在特定行启动 Vim 每当你在 Vim 中打开一个文件时，光标都会在第 1 行。 你可以让 Vim 用你的光标在特定的行打开一个文件。只需键入“vim”，在“+”号后指定行号，然后是文件名。...vim +5 foo.rs 如果您知道特定文件中的总行数，则可以在 Vim 中打开文件时指定一个大于文件中行数的数字，光标将位于最底部的行。...如果在输入数字“x”后按“j”键（在正常模式下），光标将向下移动“x”行。 跳转到 Vim 中的行号 在您对“x”行有一个确定/模糊的概念的情况下，有两种方法可以将光标移动到“x”行。...在这种方法中，光标所在的行无关紧要，重要的是要将光标移动到的行的行号。 请确保您处于可视模式或普通模式。 假设我想将光标移动到第 30 行。...如果你想在 Vim 中移动到文本文件的最后一行，'G' 键会将光标移动到文件的最后一行。 默认情况下，当您在 Vim 中打开文件时，光标将位于第一行。
让10名之后的子类别只显示在others里面： 这个显示结果虽然达到了基础的目的，但并不是很理想。...很明显，我们想的是让others在最后一行： 这样，前10名是放在一起的，others放在最后一行。...但是本质上还是排序了，因为默认排序就是按照第一列的名称进行的。...满足了上面这个要求后，理论上客户还是会提出更高的要求的。...说明：示例中，选择不同年份，总计值的占比不为100%，但这个不是本文要说明的主要问题，所以就没再修改。实际情况中，还是要注意的。
想要的结果如下（前10名显示，后面的为others）： 思路上其实非常简单：通过构建一个新的表，将销售额度量值放进去，排序，前10名用原先的类别，后面的都替换为others，拖到表中排序即可。...因此，学习编程，本质上是在学习解决问题的思路，是在学习如何将一个复杂问题拆解为一个一个简单的小问题，然后逐个击破。 而无论是在教学上，还是在工作上，生活上，诸多问题也都是这种思路。...上面这个问题其实简单，解决也很快速，但是我会分为多篇文章来写，每一篇文章的最后我会放一个图，用该篇文章的办法是做不到的，但是只要再多写几步，就可以完成，大家可以先进行思考，请大家持续关注。...基本上满足了小白的要求。 当然，美中不足的是，因为others这一行在中间，看着就有点别扭。...按照我个人的习惯，是前10行从大到小排列的子类别，最后一行显示others，如下图所示： 这个问题解决起来也不是很困难，关注【学谦数据运营】，下一篇详细解
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码，如下图所示： 本以为顺利地解决了问题，但是粉丝又马上增改需求了，如下图所示： 真的，代码写的，绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理，不然危矣！...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始数据部分截图： 二、实现过程 看上去确实是两列，但是X列里边又暗藏玄机，如果只是单纯的针对这一列全部是数值型的数据进行操作...如果只是想保留非负数的话，而且剔除值为X的行，【Python进阶者】也给了一个答案，代码如下所示： import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...他想实现的效果是，保留列中的空值、X值和正数，而他自己的数据还并不是那么的工整，部分数据入下图所示，可以看到130-134行的情况。...顺利地解决了粉丝的问题。其中有一行代码不太好理解，解析如下： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【空翼】提问，感谢【Jun.】
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】 正文开始 上一篇文章的末尾，我放了一张动图： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是...你也可能会说，当切片器选择某一具体年的时候，桌子是9还是7这个问题是固定的，比如，切片器选择了2019，桌子的排序就固定是7。...同样，按照其他的列进行排序，也是会得到同样的结果： 事情好像无法往下进行了。 但是铁人王进喜有句名言：“有条件要上，没有条件，创造条件也要上。” 我们再重新审视一下这个按列排序的错误。...对于子类别中的同一个值，sales.oneyear.rankx2不能有多个值。 如果说这个问题有解决办法，那么突破口一定是在这个位置。...%从高到低排序 所以，剩下的问题就是如何在不显示子类别前面的年份的前提下，让不同年份对应的子类别不同，如下图所示： 关注【学谦数据运营】，下篇回答这个问题。
本文将详细介绍如何在Nginx上阻止特定IP地址的访问，以增强服务器的安全性。图片方法一：使用Nginx的deny指令Nginx的deny指令可以用来拒绝特定IP地址或IP地址段的访问。...以下是一些常用的第三方模块：Nginx HttpGuard Module：这个模块可以防止恶意IP的访问，通过集成防火墙规则和自动封禁机制来增强IP阻止的能力。...Nginx ngx_http_limit_req_module：这个模块可以限制特定IP地址的请求速率，有效防止DDoS攻击和恶意请求。...Nginx ngx_http_geo_module：这个模块可以根据IP地址的地理位置信息进行访问控制，允许或拒绝特定地理区域的访问。...总结在本文中，我们详细介绍了在Nginx上阻止特定IP地址的访问的三种方法：使用Nginx的deny指令、结合allow指令和防火墙、以及使用第三方模块。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...本文将为你详细介绍使用 telnet、nc（Netcat） 和 nmap 等工具，在 Windows、Linux 和 macOS 上如何高效地 Ping 某个特定端口。...正文 一、为什么需要 Ping 特定端口？ 1. 常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。...端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。...二、工具详解 我们分别介绍以下工具的使用方法： telnet nc（Netcat） nmap 并在不同操作系统上提供实操指南。 1.
