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。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...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 =...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。...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 name = pd.read_csv
这些库的存在使得Python成为进行数据分析和建模的强大工具。 Python通过一些高效的计算库提供了处理大数据的能力。...其中最著名的是NumPy和Pandas库，它们基于C语言实现，能够在底层进行向量化操作和优化计算。这些库的使用使得Python能够快速处理大规模数据集，执行复杂的数值计算和统计分析。...这种并行计算能力使得Python能够更好地应对大规模数据集的挑战，并减少数据处理时间。 Python提供了丰富的数据处理和可视化工具，使得数据分析人员能够灵活地处理和探索大数据。...这些工具的灵活性和易用性使得Python成为数据分析人员的首选工具。 Python在处理大数据时具有许多优势和特点。它拥有庞大的数据分析生态系统，提供了众多的数据分析库和工具。...此外，Python还提供了灵活的数据处理和可视化工具，帮助数据分析人员处理和探索大数据。综上所述，以上特点使得Python成为处理大数据的理想选择，被广泛应用于各个行业和领域。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。...这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“，”，所以移除的9800万...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
在Python中，我们经常需要处理JSON数据，包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。...本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧，帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。 1.解析JSON数据 首先，我们需要知道如何解析JSON数据。...在Python中，我们可以使用json模块中的一些方法来创建JSON数据。常用的方法包括： -`json.dumps()`：将Python对象转换为JSON字符串。 ...在Python中，我们可以使用json模块的方法来处理这些复杂的JSON数据。...在处理这些信息时，我们常常需要将其转换为Python datetime对象。在Python中，我们可以使用datetime模块将字符串转换为datetime对象，然后再将其转换为JSON格式。
说起Excel，那绝对是数据处理领域王者般的存在，尽管已经诞生三十多年了，现在全球仍有7.5亿忠实用户，而作为网红语言的Python，也仅仅只有700万的开发人员。...我们知道一张Excel表最多能显示1048576行和16384列，处理一张几十万行的表可能就会有些卡顿，当然你可以使用VBA进行数据处理，也可以使用Python来操作Excel。...VBA作为Excel内置的宏语言，几乎可以做任何事情，包括自动化、数据处理、分析建模等等，那为什么要用Python来集成Excel VBA呢？...另外，如果你的菜单栏还没有显示“开发工具”，那需要把“开发工具”添加到功能区，因为我们要用到宏。 步骤很简单： 1、在"文件"选项卡上，转到"自定义>选项"。...但xlwings解决了这个问题，不需要你写VBA代码就能直接在excel中调用python脚本，并将结果输出到excel表中。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。...这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
图片Redis客户端在连接过程中，使用输入和输出缓冲区来处理数据的读写。对于输入缓冲区，Redis客户端会将接收到的数据存储在其中，然后使用解析器来解析这些数据。...当输出缓冲区满或者遇到特定条件时，客户端会触发写操作，将输出缓冲区的数据发送给服务器。具体的处理过程可以描述如下：客户端与Redis服务器建立连接，创建输入和输出缓冲区。...客户端接收来自服务器的数据，并存储在输入缓冲区中。客户端使用解析器解析输入缓冲区中的数据，得到相应的命令和参数。客户端将解析后的命令和参数传递给业务逻辑进行处理。...客户端根据业务逻辑的需要，将需要发送给服务器的命令和参数存储在输出缓冲区中。当输出缓冲区满或者遇到特定条件时，客户端触发写操作，将输出缓冲区的数据发送给服务器。...Redis客户端通过输入和输出缓冲区来处理与服务器之间的数据交互。
pandas是数据分析的利器，既然是处理数据，首先要做的当然是从文件中将数据读取进来。pandas支持读取非常多类型的文件，示意如下 ?...在日常开发中，最经典的使用场景就是处理csv,tsv文本文件和excel文件了。...csv文件的函数以及常用参数如下 # to_csv, 将数据框输出到csv文件中 >>> a.to_csv("test1.csv") # header = None, 表示不输出数据框的列标签 >>>...a.to_csv('test1.csv', header = None) # index = False, 表示不输出数据框的行标签 >>> a.to_csv('test1.csv', index =...('test.xlsx') pandas的文件读取函数中，大部分的参数都是共享的，比如header, index_col等参数，在read_excel函数中，上文中提到的read_csv的几个参数也同样适用
pandas将所有工作表读入数据框字典，字典中的键就是工作表的名称，值就是包含工作表中数据的数据框。所以，通过在字典的键和值之间迭代，可以使用工作簿中所有的数据。...然后，用loc函数在每个工作表中选取特定的列，创建一个筛选过的数据框列表，并将这些数据框连接在一起，形成一个最终数据框。...工作簿中读取一组工作表 在一组工作表中筛选特定行 用pandas在工作簿中选择一组工作表，在read_excel函数中将工作表的索引值或名称设置成一个列表。...接下来，计算工作簿级的统计量，将它们转换成一个数据框，然后通过基于工作簿名称的左连接将两个数据框合并在一起，并将结果数据框添加到一个列表中。...当所有工作簿级的数据框都进入列表后，将这些数据框连接成一个独立数据框，并写入输出文件。 pandas_sum_average_multiple_workbook.py #!
