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根据规则过滤掉数组中的重复数据

今天有一个需求，有一些学生成绩的数据，里面包含一些重复信息，需要从数组对象中过滤掉重复的数据。 例如，有一个包含学生成绩的数组，其中每个学生的成绩可能出现多次。...我们需要从这个数组中过滤掉重复的成绩，只保留每个学生最高的分数。 可以使用 Array.prototype.filter() 方法来过滤掉数组中的重复数据。...numbers 中的重复数据。...我们还可以使用 Array.prototype.filter() 方法来根据更复杂的规则过滤掉数组中的重复数据。 例如，我们可以根据对象的某个属性来过滤掉重复的数据。...未经允许不得转载：Web前端开发资源网 » 根据规则过滤掉数组中的重复数据

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根据数据源字段动态设置报表中的列数量以及列宽度

在报表系统中，我们通常会有这样的需求，就是由用户来决定报表中需要显示的数据，比如数据源中共有八列数据，用户可以自己选择在报表中显示哪些列，并且能够自动调整列的宽度，已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。 第一步：设计包含所有列的报表模板，将数据源中的所有列先放置到报表设计界面，并设置你需要的列宽，最终界面如下： ?...第二步：在报表的后台代码中添加一个Columns的属性，用于接收用户选择的列，同时，在报表的ReportStart事件中添加以下代码： /// /// 用户选择的列名称...].Width; // 设置控件坐标 if (tmp == null) { // 设置需要显示的第一列坐标...源码下载： 动态设置报表中的列数量以及列宽度

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。

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数据帧的学习整理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 事先声明，本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，不具有权威性，甚至不具有准确性，本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。...在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。

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读取文档数据的各列的每行中

读取文档数据的各列的每行中 1、该文件的内容被读 [root@dell leekwen]# cat userpwd 1412230101 ty001 1412230102 ty002..., 它的第一列值是1512430102, 它的第二列值为ty003 当前处理的是第4, 内容是:1511230102 ty004, 它的第一列值是1511230102,...它的第二列值为ty004 当前处理的是第5, 内容是:1411230102 ty002, 它的第一列值是1411230102, 它的第二列值为ty002 当前处理的是第6, 内容是...它的第一列值是1412290102, 它的第二列值为yt012 当前处理的是第8, 内容是:1510230102 yt022, 它的第一列值是1510230102,...它的第二列值为yt022 当前处理的是第9, 内容是:1512231212 yt032, 它的第一列值是1512231212, 它的第二列值yt032 版权声明：本文博客原创文章

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Metaforge：一款可根据用户需求过滤数据的OSINT元数据分析工具

这是一款名叫Metaforge的OSINT元数据分析工具，在该工具的帮助下，研究人员可根据标签来过滤数据，并生成动态数据分析报告。 什么是“元数据”？...简单来说，元数据就是一种跟数据有关的“信息“，这类信息来自于每一份特定文件中的标签数据，每一份文件中都包含了各种各样的数据标签都有各种不同的用途。...需要注意的是，元数据的作用非常大，而且用处也非常多，尤其是那些跟信息安全有关的数据域，广大研究人员可以利用这些信息来进行渗透测试或信息收集，例如文件的创建者身份以及当初制作文件所使用的软件信息等等。.../media目录下，请不要在该目录中存放其他文件夹； 支持的文件类型 dll |docx | doc | exe | gif | html | jpeg| mkv | mp3 | mp4 | odp |...文件后即可查看Metaforge为你生成的动态数据分析报告： ?

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tcpip模型中，帧是第几层的数据单元？

在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。

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在数据框架中创建计算列

在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。...panda数据框架中的字符串操作 让我们看看下面的示例，从公司名称列中拆分中文和英文名称。df[‘公司名称’]是一个pandas系列，有点像Excel或Power Query中的列。...图2 数据框架中的日期时间操作 为便于演示，我们使用下面网站中的数据： http://fund.eastmoney.com/company/default.html 图3 我们要计算基金公司成立的年数...首先，我们需要知道该列中存储的数据类型，这可以通过检查列中的第一项来找到答案。 图4 很明显，该列包含的是字符串数据。 将该列转换为datetime对象，这是Python中日期和时间的标准数据类型。...图6 数据类型转换 & 数据框架上的简单算术运算 最后，我们将使用“成年年份”列来计算公司的年龄。

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Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...schema=[‘fname’,’lname’,’age’,’dep’] print(schema) Output: ['fname', 'lname', 'age', 'dep'] 下一步是根据列分隔符对数据集进行分割...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...现在的数据看起来像我们想要的那样。

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CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

