上周，有一个简单的跑批任务，跑批之前对文件进行了解析和比对，发现针对科学记数法表示的统一社会信用代码，POI读取出来后与原值不一致。 本文记录一下问题复现、所做尝试、问题解决以及如何防止。...问题重现 原始数据 具体内容如下： 问题重现 读取含有科学记数法的Excel文件，重现问题。...思考 针对涉及诸如身份证号、社会信用统一代码等长字段的Excel导入，读取时需要较为小心，如遇到纯数字的场景，会采用科学记数法记录，POI读取的时候可能不准确。...在上述的测试中，貌似纯数字长度大于11位的时候会转换成科学记数法。...我们可以增加一层校验，如读取的内容是数字类型，且使用了科学记数法，可以提示一下，如“xxx包含科学记数法，请转换成文本格式再进行导入”。
但是，对Connection使用不当是HBase新手（包括很久很久之前的我自己）最容易犯的错误之一，常见错误用法有： 每个线程开一个连接，线程结束时关闭； 每次读写HBase时开一个连接，读写完毕后关闭...； 自行实现Connection对象的池化，每次使用时取出一个。...因此，最科学的方式就是在整个应用（进程）的范围内只维护一个共用的Connection，比如以单例的形式。在应用退出时，再关闭连接。...创建Connection是重量级的，并且它是线程安全的。 由Connection取得的Table和Admin对象是轻量级的，并且不是线程安全的，所以它们应该即用即弃。...AbstractRpcClient中使用了一个名为PoolMap的结构来维护ConnectionId与连接池之间的映射关系，在构造方法中初始化。
利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。...矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点： 列表推导的局限性 纯Python代码，速度不够快。...x, y, c in zip(x_arr, y_arr, cond)] # 通过列表推到实现 print(result) print(np.where(cond, x_arr, y_arr) ) # 使用...NumPy的where函数 print('更多where的例子') arr = np_random.randn(4, 4) print(arr) print(np.where(arr > 0, 2,...Paste_Image.png 数组的合并和拆分 ?
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。...，来看下他们的使用方法。...，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...函数是 Pandas 中自由度非常高的函数，使用频率也非常高。...类型的三种方法 dataframe 转列表 1、使用DataFrame中的values方法 df.values 2、使用DataFrame中的as_matrix()方法 df.as_matrix()
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。...具体看下面代码 import numpy as np print('使用zeros/empty/ones') print(np.zeros(10))# 生成包含10个0的一维数组 print(np.zeros...数据类型2 数据类型的操作 创建ndarray时指定dtype类型 使用astype显示转换类型 print('生成数组时指定数据类型') arr = np.array([1, 2, 3], dtype...3, 4, 5]) float_arr = int_arr.astype(np.float) print(int_arr.dtype) print(float_arr.dtype) print('使用...'], dtype = np.string_) float_arr = str_arr.astype(dtype = np.float) print(float_arr) print('astype使用其它数组的数据类型作为参数
，二进制表示就是 -110.101，那么使用浮点数表示 6.625 的话，内存中实际存储的比特位是这个样子的： 其实可以观察到，浮点数的存储，本质上就是二进制的科学记数法：由一个有效数字（绿色部分），...其实 0 也是可以的，但是这样其实就浪费了一个位的精度了。 我们知道浮点数在内存中的表示，其实就是二进制的科学记数法。...0.365 * 10^5 => 3.65 * 10^4 二进制的科学记数法也是一样的，我们为了高效简介的表达，也像十进制的科学记数法一样，规定有效数字的整数部分不能是 0（因为前导 0 是无效数字...也就是说，例如 111010 它的二进制科学记数法是 1.11010 * 2^5 而不是 0.111010 * 2^6，因为这种表示不是最高效简介的表示方法 但是专家们很快发现：既然都规定了科学记数法有效数字的整数部分不能是...对于浮点数，我们进行大小比较的时候，其实就是比较两个科学记数法表示的数字，所以第一步肯定是先比较他们的数量级。
