，删除单元格内容后面的数字，比如:单元格内容为“公司公告，国海证券研究所 61”，删除“61”； 对单元格内容进行分拆： 如果单元格内容中有“、”，就根据“、”来分拆到多个列，比如：“金融界、微软官网、...，新浪科技，天风证券研究所； 如果单元格内容中有空格，就根据空格来分拆到多个列，比如：“ckdd 微软亚洲研究员 联讯证券”； 单元格分拆完成后，把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面； 然后对...，如文件损坏、权限问题等。...\d+', '', str(x)).strip()) # 初始化一个列表存储拆分后的数据 split_data = [] # 分拆单元格内容 http://logging.info("分拆单元格内容")...()), axis=1) # 拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面 http://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame
一 载入数据 R包 使用TCGA下载的数据，仅使用以下几行几列， 作为示例 library(tidyverse) data <- read.csv("separate.csv",header = TRUE...第一列的ID，和人为添加的ID2，名称不规则，我们只需要前面的基因名。...二 合久可分-一列拆多列 使用separate函数， 将“指定”分隔符出现的位置一列分成多列 2.1 默认，不指定分隔符 data %>% separate(ID, into = c("Gene",...可参考：盘一盘Tidyverse| 筛行选列之select，玩转列操作 Tips： 1）数据分列可以先默认试一下，如2.1所示 2）使用R的帮助，一定！...三 分久必合-多列合一列 使用unite函数， 可将多列按照“指定”分隔符合并为一列 data %>% unite(ID_new, ID:ID2, sep = "_") %>% head() ?
之前两篇文章介绍了如何在powerbi中添加日期表和时间表： Power BI创建日期表的几种方式概览 在PowerBI中创建时间表（非日期表） 有朋友问到如何将这两个表关联到事实表中。...首先，由于日期表和时间表不能叠加在一起（原因在前文说过了），所以肯定是两张表单独和事实表进行关联，而事实表中日期和时间是在同一列。 ?...因此，我们需要先在powerquery中将日期和时间列拆分为日期列和时间列： 选中日期和时间列-添加列-仅时间、仅日期，添加两列，然后删除原有的列 ? 然后分别将日期表和时间表与事实表建立关联： ?
在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...最简单的差别是在于Series只有一列，我们明确的知道排序的对象，但是DataFrame不是，它当中的索引就分为两种，分别是行索引以及列索引。...值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。 ?...比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。是一个常用的统计方法，可以用来了解DataFrame当中数据的分布情况。 ?
周末看了「凹凸玩数据」交流群内Huang Supreme的分享，有一篇写到了日常拆表操作挺有意思的。...决定举一反三一下，ta拆成sheet，那我就拆成工作簿，如果能拆完直接发邮件给不同的人就更有意思了。 照葫芦画个瓢。...huang的拆表代码是我能找到的最简洁的了，ta首先用 ExcelWriter 生成一个拆完表后的容纳工作簿，然后调用了 For 循环对某一列进行遍历，area_list 取自表格的某一列，这一列有多少种因子...\拆分自动邮件发送\chaifen.xlsx", encoding='gbk') area_list = list(set(data['店铺'])) writer = pd.ExcelWriter(r"C...建一个附件和收件人的索引，用之前给文件命名的变量j ，索引到收件人'Rec'列中'店铺'列等于 j的行。 最后构建邮件发送的函数，包括收件人、抄送人、附件、正文等，从拆分到邮件整个过程不超过1分钟。
在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法，如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算，使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...最简单的差别是在于Series只有一列，我们明确的知道排序的对象，但是DataFrame不是，它当中的索引就分为两种，分别是行索引以及列索引。...值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。我们通过by参数传入我们希望排序参照的列，可以是一列也可以是多列。...比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。是一个常用的统计方法，可以用来了解DataFrame当中数据的分布情况。
为了自动化这些手工操作，本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...示例文件包含两列，一个人的姓名和出生日期。 图2 我们的任务如下： 1.把名字和姓氏分开 2.将出生日期拆分为年、月和日 让我们将数据加载到Python中。...矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...看一个例子： 图6 上面的示例使用逗号作为分隔符，将字符串拆分为两个单词。从技术上讲，我们可以使用字符作为分隔符。注意：返回结果是两个单词（字符串）的列表。 那么，如何将其应用于数据框架列？...我们想要的是将文本分成两列（pandas系列），需要用到split()方法的一个可选参数：expand。当将其设置为True时，可以将拆分的项目返回到不同的列中。
