pairplot...#### 4. hue hue参数用于分组变量的颜色映射,用法如下 >>> sns.pairplot(df, hue='species') >>> plt.show() 输出结果如下 ?...通过pairpplot函数,可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系,在快速探究一组数据的分布时,非常的好用。
一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Python正则表达式数据处理的问题。...问题如下所示:大佬们好,如何使用正则表达式提取这个列中括号内的目标内容,比方说我要得到:安徽芜湖第十三批、安徽芜湖第十二批等等。...二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个指导,如下所示:如果是Python的话,可以使用下面的代码,如下所示:不用加\,原数据中是中文括号。...经过指导,这个方法顺利地解决了粉丝的问题。 如果你也有类似这种数据分析的小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...从结果知,参数keep='last',是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据最后一条并返回新数据框,不影响原始数据框name。...从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框中删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
在上一篇文章中,小花讲解了通过观察混合文本特征,设置特定公式,完成数据提取的三种情景。...于是,MIDB函数的功能就是从③确定的起始位置开始,分别从A2单元格文本中截取长度为1-100个字节的100个不等长字符串E{"-","-2","-29","-299",…"-299.19"}。...② LARGE(①,ROW($1:$100)) 通过LARGE函数,将①中的字符位置值集合从大到小重新排序。由于数字在文本中的位置总是大于0,且数字越靠后,位置值越靠前。而其他字符总是小于0的。...这里的重点是将所有的0值置后,同时将所有数字位置值倒排。 ③ MID(0&A2,②+1,1) MID根据②的位置值+1从0&A2中逐一取数。...这些通通交由*10^ROW($1:$100)/10完成,它通过构建一个多位数来将各个数字顺序摆放,最终将代表文本的有效数位前的0值省略,其余数字按次序从个位开始向左排列。最终的多位数即数字提取结果。
Excel技巧:Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据? ? 场景:财务、HR、采购、商务、后勤部需要数据整理的办公人士。 问题:Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据?...具体操作方法如下:第一步:进行颜色排序 将鼠标放置在数据区的任意单元格,单击“排序”按钮(下图1处),对下列表中“型号”列进行“单元格颜色”按红色进行排序。(下图3处) ?...第二步:复制红色单元格数据 将红色单元格的数据复制到D列。黏贴时可以选择“选择性黏贴—值”。效果如下: ? 是不是很快搞定了客户朋友的问题。但这样有个问题,破坏了数据原有的顺序。这时候怎么办呢?...补救步骤:增加辅助列 排序前,新增一列“序号”列。 ? 按颜色排序,复制出数据后,序号的顺序被打乱。 ? 第三步:按序号在升序排序。...而序号是强烈推荐大家工作添加的玩意。标识数据表的唯一性。当然这个案例有个问题,就是如果数据是更新的。你必须每次排序一次,所以用VBA还是必须要搞定的。
本文给出了一种从可能包含若干个不同长度的数字的字符串中提取指定长度的数字的解决方案。在实际的工作表中,存在着许多此类需求,例如从字符串中获取6位数字账号。...在这里,将介绍两种解决方案,第一种是静态的,要提取的数字长度是固定的;第二种是动态的,允许长度变化。...65;66;67;68;69;70;71;72;73;74;75;76;77;78;79;80;81;82;83;84;85;86;87;88;89;90;91;92;93;94} 这个值(此处为5)的选择必须比我们要提取的数字的长度小...,允许将要查找的数字的长度作为变量。...假设在在B1中指定要提取的数字的长度,则公式为: =0+MID("ζ"&A1&"ζ",1+MATCH(4*B1,MMULT(N(ISERR(0+MID(MID("ζ"&A1&"ζ",ROW(INDEX(
最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...由于原始数据是从hive sql中跑出来,表示商户号之间关系的数据,merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示:大佬们,利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据,应该怎么操作?...其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他的有数字的就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据的,相当于需要剔除。...【瑜亮老师】给了一个指导,如下所示:如果是Python的话,可以使用下面的代码,如下所示: # 使用正则表达式提取数字 df['楼层数'] = df['楼层'].str.extract(r'(\d+)'...) # 过滤并删除不包含数字的行 df = df.dropna(subset=['楼层数']) 经过指导,这个方法顺利地解决了粉丝的问题。