据说在转换时还是有一定的区别的，不过我个人更习惯于使用convert函数，应该这个函数一方面更像是个函数的语法，另一方面在做时间和数值转换成字符串时还可以指定转换的格式。...declare @i float set @i=123456789 print 'test:'+convert(varchar(20),@i) 输出结果：test:1.23457e+008 输出的结果是使用科学计数法来表示的...,再看看可否通过指定转换样式来指定不使用科学计数法呢?...帮助文档中说到float 或 real 转换为字符数据时的 style 值: 0（默认值）最大为 6 位数。根据需要使用科学记数法。 1 始终为 8 位值。始终使用科学记数法。...始终使用科学记数法。 我们的值是123456789,超过了6位数.所以不管是0还是1,2结果都会使用科学计数法来表示。那么要怎么样才能将我们的数据不转换成科学计数法而输出呢？
如何和实际工作联系，怎么样简单快速的get到这些功能的意义和使用方式呢？ 今天就好好get一下。...（嗯，仓库我还没建，你看着办）” 克隆仓库到文件夹 如果对这个仓库的历史数据不感兴趣，使用--depth n告诉git，别搞这么沉重，我只关心他现在的样子。...不指定文件夹的话、git会默认使用master自动创建。...标记当前变化的注释 命令行中需要单独输入commit的具体内容，输入完成后保存，如mac使用 shift+; 然后 wq。...主分支默认叫master 回到主线使用 git checkout master
使用 NumPy 让你的 Python 科学计算更高效 为什么要用 NumPy 数组结构而不是 Python 本身的列表 list？...，然后在定义数组的时候，用 array 中指定了结构数组的类型 dtype=persontype，这样你就可以自由地使用自定义的 persontype 了。...下面我来介绍下在 NumPy 中如何使用这些统计函数。...NumPy 排序 排序是算法中使用频率最高的一种，也是在数据分析工作中常用的方法，计算机专业的同学会在大学期间的算法课中学习。...这里你可以使用 sort 函数，sort(a, axis=-1, kind=‘quicksort’, order=None)，默认情况下使用的是快速排序；在 kind 里，可以指定 quicksort、
statsmodels 官网：http://www.statsmodels.org statsmodels是一个Python模块，它提供对许多不同统计模型估计的类和函数，并且可以进行统计测试和统计数据的探索...说实话，statsmodels这个词我总是记不住，但是国宝“熊猫”这个单词pandas我还是记得住的，它提供用于估计许多不同统计模型的类和函数，以及用于进行统计测试和统计数据探索。...当自变量的因子等于或超过三个类别时，检验各类别平均值是否相等，采用方差分析。 anova_lm的方差模型，用于使用线性OLSModel进行ANOVA分析。...随时间变化的数据序列。...生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。
安装 Seaborn 要安装最新版本的seaborn，您可以使用pip： pip install seaborn 也可以使用conda以下方法安装发布的版本： conda install seaborn...这是一个图形级函数，用于使用两种常见方法可视化统计关系：散点图和线图。...拟合参数分布 使用的是stats来拟合数据，distplot 本来就有拟合参数，绘制KDE图的功能 from scipy import stats x = np.random.gamma(6, size...重点：绘制双变量分布 在seaborn中执行此操作的最简单方法是使用该jointplot()函数，该函数创建一个多面板图形，显示两个变量之间的双变量（或联合）关系以及每个变量在单独轴上的单变量（或边际）...可视化数据集中的成对关系 使用该pairplot()函数。
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。...，来看下他们的使用方法。...去重复的值： 数据采集可能存在重复的行，这时只要使用 drop_duplicates() 就会自动把重复的行去掉。...，有些字段存在空值 NaN 的可能，这时就需要使用 Pandas 中的 isnull 函数进行查找。...类型的三种方法 dataframe 转列表 1、使用DataFrame中的values方法 1df.values 2、使用DataFrame中的as_matrix()方法 1df.as_matrix()
