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怎么把12个不同df数据全部放到同一个表同一个sheet且数据间隔2空格?(下篇)

有12个不同df数据怎么把12个df数据全部放到同一个表同一个sheet 每个df数据之间隔2空格。 而且这12个df表格不一样 完全不一样12个数据 为了方便看 才放在一起。...部分df数据可能涉及二三十行 然后我把数字调高还是会出现数据叠在一起情况? 二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个指导:前面写好没有删,你用是追加写入之前已经写好表格,你说下你想法。...后来还给了一个指导:那你要先获取已存在表可见行数,这个作为当前需要写入表格起始行。 后面这个问题就简单一些了,可以直接复制到.py文件。...当然了,还有一个更好方法,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。希望大家后面再遇到类似的问题,可以从这篇文章得到启发。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas实战问题,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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Spring securityBCryptPasswordEncoder方法对密码进行加密密码匹配

浅谈使用springsecurityBCryptPasswordEncoder方法对密码进行加密(encode)密码匹配(matches) spring securityBCryptPasswordEncoder...(1)加密(encode):注册用户时,使用SHA-256+随机盐+密钥把用户输入密码进行hash处理,得到密码hash值,然后将其存入数据库。...(2)密码匹配(matches):用户登录时,密码匹配阶段并没有进行密码解密(因为密码经过Hash处理,是不可逆),而是使用相同算法把用户输入密码进行hash处理,得到密码hash值,然后将其从数据库查询到密码...都不一样,但是最终f都为 true,即匹配成功。...有很多标准算法比如SHA或者MD5,结合salt(盐)是一个不错选择。

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Excel应用实践16:搜索工作表指定范围数据并将其复制到另一个工作表

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 这里应用场景如下: “在工作表Sheet1存储着数据,现在想要在该工作表第O至第T搜索指定数据,如果发现,则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框输入要搜索数据值,然后自动将满足前面条件所有复制到工作表Sheet2。” 首先,使用用户窗体设计输入对话框,如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表最后一个数据...("O2:T"& lngRow) '查找数据文本值 '由用户在文本框输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*...SendInfo End If '清空工作表Sheet2 Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在并复制到工作表

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问与答61: 如何将一个文本文件满足指定条件内容筛选到另一个文本文件

图1 现在,我要将以60至69开头放置到另一个名为“OutputFile.csv”文件。...图1只是给出了少量示例数据,我数据有几千,如何快速对这些数据进行查找并将满足条件复制到新文件?...OpenThisWorkbook.Path & "\OutputFile.csv" For Output As #2 '循环直至到达指定文件末尾 Do Until EOF(1) '读取文件并将其赋值给...End If Loop '关闭文件 Close #2 Close #1 End Sub 代码假设“InputFile.csv”和“OutputFile.csv”文件都放置在代码工作簿相同文件夹...运行代码后,将在工作簿所在文件夹中生成一个如下图2所示名为“OutputFile.csv”文件。 ? 图2

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在Python实现ExcelVLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

示例 有两个Excel表,一个包含一些基本客户信息,另一个包含客户订单信息。我们任务是将一些数据从一个表带入另一个表。听起来很熟悉情形!...我们将使用相同参数名称编写Python函数,以便Excel XLOOKUP公式进行比较。...在第一,我们用一些参数定义了一个名为xlookup函数: lookup_value:我们感兴趣值,这将是一个字符串值 lookup_array:这是源数据框架,我们正在查找此数组/...pandas系列一个优点是它.empty属性,告诉我们该系列是否包含值或空,如果match_value为空,那么我们知道找不到匹配项,然后我们可以通知用户在数据找不到查找值。...默认情况下,其值是=0,代表,而axis=1表示 args=():这是一个元组,包含要传递到func位置参数 下面是如何将xlookup函数应用到数据框架整个

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《Python for Excel》读书笔记连载11:使用pandas进行数据分析之组合数据

在下面的示例,创建了另一个数据框架more_users,并将其附加到示例数据框架df底部: 注意,现在有了重复索引元素,因为concat将数据粘在指定轴()上,并且只对齐另一个轴()上数据...联接(joining)和合并(merging) 当联接(join)两个数据框架时,可以将每个数据框架组合成一个数据框架,同时依靠集理论来决定情况。...左联接(leftjoin)获取左数据框架df1所有,并在索引上匹配右数据框架df2,在df2没有匹配地方,pandas将填充NaN。左联接对应于ExcelVLOOKUP情况。...右联接(rightjoin)获取右表df2所有,并将它们df1索引相同行相匹配。...merge接受on参数以提供一个或多个列作为联接条件(joincondition):这些必须存在于两个数据框架,用于匹配: 由于join和merge接受相当多可选参数以适应更复杂场景,因此你可以查看官方文档以了解关于它们更多信息

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怎么用R语言把表格CSV文件数据变成一,并且名为原列名呢,谢谢

今天收到一封邮件,来询问这样问题: [5veivplku0.png] 这样邮件,是直接邮件,没有寒暄直奔主题邮件。...唯一遗憾是不知道是谁写…… 如果我理解没有错误的话,写信人需求应该是这个样子: 他原始数据: [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到数据: [1k3z09rele.png] 处理代码...,第一为ID,其它几列为性状 2,使用函数为data.table包melt函数 3,melt,dd为对象数据框,id为不变数,这里是ID一数所在位置为1,其它几列都变成一,然后列名变为名...来信者需求: 怎么用R语言把表格CSV文件数据变成一,并且名为原列名呢,谢谢 1,csv文件,可以用fread函数读取,命名,为dd 2,数据变为一,如果没有ID这一,全部都是性状,可以这样运行...:melt(dd),达到效果如下: [2dtmh98e89.png] 所以,就是一个函数melt应用。

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C语言经典100例002-将MN二维数组字符数据,按顺序依次放到一个字符串

系列文章《C语言经典100例》持续创作,欢迎大家关注和支持。...喜欢同学记得点赞、转发、收藏哦~ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码形式发放到公众号 欢迎关注:计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能:将MN二维数组字符数据...,按顺序依次放到一个字符串 例如: 二维数组数据为: W W W W S S S S H H H H 则字符串内容是:WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能:将MN二维数组字符数据,按顺序依次放到一个字符串 例如: 二维数组数据为: W W W W S S S.../demo 二维数组中元素: M M M M S S S S H H H H 按顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容,欢迎大家关注我们公众号

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手把手教你用 pandas 分析可视化东京奥运会数据!

