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查找目录下所有java文件查找Java文件中的Toast在对应行中找出对应的id使用id在String中查找对应的toast提示信息。

背景 最近有个简单的迭代需求，需要统计下整个项目内的Toast的msg, 这个有人说直接快捷键查找下，但这里比较坑爹的是项目中查出对应的有1000多处。...妈呀，自己查找，还要根据查找id找到对应string，比较坑。于是就顺带练手写了个python脚本来处理这个问题。当然编码相对不太规范，异常处理也没做。由于lz好久没写过python脚本了，相当生疏。...几乎是边查文档编写，记录写编写过程： 查找目录下所有java文件 查找Java文件中含有Toast相关的行 在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。...查找Java文件中的Toast 需要找出Toast的特征，项目中有两个Toast类 BannerTips和ToastUtils 两个类。 1.先代码过滤对应的行。...在对应行中找出对应的id 使用id在String中查找对应的toast提示信息。 最后去重。 最后一个比较简单，可以自己写，也可以解析下xml写。

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Python判断连续时间序列范围并分组应用

最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。 这里从数据库中导出的监测设备数据离线预警日志，需求是找出各监测对象设备掉线最长持续多久并确定其离线时长。...程序每天定时检测一次数据在线情况，很明显只有数据掉线才会向数据库中插入日志，时间并不连续，因此，本文分享一种思路来统计时间序列连续时间段和天数。...、连续掉线最长时间段等，根据需要增加过滤条件） 具体代码如下： import pandas as pd from itertools import groupby #日期-天数转换函数 def which_day...] result1.append(scop) result2.append(len(l1)) #连续天数 df = pd.DataFrame(...\test.xlsx") df1=pd.DataFrame(df[["BUILD_ID","BUILD_NAME","OFF_TIME"]]) id_name =df1.set_index("BUILD_ID

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最近面试太难了。

在面试数据分析师时，往往会考察一下SQL的掌握程度。...当然这种题变形也很多，连续打卡天数、连续学习天数，连续点击天数等等都是同一个类型，今天我们将会给大家分享SQL和Pandas的多种做法。让大家一次搞懂，下次面试不难!...SQL 8.0窗口函数 实现思路： 对用户ID和登录日期去重 对每个用户ID按照日期顺序进行编号 将登录日期减去编号对应的天数，使连续的日期转换为同一天 将连续日期转换为同一个日期之后就可以按照这个字段分组...:=NULL,@r:=0) t; 从结果可以看到，对于每个用户下连续的日期都给出了完全相同的分组编号： 然后就可以计算连续天数了： SELECT role_id, MIN(DATE) begin_date...我们看看Pandas中rank函数的几种method的差异： import pandas as pd t1 = pd.DataFrame(data={'num': [2, 4, 4, 8, 8]})

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解决KeyError: “Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no long

这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中，我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。...当我们使用列表（或其他可迭代对象）传递给.loc或[]索引器时，Pandas在查找标签时可能会遇到缺失的标签，这会导致KeyError。...这些方法通过过滤标签或重新索引DataFrame，确保只选择存在于DataFrame中的标签。在处理大量数据时，这些方法将非常有用，并且可以提高代码的鲁棒性和可读性。...希望这个示例代码能够帮助你解决实际应用中遇到的类似问题。在Pandas中，通过索引器​​.loc​​​或​​[]​​可以用于查找标签。这些标签可以是行标签（索引）或列标签。...需要注意的是，在Pandas中，索引器​​.loc​​和​​[]​​可以实现更灵活的选择和筛选操作，还可以使用切片操作（如​​df.loc[:, 'column1':'column2']​​）来选择连续的行或列

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 中的实现方式直观简单 如下一份简单的记录表： - 需要根据这份数据，得到最长连续下雨天数是多少，是几号到几号 - 上图红框是一部分符合条件的，其中最长的红框是需要的结果 按照惯例，先看看如果在...分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述 Excel 中的操作，实际非常简单...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四)：连续区域

后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 中的实现方式直观简单 如下一份简单的记录表： - 需要根据这份数据，得到最长连续下雨天数是多少，是几号到几号 - 上图红框是一部分符合条件的，其中最长的红框是需要的结果 按照惯例，先看看如果在...分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述 Excel 中的操作，实际非常简单...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行

