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如何精准地用打印机在贺卡或邀请函上打字

如何精准地用打印机在贺卡或邀请函上打字 2018-08-26 07:35 当你有一堆带有空位的贺卡或邀请函，你是准备手写呢，还是准备打字呢？...然而，贺卡或邀请函不同于白纸，通常都是已经打印好有内容的。那么如何打印以便让所有文字的内容都对应到贺卡或邀请函的正确空位上，还是有些难度的。...本文将教你如何在毫米级别将文字精准地打印到贺卡或邀请函上。...▲ 对齐邀请函 用尺子将邀请函在 A4 纸上的轮廓勾勒出来： ? ▲ 勾勒轮廓 然后取下邀请函，将其放入打印机中： ?...▲ 放入打印机 第二步：制作 Word 文档 在 Microsoft Word 中新建一个文档，需要进行一些设置： 纸张大小：A4 纸张方向：横向 文档边距：0（注意这里的上下左右四个方向都要设置为 0

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ReSharper 在 C 盘占用了太多空间了，本文告诉你如何安全地删除或转移这些文件

本文将告诉你如何安全地删除这些文件来释放你的 C 盘空间，然后在 ReSharper 中设置其他的缓存目录。...我之前写过一篇文章介绍如何使用它： 找回你 C 盘丢失的空间（SpaceSniffer） 当你是 ReSharper 的重度用户的时候，你很有可能会看到如下的场景： image.png 是的，JetBrains...好的，吐槽就到这里，我们进入正题——删除这些文件。 删除 ReSharper 的缓存目录 注意：只有 Transient 文件夹是可以删除的！...image.png 删除掉这个文件夹不影响 ReSharper 及其他 JetBrains 全家桶的正常运行。...而实际上 ReSharper 在你的电脑上积攒久了是众多缓存文件一起占用的太多空间，只删除最近正在使用的这个项目其实根本释放不了多少空间的。

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Python代码实操：详解数据清洗

# 用前面的值替换缺失值 nan_result_pd4 = df.fillna(0) # 用0替换缺失值 nan_result_pd5 = df.fillna({'col2...': 1.1, 'col4': 1.2}) # 用不同值替换不同列的缺失值 nan_result_pd6 = df.fillna(df.mean()['col2':'col4']) # 用各自列的平均数替换缺失值...在示例中， nan_result_pd4、nan_result_pd5、nan_result_pd6 分别使用0、不同的值、平均数替换缺失值。...本示例的 df （原始数据框）可直接使用 df.replace(np.nan,0)，这种用法更加简单粗暴，但也能达到效果。...上述过程中，主要需要考虑的关键点是：如何对重复值进行处理。重复值的判断相对简单，而判断之后如何处理往往不是一个技术特征明显的工作，而是侧重于业务和建模需求的工作。

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在机器学习中处理缺失数据的方法

为了使这一步正常工作，你应该手动检查数据（或者至少检查它的一个子集），以确定它们是如何被指定的（即确定它们是何种缺失）。可能的情况有哦：“NaN”，“NA”，“None”，“ ”，“？”等等。...import numpy as np census_data = census_data.replace('np.nan', 0) 第二糟糕的方法是用0（或-1）替换。...我们可以按其父数据类型拆分缺失值的类型： 数字NaN 一个标准的，通常非常好的方法是用均值，中位数或众数替换缺失值。对于数值，一半来说你应该使用平均值。...axis=0) census_data[['fnlwgt']] = imputer.fit_transform(census_data[['fnlwgt']]) 分类NaN 分类值可能比较麻烦，所以在编辑之后...标准的做法是用最常见的条目替换缺失的条目： census_data['marital.status'].value_counts() Married-civ-spouse 14808 Never-married

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Pandas缺失值处理 | 轻松玩转Pandas（3）

False False False False Andy True True True True Alice False False False False 除了简单的可以识别出哪些是缺失值或非缺失值外...axis 参数用于控制行或列，跟其他不一样的是，axis=0 （默认）表示操作行，axis=1 表示操作列。 how 参数可选的值为 any（默认） 或者 all。...subset 参数表示删除时只考虑的索引或列名。 thresh参数的类型为整数，它的作用是，比如 thresh=3，会在一行/列中至少有 3 个非空值时将其保留。...# 一行数据只要有一个字段存在空值即删除 user_info.dropna(axis=0, how="any") ------------------------------...sex 存在空值即删除 user_info.dropna(axis=0, how="any", subset=["city", "sex"]) -----------------------------