好在修改属性并不是什么困难事情,一代码轻松搞定(7-12) df2['获奖时间'] = pd.to_datetime(df2['获奖时间']) 数据合并 通过观察可以发现,df2并没有 国家名称...,但是其 df1 有一个共同 国家id 为了给 df2 新增一 国家名称 一个自然想法就是通过 国家id 将两个数据框进行合并,在 pandas 实现,也不是什么困难事情 temp...就调整差不多了(由于源数据问题,部分获奖时间真实时间有一定误差),下面开始进行分析 数据分组 下面对 df2 进行一些统计分析,计算每个国家奖牌总数(也就是出现次数),并查看奖牌数前5名,结果可以用...,注意是查询而不是筛选,所以使用上上一题方法将会报错 result.query("国家 == ['中国']") 个性化查看 如何将上一题结果进一步突出展示,可以使用 pandas style...,所以这里使用另一个第三方库 bar_chart_race 进行绘制 以上就是基于 2020年东京奥运会 数据进行一系列数据分析可视化流程,基本涉及到利用 Pandas 进行数据分析主要操作,是一份不可多得简单易懂

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在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据效率对比

在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF合并。本文将研究这些不同方法,以及如何将它们执行速度对比。 合并DF Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。...我们可以使用参数‘on’参数指定根据哪进行合并。...Pandas Merge Joins操作都可以针对指定进行合并操作(SQLjoin)那么他们执行效率是否相同呢?...下面我们来进行一下测。 两个 DataFrame 都有相同数量和两,实验中考虑了从 100 万到 1000 万不同大小 DataFrame,并在每次实验中将行数增加了 100 万。...我对固定数量重复了十次实验,以消除任何随机性。下面是这十次试验合并操作平均运行时间。 上图描绘了操作所花费时间(以毫秒为单位)。

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在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据效率对比

来源:Deephub Imba本文约1400字,建议阅读15分钟在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF合并。本文将研究这些不同方法,以及如何将它们执行速度对比。...我们可以使用参数‘on’参数指定根据哪进行合并。...Pandas Merge Joins操作都可以针对指定进行合并操作(SQLjoin)那么他们执行效率是否相同呢?...下面我们来进行一下测。 两个 DataFrame 都有相同数量和两,实验中考虑了从 100 万到 1000 万不同大小 DataFrame,并在每次实验中将行数增加了 100 万。...我对固定数量重复了十次实验,以消除任何随机性。下面是这十次试验合并操作平均运行时间。 上图描绘了操作所花费时间(以毫秒为单位)。

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R(二)近期记录

本文是笔者近期使用R语言一个记录。...其实apply是将每一当作一个向量来处理。因为第三是字符型,所以当一只要有一个值是字符型,其他数值型值都会被自动转换为字符型。...上面说了那么多,关键就是apply是把一或者一当作向量来处理R向量要求值类型一致。 我看到不少人,包括我自己,都曾经因为不知道这一点而吃亏。...网上又很多教程,但是当我想找一个函数把一个文件从一个目录移动到另一个目录时候,却都没找到。 后来自己回想了一下Linux目录本质,移动文件一般就是改变其“完整路径名”。...<=pattern) 表示前面匹配,比如 (?<=a )\d+ 表示前面匹配了a和空格数字。 最后 近期使用R语言一些收获罗列于此,希望能对大家有所助益。

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数据科学 IPython 笔记本 7.1 Pandas

可以是不同类型。 DataFrame同时具有索引和索引,类似于Series字典。操作大致是对称实现。 索引DataFrame时返回是底层数据视图,而不是副本。...请注意,如果指定了列表或数组,则长度必须DataFrame匹配Series不同): unempl = Series([6.0, 6.0, 6.1], index=[2, 3, 4]) df_3['...在DataFrame列上匹配Series索引,并向下广播: ser_8 = df_10.ix[0] df_11 = df_10 - ser_8 df_11 a b c d 0 0.000000...2014 4 4.1 MD 2015 替换 将字符串所有出现替换为另一个字符串(不复制): df_1.replace('VA', 'VIRGINIA', inplace=True) df_1 population...,将字符串所有出现替换为另一个字符串(不复制): df_1.replace({'state' : { 'MD' : 'MARYLAND' }}, inplace=True) df_1 population

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pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取

()#两完全一样才算重复,后面重复为True,第一个和不重复为false,返回true #和false组成Series类型 df.duplicated('key...')#两key这一一样就算重复 df['A'].unique()# 返回唯一值数组(类型为array) df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1唯一值,默认保留第一...# 默认axis=0,按索引对行进行排序;ascending=True,升序排序 df.sort_index() # 按列名对进行排序,ascending=False 降序 df.sort_index...2 (所有必须数字类型) contains # 使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQLLIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?...匹配0或1次 df_obj[df_obj['套餐'].str.contains(r'.*?

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