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python操excel几种插件

= f.add_sheet(sheet1) #写数据,应 行 列 值 sheet1.write(0,1,label = this is the test) #保存 f.save(xx.xlsx)3.openpyxl ()   获取所有工表名 sheets = wb.get_sheet_names()   获取某一个特定表 sheet = wb.get_sheet_by_name(Sheet2)   获取工表名   sheet_name = sheet.title   获取激活表  sheet = wb.active   获取单元格内容   a = sheet   a = sheet.cell(1,2)    sheet.columns    获取最大行 sheet.max_row   获取最大列 sheet.max_column   给单元格赋值 sheet.value = 3   保存单元格  wb.save()    : 1.xlrd,xlwt.分别只是读写,而openpyxl则可同时处理读写     2.xlwt保存表格后缀必须为xls,而openpyxl可保存xlsx和xls     综上:openpyxl较合适

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MySQL,学会在Pandas中实现SQL

本文旨在SQL,说明如何使Pandas中执行各种SQL操。真!好像起来,学习什么都快了。 ?本文大纲? 在SQL中,您可以添加一个计算列:SELECT *, 小费总费 as 小费占FROM dfLIMIT 5; 于pandas,可以使DataFrame.assign()方法追加新列。 如果是not in,到DataFrame中,直接使取反操(~)。df.isin()].head(5) 结果如下:? 4.group by分组统计在Pandas中,SQLGROUP BY操是使类似命名groupby()方法执行。 例如,通过查询可以了解性别留下提示数量。SELECT 性别, count(*)FROM dfGROUP BY 性别; 到DataFrame中,应该是这样

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    MySQL,学会在Pandas中实现SQL

    本文旨在Sql,说明如何使Pandas中执行各种SQL操。真!好像起来,学习什么都快了。 在SQL中,您可以添加一个计算列:SELECT *, 小费总费 as 小费占FROM dfLIMIT 5;于pandas,可以使DataFrame.assign()方法追加新列。 df.isin()].head(5)结果如下: 如果是not in,到DataFrame中,直接使取反操(~)。 例如,通过查询可以了解性别留下提示数量。SELECT 性别, count(*)FROM dfGROUP BY 性别;到DataFrame中,应该是这样。 一般是使union完成这个操,这将在下面一个知识点中讲述。

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    Nodejs 与 Python 使

    文章由 @Keefer 授权分享写这篇文章是想记录下NodeJs(后面简称node)与python使,希望看完之后大家node跟python有个基本认识。 node象则应python字典,都是使key-value形式。set结构也是类似概念,都是没有重复元素集合。 除了块级域外,还有函数域,函数域内变量想被函数外访问则需要通过闭包。 python变量定义直接使赋值方式即可:value = 1。python中只有模块、类和函数会引入新域,代码块不会引入新域。 性能在性能方面pythonnode差了不少,且不说CPython,同样有JITpypy也node慢(pypy3计算斐波那契数列,在n=40时大概node慢了1秒多)。

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    git 工流中 Sourcetree 和命令行操

    3、git 将修改文件添加到暂存区这里以在 demo.txt 中添加“1、day1 ok”为例① sourcetree :直接在工区中打勾已修改文件即可? 4、git 将暂存区文件提交到本地仓库① sourcetree :直接选择暂存区文件点击左上角提交,输入描述即可② 命令行操 - 提交git commit -m 描述添加完可以通过 git ② 命令行操 - 创建标签git tag v1.06、git 重置临时修改未提交部分这里以在 demo.txt 中添加“temp”添加到暂存区但未提交为例① sourcetree :直接在工区中右键已修改文件选择重置即可 ② 命令行操 - 重置git reset HEAD 文件名添加完可以通过 git status 查看仓库状态? 发现此时区并不干净,需要使git checkout -- 文件名?  此时本地仓库已经回到该版本啦,而且工区也是干净另外,如果要删除本地文件,可以执行git rm 文件名然后执行第 4 步提交操最后附上 ? 下载地址