为了总线访问安全，每个发送器必须用独属于自己的ID号往外发送帧(多个接收器的过滤器ID可以重复)，（可以让某种信号帧只使用特定的ID号，而每个设备都是某一种信号的检测源，这样就形成某一特定个设备都只是用特定的...那么A可有2种方法发送请求： 1）A发送一帧数据，ID号为B的ID号(B_ID),数据域内容为【请求温度信息】。 B的过滤器设置为接收B_ID帧。...当然也可以采用别的方法来解决此问题，如A发送请求温度帧的ID号改成别的，当然B的过滤器也要做相应的设置。...当B（前提是以对过滤器设置接受B_ID类型的帧)接受到远程帧后，在软件（注意，是在软件的控制下，而不是硬件自动回应远程帧）控制下，往CAN总线上发送一温度信息帧，即使用B_ID作帧ID号往CAN总线上发送温度信息帧...该帧被A接受到（当然A的过滤器已在发送远程帧之前做了相应设置）。由此可见，远程帧可以使请求更简单，但也非不可代替。

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【PY】根据 Excel 中的指示修改 JSON 数据

前言 继上一次友友问了如何处理 Excel 中的数据之后，这次他又遇到了新问题，让我们一起来看看； 根据 Excel 中的指示，把旧的 json 中的内容改成新的 json 中的内容，那接下来且看博主娓娓道来...； 如果对处理 Excel 中的数据感兴趣的小伙伴，可以看看之前的文章：【PY】pandas 处理 Excel 中错别字修正； 读入 Excel 因为要对 Excel 中的数据进行读取，首先想到的就是...3、然后看一下列标题： data.columns Index(['context', 'role_id', 'resource'], dtype='object') 4、再看看单行的数据值： data.loc...[0].values 按照友友的说法，需要根据 role_id，将新 json 中的内容替换到旧 json 中去； 到这里，读入 Excel 就完工了，我们接下来根据 role_id 处理一下 JSON...后记 以上就是 根据 Excel 中的指示修改 JSON 数据 的全部内容了，讲解了如何通过 pandas 包来读入 Excel，以及如何处理 JSON 数据，结合实际场景，具体问题具体分析，图文并茂，

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Excel中两列（表）数据对比的常用方法

Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...）实现各种复杂的数据整理后再进行对比，可以根据实际需要选择使用。...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对列 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的列就可以将差异结果返回

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【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频帧简介 | AudioStreamCallback 中的数据帧说明 )

文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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【说站】excel筛选两列数据中的重复数据并排序

的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据，我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据，如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话，我们可以进行如下操作： 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中，用鼠标框选即可； 2...、单击菜单栏的“条件格式”》“突出显示单元格规则”》“重复值”； 3、在弹出窗口按照如下设置，“重复”值（这个按照默认设置即可），设置为“浅红填充色深红色文本”（这个是筛选出来的重复值的显示方式，根据需要进行设置...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤，我们将两列数据的重复值选出来了，但数据的排列顺序有点乱，我们可以做如下设置： 1、选中F列，然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”，选择“以当前选定区域排序”...2、选中G列，做上述同样的排序设置，最后排序好的结果如下图： 经过上面的几个步骤，我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了，两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面，不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列

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ABP中的数据过滤器 (转载非原创)

本文首先介绍了ABP内置的软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)，然后介绍了如何实现一个自定义过滤器，最后介绍了在软件开发过程中遇到的实际问题，同时给出了解决问题的一个未必最优的思路...一.预定义过滤器  ABP中的数据过滤器源码在Volo.Abp.Data[2]包中，官方定义了2个开箱即用的过滤器，分别是软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)...二.自定义过滤器 自定义过滤器是比较简单的，基本上都是八股文格式了，对于EFCore来说，就是重写DbContext中的ShouldFilterEntity和CreateFilterExpression...三.遇到的实际问题  假如在SaaS系统中，有一个主中心和分中心的概念，什么意思呢？就是在主中心中可以看到所有分中心的User数据，同时主中心可以把一些通用的资料(比如，科普文章)共享给分中心。...abp/6.0/Multi-Tenancy[8]ASP.NET Boilerplate中文文档：https://www.kancloud.cn/gaotang/abp/225819[9]详解ABP框架中数据过滤器与数据传输对象使用

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mysql过滤表中重复数据，查询表中相同数据的最新一条数据

先查询表几条demo数据，名字相同，时间不同 select id,name,create_date from sys_user 20181123171951945.png 方法1：最简单,且字段全部相同...，排除其他字段不同； 先对表按照时间desc排序，在查询该层使用group by 语句，它会按照分组将你排过序的数据的第一条取出来 select id,name,create_date from...( select * from sys_user order by create_date desc) a group by a.name 方法2：使用not exists,该方法通过相同名字的不同创建的时间进行比较...exists (select * from sys_user b where a.name = b.name and a.create_date < create_date ) 方法3：使用内关联的方式...select * from sys_user a inner join ( -- 先查询出最后一条数据的时间 select id,name, MAX(create_date

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