pythonz/etc/bashrc ]] && source $HOME/.pythonz/etc/bashrc" >> ~/.bashrc echo 重启bash bash echo 安装一些必要的环境...gdbm-devel db4-devel expat-devel libpcap-devel xz-devel pcre-devel echo 安装目标版本 pythonz install 3.6.0 echo 创建虚拟环境...echo 注意3.6是venv，之前是pyvenv /usr/local/pythonz/pythons/CPython-3.6.0/bin/python3.6 -m venv ~/venv/3.6
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
SQLite 的 sqlite3 命令被用来创建新的 SQLite 数据库。您不需要任何特殊的权限即可创建一个数据。...另外我们也可以使用 .open 来建立新的数据库文件： sqlite>.open test.db 上面的命令创建了数据库文件 test.db，位于 sqlite3 命令同一目录下。...实例 如果您想创建一个新的数据库 ，SQLITE3 语句如下所示： $ sqlite3 testDB.db SQLite version 3.7.15.2 2013-01-09 11...一旦数据库被创建，您就可以使用 SQLite 的 .databases 命令来检查它是否在数据库列表中，如下所示： sqlite>.databases seq name file....quit 命令退出 sqlite 提示符，如下所示： sqlite>.quit $ .dump 命令 您可以在命令提示符中使用 SQLite .dump 点命令来导出完整的数据库在一个文本文件中，如下所示
view=aspnetcore-2.1 使用EF CodeFirst在MySql中创建新的数据库，我们首先在appsettings.json文件夹中，使用json对来给出mysql数据库连接语句，其次在...新建一个类，用来做数据表的基类，同是派生一个继承自DbContext的数据库上下文类，注意！这个新的数据库上下文一定要有构造函数。...做好之后，使用如下命令创建新的数据库： 首先打开Nuget管理控制台： Add-Migration xxxx Update-Database 如果我们就生成了数据库了，还会给我们生成一个Migration...那么如果有了数据库怎么使用DbContext呢？ 从现有的MySql数据库中使用DB First来创建数据表模型 在这种方案下，我们只需要引入第三方的mysql数据库驱动就可以。...，建议用此种方式添加已有的数据库
前言 希望修改grib中的变量，用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库： 1、pygrib 2、xarray...但是，对于本次我的需求，上述方式无法实现。特别是在保存为新的grib文件时，总是报错。...将数据写入新的grib文件！有用！...，与上述一致 for grb in selected_grbs: grb pygrib.index()读取数据后，不支持通过关键字读取指定的多个变量 问题解决：将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的...grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据
/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/3/20 21:24 # @Author : cunyu # @Site...news_sheet.write(i+1, 1, table.row_values(int(rank_list[i]))[1]) workbook.save('%s-网易新闻.xls' %(data)) 写入符合条件数据后新的表格
# 问题 mongoDB的默认登陆时无密码登陆的，为了安全起见，需要给mongoDB设置权限登录，但是keystoneJS默认是无密码登陆的，这是需要修改配置来解决问题 # 解决 在keystone.js...brand': 'recoluan', 'mongo': 'mongodb://user:password@host:port/dbName', }); 1 2 3 4 5 复制 这里需要注意的是...，mongoDB在设置权限登录的时候，首先必须设置一个权限最大的主账户，它用来增删其他普通账户，记住，这个主账户时 无法 用来设置mongo对象的， 你需要用这个主账户创建一个数据库（下面称“dbName...”），然后在这个dbName上再创建一个可读写dbName的普通账户，这个普通账户的user和password和dbName用来配置mongo对象
数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...具体程序代码如下所 示： 二、多表合并 有的时候，我们需要将一些数据片段进行组合拼接，形成更加丰富的数据集。...True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...代码如下: 2.使用join()方法合并数据集 join()是最常用的函数之一, join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。...Dataframe的排序可以按照列或行的名字进行排序,也可以按照数值进行排序。 DataFrame数据排序主要使用sort_values()方法，该方法类似于sql中的order by。
在该系列课程的早期课件中，我想起了用Python做数据分析时一直被我忽略的一些概念和语法。...Lambda函数用于在Python中创建小型的，一次性的和匿名的函数对象。基本上，它们可以让你“在不创建新函数的情况下”创建一个函数。...Concat允许用户在其下方或旁边附加一个或多个dataframe（取决于你如何定义轴）。 ? Merge可以基于特定的、共有的主键（Primary Key）组合多个dataframe。 ?...如果你熟悉Microsoft Excel，那么你可能已经听说过数据透视表。Pandas内置的pivot_table函数将电子表格样式的数据透视表创建为DataFrame。...我希望我介绍的这些在使用Python做数据科学时经常遇到的重要但又有点棘手的方法、函数和概念能给你带来帮助。 而我自己在整理这些内容并试图用简单的术语来阐述它们的过程中也受益良多。
二、需求澄清 粉丝的问题来源于实际的需求，她现在想要使用Python批量筛选上千个Excel文件中的某一行数据并另存为新Excel文件，如果是正常操作的话，肯定是挨个点击进去Excel文件，然后CTRL...+F找到满足筛选条件的数据，之后复制对应的那一行，然后放到新建的Excel文件中去。...肯定就需要消耗大量的时间和精力了。估计一天都不一定完成的了。 这里使用Python进行批量实现，流程下来，1分钟不到搞定！这里装X了，其实码代码还是需要点时间的，狗头保命！...再也不用挨个去手动复制了，使用Python事半功倍！...后来在【猫药师Kelly】的指导下，还写了一个新的代码，也是可以的，思路和上面的差不多，代码如下所示： import pandas as pd import os path = r".