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飞速搞定数据分析与处理-day6-pandas入门教程（数据清洗）

替换空值 另一种处理空单元格的方法是插入一个新的值。这样，你就不必因为一些空单元格而删除整个行。...fillna()方法允许我们用一个值替换空单元格： #Replace NULL values with the number 130 import pandas as pd df = pd.read_csv...、中位数或模式替换 一个常见的替换空单元格的方法，是计算该列的平均值、中位数或模式值。...处理空值的一个方法是简单地删除整个行。 移除行 在上面的例子中，转换的结果给了我们一个NaT值，这可以作为一个NULL值来处理，我们可以通过使用dropna()方法来删除该行。...在我们的例子中，这很可能是一个打字错误，数值应该是 "45 "而不是 "450"，我们可以在第7行插入 "45"： df.loc[7, 'Duration'] = 45 对于小的数据集，你也许可以一个一个地替换错误的数据

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机器学习中处理缺失值的9种方法

1、均值、中值、众数替换 在这种技术中，我们将null值替换为列中所有值的均值/中值或众数。...3、用新特性获取NAN值 这种技术在数据不是完全随机丢失的情况下最有效。在这里，我们在数据集中添加一个新列，并将所有NaN值替换为1。...0. 4、End of Distribution 在这种技术中，我们用第3个标准偏差值（3rd standard deviation）替换NaN值。...5、任意值替换 在这种技术中，我们将NaN值替换为任意值。任意值不应该更频繁地出现在数据集中。通常，我们选择最小离群值或最后离群值作为任意值。...在这里，我们用最常见的标签替换NaN值。首先，我们找到最常见的标签，然后用它替换NaN。

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Pandas_Study02

32 33 NaN """ dropna 方法可以选择删除 # 要删除一列或一行中全部都是nan 值的那一行或列，可以通过下面的方式 print("del cols is all NaN\n"...axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非NaN 值的行或列被保留 通过布尔判断，也是可以实现删除 NaN 的功能。...fillna() fillna 方法可以将df 中的nan 值按需求填充成某值 # 将NaN值用0填充 df.fillna(0,inplace = True) # inplace 指明在原对象上直接修改...数据匹配替换 简单数据删除填充有时并不能满足需求，因此需要数据进行匹配替换满足更进一步的需求。...# 对series 而言，简单的一对一替换 ss = pd.Series(["a", "b", "c"], index = [2,3,1]) ss.replace("b", "hello", inplace

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数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

无论操作如何，NaN的算术结果都是另一个NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 请注意，这意味着值的聚合是定义良好的（即，它们不会导致错误），但并不总是有用...空值上的操作 正如我们所看到的，Pandas 将None和NaN视为基本可互换的，用于指示缺失值或空值。为了促进这个惯例，有几种有用的方法可用于检测，删除和替换 Pandas 数据结构中的空值。...[np.nan, 4, 6]]) df 0 1 2 0 1.0 NaN 2 1 2.0 3.0 5 2 NaN 4.0 6 我们不能从DataFrame中删除单个值；我们只能删除完整行或完整列...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。...填充空值 有时比起删除 NA 值，你宁愿用有效值替换它们。这个值可能是单个数字，如零，或者可能是某种良好的替换或插值。

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pandas中的缺失值处理

pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下 1....3 3.0 dtype: float64 # value参数，表示用一个指定的值来替换缺失值 >>> a.fillna(value=1) 0 1.0 1 2.0 2 1.0 3 3.0 dtype:...3]}) >>> df A B 0 1.0 1.0 1 2.0 NaN 2 NaN 3.0 # 对每一列的NaN值，依次用对应的均值来填充 >>> df.fillna(df.mean())...缺失值的删除 通过dropna方法来快速删除NaN值，用法如下 >>> a.dropna() 0 1.0 1 2.0 dtype: float64 # dropna操作数据框时，可以设置axis参数的值...同时，通过简单上述几种简单的缺失值函数，可以方便地对缺失值进行相关操作。

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Python数据科学（六）- 资料清理(Ⅰ)1.Pandas1.资料筛选2.侦测遗失值3.补齐遗失值

,Pandas等，不仅可以快速简单地清理数据，还可以让非编程的人员轻松地看见和使用你的数据。...1.Pandas 什么是Pandas 百度百科：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...舍弃皆为缺失值的列 df.dropna(axis=1, how = 'all') 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 下图代表在...DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义(axis参数作用方向图示): 3.填补缺失值 用0填补缺失值 df.fillna(0) 用平均数缺失值 df['age'].mean()是age...df[df['物业费'] == ‘暂无资料’， ‘物业费’] = np.nan # 在打开文件的时候，直接把暂无资料替换成缺失值 df = pandas.read_csv('data/house_data.csv