文章目录 python从字符串中提取数字 使用正则表达式,用法如下: 解题思路: 代码如下: 匹配指定字符串开头的数字 匹配包含指定字符串开头的数字 匹配时间,17:35:24...匹配时间,20181011 15:28:39 python从字符串中提取数字 使用正则表达式,用法如下: ## 总结 ## ^ 匹配字符串的开始。...## $ 匹配字符串的结尾。 ## \b 匹配一个单词的边界。 ## \d 匹配任意数字。 ## \D 匹配任意非数字字符。 ## x?...## 正则表达式中的点号通常意味着 “匹配任意单字符” 解题思路: 既然是提取数字,那么数字的形式一般是:整数,小数,整数加小数; 所以一般是形如:----.-----; 根据上述正则表达式的含义,可写出如下的表达式...28:39 string = "WARNING:tensorflow: 20181011 15:28:39 Initialize training" pattern = re.compile(r'\d{4}
的粉丝问了一个Python正则表达式提取数字的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。 代码截图如下: 可能有的粉丝不明白,这里再补充下。下图是她的原始数据列,关于【工作经验】列的统计。...现在她的需求是将工作年限提取出来,用于后面的多元回归分析。 二、解决过程 这里提供四个解决方法,感谢【Python进阶者】和【月神】提供的方法。...) if i]) else: return 0 df['new1'] = df['工作经验'].apply(work_year) 这里只需要写一个正则表达式就行了...(\d+)').astype(float).mean(axis=1).fillna(0).round(0) 这个是用str.extract提取正则,正则表达式和上面一样,用了很多的链式方法,运行结果如下图所示...这篇文章基于粉丝提问,盘点了csv文件中工作经验列工作年限数字正则提取的三个方法,代码非常实用,可以举一反三,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【安啦!】
一、前言 前几天在Python白银交流群【kaggle】问了一个Pandas处理字符串的问题,提问截图如下: 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个思路,使用正则表达式进行实现,确实是个可行的方法,并且给出代码如下所示...str.replace(r'\D+','',regex=True) # 替换为0 df["year"] = df["year"].replace(r'\D+','0',regex=True) 上面的代码会把原始的数字也全部替换掉...,如果想保留原始行的数据列的话,可以使用如下代码: df["new"] = df["省"].replace(r'\D+', '', regex=True) 顺利地解决了粉丝的问题。...【瑜亮老师】后面也补充了一些关于正则表达式的知识,如下图所示: 这个问题其实方法还是很多的,这里只是抛砖引玉了一番。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
♣ 题目部分 在Oracle中,对于一个NUMBER(1)的列,如果查询中的WHERE条件分别是大于3和大于等于4,那么这二者是否等价? ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言,二者没有任何区别。...③ 在使用物化视图的过程中,大于3会同时扫描物化视图和原表,效率较低;而大于等于4会直接扫描物化视图,效率较高。...而对于大于3这种情况,虽然根据CHECK的约束和列定义,可以推断出这条查询不会返回任何记录,但是Oracle的优化器并没有聪明到根据列的精度来进行分析,因此这个查询会执行全表扫描。...原则上到底是选择大于3还是大于等于4,应该根据具体的业务来决定,而不要尝试利用Oracle的数据精度来设置查询条件。...虽然根据字段类型可以判断出大于3和大于等于4是等价的,但是对于CBO来说,并不会将数据类型的因素考虑进去。因此导致两个查询在使用物化视图时执行计划的区别。
以下是一个简单的正则表达式,用于匹配恰好为6位数字的字符串: /^\d{6}$/ 解释: ^ 表示匹配字符串的开始位置。 \d 表示匹配任意数字(0-9)。...$ 表示匹配字符串的结束位置。 这个正则表达式可以匹配由六个连续数字组成的字符串,如 "123456","987654" 等。其他字符、空格或者少于六位数字的字符串将不会匹配。...$ 表示匹配字符串的结束位置。 这个正则表达式将匹配由至少六个任意字符组成的字符串,可以是数字、字母、符号,甚至包括空格等。长度必须大于或等于6位,但没有上限,可以是任意长度。...这样,当表格渲染时,将遍历数组中的角色,并将它们的名称使用逗号分隔显示在表格列中。 要从event.data中提取嵌套的JSON数据,并将其赋值给变量data。...为了实现这一点,您可以使用JSON.parse()函数来解析JSON字符串,然后提取所需的数据。
数据框元素索引有三种方法,第一种为通过列的序号索引,第二种通过列名字索引,第三种通过$变量名索引,如下所示: 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台,这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...函数factor()或者as.factor()以一个正整数向量的形式存储类别值,如下所示: 这时会自动按照字母和数字的顺序映射类别与数字,并存储为(1,2, 4, 3, 2)。...1.4列表 列表(list)是R中最复杂的一种数据类型。列表是一些对象的有序集合,这些对象可以是向量、矩阵、数据框,甚至其他列表。...可以直接从其他地方复制数据并粘贴进去。关闭编辑器后,输入的数据即被保存赋值。...⑵从带分隔符的文本文件导入数据 函数read.table()可以从带分隔符的文本文件导入数据,此函数读入一个表格格式的文件并保存为数据框,使用方法如下: read.table("file", header
