go官方库返回的是一个rows对象，非常蛋疼。 写了一个很神奇的函数，把返回值db.Rows转换成[]map[string]interface{}结构。
工具不复杂，使用简单，但能满足几乎所有excel转json的要求了，包括多层嵌套，每一层定制为列表或者字典的输出格式，复杂单元格的定制。...，表头以开头，可以仅为 可对表名加上修饰符进行输出限定，格式为 表名#修饰符，修饰符可以为： obj：该表的每一项作为单独的对象输出，如果是从表则直接单独将每一条数据作为子项目添加到上级表单中 dic...则该列不会被读取 主键以*开头，没有主键则默认除映射主表列以外的第一列为主键列 数据类型会自动识别，也可在列名后面可以跟修饰符进行限定，格式为 键名#修饰符 修饰符可以为： int ： 如果是数值类型则强制转换为整形...格式：键名#修饰符#小数位数 str ： 字符串 bool ： 0或false输出false，其他输出true date ： 输出日期格式 obj : 将数据拆分为多个子项来替代当前项，每一项以’|‘分隔...字典无法哈希，故无法作为主键，会报错 例子 详见Sample文件夹 sample1主要测试各种数据类型以及一个文件输出多个表 sample2主要测试多层嵌套 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https
遍历页表，将va转换为pa，页面权限管理 涉及到的硬件为: mmu ->功能：查询tlb或者遍历页表 tlb ->功能：缓存最近转换的页表条目 页表基地址寄存器 如ttbr0_el1 ttbr1_el1...2.找到L0级转换表，然后从虚拟地址中获得L0索引，通过L0索引找到相应的表项（arm64中称为L0表描述符，内核中叫做PGD表项），从表项中获得L1转换表基地址。...3.找到L1级转换表，然后从虚拟地址中获得L1索引，通过L1索引找到相应的表项（arm64中称为L1表描述符，内核中叫做PUD表项），从表项中获得L2转换表基地址。...4.找到L2级转换表，然后从虚拟地址中获得L2索引，通过L2索引找到相应的表项（arm64中称为L2表描述符，内核中叫做PUD表项），从表项中获得L3转换表基地址。...6.从页表项中取出物理页帧号然后加上物理地址偏移（VA[11,0]）获得最终的物理地址。 ?
②序列表示索引为非负整数的有序对象集合 ③字符和元组属于不可变序列，列表为可变序列 2.python中常见的容器类型为:列表，元祖Tuple，字典，和集合 容器: 是可以存放数据项集合的数据结构 3....'] list2 = ['1','2','3'] print(dict(zip(list1,list2))) >>>{'key1': '1', 'key2': '2', 'key3': '3'} #嵌套列表转字典...转换为一个整数 long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数 float(x ) 将x转换到一个浮点数 complex(real...list(s ) 将序列 s 转换为一个列表 chr(x ) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x )...将一个整数转换为Unicode字符 ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串
字典数据转化为Dataframe类型 2.Dataframe转化为字典数据 3.json数据与Dataframe类型互相转化 4.多层结构字典转化为Dataframe 1....字典数据转化为Dataframe类型 1.1.简单的字典 对于字典数据，直接用pd.Dataframe方法即可转化为Dataframe类型。...我们可以看到，在常规的字典转化为Dataframe时，键转化为了列索引，行索引默认为range(n)，其中n为数据长度。我们亦可在进行转化的时候，通过设定参数index的值指定行索引。...对于元组组成的字典，会构成多级索引的情况，其中元组的第一个元素为一级索引，第二个元素为二级索引，以此类推。...对于简单的嵌套字典，使用pd.Dataframe方法进行转化时，一级key是列索引，二级key是行索引。
还提供了几种内置的数据类型，有列表(list)、元组(tuple)、字典(dictionary)和集合(set)。 ...list是有序的集合，可以存放不同数据类型的数据，并且list中的每个元素的都对应着一个索引来标记其位置，且索引从0开始。 ...list的嵌套，即list中的元素也是一个list： >>> a = [1, 2, 3] >>> b = ['a', 'b', 'c'] >>> x = [a, b] >>> len(x) 2 >>>...补充：tuple(list)函数：将list转换为tuple，list(tuple)函数：将tuple转换为list： # list转tuple: >>> l = [1, 2, 3] >>> tuple...(l) (1, 2, 3) # tuple转list: >>> t = ('a', 'b', 'c') >>> list(t) ['a', 'b', 'c'] 二、字典(dictionary)和集合(
PictureApplication * app = [[PictureApplication alloc] initWithDic:dic]; return app; } 这样字典转模型的方法存在一些问题...：1.当我们模型中的属性和字典的key不一致时会报错。 ...2.只能转换一级模型，当有多级模型嵌套的时候不再适用 推荐使用第三方：MJExtension 18.1.25更新： YYModel是一个效率更高的字典转模型的三方。