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Pandas知识点-缺失值处理

对于自定义缺失值，不能用isnull()等三个函数来判断，不过可以用isin()函数来判断。找到这些值后，将其替换成np.nan，数据就只有空值一种缺失值了。...replace(to_replace=None, value=None): 替换Series或DataFrame中的指定值，一般传入两个参数，to_replace为被替换的值，value为替换后的值。...三、删除缺失值 dropna(axis=0, how="any", thresh=None, subset=None, inplace=False): 删除Series或DataFrame中的空值。...axis: axis参数默认为0('index')，按行删除，即删除有空值的行。将axis参数修改为1或‘columns’，则按列删除，即删除有空值的列。...pad(axis=0, inplace=False, limit=None): 用缺失值的前一个值填充。 ffill(): 同pad()。 bfill(): 用缺失值的后一个值填充。

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

为了减轻上述错误的发生，在下面的数组例子中使用np.nan(缺失数据指示符)。也要注意Python如何为数组选择浮点数（或向上转型）。 ? 并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ?...thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。....fillna()方法返回替换空值的Series或DataFrame。下面的示例将所有NaN替换为零。 ? ?...fillna()方法查找，然后用此计算值替换所有出现的NaN。 ? ? 相应的SAS程序如下所示。...从技术架构师开始，最近担任顾问，他建议企业领导如何培养和成本有效地管理他们的分析资源组合。最近，这些讨论和努力集中于现代化战略，鉴于行业创新的增长。

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解决ValueError: cannot convert float NaN to integer

这个错误通常是由于我们试图将一个NaN（Not a Number）转换为整数类型引起的。在本篇文章中，我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。错误原因首先，让我们了解一下NaN的概念。...当处理数据集时，有时候会遇到包含NaN值的情况。假设我们有一个包含学生成绩的数据集，其中某些学生的成绩可能缺失，用NaN表示。现在我们需要计算每个学生的平均成绩，并将平均成绩转换为整数类型。...接着，使用​​fillna​​函数将NaN值替换为0，再使用​​astype​​方法将浮点数转换为整数类型。最后，打印输出了处理后的数据集。...例如，进行0除以0的操作会得到NaN，或者对一个非数值类型的变量进行数值运算也会得到NaN。在Python中，NaN表示为浮点数表示法​​nan​​。 NaN的特点包括：NaN不等于任何数，包括自己。...处理NaN值是数据清洗与准备的重要环节之一，常见的处理方法包括填充（用合适的值替换NaN）、删除（从数据集中删除包含NaN的行或列）等。整数整数是数学中的一种基本数据类型，用于表示不带小数部分的数字。

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小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下)

不论删除行还是列，都可以通过drop方法实现，只需要设定好删除的轴即可，即调整drop方法中的axis参数。默认参数为0，即删除行观测数据，如果需要删除列变量，则需要设置为1....6.2 替补法 对于连续变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话，可以用均值替代那些缺失值； 如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值； 对于离散型变量，一般使用众数去替换那些存在缺失的预测...inplace:修改调用这对象而不产生副本 limit:（对于前向和后项填充）可以连续填充的最大数量 使用一个常量来填补缺失值，可以使用fillna函数实现简单的填补工作 1.用0填补所有缺失值 df.fillna...2.采用前项填充或后项填充,用一个观测值填充 df.fillna(method='ffill') ?...很简单，只需将结果进行非堆叠操作即可。

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js面试题

扩展运算符用三个点表示，把数组或对象展开成一系列用逗号隔开的值rest运算符也是三个点号，不过其功能与扩展运算符恰好相反，把逗号隔开的值序列组合成一个数组解决异步的方式有哪些？...) 将元素移出数组 常用--unshift( ) 在数组头部插入一个元素 常用--slice( ) 返回数组的一部分 常用--sort( ) 对数组元素进行排序 常用--splice( ) 插入、删除或替换数组的元素...i < arr.length; i++) { // 从下标0开始和下标1逐个对比，如果有重复的，就通过splice删除 // j所在重复的元素，因为新的元素替换上来，所以需要...Object.freeze()冻结对象：其他代码不能删除或更改任何属性。Object.is()比较两个值是否相同。所有 NaN 值都相等(这与==和===不同)。...(false)浅拷贝 5.替换节点 repalceChild(新节点，被替换的节点)如何做防止重复提交？

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