有时候,我们需要从用户窗体的文本框中复制数据,然后将其粘贴到其他地方。下面举例说明具体的操作方法。 示例一:如下图1所示,在示例窗体中有一个文本框和一个命令按钮。...当用户窗体被激活时,文本框中自动显示文字“完美Excel”,单击“复制”按钮后,文本框中的数据会被复制到剪贴板。 ? 图1:带有文本框和命令按钮的用户窗体 首先,按图1设计好用户窗体界面。...CommandButton1_Click() With myClipboard .SetText Me.TextBox1.Text .PutInClipboard End WithEnd Sub 在图1所示的用户窗体中添加一个文本框...图2 示例二:如下图3所示,在用户窗体中有多个文本框,要求单击按钮后将有数据的文本框中的数据全部复制到剪贴板。 ? 图3:带有6个文本框和1个命令按钮的用户窗体 首先,按图3设计好用户窗体界面。...If Not .TextBox3 =Empty Then strUnion = strUnion & vbCrLf & .TextBox3 If Not .TextBox4
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中,存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中,根据列C中的数据,在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后,将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中,如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...rng.Offset(0,4).Resize(1, 3).Value = rngFound.Offset(0, 4).Resize(1, 3).Value
正则表达式 正则表达式是一种用于匹配和处理文本的工具,可以定义规则和模式来查找、替换和提取目标数据。Python中内置的re模块可用于操作正则表达式。 正则表达式中常用的元字符和特殊序列 ....正则表达式模式\d{3}-\d{3}-\d{4}用于匹配电话号码的格式。...match.group()方法用于获取匹配结果的字符串表示。 使用正则表达式提取数据 Python中,我们可以利用re模块的函数使用正则表达式进行数据提取。...查询数据: 使用SELECT语句从表格中检索数据。指定所需的列和表格名称。你还可以使用WHERE子句添加筛选条件。...删除数据: 使用DELETE FROM语句从表格中删除数据。指定表格名称和删除条件。
*t[6,8] ------匹配6或者8 [0-9] ------匹配一个0-9 的数字 [0-9]* ------匹配任意长度的数字字符串 [a-z] ------匹配一个 a-z 之间的字符...$大于小于11位数字都是不符合的 四、案例之归档文件实际生产应用中,往往需要对重要的数据进行归档备份 需求:实现一个目录归档备份的脚本,输入一个目录名称,将目录下所有文件按天归档保存,并将归档日期附加在文档文件名上.../archive_test.sh /scripts可以看得出确实添加了一个归档文件 六、Shell文本处理工具1. cut工具cut 的工作就是“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。...cut 命令从文件的每行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出基本用法 cut [选项参数] filename 选项参数选项参数功能-f列号,提取第几列-d分隔符,按照指定分隔符分割列,默认是制表符...假如我们想要提取第一和第四列,可以这样写: cut -d " " -f 1,4 cut_test.txt比如说我们想知道ens33网卡的所有IP,那么首先应该是ifconfig ens33,然后管道符
*t [6,8] ------匹配6或者8 [0-9] ------匹配一个0-9 的数字 [0-9]* ------匹配任意长度的数字字符串 [a-z] ------匹配一个 a-z 之间的字符...}$ 大于小于11位数字都是不符合的 四、案例之归档文件 实际生产应用中,往往需要对重要的数据进行归档备份 需求:实现一个目录归档备份的脚本,输入一个目录名称,将目录下所有文件按天归档保存,并将归档日期附加在文档文件名上...“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。...cut 命令从文件的每行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出 基本用法 cut [选项参数] filename 选项参数 选项参数 功能 -f 列号,提取第几列 -d 分隔符,按照指定分隔符分割列..." -f 1 cut_test.txt 假如我们想要提取第一和第四列,可以这样写: cut -d " " -f 1,4 cut_test.txt 比如说我们想知道ens33网卡的所有IP
这里使用gsub()函数,其中涉及的正则表达式请自行查阅资料。...形成一个与A等长的波尔值向量。 小结 到这里,数据已经处理完成了。一级清洗和二级清洗使用了正则表达式,匹配到无用的符号或者内容则删除,三级清洗在分词完成的基础下,去除一些停用词,让数据更加的合理。...在第一部分,我们获取的数据框中包含了一列star的数据,这个数据就是每条评论对应的星级数,范围从1星到5星,我们规定1到3星为负向情感,标记为-1,4星和5星为正向情感,标记为1。...使用join()函数将df.emotion数据框和emotion数据框通过"word"列结合,看得出来,在emotion数据框(情感词典)中只含有少部分词组与df.emotion数据框匹配上,比如id为...上面代码先生成跟id长度一致的向量,再将每个ID的得分匹配到对应的id,再根据得分打上标签,得分大于0的规定为正向情感,标签为1,得分小于等于0的规定为负向情感,标签为-1。
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