对拼接后的特征层应用一系列的1 x 1卷积核进行处理，将第61层的特征进一步融合。最后在第94层进行第二次物品检测，输出的特征层尺寸为26 x 26 x 255。...如果你在自己的数据集上应用YOLO，你需要使用K平均聚类方法自行创建9个锚箱。然后将各锚箱按降序排列，最大的3个应用到第一类特征层，接下来的3个对于第二类特征层，最后3个处理最后的特征层。...但是，当数据库中包含诸如“人类”和“女人”这样的类别时，那么上述假设及不成立了。这也是YOLO的作者放弃softmax分类的原因。...在YOLO v3中，每个类别的分值用线性回归来预测，此外还设置了一个门槛值来实现多标签预测。也就是说，当某个类别的分值高于门槛值，则该类别的标签就被赋予相应的边界框。...在基准测试中，基准数值越高(比如，COCO 75)，则边界框需要更好地与Ground Truth框对齐，以避免被评估指标剔除。
map()还有一个参数na_action，类似R中的na.action，取值为None或ingore，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为ingore时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。...输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。
1.2 Anaconda介绍 Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析)，Anaconda致力于简化包管理和部署。...下面到这个页面的时候，需要解释一下，有两个勾选框： 第一个选项的意思是是否将Anaconda3添加的PATH环境变量中，将其添加到PATH中的好处就是可以在cmd中使用 conda 命令。...PATH中将命令 python 指向Anaconda中的python，其作用是可以让你本地的IDE自动检测到Anaconda并作为首选的Python环境（不勾选就需要手动选择）。...3号框可以搜索库的名称，然后在2号框可以筛选显示哪些库，然后4号框可以创建一个新的虚拟环境。...3.1.2 虚拟环境管理 点击上图四号框中的Create弹出下面的窗口，Name栏输入你想创建的虚拟环境的名字，然后选择Python的版本，即可完成创建。
本篇推文开始，我将介绍一些常用的Python数据处理小技巧，帮助大家更好的处理数据，提高工作效率。今天我将介绍Python自带的一个模块-glob模块。...中，这里我们还使用Pandas库用于数据处理操作(这也是我日常数据处理中进场使用大方法哦)。...其基本过程文字叙述如下：「将每个输入文件中读取到pandas数据框中，再将所有的数据框追加到一个数据框列表中，最后使用pandas.concat()函数将所有数据框连接成一个数据框」，其中concat(...当然，以上代码只是列举了CSV文件，其实，对所有相同文件或具有特定字符串文件名的所有文件都可以通过glob.glob()方法进行批量处理，希望大家可以多使用该方法进行多个文件的批量操作。...总结 本期推文介绍了一个在日常工作中经常使用到的文件操作小技巧即：使用 glob.glob() 批量处理多个文件，进行自动化和规模化的数据处理操作，并具体举出批量合并多个CSV文件的具体代码实例帮助大家更好的理解操作
《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。...然后处理了ItemCheck事件，在事件处理程序中根据用户选择的项来作出相应的响应。...文件选择：在某些情况下，需要让用户选择一个或多个文件，并将它们添加到特定的集合中。CheckedListBox可以用于此目的。例如，一个文档编辑器可以让用户选择要打开的文件，然后将它们添加到编辑器中。...首先，我们需要在Visual Studio中打开一个新的Winforms项目，并将CheckedListBox控件添加到窗体上。您可以从工具箱中将其拖动到窗体上，或者从设计器中添加它。...我们使用循环遍历CheckedItems集合，并将选定项目的文本添加到字符串中。
(这个方法较少用到，这里不再进行介绍) Python-glob模块实例应用 本节将举一个具体的示例讲解glob.glob()方法的应用，具体为 读取多个CSV文件中的数据，并将所有数据合并到一个CSV文件...中，这里我们还使用Pandas库用于数据处理操作(这也是我日常数据处理中进场使用大方法哦)。...其基本过程文字叙述如下：「将每个输入文件中读取到pandas数据框中，再将所有的数据框追加到一个数据框列表中，最后使用pandas.concat()函数将所有数据框连接成一个数据框」，其中concat(...当然，以上代码只是列举了CSV文件，其实，对所有相同文件或具有特定字符串文件名的所有文件都可以通过glob.glob()方法进行批量处理，希望大家可以多使用该方法进行多个文件的批量操作。...总结 本期推文介绍了一个在日常工作中经常使用到的文件操作小技巧即：使用 glob.glob() 批量处理多个文件，进行自动化和规模化的数据处理操作，并具体举出批量合并多个CSV文件的具体代码实例帮助大家更好的理解操作