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    python 文件内容

    open(d:testmailok1, w) f3 = open(d:testmailok-sort, w) f4 = open(d:testmailok-ok, w) # 排除文件从f2里面踢除包含f1里文件 .sort() for i in file2:     if i not in file1:         print i         ff.write(i) ff.close() # 过滤重复内容     if line not in lines_seen:         f3.write(line)         lines_seen.add(line) f3.close() # 过滤关键字内容

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    数仓工简单介绍和

    数仓工简单介绍和传统技术栈?再惠技术栈? Hive是一种建立在Hadoop文件系统上数据仓库架构,并存储在HDFS中数据进行分析和管理(也就是说存储在HDFS中数据进行分析和管理,我们不想使手工,我们建立一个工具把,那么这个工具就可以是 Hive定义了一种类似SQL查询语言,被称为HQL Hive可以允许户编写自己定义函数UDF,来在查询中使。 UI:户界面,本质就是一个客户端,如HUE(Hadoop User Experience)Driver:接收查询组件。 如接收HUE和presto过来查询Metastore:存储仓库中各种表和分区所有结构信息Compiler:解析query,使是antlr解析sql为抽象语法树。

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    Excel,Pandas轻松搞定IF函数操

    在 Excel 中IF 函数是最常函数之一,它可以值和期待值进行逻辑较。因此IF 语句可能有两个结果:第一个结果是较结果为 True,第二个结果是较结果为 False。 那么,在Pandas里我们可以怎么来轻松搞定这一操呢?今天,我们就来了解一下!目录:1. 案例需求2. Excel轻松搞定3. Pandas处理4. 延伸 1. Excel轻松搞定如果Excel来处理,首先可以想到IF函数方法于语数英科目评级中,可以到以下公式实现:=IF(B2>> import numpy as np>>> a = np.arange 我们就可以构建科目评分进行评级双层条件,具体如下:# 如果小于60就不及格,否则再进行后面判断np.where(score import pandas as pd>>> s = pd.Series ,这里再简单介绍几种思路(答案可见后续推文)通过 自定义函数 if else来处理,然后apply或map调通过 cut分箱 来处理通过 replace 来处理又或者 where与mask组合来处理其他方案感兴趣朋友

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    SQL、Pandas和Spark:常数据查询操

    导读当今信息时代,数据堪称是最宝贵资源。沿承系列文章,本文SQL、Pandas和Spark这3个常数据处理工具进行,主要围绕数据查询主要操展开。? 本文首先介绍SQL查询操一般流程,标SQL查询语句各个关键字,重点针Pandas和Spark进行介绍,主要包括10个常算子操。 group by关键字于分组聚合,实际上包括了分组和聚合两个阶段,由于这一操属于较规范化,所以Pandas和Spark中也都提供了同名关键字,不同是group by之后所接算子不尽相同 limit关键字于限制返回结果条数,这是一个功能相单一,二者实现分别如下:Pandas:可分别通过head关键字和iloc访问符来提取指定条数结果; Spark:直接内置了limit算子, 03 小节标SQL标准查询语句中关键字,重点Pandas和Spark中相应操进行了介绍,总体来看,两个计算框架均可实现SQL中所有操,但Pandas实现接口更为丰富,传参更为灵活;而Spark

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    Window 下使Beyond Compare为git与合并工具

    git diff HEAD -- file_name 可以查看工区和版本库最新版本区别,但是不够直观。有没有什么较好工具能够更直观呢?可以使Beyond Compare。 在git中怎么使Beyond Compare? 可以使命令也可以直接编辑.gitconfig文件设置编辑.gitconfig文件操流程(1)打开.gitconfig 文件,文件路径在C:UsersAdministrator文件夹中(2)新增如下配置并保存 = false     cmd = C:Program Files (x86)Beyond Compare 3BCompare.exe $LOCAL $REMOTE $BASE $MERGED 使方法 (1)cd 切换到要文件所在文件夹  cd E:vuelearning_vuesrcviewshomecomponents(简单方法是先写cd然后把文件夹拖进去)(2)执行 git difftool

