KEY 7329:2407 string 2 KEY 0:1774 string 1 若能在键值之间使用某种分隔符，如 $ 或 ,，那就更好了: KEY 4048:1736 string, 3 如何把两行合并成一行...NR%2计算NR除以2的余数。如果余数为非零（即奇数行），表达式求值为真（True）。...当没有指定具体的模式时，这个1就相当于一个默认的动作，即打印当前行（$0）。这里由于前面有next，所以只有偶数行才会执行到这个1，直接打印该行内容。...这个过程会一直重复，直到文件的最后一行。 最终效果是将yourFile中的每相邻两行合并为一行，中间以逗号和空格分隔。...综上所述，此 sed 命令的作用是： 对于 yourFile 中的每一行，首先使用 N 命令将其与下一行合并为一个临时缓冲区，两者之间以换行符分隔； 然后应用 s/\n/, / 命令，将临时缓冲区中的换行符替换为逗号和空格连接的字符串
] 【dd】 删除光标所在的一整行 【ndd】 删除光标所在的向下n行 【d$】删除以当前字符开始的一行字符 【dw】 删除以当前字符开始的一个字 【ndw】 删除以当前字符开始的n个字 【...d0】 删至行首 【d$】 删至行尾 【yy】 复制光标所在的那一行 【nyy】 复制光标所在的向下n行 【p,P】 p为将已经复制的数据在光标下一行粘贴；P为将已经复制的数据在光标上一行粘贴...n2行之间查找Javen字符串，并将其替换成Javen.zhou 【:n1,n2s/Javen/Javen.zhou/gc】 功能同上，只不过每次替换时都会让用户确认 【:s/Javen/Javen.zhou.../g】将当前行中所有Javen均用Javen.zhou替代，若要每个替换都向用户询问则应该用gc选项 【:1,s/Javen/Javen.zhou/g】从第一行（第n行同理）到最后一行查找Javen，...并将其替换成Javen.zhou 【J 】把下一行合并到当前行尾 4.2 块选择 【v,V】 v:将光标经过的地方反白选择；V：将光标经过的行反白选择 【[Ctrl] + v】 块选择，可用长方形的方式选择文本
0 和 1 ，当某一行某个数字为 1 时，在下一行中会变成 10；相对的，当某一行某个数字为 0 时，在下一行中会变成 01。...也就是说，每增加一行，下一行的长度就会是当前行的两倍，我们知道第一行只有一个数字 0，那么接下来就需要求出第n行第k位置的数字是多少。...根据上述总结，我们知道每一行的长度是按照指数级增长的，那么反过来，当我们某行某个位置的下标除以2，就能获得其上一行对应的数字下标，当然这个规律的前提是下标从0开始，而题目给定的位置下标是从1开始的，所以我们在计算前需要将位置下标.../2 == (curr+1)/2){ //当前位置与同一行下一个位置同时除以2，结果相等 arr[i] = 0; //当行数字的位置在第一位...if(num == 1){ //当前行为数字1 num = one[arr[i]]; //下一行就取‘10’两个数中对应的一个数
hood orchid chinese ground orchid vanilla orchid tiger orchid （注意：列表推导末尾的分号将禁止打印Jupyter Notebook单元格最后一行的输出...＃4—格式为货币 无论如何，我们在这些植物上花了多少钱？让我们将此计算的输出格式设置为money。...这是生成的DataFrame的样子： ? ＃2—计算总数的百分比 对每种植物物种如何造成温室总成本感到好奇吗？...将每个值除以所有行的总和，然后将该输出分配给名为“ perc”的新列： piv['perc'] = piv['price'].div(piv['price'].sum(axis=0)) ?...＃1 —按多列排序 最后，让我们对DataFrame进行排序，以使兰花位于顶部，而植物则按降序排列。
二、删除多行 dd 删除一行 ndd 删除以当前行开始的n行 dw 删除以当前字符开始的一个字符...ndw 删除以当前字符开始的n个字符 d$、D 删除以当前字符开始的一行字符 d)...，则输入：’a,’b de vim设置自动缩进：set smartindent vim设置显示行号：set number 或 set nu 四、Vim中如何全选并复制 全部删除：按esc后，然后dG...全部复制：按esc后，然后ggyG 全选高亮显示：按esc后，然后ggvG或者ggVG 五、vim如何与剪贴板交互（将vim的内容复制出来） 在vim中使用 “*y 使用进行复制，然后在应用程序中用...如： “*yy复制一行 “*y2w复制二个词 …… 实现的原理是： ” 表示使用寄存器 “* 表示使用当前选择区 ctrl+insert复制，shift+insert粘贴。