字符串类型 - 单双引号都可以定义字符串 - 三引号也可以定义字符串 - 单双引号定义的字符串不能随意换行，需要在换行时指明换行符 - 字符串中的引号可以互相嵌套，但是不能嵌套自己（例如不能在单引号中嵌套单引号...+ 列表中存储的每一组数据，称为元素 + 列表中存储的数据，可以通过下标的方式进行获取 + 那么列表中元素的值可不可以存储一个列表,称为 二级列表（二维列表） 或者 多级列表 （多维列表） ```python...+ 集合 可以转换为 list列表类型 + 元组 可以转换为 list列表类型 + 字典 可以转换为 list列表类型,只保留了字典中的键 + tuple() 元组 + 数字类型 非容器类型...字典转换为集合时，只保留了字典的键 key + dict() 字典 + 数字类型 非容器类型，不能转换为 字典 + 字符串不能直接转换为 字典 + 列表可以转换为字典，要求是一个二级列表，...并且每个二级元素只能有两个值 + 元组可以转换为字典，要求是一个二级元组，并且每个二级元素只能有两个值
字符串类型 - 单双引号都可以定义字符串 - 三引号也可以定义字符串 - 单双引号定义的字符串不能随意换行，需要在换行时指明换行符 - 字符串中的引号可以互相嵌套，但是不能嵌套自己（例如不能在单引号中嵌套单引号...+ 列表中存储的每一组数据，称为元素 + 列表中存储的数据，可以通过下标的方式进行获取 + 那么列表中元素的值可不可以存储一个列表,称为 二级列表（二维列表） 或者 多级列表 （多维列表） ```python...() 浮点类型的转换和int类型一样，不过转换的结果是浮点类型 + bool() 可以把其它类型转换布尔类型的True或False + 总结，哪些情况转bool的结果是 False + `'',...+ 集合 可以转换为 list列表类型 + 元组 可以转换为 list列表类型 + 字典 可以转换为 list列表类型,只保留了字典中的键 + tuple() 元组 + 数字类型 非容器类型...字典转换为集合时，只保留了字典的键 key + dict() 字典 + 数字类型 非容器类型，不能转换为 字典 + 字符串不能直接转换为 字典 + 列表可以转换为字典，要求是一个二级列表，
同样的对行的索引方式也支持对列使用。 多级索引 多级索引提供了一种以一个较低维度的形式访问高维数据的方法，每次一个维度的索引都相当于对原数据进行一次降维。...多级索引建立与单个索引相似，只需将每一级各个值对应的索引名称传给 index 参数即可，每一级的索引单独组成一个列表，传入 index 的参数应为列表的嵌套。...(行索引变为列取值) 两个函数默认都从最低level开始操作，然后将转换为另外一个轴的最低层级，可以传入 df 的层级名称或者数字来强制修改操作层级，另外就是堆叠数据（stack）的时候默认是删除缺失值的...函数 除了将数据字原始 DataFrame 中直接转换为 Timestamp 格式外，还可以将数据单独提取出来将其转换为 DatetimeIndex 或者 PeriodIndex。...对于非数值类数据的统计可以使用astype方法将目标特征的数据类型转换为category类别 Pandas 提供了按照变量值域进行等宽分割的pandas.cut()方法。
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...； 它就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引。..."b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3...7 3 4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表
，每列可以是不用的类型，数值、字符串、布尔值都可以 DataFrame 本身也有行索引，列索引，字典转 DataFrame 再转置表格才一致。...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...在实践中，更直观的形式是通过层级索引（hierarchical indexing，也被称为多级索引，multi-indexing）配合多个有不同等级的一级索引一起使用，这样就可以将高维数组转换成类似一维...(index) #将前面创建的pop的索引重置（reindex）为MultiIndex,就会看到层级索引，结果是单索引的数组 #其中，前两列表示Series的多级索引值，第三列是数据。...和数据源为字典的DF对象很像，转 DataFrame 的格式数据 除了前面提到的（8.2.2），现在又多了 CSV文件。
Python3 常见数据类型的转换 一、数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可 Python3中常用内置函数数据类型转换函数说明int(x [,base ])将x转换为一个整数（x为字符串或数字...(s )将序列 s 转换为一个列表chr(x )将一个整数转换为一个字符unichr(x )将一个整数转换为Unicode字符ord(x )将一个字符转换为它的整数值hex(x )将一个整数转换为一个十六进制字符串...例如：'0x1b'表示10进制的27 4种进制的转换：通过python中的内置函数（bin、oct、int、hex）来实现转换 二 、列表、元组、集合、字典相互转换 1、列表元组转其它 列表转集合(去重...list2 = ['1','2','3'] print(dict(zip(list1,list2))) Python3结果：{'key1': '1', 'key2': '2', 'key3': '3'} 嵌套列表转字典...Python3结果： ('a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c') 字符串转集合 print(set(s)) Python3结果：{'a', 'b', 'c'} 字符串转字典 s =
本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿住房数据集，并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...我们也不需要重新排序索引，因为我们从字典中取出SHAP值，它与X的顺序相同。 上图是重复交叉验证多次后的平均SHAP值。...这很重要，因为每个样本的平均SHAP值可能会掩盖它们在数据不同分割下的变化程度。 为了做到这一点，我们必须将我们的数据帧转换为长格式，之后我们可以使用 seaborn 库来制作一个 catplot。