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Pandas实战案例 | 冷空气活动寒潮级别分类

大家好，今天介绍来自盆友小明大佬的Pandas神级操作，如何把基础函数groupby和diff方法通过复杂而清晰逻辑去解决令人头大的需求，优雅~ 目录： 需求分析 读取数据 拿一个分组进行测试 获取满足寒潮定义条件的对应数据...(ids+1)表示，把ids列表里每个id的后一个id也添加到最终列表里，利用了numpy数组广播变量的特性，+2和+3也是同理。...从结果可以看出，凡是连续的id都可以看作一个寒潮的过程，所以现在我们需要将每个寒潮过程都分为一组，为了作这样的分组，我发明了一种分组编号生成器的写法，下面已经封装成了一个方法： 分组编号生成器 def...)         last_v = value     return group_ids 上面的方法实现了一个分组编号生成器，对于一段序列凡是连续的数字都会给一个相同的分组编号。...，不是连续的序列就没有分到一组。

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Python数据科学库-小测验

考察内容包括numpy、pandas、matplotlib这3个库的内容 1、请写出numpy中创建数组的方式 答：np.arange、np.array、np.ones、np.zeros、np.full...numpy as np m = np.zeros((10,10)) m[0] = 1 m[:,0] = 1 m[-1] = 1 m[:,-1] = 1 print(m) （3）编写代码，判断第数组一中的每个元素在数组二中是否存在...返回新的数组values,同时给出比10大的数在原数组中的索引 给定数组：[[ 0 10 20] [20 30 40]] 求如下数组： Values: [20 20 30 40] 索引数组： (...并结合numpy、scipy等模块，获取前一天电影排行数据中上映天数大于7中日平均票价最高的电影，分析该电影近一个星期的票房及电影票价的走势，要求分别绘制出票房走势和平均票价走势。...答：（1） import numpy as np import pandas as pd data = np.random.randn(100) df = pd.DataFrame(data) skew

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利用Python统计连续登录N天或以上用户

第五步，分组计数 通过上一步，我们可以知道，计算每个用户date_sub列出现的次数即可算出该用户连续登录的天数 data = df.groupby(['role_id','date_sub']).count...第六步，计算每个用户连续登录最大天数 这里用到的是sort_values和first方法，对每个用户连续登录天数做组内排序（降序），再取第一个值即为该用户连续登录最大天数 data = data.sort_values...(by='连续登录天数',ascending=False).groupby('role_id').first().reset_index() #计算每个玩家连续登录最大天数 ?...补充 当我们计算出每个用户在周期内的每个连续登录天数后，想计算连续登录N天或以上玩家清单就非常方便了，条件筛选即可。 同时，也可以自由计算连续登录最大天数 各玩家数等等。...(by='连续登录天数',ascending=False).groupby('role_id').first().reset_index() #计算每个玩家连续登录最大天数

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Zipline 3.0 中文文档（二）

假设你想在周二买入某只股票，然后在周六卖出。如果你交易的那个股票所在的交易所周六不开放，那么在现实中你将无法在那个时间交易那只股票，你将不得不等到周六之后的某个其他天数。...事件 必须至少包含三列： sidint64 与每个事件关联的资产 ID。 事件日期 datetime64[ns] 事件发生的日期。...sidint 与此调整相关的资产 ID。 mergers (pandas.DataFrame, optional) – 包含合并数据的 DataFrame。...sidint 与此调整相关的资产 ID。 dividends (pandas.DataFrame, optional) – 包含股息数据的 DataFrame。...dataframe_cache 是一个可变的字符串名称到 pandas DataFrame 对象的映射。这个对象可以用作上下文管理器，在退出时删除缓存目录。

9510

Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！

、“刘老师，怎么将Json数据读入到Python中呢？”。在我看来，这些问题都可以借助于Pandas模块完成，因为Pandas属于专门做数据预处理的数据科学包。...下面来介绍一下我认为Pandas模块中需要掌握的功能和函数。 数据读写 ?...sec_cars.head() # 查看数据的行列数 print('数据集的行列数：\n',sec_cars.shape) # 查看数据集每个变量的数据类型 print('各变量的数据类型：\n'...中常用到的模块或者推荐一些python中实用的模块，关于留言打卡的规则可以参考数据森麟公众号留言打卡第二季开启！...，请按照昵称+天数（请以自己实际打卡的天数为准，如day1 or day2 or day3）+ 留言内容（不少于15字）的方式留言