现在只要一行代码，即可完成柱状图的绘制df.plot.bar() ? 同样是这个图，如果使用Matplotlib制作的话?...可以看到，虽然结果差不多，不过代码量瞬间就上去了，如果你是Matplotlib高手可能会用更简洁的代码制作，但一定没有pandas一行代码来的方便！...更多图表，一览Pandas强大 下面我们继续看看，一行pandas代码能做出哪些常用的图！ 堆叠柱状图，添加一个参数即可df.plot.barh(stacked=True) ?...'c': np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c']) 下面，两行代码就能制作堆叠...以上就是关于如何在使用Python更快速的对数据进行可视化，我们可以发现，在很多情况下，使用Pandas直接进行绘图会显得更加高效便捷！
交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。...如果你只想看 Google 的数据，还能这样： ? 堆叠（Concat） 堆叠基本上就是简单地把多个 DataFrame 堆在一起，拼成一个更大的 DataFrame。...因为我们没有指定堆叠的方向，Pandas 默认按行的方向堆叠，把每个表的索引按顺序叠加。 如果你想要按列的方向堆叠，那你需要传入 axis=1 参数： ? 注意，这里出现了一大堆空值。...因为我们用来堆叠的3个 DataFrame 里，有许多索引是没有对应数据的。因此，当你使用 pd.concat() 的时候，一定要注意堆叠方向的坐标轴（行或列）含有所需的所有数据。
然后，行具有NaN值，其中源对象中不存在列。 指定连接类型 默认连接实际上沿着与连接相反的轴（行索引）上的索引标签执行外连接操作。 这使得标签的结果集类似于执行那些标签的并集。...这个新的DataFrame证明了现在很容易在每个时间间隔识别X，Y和Z传感器读数。 堆叠 与枢轴函数相似的是.stack()和.unstack()方法。 堆叠过程将列标签的级别旋转到行索引。...取消堆叠执行相反的操作，即将行索引的某个级别旋转到列索引中。 堆叠/解除堆叠与执行枢轴之间的区别之一是，与枢轴不同，堆叠和解除堆叠函数能够枢转层次结构索引的特定级别。...同样，在枢轴在索引上保留相同数量的级别的情况下，堆叠和非堆叠总是会增加其中一个轴（用于堆叠的列和用于堆叠的行）的索引上的级别，而会降低另一轴上的级别。...GroupBy对象上的[]运算符在特定列上执行聚合。
它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。...这个方法无法同时过滤行和列，所以名字xs（代表 "cross-section"）背后的原因并不完全清楚。它不能用于设置值。...我们看看文档中对命名规则的描述： "这个函数是通过类比来命名的，即一个集合被重新组织，从水平位置上的并排（DataFrame的列）到垂直方向上的堆叠（DataFrame的索引中）。"...lock和locked在简单的情况下自动工作（如客户名称），但在更复杂的情况下需要用户的提示（如缺少日子的星期）。...上面的所有操作都是在传统意义上理解level这个词（level标签数与DataFrame中的列数相同），向最终用户隐藏index.label和index.code的机制。
2.2 筛选特定的行 在输入文件筛选出特定行的三种方法： 行中的值满足某个条件 行中的值属于某个集合 行中的值匹配正则表达式 从输入文件中筛选出特定行的通用代码结构： for row in filereader...pandas提供loc函数，可以同时选择特定的行与列。...pandas的read_csv函数可以指定输入文件不包含标题行，并可以提供一个列标题列表。...最后，对于第三个值，使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量，这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。...concat函数可以使用axis 参数来设置连接数据框的方式，axis=0 表示从头到尾垂直堆叠，axis=1 表示并排地平行堆叠。 #!
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...# 垂直(行)堆叠阵列 >>> np.hstack((e,f)) # 水平(列)堆叠阵列 array([[ 7., 7., 1., 0.], [ 7., 7., 0., 1.]]...Pandas Pandas库建立在NumPy上，并为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。...') # 按轴上的值排序 >>> df.rank() 检索Series / DataFrame上的信息 基础信息 >>> df.shape # (行、列) >>> df.index # 描述指数
Pandas 的 plot() 方法 Pandas 附带了一些绘图功能，底层都是基于 Matplotlib 库的，也就是说，由 Pandas 库创建的任何绘图都是 Matplotlib 对象。...从技术上讲，Pandas 的 plot() 方法通过 kind 关键字参数提供了一组绘图样式，以此来创建美观的绘图。kind 参数的默认值是行字符串值。...事实上，Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程，使绘图变得像编写一行代码一样简单。 导入库和数据集 在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...探索和可视化数据了，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。
names：结果分层索引中的层级的名称。 根据轴方向的不同，可以将堆叠分成横向堆叠与纵向堆叠，默认采用的是纵向堆叠方式。 ...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...数据转换 4.1 重命名轴索引 Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别列索引或行索引的标签或名称。 ...哑变量又称应拟变量，名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，用来反映某个交量的不间类别 使用哑变最处理类别转换，事实上就是将分类变量转换为哑变最矩阵或指标矩阵，矩阵的值通常用“0”或“1”表示
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