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pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据?

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict,所以我们想要查询表的某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...行索引其实对应于Series当中的Index,也就是对应Series索引。所以我们一般把行索引称为Index,而把列索引称为columns。...另外,loc是支持二维索引的,也就是说我们不但可以指定行索引,还可以在此基础上指定列。说白了我们可以选择我们想要的行的字段。 ? 列索引也可以切片,并且可以组合在一起切片: ?...比如我们想要查询分数大于200的行,可以直接在方框写入查询条件df['score'] > 200。 ?

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何在Bash获取数组长度?

在Bash脚本,数组是一种常用的数据结构,用于存储多个值。在处理数组时,经常需要知道数组的长度,即数组中元素的个数。本文将详细介绍如何在Bash获取数组长度的方法,以帮助您更好地处理数组操作。...方法一:使用${#array_name[@]}获取数组长度在Bash,可以使用${#array_name[@]}的形式来获取数组的长度。这个表达式会返回数组元素的个数。..."输出结果为:数组长度为: 3${#array_name[*]}与${#array_name[@]}的区别在于对待数组的空白字符。...总结在Bash脚本获取数组长度是一项常见的操作。本文介绍了四种方法来获取数组长度:使用${#array_name[@]}:展开数组为元素列表,并返回列表的长度。...这些方法的任何一种都可以用于获取数组的长度,具体使用哪种方法取决于个人偏好和脚本的需求。掌握这些方法可以帮助您更好地处理Bash的数组操作,从而提高脚本编写的效率和灵活性。

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何在 macOS 互换 Control 和 Command

习惯用Win电脑,猛然间使用Mac电脑,习惯不了Control和Command的位置,希望调换一下它们的位置 。如何在 macOS 互换 Control 和 Command 呢?...打开“系统偏好设置”:您可以在菜单栏单击苹果图标并选择“系统偏好设置”,或使用 Spotlight 搜索并打开它。 进入“键盘”设置,点击“键盘快捷”。 点击“修饰.”...,在“修饰.”设置,从下拉菜单中选择您要修改的。例如,如果您希望将 Control 映射到 Command ,您应该选择 Control ,下拉菜单映射到“Command”下拉菜单。...现在,您已经将 Control 和 Command 互换了。您可以尝试在键盘上按下这些来确认它们已经被正确映射。

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何在 React 获取点击元素的 ID?

在 React 应用,我们经常需要根据用户的点击事件来执行相应的操作。在某些情况下,我们需要获取用户点击元素的唯一标识符(ID),以便进行进一步的处理。...本文将详细介绍如何在 React 获取点击元素的 ID,并提供示例代码帮助你理解和应用这个功能。使用事件处理函数在 React ,我们可以使用事件处理函数来获取点击元素的信息。...在事件处理函数,我们可以通过 event.target 来访问触发事件的元素。通过 event.target.id 可以获取到点击元素的 ID。...使用 ref除了事件处理函数,我们还可以使用 ref 来获取点击元素的信息。通过创建一个引用(ref),可以在组件引用具体的 DOM 元素,并访问其属性和方法。...结论本文详细介绍了在 React 获取点击元素的 ID 的两种方法:使用事件处理函数和使用 ref。

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何在小程序获取用户信息

在以前的文章,我们介绍了小程序的登录鉴权功能,方便开发者去获取用户的appid和session_key以便确认用户的身份。但是,仅仅通过appid和session_key不能去获取用户的信息。...那么,这篇文章,我们将介绍如何在小程序获取用户的昵称、头像、性别、城市等信息。...而且,open - data在小程序是以组件形式存在的,不需要用户授权,我们就可以获取到用户的群名称、用户昵称、用户头像、用户性别、用户所在城市、用户所在省份、用户所在国家、用户的语言,但是值得注意的是...那么,有点问题,这里我只是让用户看到了自己的头像和其他数据,开发者能不能获取到相关数据呢?答案肯定是可以的,但是这里必须需要用户同意我们才能获取到相关数据。...总结 这篇文章,我们分享了如何使用微信相关的开放能力,在前端展示数据。也分享了微信获取用户数据的两个接口,你学会了吗? 喜欢的小伙伴请持续关注本专栏。

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何在 Python 数据灵活运用 Pandas 索引

为了舒缓痛感,增加快感,满足需求,第二篇内容我们单独把索引拎出来,结合场景详细介绍两种常用的索引方式:   第一种是基于位置(整数)的索引,案例短平快,有个粗略的了解即可,实际偶有用到,但它的应用范围不如第二种广泛...在loc方法,我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置,Pandas会默认返回结果为True的行(这里是索引从0到12的行),而丢掉结果为False的行,直接上例子:  场景二:我们想要把所有渠道的流量来源和客单价单拎出来看一看...此处插播一条isin函数的广告,这个函数能够帮助我们快速判断源数据某一列(Series)的值是否等于列表的值。...插入场景之前,我们先花30秒的时间捋一捋Pandas列(Series)向求值的用法,具体操作如下:  只需要加个尾巴,均值、标准差等统计数值就出来了,了解完这个,下面正式进入场景四。 ...作者:周志鹏,2年数据分析,深切感受到数据分析的有趣和学习过程缺少案例的无奈,遂新开公众号「数据不吹牛」,定期更新数据分析相关技巧和有趣案例(含实战数据集),欢迎大家关注交流。

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