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    R语言与python数据框(笔记)

    这篇主要较R语言data.talbe和pythonpandas操数据框形式, 学习两者异同点, 加深理解两者使方法。 1. data.table VS pandas这里使R语言data.tablet包和pythonpandas进行.主要分为三部分: 新建数据库 行列选择 行列筛选2. data.table操数据框 使R语言, 通过data.table创建数据框.library(data.table)set.seed(123)DT

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    特币关注:国际

    谷歌趋势提供了在特定国家进行搜索量历史数据。随着特币成为了一种全球性现象,我感兴趣是,所有国家会不会都遵循同样新闻报道。美国参议院听证会世界其他地区吸引力大吗? 加拿大特币ATM机开通会在巴西网络流量上兴起吗?谷歌提供数据有助于在国家内部进行较,而不是在国家间进行较,但是,我们能够看到搜索关键词增长是否在各个国家类似,以及它们是否同时发生。 价格数据来自Bitstamp(巴特,一个特币交易平台)。该图显示,丝绸之路关闭、加拿大特币ATM机开通和美国参议院听证会标志着过去90天中特币领域三大事件。 与其他国家相,关于丝绸之路新闻报道在英国是最广。与参议院听证会相,美国加拿大交易所报道远低于美国以外其他国家,而且好像这个新闻报道似乎延迟了一两天才传到巴西。 丝绸之路——曾经特币价格和未来可能性有很大影响,在图中也变得微不足道。显然,从这一天起,特币知名度就大大提高了。

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    代码工具

    在线代码工具是一款免费在线文本工具,无需注册,可以在线两段文本进行,检测较两个文本有什么不同差异,以便修改,常于程序代码。 工具地址:http:www.matools.comcomparecompare.png使这个在线工具好处就是不需要人工查看,尤其是大文件,有几百上千行代码,这时候就建议使较工具了,不浪费过多时间去寻找 该工具支持utf-8, gbk,gb2312等不同格式文本,可以在线html, php, css, asp, js等代码,这于程序员来说是非常方便! 起同类软件Beyond compare、DiffMerge、WinMerge等可能功能不够强大,但这个在线工具更方便,不需要安装,于只需要较文件功能户来说,码工具在线工具是很好一个选择 由于IE全系列HTML5Canvas以及File API支持不好,推荐使Chrome、Firefox浏览器,另外请选择正确文件编码方式以免出现乱码或者显示错误。

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    BERT, RoBERTa, DistilBERT, XLNet

    最近,谷歌BERT进行了改版,我将改版前后主要相似点和不同点,以便你可以选择在研究或应中使哪一种。 BERT是一个双向transformer,大量未标记文本数据进行预训练,以学习一种语言表示形式,这种语言表示形式可特定机器学习任务进行微调。 最近,又提出了几种方法改进BERT预测指标或计算速度,但是始终达不到两者兼顾。XLNet和RoBERTa改善了性能,而DistilBERT提高了推理速度。下表它们进行了较:? 为了改进训练方法,XLNet引入了置换语言建模,其中所有标记都是按随机顺序预测。 这与BERT掩蔽语言模型形成,后者只预测了掩蔽(15%)标记。 XLNet使了超过130 GB文本数据和512 TPU芯片进行训练,运行时间为2.5天,XLNet于训练资料库要BERT大得多。

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    Java文件操类效率

    前言众所周知,Java中有多种针文件类,以面向字节流和字符流可分为两大类,这里以写入为例:面向字节流:FileOutputStream 和 BufferedOutputStream面向字符流 :几种文件操类向文件中写入相同行数内容(每行内容均为“写入文件Datan”),较其耗费时间横向较:于同一个文件操类,较写入不同行数内容情况下所耗费时间;本文以2次方指数级增长行数 1 import ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~分割线:底层实现原理浅谈~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~其实,计算机中都是针字节操(即字符都要经过编码转换为字节),那么问题来了,FileOutputStream 为什么FileWriter(FileWriter内部还有FileOutputStream转换操,具体看源码)还要慢呢? 这时,Mybatis中foreach标签就有了武之地。