不论历史细节如何，RPM 都是一种有趣的算法。 手工实现 RPM 例如，计算89乘以18。俄罗斯农夫乘法的过程如下。 首先，创建两个相邻的列。第一列称为半列（halving），第一项是89。...半列的每一行是前一项的值除以2，余数忽略不计。例如，89除以2等于44余1，所以把44写在半列的第二行（表2）。 ...表2 半/倍表 第二部分 不断除以2，每次都去掉余数，把结果写在下一行，直到最后得到1。接着，44 除以2是22，然后22的一半是11，然后再一半（去掉余数）是5，之后得到2，最后是1。...从最后一行开始，自下而上进行更容易些。记住， 是1， 是 2。每一 行都乘以 ，其中半列值是奇数的行，还要加上 。可以看到这个表达式越来越像 上面的等式。...到第一行，我们得到了一个表达式，简化后刚好就是 。 表8 半/倍表 第八部分 设置半列的行号第一行是 0，最后一行是 6，可以看到半列值为奇数的行号是 0、 3、4、6。
它表示窗口分区的窗口顺序中在当前行之前或与当前行对等的行数，除以窗口分区中的总行数。返回值的范围从0到1。这个函数应该与ORDER BY一起使用，将分区行按所需的顺序排序。...第一行显示了当当前行没有前一行时LAG()的返回值情况：函数返回默认值(在本例中为NULL)。最后一行显示相同的内容，当当前行没有下一行时LEAD()返回NULL值。...它还使用这些函数向当前行值添加前一行和后一行的值。...如果没有这样的行，则返回值为默认值。例如，如果N是3，则最后三行的返回值是默认值(原文说的是如果N是3，则最后两行的返回值是默认值，笔者经测试发现是错的。译文中已将其改正)。...这意味着计算从窗口的第一行开始。FROM LAST也会被解析，但会产生一个错误。要获得与FROM LAST相同的效果(在窗口的最后一行开始计算)，可以使用ORDER BY按相反顺序排序。
将整个Series作为参数传递到函数中，而不是对每一行。 但没有成功。if语句试图确定Series作为一个整体的真实性，而不是比较Series中的每个元素，所以这是错误的。...第一个参数是逻辑条件Numpy，它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。当条件满足且为True时，将返回第二个参数，否则返回第三个参数。...3、日期 有时你可能需要做一些日期计算（确保你的列已经转换为datetime对象）。这是一个计算周数的函数。以天为单位的两个日期之差除以7得到过去的周数。下面是使用.apply()的方法。...完成此计算的另一种更加Numpy向量化的方法是将Numpy数组转换为timedeltas，获得day值，然后除以7。这和最终结果是一样的，只是下面的那个代码更长。...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值，这可以使用pandas.shift()实现！ 确保你的数据正确排序，否则你的结果就没有意义！ 很慢！
这相当于聚合函数所做的运算，但和常规聚合函数不同的是，窗口函数不会将分组的多行数据合并成一行 – 这些行都保留了自己的标识。 在后台，窗口函数实际上处理的不仅仅是查询结果的当前行。 ?...在这里AVG函数没有GROUP BY 子句，但是SQL引擎如何知道哪些行需要计算平均值呢？答案是通过OVER() 工具里的PARTITION BY 子句，我们将根据一个特定的分级来计算平均值。...在最终的输出里，每一行包含相同分级下的平均成本，你可以分析这些数据，比如将替换成本除以平均成本，以对比相同评级下每部电影的相对支出。 ?...如果最后一行没有排名相同的情况，最大的排序号就是总行数（这个里我们有1000部影片）。 ?...请注意，最后两列的第一行为空，这仅仅是因为5月24日的数据是第一行，所以没有前一天。 我们还指定了偏移量，即1，因此我们获取下一行。如果将此数字更改为2，我们比较的就是当天和前天的每日租赁收入。
例如，对于 Q 向量来说，这是用 Q 权重矩阵的一行与输入矩阵的一列之间的点积来完成的。...我们首先计算当前列（t = 5）的 Q 向量与之前各列的 K 向量之间的点积。然后将其存储在注意力矩阵的相应行（t = 5）中。 这些点积是衡量两个向量相似度的一种方法。...我们将跳过软最大操作（稍后描述），只需说明每一行的归一化总和为 1 即可。 最后，我们就可以得到我们这一列（t = 5）的输出向量了。...每个 softmax 运算的输入向量都是自我注意矩阵的一行（但只到对角线）。 与层归一化一样，我们有一个中间步骤来存储一些聚合值，以保持流程的高效性。...对于每一行，我们都会存储该行的最大值以及移位值和指数值之和。然后，为了生成相应的输出行，我们可以执行一小套操作：减去最大值、指数化和除以总和。 为什么叫 "softmax"？
DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构，既有行索引又有列索引。行索引称为index，标示每一行数据，列索引称为columns，标示每一列数据。...，然后除以学分总和，再按照学生所在学院排序。...这里，小编想通过pandas介绍一下我们是如何对数据进行处理，得到我们想要的特征的。...我们可以用fillna方法将其转换： #用0替换NaN值，同时直接覆盖原DataFrame card_group.fillna(0,inplace=True) 再次看一下我们的输出，大功告成！...3）计算恩格尔系数 对于上一节中的得到的汇总数据，我们首先需要计算学生的总消费金额，具体如下： #使用sum()方法 #指定axis=1，表示对每一行的数据进行加总，默认为0 #将计算的结果赋值到‘总计
A4：按照月份m进行排序 A5:新增一列，如果月份等于前一行的月份，则计算增长比并赋值，否则赋值null，将该列命名为yoy。...df.shift(1)表示将原来的df下一行，即相对于当前行为上一行，给该数组赋值为增长比（当前行减上一行的值除以上一行的值），由于月份不同，所以将上一行与该行相同的月份赋值为nan，最后将该数组赋值给...最后将该数组转换为dataframe，得到这种货物的出入库状态 将所有货物的出入库状态都放入开始新建的list中 最后pd.concat([df1,df2,…,dfn],ignore_index)合并这些...pd.concat()将列表中的数据连接成新的dataframe pd.pivot_table(data,index,columns,values)将其改为透视表。 结果： esproc ?...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候，SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱，但如果搬到Python的话，又如何实现同样或者说类似的操作呢，今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。...第1行1列：43×53/87=26.2 第1行2列：43×34/87=16.8 第2行1列：44×53/87=26.8 第2行2列：4×34/87=17.2 先建立原假设：A、B...and max_groups< len(freq) ) or (threshold is not None and minvalue < threshold): #minidx后一行合并到...tmp = freq[minidx] + freq[minidx+1] freq[minidx] = tmp #删除minidx后一行...def calIV(df,var,target): ''' 计算IV值 param df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值
total per person here： let peopleCount = Double(numberOfPeople + 2) 您会注意到，将结果值转换为Double，这样我们就可以将所有内容相加并将其除以...因此，我们需要查看tipPercentages以确定他们选择了什么，然后再次将其转换为Double，这样我们就可以保持所有精度——将其添加到前一行下面： let tipSelection = Double...(tipPercentages[tipPercentage]) 我们需要计算的最后一个数字是他们账单的金额。...3、我们可以用总金额除以人数来计算出每人的金额。 一旦完成，我们可以返回每人的金额，我们就完成了。...无论如何，我们希望每人的金额使用新的格式说明符，因此请将总金额文本视图修改为： Text("$\(totalPerPerson, specifier: "%.2f")") 现在最后一次运行这个项目——我们完成了
：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...除了 sum()，pandas 还提供了多种聚合函数，包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。...通过告诉 Pandas 将一列除以另一列，它识别到我们想要做的就是分别划分各个值（即每行的“Plays”值除以该行的“Listeners”值）。...得到某一行"""making rows out of whole objects instead of parsing them into seperate columns"""# Create the