map()还有一个参数na_action，类似R中的na.action，取值为'None'或'ingore'，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为'ingore'时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。...● 多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中...（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据而不是Series.apply()那样每次处理单个值），注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis...● 结合tqdm给apply()过程添加进度条 我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服，在（数据科学学习手札53）Python...将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致，譬如下面的简单示例，我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理，对其他类型则原样返回： def lower_all_string
1、在线版本：对话框表白 2、在线版本：网页信纸程序风 3、Python项目：七夕情人节表白小助手 4、Python图片处理：将意中人素材图片融合到主图中 5、Python项目：聚合项目，5种方式示爱...图片修改 在for-my-love/img文件夹中，将自己的图片添加到这里即可，然后在上面文案中通过img标签引用。 个人感觉： 很不错，创意、形式、美感都ok，比较推荐使用。...项目演示： 项目修改说明： 代码运行修改 在lover_pic-master中的demo文件夹中加入自己意中人的图片素材，jpg格式的，在lover_pic-master文件中将statr.jpg文件替换成自己的...绘制波动心形线 个人感觉：个人最喜欢Python绘制波动心形线，有创意，有美感～ 6、Python图片处理：将表白文字嵌入图片每个像素 项目地址： https://github.com/moyuweiqing...图片修改 在Valentine-s-Day-Gift文件夹中，将自己的图片添加到这里即可。
挖掘长尾关键词的四种方法： 方法一：搜索引擎下拉框 在搜索引擎（百度，360，谷歌等）输入相关词语，会有一个下拉框显示出来，这个就是我们说的搜索引擎下拉框，通过这个下拉框，我们可以查看到跟搜索词相关的词语...可以看到底部有相关搜索几个字，在相关搜索旁边，有很多跟搜索词类似的长尾词，这个就是我们所查找的跟主关键词相关的长尾词。这是查找长尾词的第二种方法。...方法三：.追词助手查找 还可以通过辅助工具来查找长尾关键词。现在比较常用的长尾词查找工具有金花追词工具，大家可以在网上下载一个，然后自己运用一下，熟悉它的属性，能够熟练的查找出各类关键词的长尾词。...因为长尾关键词的本身因素，搜索的人没有主关键词多，所以，带来的效果肯定没有主关键词多。一般长尾关键词都是没有指数的。所以，带来的流量也比较少。...长尾关键词写在哪里（长尾词优化方法） 1.把长尾词包含到你的文章标题中、文章描述中、文章内容中 对于职业SEO来说，长尾词也是很看中的，所以，写文章的时候，就把长尾词添加到文章中，充分发挥长尾词的优势。
None或ingore，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为ingore时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。...输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法。
马上元旦了，新的一年即将临近，阿远为了追女神可谓是煞费苦心 这份礼物可谓是别出心裁 MyQR 如何制作呢？...启动-->开机-->pycharm或者anaconda都可以，首先你要确定你的电脑里有python，如果你没有安装python，使用pycharm需要先到官网安装，如果使用的是anaconda，是自带python...的哦~ 这里我们需要用到两个模块，requests和MyQR requests是python实现的简单易用的HTTP库，因为是第三方库，所以使用前需要cmd安装，当然在pycharm/anaconda中也是可以的...安装命令：pip install requests MyQR生成个性的二维码图片，同样它也是第三方库，也是阿远追小姐姐的神器 二维码在现实生活中的应用越来越普遍，归于功于 QR code 码制的流行。...默认为1.0 brightness 亮度 float，调节图片的亮度，其余用法和取值与 contrast 相同 save_name 输出文件名 str，默认输出文件名是"qrcode.png" save_dir
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