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。本文将为你阐述pyecharts的使用细则。...参考：http://pyecharts.herokuapp.com/ 为了地图上的数据能显示完全，先加载好需要的城市地理坐标数据。
sqlite3是一种很好的数据科学工程实践中保存数据（包括原始数据和中间结果存储）的方法。相比于csv/tsv、pickle、parquet，sqlite3的使用场景和意义被大量低估了。...这里数据科学（data scientist），既指机器学习的数据处理，又指数据分析的数据处理。1....Sqlite3数据科学散人的最佳选择 csv存储效率低，基于字符解析，类型识别（特别datetime）还需要额外处理；pickle，parquet跨工具使用不友好；数据库/数据仓库具有强类型、ER...sqlite3一定程度上数据科学散人进行数据探索的最佳选择：0配置，使用方便服务器-客户端一体，文件读取方式操作数据库（对比于常规数据库）强类型，不需要后置处理（相比于CSV）多语言支持：python，...1000条记录：每次建立连接并且写一条记录，花费8.29s；建立连接一次，多次写，花费233 ms；建立连接一次，一次写1000条，花费163 ms.3）使用视图保存规整化操作with connect(
❝qDebug会将浮点型超过一百万的数打印为科学计数法，该如何解决它呢？...❞ double d = 1000000; qDebug() << d; 输出： 1e+06 由于qDebug底层使用QTextStream打印数据，而QTextStream可以设置输出的格式为科学计数法...qDebug不提供设置浮点型数据输出为定点记数法，只能通过其他方式解决。...*/ 输出： 1000000 使用QTextStream 通过设置setRealNumberNotation的FixedNotation模式强制定点记数法。...1000000; QString str; QTextStream s(&str); s.setRealNumberNotation(QTextStream::FixedNotation); /* 使用固定模式
python格式字符串是什么 1、说明 对于字符串的格式设置，在Python的早期解决方案中，主要使用类似c语言的经典函数printf。...在格式字符串中使用转换说明符表示待插入值的位置、类型和格式，在格式字符串后写出待插入值。...2、转换说明符 %c 字符 %s 字符串 %d 使用十进制表示的整数 %e 使用科学记数法表示的小数 %f 使用定点表示法表示的小数 %g 根据数的大小决定确定使用科学记数法还是定点表示法 3、实例 >...以上就是python格式字符串的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
一般情况你可以使用.toString() 将科学计数法的数字转化为直观的数字表示，例如： JavaScript 代码: ""+1.401e10 // "14010000000" 1.401e10.toString...解决问题 精度计算的时候我们通常会使用 .toFixed() 方法，Number.toFixed(digits) 方法使用定点表示法来格式化一个数，会对结果进行四舍五入。...所以索性就改进了一下： JavaScript 代码: function toNumberStr(num,digits) { // 正则匹配小数科学记数法 if (/^(\d+(?:\.\d+)?)...toNonExponential(1.401e10) // "14010000000" toNonExponential(0.0004) // "0.0004" 解析一下： 用.toExponential()将数字转化为科学记数法表示...e([+-]\d+)/,获取科学记数法中小数点后的字符及幂指数（e 后面的值），这样可以确定数字是几位小数。再用toFixed()转换成数值表示。
数据科学家可以告诉你销售额增涨了5%的潜在因素，帮助你理解：什么驱动了销售，下个月的销售将如何，值得关注的潜在趋势是什么。...数据科学家可以通过整合全局数据和先验知识，获得一个令人满意的估算，报告估算的性质，并总结出估算的意义。...用数据去讲故事 在公司里，数据科学家的角色就像是数据和公司之间的使者。沟通是很重要的；数据科学家必须用一种公司可以接受的方式去解释这些洞察，同时不能丧失数据的保真度。...数据科学家并不是简单的汇总数据，而是需要解释为何这些数据是重要的，以及从中可以获得的可执行的洞察是什么。 数据科学家是公司里讲故事的人，传达着数据的意义，以及数据对公司的重要性。...借助于统计学，数据科学家们得到了洞察，去鼓励决策以改进产品或商业；同时从数据中提取出了可执行的洞察，以促进公司的愿景。
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