昨天给大家分享了使用Python批量筛选上千个Excel文件中的某一行数据并另存为新Excel文件(上篇)，今天继续给大家分享下篇。 二、需求澄清 需求澄清这里不再赘述了，感兴趣的小伙伴请看上篇。...三、实现过程 这里的思路和上篇稍微有点不同。鉴于文件夹下的Excel格式都是一致的，这里实现的思路是先将所有的Excel进行合并，之后再来筛选，也是可以的。...手把手教你4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并、盘点4种使用Python批量合并同一文件夹内所有子文件夹下的Excel文件内所有Sheet数据、补充篇：盘点6种使用Python批量合并同一文件夹内所有子文件夹下的...Excel文件内所有Sheet数据、手把手教你用Python批量实现文件夹下所有Excel文件的第二张表合并。...这篇文章主要盘点一个Python自动化办公的实用案例，这个案例可以适用于实际工作中文件处理，大家也可以稍微改进下，用于自己的实际工作中去，举一反三。
不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。...一行代码定义List 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。 ? 下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
源 / Conor Dewey 编译 / 专知 不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率...下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。它能替你创建一个函数。...Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ?...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
---- 大家好，我是一行 今天给大家分享一篇内容，介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。...1 一行代码定义List 定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式是你的救星！Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象， 它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。 （注意！...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。...Lambda表达式是你的救星！ Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。...具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。 请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。...Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。 但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。 ?...Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
to_sql结论 可以对齐字段（dataframe的columns和数据库字段一一对齐） 可以缺少字段（dataframe的columns可以比数据库字段少） 不可以多出字段，会报错 if_exists...='append’进行新增（bug：如果设置了PK,ignore 和 replace会报错） 一定要先创建好数据库，设置好格式， 否则使用if_exists='append’自动创建的字段格式乱七八糟...项目需求 excel表格按字段存入数据库，近几年的excel表格，业务系统几经迭代 所以每张表格的字段顺序不一致，甚至有的字段已经不需要剔除了 我本以为python的to_sql是按顺序一一映射进mysql...里， 于是便有了下面这篇特憨的一篇的文章： Python：dataframe写入mysql时候，如何对齐DataFrame的columns和SQL的字段名？...提前创建（格式问题，函数本身可以创建） 提前创建 字段对齐 可以对齐 可以对齐 字段多余 报错警示 报错警示 主键处理 不可以ignore 可以ignore 数据修改 不可以修改 replace替换
由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow...二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。...Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。...以下的内容主要以DataFrame为主。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。...读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。
for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。...数据查询 查询过程主要是从DataFrame中提取符合条件的数据块的过程，这一过程与SQL中的SELECT语法功能相似，我们从简到繁的介绍一下： data = pd.DataFrame([['1','2...多DataFrame的查询主要是解决SQL中join和concat的问题，python中主要使用merge和concat来实现对应的功能具体写法如下： Merge的用法：merge主要是用作按行拼接，类似于...Concat用法：主要功能是拼接，由于没有主键约束，对数据结构要求较为严格，需要人为对齐字段，这一操作类似于SQL中的union操作。...，代码的灵活就在于可以用现有的函数，实现新的功能。
我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： 运行该例子，输出时间序列数据，每个观察要有对应的行指数。...我们通过在顶端插入新的一行，用一个时间步（time step）把所有的观察降档（shift down）。由于新的一行不含数据，可以用 NaN 来表示 “无数据”。 Shift 函数能完成该任务。...它帮助我们用机器学习算法探索同一个时间序列问题的不同框架，来找出哪一个将会产生具有更好效果的模型。这部分中，我们为 series_to_supervised() ，一个新的 Python 函数定义。...函数返回一个单个的值： return: 序列的 Pandas DataFrame 转为监督学习。 新数据集创建为一个 DataFrame，每一列通过变量字数和时间步命名。...该函数用默认参数定义，因此，如果你仅仅用你的数据调用它。它会创建一个 X 为 t-1，y 是 t 的 DataFrame。 该函数兼容 Python 2 和 Python 3。
我们可以定义一个由 10 个数字序列组成的伪时间序列数据集，该例子中，DataFrame 中的单个一列如下所示： 运行该例子，输出时间序列数据，每个观察要有对应的行指数。...我们通过在顶端插入新的一行，用一个时间步（time step）把所有的观察降档（shift down）。由于新的一行不含数据，可以用 NaN 来表示“无数据”。 Shift 函数能完成该任务。...它帮助我们用机器学习算法探索同一个时间序列问题的不同框架，来找出哪一个将会产生具有更好效果的模型。这部分中，我们为 series_to_supervised() ，一个新的 Python 函数定义。...函数返回一个单个的值： return: 序列的 Pandas DataFrame 转为监督学习。 新数据集创建为一个 DataFrame，每一列通过变量字数和时间步命名。...该函数用默认参数定义，因此，如果你仅仅用你的数据调用它。它会创建一个 X 为 t-1，y 是 t 的 DataFrame。 该函数兼容 Python 2 和 Python 3。
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