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DataFrame删除

在操作数据时候,DataFrame对象删除一个或多个是常见操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。...首先,一般被认为是“正确”方法,是使用DataFramedrop方法,之所以这种方法被认为是标准方法,可能是收到了SQL语句中使用drop实现删除操作影响。...如何删除?...如果这些对你来说都不是很清楚,建议参阅《跟老齐学Python:数据分析》对此详细说明。 另外方法 除了上面演示方法之外,还有别的方法可以删除。...当然,并不是说DataFrame对象类就是上面那样,而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以,在Pandas要删除DataFrame,最好是用对象drop方法。

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Excel如何提取”一红色单元格数据?

Excel技巧:Excel如何提取”一红色单元格数据? ? 场景:财务、HR、采购、商务、后勤部需要数据整理办公人士。 问题:Excel如何提取”一红色单元格数据?...具体操作方法如下:第一步:进行颜色排序 将鼠标放置在数据区任意单元格,单击“排序”按钮(下图1处),对下列表“型号”进行“单元格颜色”按红色进行排序。(下图3处) ?...第二步:复制红色单元格数据 将红色单元格数据复制到D。黏贴时可以选择“选择性黏贴—值”。效果如下: ? 是不是很快搞定了客户朋友问题。但这样有个问题,破坏了数据原有的顺序。这时候怎么办呢?...补救步骤:增加辅助 排序前,新增一“序号”。 ? 按颜色排序,复制出数据后,序号顺序被打乱。 ? 第三步:按序号在升序排序。...直接光标停在序号列上,单击“升序”按钮,即可恢复到排序前顺序。(下图中AZ为快捷升序按钮) ? 升序后,效果如下: ? 总结:辅助是Excel中常见解决问题方法和思路。

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如何内存提取LastPass账号密码

简介 首先必须要说,这并不是LastPassexp或者漏洞,这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存数据方法。...之前我阅读《内存取证艺术》(The Art of Memory Forensics)时,其中有一章节就有讨论浏览器提取密码方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息,当然如果你捕获到浏览器登录,这些方法就很实用。但是事与愿违,捕获到这类会话概率很低。在我阅读这本书时候,我看了看我浏览器。...方法 一开始还是挺简单寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存,当然如果你知道其中值,相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻,我有足够数据可以开始通过使用Volatility插件内存映像自动化提取这些凭证。

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SQL行转列和转行

而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是行转列和转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...由多行变一行,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...这样,无论使用任何聚合函数,都可以得到该uid下指定课程成绩结果。这里是用了sum函数,其实用min、max效果也是一样,因为待聚合数值中就只有那一个值非空。...这实际上对应一个知识点是:在SQL字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值记录,这实际是由于在原表存在有空值情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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SQL 行转列和转行

行转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、行转列问题。...实际,可能支付方式特别多,而且逻辑也复杂很多,可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个),如果支付方式特别多,我们CASE WHEN 会弄出一大堆,确实比较恼火,而且新增一种支付方式,我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。...有关如何设置数据库兼容级别的信息,请参阅 sp_dbcmptlevel (Transact-SQL)。

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如何 Debian 系统 DEB 包中提取文件?

本文将详细介绍如何 Debian 系统 DEB 包中提取文件,并提供相应示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统,可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...该命令提供了 -x 选项,可以用于 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例:示例 1: 提取整个 DEB 包内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 所有文件,并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 名为 file.txt 文件...提取文件后,您可以对其进行任何所需操作,如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地 Debian 系统 DEB 包中提取文件。

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SQL 提取字符串字母

问题描述 我们在进行数据处理时,可能经常需要对不同类型字符进行抽取。比如一些产品型号,批次之类会使用字母表示,这个时候该如何提取这些数据呢?...问题分析 不管是字母,还是数字,我们都可以使用相应匹配规则来抽取出来。但是由于字母是混合在字符串,我们需要循环对其进行匹配。 具体解法 我们创建一个函数,通过调用这个函数来找出所有的字母。...,起始值1开始算。..., length ,expression2 ) 字符串expression1 start位置开始,删除长度为length字符后,在start后面填充expression2。...() SELECT dbo.GET_LETTER('SQL数1据2库3开4发road') 结果: 这与我们预期结果一致,证明这个自定义函数是可行

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如何使用正则表达式提取这个括号内目标内容?