# 嵌套字典的字典 dic2 = {'数量':{'苹果':3,'梨':2,'草莓':5}, '价格':{'苹果':10,'梨':9,'草莓':8}, '产地':{'苹果...DataFrame 是将数个 Series 按列合并而成的二维数据结构，每一列单独取出来是一个 Series ，所以我们可以直接通过Series数据进行创建。...]), orient='index', # 将字典的键作为行索引...它在pandas中是经常使用，本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame，最为常见的是通过读取文件的方式进行创建，然后对数据帧进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据帧DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告：如何在DataFrame中查找满足我们需求的数据
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。 如果没有索引被传递，默认为np.arange(n)。 dtype：数据类型，如果没有，将推断数据类型。...Series 使用字典(dict)作为数据时，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。...如果传递索引，索引中与标签对应的数据中的值将被取出。...major_axis - axis 1，是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 minor_axis - axis 2，是每个数据帧(DataFrame)的列。...，series，map，lists，dict，constant和另一个数据帧(DataFrame)。
-8需通过媒介Unicode 数据类型方面 如何判断是否为可变数据类型：通过哈希。...有序：支持索引 Int 进制转换 二进制转十进制：10 1111 = 1*2**0+1*2**1+1*2**2+1*2**3+1*2**5 十进制转二进制：用十进制数除2逆序取余...str.capitalize()：将字符串的第一个字符转换为大写。...()：返回一个迭代器，可以使用 list() 来转换为列表 pop(key[,default])：删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。...print(i) 递归函数 l 函数内部调用自身 l 整个函数体有明确的结束条件 l 递归层次越深，应问题规模越少 l 官方默认层次，官方说明1000，实际998/997 闭包 闭包原理 嵌套函数中
EasyNTS上云网关包含组网运维、多协议视频流拉转推等功能，它可以解决内网设备上云、内网业务上云、直播上云、运维上云等上云需求，通过端口穿透技术，可以将内网的任何网络设备，以IP+端口的形式发布到云端...图片StatisticalFlow函数是用于统计流量输入输出的，每30秒执行一次，其中嵌套了多级for循环。每个循环里面还嵌套了网络请求及defer Body.CLose() 。...defer表示函数结束后执行，for循环表示函数永远不会结束，这就导致每30秒都有一定量的defer压入函数栈帧中，无限增大，无法释放。...当函数栈不够用时，又去申请更大的内存空间，将旧的数据拷贝过去，并且一直重复这个过程。...从代码结构上来看也极其糟糕，在for循环里面嵌套了多个for循环，层级就有4级，如下图所示：图片再看另外一个函数，记录设备下线日志，此处每个客户端会创建至少一个协程，并在for循环里每15秒创建一个无法回收的定时器
字典是使用最为广泛的数据结构了，从结构来看，其内容就是键值对，键称为key, 值称为value, 类似词典中通过前面的索引来快速查找后面的页面，通过key可以快速定位对应的值。...字典中的key是无序且唯一的，不存在数字下标索引，要访问其中的值，只能通过key来访问，用法如下 >>> a = {'one':1, 'tow':2, 'three':3} >>> a['one'] 1...嵌套的字典 所谓嵌套，就是有多级key, 类似 a[key1][key2] = value 通过设置value的默认值为dict, 可以方便的实现嵌套字典，用法如下 >>> a = defaultdict...'one']['three'] = 2 >>> a defaultdict(, {'one': {'tow': 1, 'three': 2}}) 上述写法只支持两个key的嵌套...在实际工作中已经可以满足需求了，两层以上的嵌套几乎用不到。
4、使用字典创建Pandas DataFrame 字典就是一组键/值对： dict = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3} 当我们将上述字典对象转换为...Quantity': [5, 10, 8, 3, 7], 'Color': ['Red', 'Yellow', 'Red', 'Brown', 'Yellow']} 现在让我们将这个字典转换为...5、将Excel文件转换为Pandas DataFrame 如果你有一个excel文件，例如“fruits.xlsx“… ?...那么可以使用下面的代码将其转换为Pandas DataFrame： fruits = pd.read_excel('fruits.xlsx') 得到的数据帧看起来是这样： ?...6、将CSV文件转换为Pandas DataFrame 假设你有一个CSV文件，例如“fruits.csv“，可以使用如下的代码 将其转换为DataFrame： fruits = pd.read_csv
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