在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。
Python中符合切片并且常用的有：列表，字符串，元组。 下面那列表来说明，其他的也是一样的。 格式：[开头：结束：步长] 开头：当步长>0时，不写默认0。当步长<0时，不写默认-1 结束：当步长>0时，不写默认列表长度加一。当步长<0时，不写默认负的列表长度减一 步长：默认1，>0 是从左往右走，<0是从右往左走 遵循左闭右开原则，如：[0:9]等价于数学中的[0,9)
subset考虑重复发生在哪一列，默认考虑所有列，就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据
好久没更新了，最近配置json文件的时候发现以前用的excel转json转换器不好用了，上网找了几个都不能满足需求，于是自己用python写了一个。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。 转载请注明出处：https://blog.csdn.net/ylbs110/article/details/82755822
列表是Python的基本数据类型之一，也是我们日常使用Python中，使用较多的数据类型。Python内置了很多关于列表的操作，这些操作是我们必须掌握的，下面我们就来介绍这些操作。
print(a[-1]) 取最后一个元素 结果：[5] print(a[:-1]) 除了最后一个取全部 结果：[ 1 2 3 4 ] print(a[::-1]) 取从后向前（相反）的元素 结果：[ 5 4 3 2 1 ] print(a[2::-1]) 取从下标为2的元素翻转读取 结果：[ 3 2 1 ]
numpy数组切片操作 列表用 [ ] 标识，支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（即嵌套）。,是 python 最通用的复合数据类型。
作为一个技术人员，基本都需要编写技术相关文档，而且大部分技术人员都应该掌握 markdown 这个技能，使用 markdown 来编写并生成 PDF 文档将会是一个不错的体验，以下就介绍下如何使用 VS Code + Markdown 来编写 PDF 文档
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
算法是数据科学的核心，而采样是决定项目成败的关键技术。了解有关使用的最常见采样技术的更多信息，因此您可以在处理数据时选择最佳方法。
最近我弄清楚了如何递归地实现嵌套插槽，包括如何使用作用域插槽来实现。起因是我想看看是否可以构建一个复制v-for指令但仅使用template组件。
几乎但凡接触过一点编程的人都知道for循环，在大多数语言的学习中，这也是第一个要学习的循环模式。 但是在Python中，我们把for循环放到了while循环的后面。原因是，Python中的for循环已经完全不是你知道的样子了。
元组是 Python 中的 4 种内置数据类型之一，用于存储数据集合，另外还有列表、集合和字典，它们都具有不同的特性和用途。元组是有序且不可更改的集合。元组使用圆括号表示。
python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.
字典(dict) dict 用 {} 包围 dict.keys(),dict.values(),dict.items() hash(obj)返回obj的哈希值，如果返回表示可以作为dict的key del 或 dict.pop可以删除一个item,clear清除所有的内容 sorted(dict)可以吧dict排序 dict.get()可以查找没存在的key，dict.[]不可以 dict.setdefault() 检查字典中是否含有某键。 如果字典中这个键存在，你可以取到它的值。 如果所找的键在字典中不存在，你可以给这个键赋默认值并返回此值。 {}.fromkeys()创建一个dict，例如: {}.fromkeys(('love', 'honor'), True) =>{'love': True, 'honor': True} 不允许一个键对应多个值 键值必须是哈希的，用hash()测试 一个对象，如果实现_hash()_方法可以作为键值使用
当表达式包含多个运算符时，运算符的优先级控制计算各个运算符的顺序。例如，表达式x + y * z被评估为x + (y * z)因为*运算符的优先级高于二元+运算符。运算符的优先级由其相关文法产生式的定义确定。例如，加法表达式由一系列乘法表达式组成，由+or-运算符分隔，因此+and-运算符的优先级低于*and/运算符。
列表是Python中一种比较常用的数据结构，掌握基本的列表操作命令是python学习的其中一步，下面就来简要介绍Python中列表的几个常用操作。
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Python 是当今广泛使用的编程语言之一，在数据科学、科学计算、Web 开发、游戏开发和构建桌面图形界面等各个领域都有应用。Python 因其在各个领域的实用性、与 Java、C 和 C++ 等其他编程语言相比的生产力以及与英语类似的命令而广受欢迎。
今天我们来使用Python实现递归算法求指定位数的斐波那契数列 首先我们得知道斐波那契数列是什么? 斐波那契数列又叫兔子数列 斐波那契数列就是一个数列从第三项开始第三项的值是第一项和第二项的和依次类推
python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算. sets 支持 x in set, len(set),和 for x in set。作为一个无序的集合，sets不记录元素位置或者插入点。因此，sets不支持 indexing, slicing, 或其它类序列（sequence-like
