首先简单介绍下 strpos 函数，strpos 函数是查找某个字符在字符串中的位置，这里需要明确这个函数的作用，这个函数得到的是位置。 如果存在，返回数字，否则返回的是 false。...而很多时候我们拿这个函数用来判断字符串中是否存在某个字符，一些同学使用的姿势是这样的 // 判断‘沈唁志博客’中是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客', '博客')) {...沈唁志博客’中的第 0 个位置；而 0 在 if 中表示了 false，所以，如果用 strpos 来判断字符串中是否存在某个字符时 必须使用===false 必须使用===false 必须使用=...==false 重要的事情说三遍，正确的使用方式如下 // 判断‘沈唁志博客’中是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客', '博客')===false) { // 如果不存在执行此处代码...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：在PHP中strpos函数的正确使用方式
例子： 如果定义普通函数，一般都是这样写： def:ds(x): return 2*x+1 调用即： ds(5) 如果用lambda函数就是这么写，就是一句话： g =lambda...x:2*x+1 调用： g=(5) 以这样认为,lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，冒号左边x为入口参数，右边x+1为函数体/计算表达式。...在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。 2、Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，filter, map, reduce。..., 58, 26, 34, 64] print (reduce(lambda x, y: x + y, foo)) 139 上面例子中的map的作用，非常简单清晰。...但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理方面，其实Python的for..in..if语法已经很强大，并且在易读上胜过了lambda。
——为了今天要写的内容，运行了将近7个小时的程序，在数据库中存储了1千万条数据。—— 今天要说的是mysql数据库的IF()函数的一个实例。...那么有没有更简单，更快的统计方式呢，当然是有的，就是我们今天主要讲的if()函数。...然后我们通过SUM()函数将成功条数相加即可。
例如，在深度学习中常用的ONNX交换模型就是使用.proto编写的。我们可以通过多种前端(MNN、NCNN、TVM的前端)去读取这个.onnx这个模型，但是首先你要安装protobuf。...关于mediapipe的详细介绍在另一篇文章。...另外，不同目录内的.cc文件会引用相应目录生成的.pb.h文件，我们需要生成的.pb.cc和.pb.h在原始的目录中，这样才可以正常引用，要不然需要修改其他源代码的include地址，比较麻烦。...CLion中Cmake来编译proto生成的.pb.cc和.pb.h不在原始目录，而是集中在cmake-build-debug(release)中，我们额外需要将其中生成的.pb.cc和.pb.h文件移动到原始地址...正确修改cmake 对于这种情况，比较合适的做法是直接使用命令进行生成。
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...与 Seaborn 一样，Pandas 的绘图功能是 Matplotlib 之上的抽象，这就是为什么要调用 Matplotlib 的 plt.show() 函数来实际生成绘图的原因。...(['#0343df', '#e50000', '#ffff14', '#929591']) ax = df.plot.bar(x='year', colormap=cmap) 我们可以使用绘图函数的返回值设置坐标轴标签和标题
dropna()函数的作用是去除读入的数据中（DataFrame）含有NaN的行。...Alfred NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT 使用...dropna() 效果： >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意： 在代码中要保存对原数据的修改
、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies...(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1和data2在axis=？...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32
# python中的lambda函数 lambda函数相当于定义了一个匿名的函数，减少了代码量 # 代码 # Lambda表格 也是lambda函数 points = [{'x': 2, 'y': 3...}, {'x': 4, 'y': 1}] points.sort(key=lambda i: i['y']) print(points) ''' 要注意到一个 list 的 sort...在我们的案例中，我们希望进行一次自定义排序，为此我们需要编写一个函数， 但是又不是为函数编写一个独立的 def 块，只在这一个地方使用，因此我 们使用 Lambda 表达式来创建一个新函数。...''' # lambda函数的其他使用方法 add = lambda x, y: x + y print(add(1, 2)) # 结果为3 # 需求：将列表中的元素按照绝对值大小进行升序排列 list1...= [3, 5, -4, -1, 0, -2, -6] print(sorted(list1, key=lambda x: abs(x))) ''' 等价于 def get_abs(x):
def关键字用于定义 Python 中的一个函数，我们在上一章已经看到了。lambda关键字用于定义 Python 中的匿名函数。 通常，这样的功能意味着一次性使用。...在:之后的表达式x * x将x * x的值返回给调用者。 整个 lambda 函数lambda x : x * x被分配给一个变量square，以便像命名函数一样调用它。...(lambda x: x*x)(5)中传递参数来调用它一次。...在 Python 中，函数是第一类公民，这意味着就像文字一样，函数也可以作为参数传递。 当我们想要将函数作为参数之一提供给另一个函数时，lambda 函数非常有用。...dosomething(lambda : print('Hello World'))使用匿名 lambda 函数作为参数调用dosomething()函数。
有过编程经验的小伙伴都知道，在其他编程语言如：C#，Java中都有lambda的身影。在Python语言中，同样也有lambda的身影，那就是lambda函数。...本小节中，我们着重介绍一下Python中的lambda函数。匿名函数lambda：是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序。...def sum(x, y): return x + yprint(sum(10,20))使用lambda函数：sum = lambda x,y : x + yprint(sum(10, 20))2...这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。...例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。