60920

esproc vs python 5

如果date_list中的日期数量大于1了，生成一个数组（判断数据中每个日期是否在该段时间段内，在为True，否则为False）。...3.字段分段 题目介绍：库表data有两个字段，ID和ANOMOALIES，数据如下： ? 我们的目的是将ANOMOALIES字段按空格拆分为多个字符串，每个字符串和原ID字段形成新的记录。...A4：news函数的用法在第一例中已经解释过，这里不再赘述。...A.run(x)，针对序列/排列A中每个成员计算表达式x。T.record(A,k) 从T中指定位置k的记录开始，用A的成员依次修改T序表中记录的每个字段值，k省略时从最后一条开始增加记录。...在第二例中，日期处理时，esproc可以很轻松的划分出不规则的月份，并根据不规则月份进行计算。而python划分不规则月份时需要额外依赖datetime库，还要自行根据月份天数划分，实在是有些麻烦。

2.2K20

Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

优化的数据结构：Pandas提供了几种高效的数据结构，如DataFrame和Series，它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。这些数据结构在内存中以连续块的方式存储数据，有助于提高数据访问速度。...DataFrame的一列就是Series，Series可以转化为DataFrame，调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构，可以看作是带有标签的一维数组。...了解完这些，接下来，让我们一起探索 Pandas 中那些不可或缺的常用函数，掌握数据分析的关键技能。①.map() 函数用于根据传入的字典或函数，对 Series 中的每个元素进行映射或转换。...如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断）downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。...)运行结果合并后的 DataFrame： A B C0 1 4 71 2 5 82 3 6 9在本文中，我们深入探讨了Pandas库中一系列高效的数据处理方法。

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Pandas

Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...# items - axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)。...# major_axis - axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列。...答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。 简单的说，就是对数据进行分类。...答：把每个类别生成一个布尔列，这些列中只有一列可以为这个样本取值为1。其又被称为热编码。

4.9K40

交通-地铁客流量python时间序列预测

并且我们发现，预测客流量并不是一个直观的字段，因此需要我们自己对其进行整理。建立ipython文件Traffic_dataAnalysis。先用pandas库读取csv的数据： ?...客流量并没有出现在字段中，由题目要求得知，每个站点的日客流量是交易类型21,22之和，因此客流量实际上就是对应行的和。因此我们选择用python进行作图，来判断字段之间的联系和影响。 ?...通过作图我们可以看出，每个月不同刷卡地点的客流量的变化趋势十分接近，因此可以知道刷卡地点TRADE_ADDRESS字段的数据拟合的非常好。...将异常的天数筛选出来后，保留剩余的天数所对应的数据，并且将异常天数对应的日客流量取每月正常天数客流量的均值，使得模型能更好的拟合。这样我们便得到了新的数据集，保存在data_final文件夹中。...结果预测 按照要求的表格形式，输出成dataframe， ? 进行输出就完成了预测数据： ?

3.3K42

Pandas 25 式

把连续型数据转换为类别型数据 改变显示选项 设置 DataFrame 样式 彩蛋：预览 DataFrame 0....pandas 自动把第一列当设置成索引了。 ? 注意：因为不能复用、重现，不推荐在正式代码里使用 read_clipboard() 函数。 12....要把第二列转为 DataFrame，在第二列上使用 apply() 方法，并把结果传递给 Series 构建器。 ?...每个订单都有订单号（order_id），每个订单有多行。要统计每个订单的金额，需要先根据每个 order_id 汇总每个订单里各个产品（item_price）的金额。...这里显示了每个类别的记录数。 23. 把连续型数据转换为类型数据 下面看一下泰坦尼克数据集的年龄（Age）列。 ? 这一列是连续型数据，如果想把它转换为类别型数据怎么办？

8.4K00

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

把连续型数据转换为类别型数据 改变显示选项 设置 DataFrame 样式 彩蛋：预览 DataFrame 文末有 Jupyter Notebook 下载，正文先上图。...本例里，glob 会查找 data 子目录里所有以 stocks 开头的 CSV 文件。 ? glob 返回的是无序文件名，要用 Python 内置的 sorted() 函数排序列表。...pandas 自动把第一列当设置成索引了。 ? 注意：因为不能复用、重现，不推荐在正式代码里使用 read_clipboard() 函数。 12....每个订单都有订单号（order_id），每个订单有多行。要统计每个订单的金额，需要先根据每个 order_id 汇总每个订单里各个产品（item_price）的金额。...这里显示了每个类别的记录数。 23. 把连续型数据转换为类型数据 下面看一下泰坦尼克数据集的年龄（Age）列。 ? 这一列是连续型数据，如果想把它转换为类别型数据怎么办？

7.1K20
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