今天这篇文章就带大家详细了解一下TCP的粘包和拆包以及解决方案。 什么是粘包？ 在学习粘包之前，先纠正一下读音，很多视频教程中将“粘”读作“nián”。经过调研，个人更倾向于读“zhān bāo”。...如果一次请求发送的数据量比较大，超过了缓冲区大小，TCP就会将其拆分为多次发送，这就是拆包。 关于粘包和拆包可以参考下图的几种情况： ?...上图中演示了以下几种情况： 正常的理想情况，两个包恰好满足TCP缓冲区的大小或达到TCP等待时长，分别发送两个包； 粘包：两个包较小，间隔时间短，发生粘包，合并成一个包发送； 拆包：一个包过大，超过缓存区大小...，拆分成两个或多个包发送； 拆包和粘包：Packet1过大，进行了拆包处理，而拆出去的一部分又与Packet2进行粘包处理。...如果发生拆包需等待多个包发送过来之后再找到其中的\r\n进行合并；例如，FTP协议； 将消息分为头部和消息体，头部中保存整个消息的长度，只有读取到足够长度的消息之后才算是读到了一个完整的消息； 通过自定义协议进行粘包和拆包的处理
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。...这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。...a2 = a1[,1:3] #显示a1第一列到第三列内容 ? e = t(a1) #t（x）转置 ?...#列的合并 d1$Quality = "NAU" #在d1数据后加一列，列的名称为Quality，内容均为"NAU" ?...；fun.aggregate：聚集函数，如 mean、median、sum；示例 为对行和列进行求平均数；margins=T，加上后显示平均数这一列和行，不加不显示 d2.1 = reshape(data
前面我们简单给大家介绍了如何使用R包patchwork来拼图和排版，今天我们接着来探讨，如何在拼图和排版的时候调节图片的宽度和高度，使最后的图片层次鲜明，重点突出。...接下来我们就来看看，四张图，两行两列排布，我们来改变宽度。...来个复杂点的，先来看下效果 然后我们来看代码 ( (plot_spacer()/p1/plot_spacer()+ plot_layout(heights = c(1.2,1,1)) #第一列...widths = c(1,4)) #第一列和第二列的宽度 这张图，整体分为两列，图A和两个空白占位图拼成第一列，图B，C和D为第二列。...而第二列又分为两行，图B为一行，图C和图D拼成第二行。 今天的分享就先到这里，后面会给大家介绍更复杂的排版方式，敬请期待！ 参考资料： 用R来拼图和排版，告别AI和PS(一)
List 适合与有固定取值的列，支持复合分区 有限的分区，插入记录在这一列的值不在List中，则数据丢失 一般只针对某一列 Hash 线性Hash使得增加、删除和合并更快捷 线性Hash的数据分布不均匀...，而一般Hash的数据分布较均匀 一般只针对某一列 Key 列可以为字符型等其他非Int类型 效率较之前低，因为函数复制的程度，(如。...MD5或SHA函数) 一般只针对某一列 海量数据优化2种方法 1、大表拆小表，分表、分区，物理的操作 2、sql语句的优化，通过增加索引来调整，但是数据量增大将会导致索引的维护代价增大，逻辑层面提升 大表拆小表...垂直分表，拆列字段，缺点：破坏表关系，表关联 水平分表，拆数据行，缺点：php代码量维护，逻辑层面困难增加 mysql分区 有点类似水平分表，但是它是基于逻辑层面，而不是物理层面，对于程序而言分区表还是一张表...，测试使用 key分区：类似按hash分区，区别在于key分区只支持计算一列或多列，且mysql服务器提供自身的哈希函数 range分区sql create table emp( int int not
如何在 2d NumPy 数组中交换两个列？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换列 1 和列 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 17....如何在 NumPy 数组中找出缺失值的位置？ 难度：L2 问题：在 iris_2d 的 sepallength（第一列）中找出缺失值的数目和位置。...如何基于两个或以上条件过滤 NumPy 数组？ 难度：L3 问题：过滤 iris_2d 中满足 petallength（第三列）> 1.5 和 sepallength（第一列）< 5.0 的行。...如何找出 NumPy 数组中两列之间的关联性？ 难度：L2 问题：找出 iris_2d 中 SepalLength（第一列）和 PetalLength（第三列）之间的关联性。...如何在 NumPy 数组中将所有缺失值替换成 0？ 难度：L2 问题：在 NumPy 数组中将所有 nan 替换成 0。
Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。...二、Logistic回归的回顾 在Logistic回归中比较重要的有两个公式，一个是阶跃函数： ? 另一个是对应的损失函数 ? 最终，Logistic回归需要求出的是两个概率： ? 和 ?...，而在Softmax Regression中将不是两个概率，而是 ? 个概率， ? 表示的是分类的个数。我们需要求出以下的概率值： ? 此时的损失函数为 ? 其中 ?...如Logistic回归中一样，可以使用基于梯度的方法来求解这样的最大化问题。基于梯度的方法可以参见“优化算法——梯度下降法”。 四、实验 1、训练数据 ? 从图上我们可以看到分为4类。...data(:,3)); labelLen = length(labels);%划分的种类 dataMat(:,2:3) = data(:,1:2); dataMat(:,1) = 1;%做好数据集，添加一列为
Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。...二、Logistic回归的回顾 在Logistic回归中比较重要的有两个公式，一个是阶跃函数： ? 另一个是对应的损失函数 ? 最终，Logistic回归需要求出的是两个概率： ? 和 ? 。...，而在Softmax Regression中将不是两个概率，而是 ? 个概率， ? 表示的是分类的个数。我们需要求出以下的概率值： ? 此时的损失函数为 ? 其中 ?...如Logistic回归中一样，可以使用基于梯度的方法来求解这样的最大化问题。基于梯度的方法可以参见“优化算法——梯度下降法”。 四、实验 1、训练数据 ? 从图上我们可以看到分为4类。...data(:,3)); labelLen = length(labels);%划分的种类 dataMat(:,2:3) = data(:,1:2); dataMat(:,1) = 1;%做好数据集，添加一列为
在学习粘包之前，先纠正一下读音，很多视频教程中将“粘”读作“nián”。经过调研，个人更倾向于读“zhān bāo”。...如果一次请求发送的数据量比较大，超过了缓冲区大小，TCP就会将其拆分为多次发送，这就是拆包。...关于粘包和拆包可以参考下图的几种情况：上图中演示了以下几种情况：正常的理想情况，两个包恰好满足TCP缓冲区的大小或达到TCP等待时长，分别发送两个包;粘包：两个包较小，间隔时间短，发生粘包，合并成一个包发送...;拆包：一个包过大，超过缓存区大小，拆分成两个或多个包发送;拆包和粘包：Packet1过大，进行了拆包处理，而拆出去的一部分又与Packet2进行粘包处理。...如果发生拆包需等待多个包发送过来之后再找到其中的\r\n进行合并;例如，FTP协议;将消息分为头部和消息体，头部中保存整个消息的长度，只有读取到足够长度的消息之后才算是读到了一个完整的消息;通过自定义协议进行粘包和拆包的处理
标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...也就是说，这两个round()的工作原理相似。 DataFrame.round(decimals=0) DataFrame和Series类都有round()方法，它们的工作原理完全相同。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...以下两种方法返回相同的结果： 在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然，还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数（即向下舍入的数字）。...这使得同时对多个列进行取整变得容易。 可以将第一列四舍五入到2位小数，并将第二列四舍五入到最接近的千位，如下所示： 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
按照惯例，先上链接： 往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 如何在矩阵的行上显示“其他”【3】切片器动态筛选的猫腻 引子 正常情况下，我们所见的表或者矩阵...没什么特别的，因为但凡使用过Power BI两次以上的，都习以为常了。 所以，如果你看到下面这个矩阵，你是否会感到意外？ 注意，后面两列都是度量值。...原本这个问题可以使用度量值来解决，但是度量值要实现的必要条件是在矩阵上额外添加一列排序： （来源：阿伟，固定城市分组配色。报告非常棒，值得学习。...如果处理的比较好，甚至可以将这一列给“隐藏”掉： （来源：夕枫，多维度动态帕累托分析，优质报告，非常值得学习。 https://app.powerbi.com/view?...） 正如我在这篇文章中所采用的思想： Power BI巧用“空白度量值”，解决诸多复杂的问题 将某一列的宽度缩小到最小，可以实现假装“隐藏”，仿佛这一列不存在一样： 但是，一定不能让报告使用者点击其他列排序
1NF是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。 2NF要求属性完全依赖于主键，不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。...还原即可删，再拆左非单。 通过求下面的最小依赖集对口诀进行解释， （2）3NF分解： 口诀： 保函依赖分解题，先求最小依赖集。 依赖两侧未出现，分成子集放一边，剩余依赖变子集。...先求出R的最小依赖集，可得F={A ->D,E->D,D->B,BC->D,DC->A} 第二步：依赖两侧未出现，分成子集放一边。...首先可以发现没有不出现在两侧的元素不用单独分出一个子集，“剩余依赖变子集”然后我们将各依赖分别划分为子集得到：{AD} {ED} {DB} {BCD} {DCA}，即为所求保持函数依赖的3NF分解 第三步...首先可以发现没有不出现在两侧的元素，然后我们将各依赖分别划分为子集得{BG} {CEB} {CA} {BD} {CD}，即为所求保持函数依赖的3NF分解 第三步：若要连接成无损，再添候选做子集。
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