参考链接： Python lambda (匿名函数) | filter, map, reduce 1. lambda()匿名函数 a = lambda x: x*x print a(2) 输出结果为：...也可以把匿名函数赋值给一个返回值： def fun(x,y): return lambda:x*y 使用lambda()函数可以简化代码，如果使用def定义函数，每次调用的时候还需要回头找到该函数...，如果这个函数程序运行中仅用到一两次，使用lambda()代替的话可以大大简化程序。 ...2. filter()函数 以下是Python中对filter()函数的介绍： filter(...) ...x*x list(map(fun,[1,2,3,4,5,6,7,8])) #输出结果为： [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] 使用lambda()函数实现如下： list(
那接下来shigen将会展示在实际的开发中，用到过的lambda的详细使用案例。你会发现代码减少了很多，而且看起来更加的优雅了！python在这里shigen就直接上代码截图了。...图片在我再次尝试书写的时候，我发现在python里，其实关键词就是filter map lambda，我们来看看最长的一行代码中，map给的提示：图片其实就是这样的一层层的嵌套，我们只需要去满足对应的参数类型即可实现畅快的使用...在我的文章树形结构的快速生成中也有用到lambda表达式实现数据的过滤。shigen在实际的开发中遇到的最多的场景也是这样的，其它的快捷操作后续将会持续补充。...集合元素的转换我们还是先来看下代码案例：图片这里是将数组转换成集合，官方的代码API中也给了其它的使用案例，包括分组统计，其实具体的案例可以在调用API的时候，稍微注意一下官方的文档。...---以上就是《lambda表达式在实际开发中的使用》的全部内容了，觉得不错的话，记得点赞支持一下哈！与shigen一起，每天不一样！
本节主要内容为识别异常值及lambda函数的应用，由于内容过长，故拆分为3-1和3-2两小节。 注意：确保您已查看过所有以前的课程，因为本练习需要学习以前课程中学到的知识。...确保state列全部为大写 仅选择帐户状态等于“1”的记录 在州列中合并NJ 和 NY（ 即新泽西州和纽约州）到NY（纽约州） 删除任何异常值（数据集中的任何奇怪结果） 让我们快速看看哪些州名是大写的，...upper（）函数和dataframe的apply属性。...这可能意味着正在使用的数据是脏/坏/不准确，但我们将采取其他方式。...可以忽略Status列，因为此列中的所有值都是1。为此，我们将使用dataframe的函数groupby和sum（）。 请注意，我们必须使用reset_index。
续上篇文章《pandas入门3-1:识别异常值以及lambda 函数》 假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。...Daily ['Outlier'] - 一个布尔值（True或False），让我们知道CustomerCount列中的值是否在可接受的范围内。 将使用transform属性而不是apply。...Outlier列中的False表示该记录不是异常值。...，在2009年1月份，最大客户数为901.如果我们使用了apply，我们将得到一个数据框（年份和月份）作为索引，只有Max列值为901。...date_range函数来创建日期。
一、匿名函数介绍 在Python中，不通过def来声明函数名字，而是通过lambda关键字来定义的函数称为匿名函数。...使用lambda函数可以省去函数的定义，不需要声明一个函数然后使用，而可以在写函数的同时直接使用函数。...中需要传入一个函数，然后这个函数在sub_func里面执行，这时候我们就可以使用lambda函数，因为lambda就是一个函数对象。...我们使用lambda来实现map中的函数参数。 ?...注意：其中的a,b两个参数是run_func中的参数，但我们执行返回的函数return_func时，已经不在run_func的作用域内了，而lambda函数仍然能使用a,b参数。
我们可以在输入框里输入一些字符串，字符串里可以使用变量/有返回值的方法，不过它们必须要放在 {} 里，会有智能提示的。 注意：lambda表达式的参数没有提示，需要手动输入参数名和参数的属性/方法。...有4种方法： VS里使用【快速监视】 VS里使用断点设置里的【操作】 使用OzCode 使用LinqPad VS里使用【快速监视】 首先在整个语句上设置断点，当程序运行到该断点时，在集合对象上右键->快速监视...某人说：vs没事儿给你抽个风，整个调试器都直接挂，必须重启调试才能继续 图示 VS里使用断点设置里的【操作】 这种方式里的断点是设置在lambda表达式上，和前面的VS里使用【快速监视】 里的断点位置不一样...把断点设置在lambda表达式上，然后在断点设置里添加条件和操作。 条件必须和lambda表达式一模一样，否则数据就不同了，建议直接把lambda表达式复制进去。 操作里输出有用的简单的信息。...使用OzCode VS插件OzCode很强大，每一个Linq语句的执行结果都能统计并展示出来，详情参考：如何在C#中调试LINQ查询 和 如何在C#中调试LINQ查询 使用LinqPad LinqPad
昨天碰到了挺郁闷的错误，我写的一个递归函数，形成了死循环。...递归的时候，在另一次调用的时候，会修改它的值……因而，就莫明其妙的形成了死循环。...DeleteBoard bs(i).ID Next End If '删除该频道 Board.Delete bid End Sub 增加了i的内部声明，这样，就会使用内部的
标签：Python与Excel协同，pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用的函数之一。...pandas中的SUMIF 使用布尔索引 要查找Manhattan区的电话总数。布尔索引是pandas中非常常见的技术。本质上，它对数据框架应用筛选，只选择符合条件的记录。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 mode()——将提供MODEIF(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 小结 Python和pandas是多才多艺的。...虽然pandas中没有SUMIF函数，但只要我们了解这些值是如何计算的，就可以自己复制/创建相同功能的公式。
Pandas使用技巧-实现爆炸函数 本文中记录的是如何使用pandas来实现hive中爆炸函数的功能 具体需求 统计每个员工的销售记录： 有作为销售员、跟单员、结单员的任意一种，即可说明参与了该订单的销售记录...； 同一个订单中，一个员工参与多次只记为一次 爆炸函数到底实现的是什么功能呢？...至此，实现了爆炸函数的功能，如下： ?
`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种： 一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1....SUPPLIER_CLASS`) AS temp WHERE 1 = 1 #AND temp.supplierType = 0 AND temp.supplierClass = 1; 二、使用
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