如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- 1 - - - - - - ? - - 2 - - - - - ? - - - 3 - - - 15 ?...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...期望效果： Indexing Year 1 Year 2 Year 3 Year 4 Year 5 Year 6 Year 7 Year 8 Year 2 - 6 - - - - - - Year...$I$1,"")) 如果是想要显示值，则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白
下班路上看见网上有人问一个问题： oracle 10g以后count(*)和count(非空列)性能方面有什么区别？...首先，准备测试数据，11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空)，id2列包含空值， ?...前三个均为表数据总量，第四个SQL结果是99999，仅包含非空记录数据量，说明若使用count(允许空值的列)，则统计的是非空记录的总数，空值记录不会统计，这可能和业务上的用意不同。...总结： 11g下，通过实验结论，说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count()，而且会选择索引的FFS扫描方式，count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描...，另一方面不会统计空值，因此有可能和业务上的需求就会有冲突，因此使用count统计总量的时候，要根据实际业务需求，来选择合适的方法，避免语义不同。
首先定义了一个字典 data，其中键为 “label”，值为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...每个元素都是从 0 到 1 之间均匀分布的随机浮点数。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值， 当你决定在某个位置操作一次， 那么该位置的行和列整体都会变成1，不管之前是什么状态。 返回让所有值全变成1，最少的操作次数。...代码用rust和solidity编写。 代码用solidity编写。...[0, 0], vec![0, 1]]; let ans3 = set_one_min_times3(&mut matrix); println!...) + ((n >> 1) & 0x55555555); n = (n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333); n = (n & 0x0f0f0f0f...| (1 << r), col | (1 << c), r + 1, 0, dp); if next2 !
2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值，当你决定在某个位置操作一次，那么该位置的行和列整体都会变成1，不管之前是什么状态。返回让所有值全变成1，最少的操作次数。...代码用rust和solidity编写。代码用solidity编写。...(c), r + 1, 0, dp);if (next2 !...) + ((n >> 1) & 0x55555555); n = (n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333); n = (n & 0x0f0f0f0f...| (1 << r), col | (1 << c), r + 1, 0, dp); if next2 !
----点击标题查阅往期内容用R语言实现神经网络预测股票实例左右滑动查看更多01020304现在，让我们绘制来自每个唯一地理位置的客户数量以及客户流失信息。...类似地，Geography和Gender是分类列，因为它们含有分类信息，如客户的位置和性别。有几列可以视为数字列和类别列。例如，该HasCrCard列的值可以为1或0。...将分类列与数字列分开的基本目的是，可以将数字列中的值直接输入到神经网络中。但是，必须首先将类别列的值转换为数字类型。分类列中的值的编码部分地解决了分类列的数值转换的任务。...我们将分类列转换为数值，其中唯一值由单个整数表示。例如，在该Geography列中，我们看到法国用0表示，德国用1表示。我们可以使用这些值来训练我们的模型。...定义列的嵌入大小的一个好的经验法则是将列中唯一值的数量除以2（但不超过50）。例如，对于该Geography列，唯一值的数量为3。
类似地，Geography和Gender是分类列，因为它们含有分类信息，如客户的位置和性别。有几列可以视为数字列和类别列。例如，该HasCrCard列的值可以为1或0。...将分类列与数字列分开的基本目的是，可以将数字列中的值直接输入到神经网络中。但是，必须首先将类别列的值转换为数字类型。分类列中的值的编码部分地解决了分类列的数值转换的任务。...输出： tensor([1, 0, 1, 0, 0]) 现在，让我们绘制分类数据，数值数据和相应输出的形状： 输出： torch.Size([10000, 4]) torch.Size([10000,...我们将分类列转换为数值，其中唯一值由单个整数表示。例如，在该Geography列中，我们看到法国用0表示，德国用1表示。我们可以使用这些值来训练我们的模型。...定义列的嵌入大小的一个好的经验法则是将列中唯一值的数量除以2（但不超过50）。例如，对于该Geography列，唯一值的数量为3。
此方法包含以下参数： subset：引用列标题，如果只考虑特定列以查找重复值，则使用此方法，默认为所有列。 keep：保留哪些重复值。’...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...记录#1和3被删除，因为它们是该列中的第一个重复值。 现在让我们检查原始数据框架。它没有改变！这是因为我们将参数inplace留空，默认情况下其值为False。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...我们的列（或pandas Series）包含两个重复值，”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该列转换为一个集，我们可以有效地删除重复项！