一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Python正则表达式数据处理问题。...问题如下所示:大佬们好,如何使用正则表达式提取这个括号内目标内容,比方说我要得到:安徽芜湖第十三批、安徽芜湖第十二批等等。...二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个指导,如下所示:如果是Python的话,可以使用下面的代码,如下所示:不用加\,原数据是中文括号。...经过指导,这个方法顺利地解决了粉丝问题。 如果你也有类似这种数据分析小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python正则表达式问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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如何提取PPT所有图片

PPT中含有大量图片,如何一次性将所有的图片转换出来,告诉你两种方法 # 一、另存为网页 1、 首先,我们打开一个含有图片PPT,点菜单“文件”--“另存为”;在“另存为”对话框,选择保存类型为...“网页”,点保存; 2、打开我们保存文件目录,会发现一个带有“******.files”文件夹; 3、双击该文件夹,里面的文件类型很多,再按文件类型排一下序,看一下,是不是所有的图片都在里面了,一般图片为...jpg格式; # 二、更改扩展名为zip 1、必须是pptx格式,及2007以后版本ppt格式还能用上面的方法 2、右击要提取图片PowerPoint 演示文稿,打开快捷菜单选择“重命名”命令 3...、将扩展名“pptx”修改为“zip”,然后按回车键,弹出提示对话框,单击“是” 4、现在PowerPoint 演示文稿就会变成压缩包,双击打开,其余跟上面的步骤一样

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ceph对象中提取RBD指定文件

前言 之前有个想法,是不是有办法找到rbd文件与对象关系,想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂,在fs 层东西对ceph来说是透明,并且对象大小是4M,而文件很小,可能在fs层进行了合并,应该很难找到对应关系...,最近看到小胖有提出这个问题,那么就再次尝试了,现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取作用个人觉得最大好处就是一个rbd设备,在文件系统层被破坏以后,还能够rbd提取出文件,我们知道很多情况下设备文件系统一旦破坏...,无法挂载,数据也就无法读取,而如果能从rbd中提取出文件,这就是保证了即使文件系统损坏情况下,数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下提取,其他文件系统有时间再看看,因为目前使用比较多就是...,大小为10G分成两个5G分区,现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件,然后经过计算后,后台对象把文件读出 mount /dev/rbd0p1 /mnt1 mount /dev/rbd0p2...设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来,这个顺带讲下,本文主要是对象提取: dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10177 bs取512是因为sector

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数值分析笔记(3)——数值计算原则

数值计算原则 避免两个相近数相减 如上图所示,因为 x 和 y 非常相近,所以 x-y << 0 ,而 x - y 又位于分母,所以会导致误差变得非常大。...例子: 这是因为这里变量使用了8位来储存,因为在转换到同一个量级时候,两个小数都要被转换成9位,导致最后一位溢出,最终变成 0.0 \times 10^8 ,从而导致结果出错,小数被“吃掉”。...这个问题是由计算机存储数据方式造成。 解决方法: 绝对值太小数不宜作除数 如果商特别大,下面继续加减乘除运算时候可能会出现“大数吃掉小数”。...例如,如果这里y恰好就是那个很小数,那么就可能导致商绝对误差很大。 注意简化计算程序,减少计算次数 每一步计算都可能出现舍入误差,所以步骤太多的话可能会导致误差过大。...可以转换成下图公式: 选用数值稳定性好算法 例题:求积分 可以看到第一步就出现了舍入误差,接着积累下去:

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