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    Shark工实现和WMFC&OMG规范

    Shark工实现和WMFC&OMG规范 -----第七部分:工流信息和业务信息如何建立连接 关键字:Shark 工流 WMFC OMG 规范 工流实例化后就需要把具体活动和业务过程连接起来 ,如果是户交互活动,还需要指定与这个活动相关界面。 这一部分是具体实现内容,WMFC规范没有提及。 下面我们看看jbpm做法:jbpm-1.0-srcjbpm-1.0examplesprocessholidayprocessdefinition.xml Jbpm并没有采标准xpdl工流描述语言 上面写法非常直观,不过较SharkXPDL实现。推荐还是使XPDL流程描述。

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    range与xrange

    xrange是一个类,返回是一个生成器: 生成器是一个可迭代象,在生成器进行迭代时,元素是逐个被创建 使xrange()进行遍历,每次遍历只返回一个值 一般来看,在大序列进行迭代时候,因为 xrange特性,所以它会较节约内存 因此,xrange执行效率要高于range 首先,我们来看Python2里range()。 只是xrange()返回不再是一个数列,而是一个xrange象。这个象可以按需生成参数指定范围内数字(即元素)。 由于xrange象是按需生成单个元素,而不像range那样,首先创建整个list。所以,在相同范围内,xrange占内存空间将更小,xrange也会更快。 2、xrange()返回是一个xrange object,且这个象是个iterable。 3、两者都可于for循环。

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    @ConfigurationProperties和@Value使

    2、使读取springboot.yml配置文件:xxl: job: enabled: true admin: addresses: http:127.0.0.1:8080xxl-job-admin 2.1、@ConfigurationProperties使@Data@Configuration@ConditionalOnProperty(value = xxl.job.enabled, havingValue private String ip; private int port; private String logPath; private int logRetentionDays; }}2.2、@Value使@ 3、总结1、@ConfigurationProperties读取属性不存在时,默认将值设置为null,程序启动不会报错。而@Value读取属性不存在时,程序启动会报错。 当配置遗漏时,启动程序肯定出错,这样避免了一些因为遗漏配置项导致BUG。

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    为k8s容器运行时,containerd跟docker

    关系容器日志及相关参数stream serverkubectl execlogs等命令需要在apiserver跟容器运行时之间建立流转发通道。 docker API本身提供stream服务,kubelet内部docker-shim会通过docker API做流转发。 containerdstream服务需要单独配置: stream_server_address = 127.0.0.1 stream_server_port = 0 enable_tls_streaming 也就是把containerd暴露stream server地址告诉apiserver, 让apiserver直接来访问containerdstream server。 CNI网络常见命令containerd不支持docker API和docker CLI, 但是可以通过cri-tool实现类似功能。------

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    MySQL与MongoDB,以及区别【较全】

    它们各有各优点,关键是看在什么地方。所以我们所熟知那些SQL(全称Structured Query Language)语句就不适于MongoDB了,因为SQL语句是关系型数据库标准语言。 Mysql事务性与高性能是我们主要考虑。后来,由于项目要户系统,即会有大量户数据进 行交互--海量存储,Mysql读写速度会有一点瓶颈,于是我们就想到了最近发展很强势Nosql。 在Nosql早期memcache发展下,又 出现了很多非关系型数据库,如redis,mongodb。经过一段时间测试,redis与mongodb读写速度确实Mysql有着很明显优 势。 mongodb写入速度大约2.5W次每秒。 mongodb以BSON结构(二进制)进行存储,海量数据存储有着很明显优势。下面是Mongodb与Mysql命令 MySQL MongoDB 服务器守护进程 mysqld mongod 客户端工具 mysql mongo 逻辑备份工具 mysqldump mongodump 逻辑还原工具 mysql mongorestore

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