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本（这里的常用不代表你常用），miniconda则是精简版，需要啥装啥，所以推荐使用miniconda。
本文先介绍uni-app的页面样式和布局，包括尺寸单位、样式导入、内联样式和选择器等；再介绍两个配置文件，即pages.json和manifest.json的配置项和基本使用；最后简要介绍了生命周期的基本使用。
当函数执行到this.agents.splice()时，我设置了断点。发现传参index是0，但是页面上的列表项对应的第一行数据没有被删除，
列表用于在单个变量中存储多个项目。列表是 Python 中的 4 种内置数据类型之一，用于存储数据集合，其他 3 种分别是元组（Tuple）、集合（Set）和字典（Dictionary），它们具有不同的特性和用途。
專 欄 ❈爱撒谎的男孩，Python中文社区专栏作者 博客：https://chenjiabing666.github.io ❈ 群消息 itchat 增加了三个群聊相关的键值: 1、isAt
在Python的语法模型中： 【1】.一行的结束就是终止该行语句（没有分号）。
ps：先自行尝试解决，再查看答案 ，具体python学习视频可加小编微信进行获取（加好友请备明来意）
作者： Jonathan Landy 机器之心编译 参与：白悦、蒋思源 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试图利用 GP 尽快
在7.1.2节编写斐波那契数列函数的时候，使用了 Python 中的递归（Recursion）。固然 Python 创始人对递归有个人的看法，此处还是要用单独一节专门给予介绍。等读者阅读完本节内容，也能理解之所以如此重视递归的原因了。
https://wiki.qt.io/New_Features_in_Qt_5.14
选自efavdb 作者： Jonathan Landy 机器之心编译 参与：白悦、蒋思源 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试
假设我们在 Python 中有两个列表，我们希望将它们合并为字典形式，其中一个列表的项作为字典的键，另一个作为值。这是在用 Python 编写代码时经常遇到的一个非常常见的问题
本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。 我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化。下面的动图演示了这种方法的动态过程，其中红色的点是从红色曲线采样的样本。使用这些样本，我们试图
本专栏是自己学前端的征程，纯手敲的代码，自己跟着黑马课程学习的，并加入一些自己的理解，对代码和笔记 进行适当修改。希望能对大家能有所帮助，同时也是请大家对我进行监督，对我写的代码进行建议，互相学习。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
BindingNavigator 控件一般要与BindingSource 控件一同使用较为方便，因为对于 BindingNavigator 控件上的每个按钮，都有一个对应的 BindingSource组件成员，其以编程方式允许有相同功能。例如，MoveFirstItem 按钮对应于 BindingSource 组件的 MoveFirst 方法，DeleteItem 按钮对应于RemoveCurrent方法，等等。尽管 BindingNavigator 可以绑定到任何数据源，但它被设计为通过其BindingNavigator.BindingSource 属性与BindingSource 组件集成。
标签：dl 嵌套 dt 和 dd，dl 是定义列表，dt 是定义列表的标题，dd 是定义列表的描述 / 详情。
Markdown 段落没有特殊的格式，直接编写文字就好，段落的换行是使用两个以上空格加上回车。或者
本篇要学的 列表 是不同数据类型的集合，它们是有序和可修改的(可变的)。列表可以为空，也可以有不同的数据类型项。
不论是开发者还是写文章的博主。现在主流编辑器是Markdown，所以学习Markdown语法对提升技能很有帮助。想要学习Markdown，这篇文章就够了。
#Python逻辑运算：和，或，非 #Python中没有&&，|| !!短路逻辑运算符替代用和，或，不分别替代 打印（“ ===============================逻辑运算符============ =================== ） a = 1 ; b = 2 ; 打印（“ a =” ，a） 打印（“ b =” ，b） 打印（“ a和b：” ，a 和 b） 打印（“ b和a：” ，b 和 a） 打印（“ a或b：” ，a 或 b） 打印（“ b或a
哈希表，又叫散列表，是数据结构的一种。 散列表用途很广泛，比如一个电话薄，每一个姓名对应一个电话号码。姓名与电话号码呈映射关系。假如要创建一个电话薄，可以使用 JavaScript 对象来实现。
有时候，可能你想自动选择列表框中的第一项或者最后一项。例如，当选择列表框所在的工作表时，列表框自动选择第一项，或者选择最后一项。这都可以使用简单的VBA代码轻易实现。
可能刚接触Django框架的朋友不理解视图函数是啥，其实在之前的Flask框架中也是有这一概念的。
列表顶部的标签悬浮大家应该都知道，但「顶上去」是个啥玩意？ 看一下效果图就知道了，注意看顶部的悬浮标签切换时的效果：
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