通过使用PySpark计算TF-IDF并将其应用于客户漏斗数据，我们可以了解客户行为并提高机器学习模型在预测购买方面的性能。...它通过将一个词在文档中出现的次数除以该文档中的总词数来计算。例如，如果一个500字的文章中提到“马”4次，一个2000字的文章中提到“马”5次，那么每篇文章的词频都会不同。...它通过将总文档数除以包含该词的文档数来计算。例如，如果一个词出现在100个文档中的10个文档中，逆文档频率会比只出现在1个文档中的情况下要低。...然后，可以通过将总文档数除以每个事件类型的出现次数来计算逆文档频率。...（IDF），你需要计算在时间窗口内执行了每个事件类型的客户数量，然后计算总客户数除以该数量的对数。
示例代码： arr1 = np.random.rand(4,3) pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd')) f =...0.69 0.89 0.17 c 0.94 0.33 0.04 d 0.35 0.46 0.29 常用的统计计算...sum, mean, max, min… axis=0 按列统计，axis=1按行统计 skipna 排除缺失值， 默认为True 示例代码： pd2.sum() #默认把这一列的Series计算,所有行求和...pd2.sum(axis='columns') #指定求每一行的所有列的和 pd2.idxmax()#查看每一列所有行的最大值所在的标签索引，同样我们也可以通过axis='columns'求每一行所有列的最大值的标签索引...75% 0.887500 0.56750 0.385000 max 0.940000 0.89000 0.670000 #百分比:除以原来的量
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候，SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱，但如果搬到Python的话，又如何实现同样或者说类似的操作呢，今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。...第1行1列： 43×53/87=26.2 第1行2列： 43×34/87=16.8 第2行1列： 44×53/87=26.8 第2行2列： 4×34/87=17.2 先建立原假设...and max_groups< len(freq) ) or (threshold is not None and minvalue < threshold): #minidx后一行合并到...tmp = freq[minidx] + freq[minidx+1] freq[minidx] = tmp #删除minidx后一行...def calIV(df,var,target): ''' 计算IV值 param df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值
，使得桶面积加起来等于桶的总数) 概率密度 probability density (桶高等于概率除以桶宽，使得桶面积加起来等于 1) ---- histfunc：字符串格式，用于设置桶函数，仅当 kind...第 11 到 13 行定义一个 DataFrame 值为第 9 行得到的 price 列表 行标签为第 8 行得到的 index 列表 列标签为第 6 行定义好的 columns 列表 处理过后，将每个股票的收盘价合并成一个数据帧...代码稍微有些复杂，但还是能一行流写出 (尽管有几个断行)。...如何 resample 计算累计收益率前面已经讲了就不重复了，关键是先用 pd.melt() 将宽表变成长表，使其用三列 date, code 和 value，然后分别设为气泡的 x 轴数据、y 轴数据...cf.iplot() 画图即可 3 总结 Cufflinks 很简单，一行 iplot 流 Cufflinks 不简单，细节在魔鬼 熟读函数 API，很快能学会
不妨从单价上看看情况： 行6：通过订单金额除以数量，求出单价 从单价上看，2笔高购买数量的订单的单价都在各自用户的平均范围内 这里我们就暂且保留他们。...这可能是那段时间搞促销，或某明星出新专辑，有粉丝大量购买。..."那么每个月的消费人数走势如何呢"： 注意数据颗粒是订单，统计人数时是不能直接对记录计数，如果同一个人在分组范围内出现多笔，应该视为一笔，因此需要对 user id 去重后再计数。...比如，统计顾客人数的时候，我们用了两种不同的写法： 其次，客单价的计算表达也很奇怪： 金额除以 user_id ！...更多更详细的 pandas 高级应用，请关注我的 pandas 专栏，里面会有这些技巧的所有详细讲解和案例 ---- 最后 你会发现我源码中定义了其他的度量值，这会在后续更复杂的分析时用到，下次就会讲到
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