如下图： 其中表格中的第3行是班级。诸如"一1"，表示是一年级1班，最多8个年级。 表格中的1至3列，分别表示"星期"、"上下午"、"第几节课"。 前2列有大量的合并单元格，并且数据量不一致。...注意索引是从0开始算。 values=arr[3:]，从第4行往后一大片作为值。 pd.DataFrame(values,columns=header) ， 生成一个 DataFrame 。....replace(['/','nan'],np.nan)，把读取进来的有些无效值替换为 nan，这是为了后续操作方便。...这里不能直接转整数，因为 python 怕有精度丢失，直接转换 int 会报错。因此先转 float，再转 int。...此外 pandas 中有各种内置的填充方式。 ffill 表示用上一个有效值填充。 合并单元格很多时候就是第一个有值，其他为空，ffill 填充方式刚好适合这样的情况。
很可惜，一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现，另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能。此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致。...类型五：多行表头，多维表的结构，最底层表表头含有多个数据列类型 和类型四类似，同样为多维表头，增加一难度是此处为多个值类型字段如销量、销售额、销售成本等，多层表头和类型四不同之处，此处为合并单元格，类型四为首列的表头有值...选择1列的数据，请选择从左边开始首次出现列标题，如上图的销售量是C4单元格开始出现，然后判断数据的后续出现规律是连续出现还是间隔出现，如类型4为连续出现，类型5为间隔出现。...对应地在后两列的【单元间列数】和【单元总列数】上填写间隔或连续的列数量，如类型5中间隔3列重复出现销售量一列的值，此处填写3。...单元是指最底层标题对应的上一层标题的数据项数量，如上一层是季度，为3列数据，同样在一行表头中，也类型算其间隔或重复的列数（假设其上方还有一行作了区分不同数据列的组合定义） 转换输出 同样一贯的Excel
右移后 重排/移动列 选择重拍/移除列后如下 窗口左侧按顺序显示了所有列的标题，大家可通过拖曳列标题至相应的位置来重排列。...重新定义列标题 如果列标题不能清晰明了地传递该列数据所代表的含义，可通过重命名列来重新定义列标题。...需要说明的是，后续章节仍会以Athletes_info项目为例演示操作步骤，为保证该项目中数据的完整性，这里将撤销对Athletes_info项目所有的操作。...数值归类 自定义归类 重复检测 如果希望删除name列的重复值，那么需要先对包含重复值的数据进行排序，再删除按复数归类后值为true的结果。...数据转换 数据转换功能，能够根据需求将一列数据转换为指定的类型 常用转换包括移除首尾空白、收起连续空白、首字母大写、全大写、全小写、文本化等功能。
本文分享如何用 Python 来读取 Word、写入 Word、将 Word 转换为 pdf。学会之后，如果遇到大量 Word 文件需要处理的时候，就不慌了。...python-docx 库简介 python-docx 是一个可以对 Word 进行读写操作的第三方库，可以读取 Word 内容，可以为 Word 文档添加段落、表格、图片、标题，应用段落样式、粗体和斜体...''' 设置列宽 可以设置每个单元格的宽，同列单元格宽度相同，如果定义了不同的宽度将以最大值准 ''' table.cell(0,0).width=Cm(10) #设置行高 table.rows[0...pdf 只需要两行代码就可以将 Word 转 pdf，这里使用的是三方库 docx2pdf 使用前先 pip install docx2pdf。...知道了这些小操作，就可以组装大操作，比如后面可以用 Python 将 Word 转换为 pdf 后作为附件发送邮件给其他人。
需要在逗号前设定行筛选条件，在逗号后设定列筛选条件。 例如，loc函数的条件设置为：Supplier Name列中姓名包含 Z，或者Cost列中的值大于600.0，并且需要所有的列。...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。...有时候，除了简单地垂直或平行连接数据，你还需要基于数据集中的关键字列的值来连接数据集。pandas 提供了类似SQL join 操作的merge 函数。...Python 的另一个内置模块NumPy 也提供了若干函数来垂直或平行连接数据。通常是将NumPy 导入为np。...然后使用数据框函数将此对象转换为DataFrame，以便可以使用这两个函数计算列的总计和均值。
逻辑回归的核心思想是通过一个称为"逻辑函数"或"sigmoid函数"的特殊函数，将线性组合的输入特征映射到0和1之间的概率值。该函数的输出可以被解释为属于正类别的概率。...建议使用 python 编程实现。 数据集： 文件 ex2data1.txt 为该实验的数据集，第一列、第二列分别表示申请者两次考试的成绩，第三列表示录取结果（1 表示录取，0 表示不录取）。...首先设置图的标题和横纵坐标的标注。将x轴标签设置为"Exam 1 score"，表示第一次考试成绩，将y轴标签设置为"Exam 2 score"，表示第二次考试成绩。...这里使用np.dot函数进行矩阵乘法，将特征值和参数进行相乘，并通过sigmoid函数将结果映射到0到1之间的概率值。 4.输出正确率： 初始化变量num为0，用于记录预测正确的个数。...将预测概率值(Z)通过sigmoid函数进行映射，将其转换为0到1之间的概率值。 将预测概率值(Z)重新调整形状，使其与网格点矩阵(xx, yy)的形状相同。
项目和时间在行列的顺序是互换的，这个肯定会涉及到转置功能。 我们看2种解法： (一) 通过函数分割后转置合并。 我们看一个新函数Table.Partition。...对每一个表用表格里的第一列的第一个值作为表的说明。...Table.AddColumn(删除的其他列, "自定义.1", each [自定义][Column1]{0}) 添加列并取自定义表的Column1列的第1行值作为表的说明。 ? 5....使用自定义函数进行多列合并 批量多列合并(转置表,Table.ColumnCount(转置表)/7,7,0) 解释： 第1参数代表需要处理的表，转置表代表上个过程的表 第2参数代表是循环次数，这里实际转换是..."班"字，所以以这个为条件进行判断，但是第1列当中既有文本格式，又有日期格式，所以直接使用文本函数，在判断日期的时候会出错，所以这里使用了try...otherwise...函数来进行处理。
numpy通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。 我将包括本文中讨论的每个矩阵操作的含义、背景描述和代码示例。本文末尾的“关键要点”一节将提供一些更具体矩阵操作的简要总结。...我将按照以下顺序讨论每个矩阵操作。 内积 点积 转置 迹 秩 行列式 逆 伪逆 扁平化 特征值和特征向量 内积 Inner product 内积接收两个大小相等的向量，并返回一个数字(标量)。...这是通过将每个向量中相应的元素相乘并将所有这些乘积相加来计算的。在numpy中，向量被定义为一维numpy数组。 为了得到内积，我们可以使用np.inner()。...点积 Dot product 点积是为矩阵定义的。它是两个矩阵中相应元素的乘积的和。为了得到点积，第一个矩阵的列数应该等于第二个矩阵的行数。 有两种方法可以在numpy中创建矩阵。...如果方阵是非奇异的(行列式不为0)，则真逆和伪逆没有区别。 扁平化 Flatten是一种将矩阵转换为一维numpy数组的简单方法。为此，我们可以使用ndarray对象的flatten()方法。
因此，常见的做法是定义一个Python列表，对它进行操作，然后再转换为NumPy数组，或者用np.zeros和np.empty初始化数组，预分配必要的空间： ?...因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...矩阵统计 就像之前提到的统计函数一样，二维数组接受到axis参数后，会采取相应的统计运算： ? 二维及更高维度中，argmin和argmax函数返回最大最小值的索引： ?...如果不方便使用axis，可以将数组转换硬编码为hstack的形式： ? 这种转换没有实际的复制发生。它只是混合索引的顺序。 混合索引顺序的另一个操作是数组转置。检查它可能会让我们对三维数组更加熟悉。...根据我们决定的axis顺序，转置数组所有平面的实际命令将有所不同：对于通用数组，它交换索引1和2，对于RGB图像，它交换0和1： ?
读取为指定的数据类型delimiter：分割字符串skiprows：跳过的行（如：标题行） usecols：读取的数据的列 unpack：若为true，矩阵转置 numpy 转置： （1）transpose...# 取第一行和第三行的所有列，结果：[[0 1] [4 5]] print(t[1:3,0:2]) # 取第二行到第三行对应的第1列到第2列，结果：[[2 3] [4 5]] # 注：其中1:3中3为切片...取不相邻的点t[[0,2],[0,1]]， 取下标为(0,0)和(2,1)对应的值 修改 条件修改t[t<10]=3 将t中小于10的值 where方法np.where(条件，符合条件的元素要赋的值，不符合条件的元素要赋的值...)ge: np.where(t>10, 0, 20) 将t中小于10 的元素替换为10，大于等于10的赋值为20 clip方法t.clip(value1,value2) 把小于value1的元素替换为value1...， 大于value2的元素替换为value 常用函数 计算函数 求和 整个数组的和：np.sum(数组) 各个列对应的和：np.sum(数组，axis=0) 各个行对应的和：np.sum(数组，axis
本文我们讨论pandas的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少dataframe近90%的内存占用。...这对我们原始dataframe的影响有限，这是由于它只包含很少的整型列。 同理，我们再对浮点型列进行相应处理： 我们可以看到所有的浮点型列都从float64转换为float32，内存用量减少50%。...由于一个指针占用1字节，因此每一个字符串占用的内存量与它在Python中单独存储所占用的内存量相等。...这一列没有任何缺失数据，但是如果有，category子类型会将缺失数据设为-1。 最后，我们来看看这一列在转换为category类型前后的内存使用量。...dtype参数接受一个以列名（string型）为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先，我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中，开始前先删除日期列，因为它需要分开单独处理。
isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False转换为0并把它们加起来。...这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片： ? MultiIndexed Series重塑 Titanic数据集的Survived列由1和0组成，因此你可以对这一列计算总的存活率： ?...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： ? 这个结果既显示了总的存活率，也显示了Sex和Passenger Class的存活率。...Volume列现在有一个渐变的背景色，你可以轻松地识别出大的和小的数值。 最后一个例子： ? 现在，Volumn列上有一个条形图，DataFrame上有一个标题。
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