首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

清明节偷偷训练“熊猫烧香”,结果我电脑为熊猫“献身了”!

大家好,我是冰河~~ 最近,很多小伙伴都知道,就在清明节假期最后一天晚上,我偷练“禁术”——熊猫烧香,结果悲剧了。...下面就给大家分享下,尝试“熊猫烧香”后续情节。 在尝试“熊猫烧香”之前,我是把电脑所有网卡都禁用了,网线也拔掉了,总之,能够联网东西全部禁用。...电脑里有很多重要资料,也包括和猫大人一起写书原稿,关键是很多资料和书稿都在这一台电脑里。我去,整个人都不好了。 哎,电脑不能恢复了!!!要厂,也就是说,磁盘中数据大概率会丢失。...他说:我确实修复不了,建议厂试下。 我说:是磁盘坏了吧?厂的话能不能只把磁盘厂修?主要是恢复下数据,其他不重要。 他说:最好是整机厂。 哎,没办法了,厂就厂吧,最好是把数据恢复。...特此声明:编译运行“熊猫烧香”前,我已对网络和局域网做了充分安全保障,不会对外传播。另外,运行“熊猫烧香”程序,纯属个人学习研究,不涉及破坏行为,更不涉及法律风险。

1.6K20

Python3内置模块使用

('%b')) %b: Aug >>> print('%%B: %s ' % dt.strftime('%B')) %B: August >>> print('日期时间%%c: %s ' % dt.strftime...('%c')) 日期时间%c: 08/31/14 23:54:58 >>> print('日期%%x:%s ' % dt.strftime('%x')) 日期%x:08/31/14 >>> print...,既可以在命令行界面直接使用,也可以通过导入模块进行调用,该模块灵活地避开了测量执行时间所容易出现错误。...ConnectionError :遇到网络问题(如:DNS 查询失败、拒绝连接等)时 HTTPError :HTTP 请求返回了不成功状态码 Timeout : 请求超时 TooManyRedirects...: 请求超过了设定最大重定向次数 可以通过 Response.raise_for_status() 来抛出异常,当发送了一个错误请求(一个 4XX 客户端错误,或者 5XX 服务器错误响应) r.raise_for_status

1.7K40

Python3内置模块使用

('%b')) %b: Aug >>> print('%%B: %s ' % dt.strftime('%B')) %B: August >>> print('日期时间%%c: %s ' % dt.strftime...('%c')) 日期时间%c: 08/31/14 23:54:58 >>> print('日期%%x:%s ' % dt.strftime('%x')) 日期%x:08/31/14 >>> print...,既可以在命令行界面直接使用,也可以通过导入模块进行调用,该模块灵活地避开了测量执行时间所容易出现错误。...ConnectionError :遇到网络问题(如:DNS 查询失败、拒绝连接等)时 HTTPError :HTTP 请求返回了不成功状态码 Timeout : 请求超时 TooManyRedirects...: 请求超过了设定最大重定向次数 可以通过 Response.raise_for_status() 来抛出异常,当发送了一个错误请求(一个 4XX 客户端错误,或者 5XX 服务器错误响应) r.raise_for_status

1.1K20

错误案例分析:自动日期表到底是怎么工作? | DAX原理

| PBI实战》,其中提到,要先把“自动日期设置取消掉,因为这个自动日期会产生很多不良影响: 除了我在那个文章中讲生成自动日期结构外,与本篇文章奇怪计算结果也有密切关系!...Power BI自动日期原理,可以这样理解——Power BI会对于每一个日期列(包括日期日期),生成一个隐藏日期表,并与这个日期列形成1对多关系: 同时在原表中生成一个基于隐藏日期日期结构...基于原始日期日期列生成隐藏日期表位于1端,而原始日期表位于多端,即:层次结构里年、月等对原始日期表里数据有筛选作用,而原始日期表里年、月等列,对层次结构里数据却没有筛选作用。...- 3 - 这时,我们再回头看前面的例子,矩阵中用“年”,是原始日期表中“年”,它并不能对生成隐藏日期表中数据进行筛选,所以,它对于使用 【‘日期表’[Date]....[Date]】取值范围并没有受到矩阵中“年”维度影响: 在每一行(年)里,它取值范围都是整个日期范围 Min(‘日期表’[Date].

2.3K20

填补Excel中每日日期并将缺失日期属性值设置为0:Python

本文介绍基于Python语言,读取一个不同行表示不同日期.csv格式文件,将其中缺失日期数值加以填补;并用0值对这些缺失日期对应数据加以填充方法。   首先,我们明确一下本文需求。...现在有一个.csv格式文件,其第一列表示日期,用2021001这样格式记录每一天日期;其后面几列则是这一日期对应数据。如下图所示。   ...date_range, fill_value=0) df_filled.reset_index(inplace=True) df_filled['time'] = df_filled['index'].dt.strftime...随后,计算需要填补日期范围——我们将字符串'2021001'转换为日期时间格式并作为结束日期,将字符串'2021365'转换为日期时间格式并作为结束日期,使用pd.date_range方法生成完整日期范围...其次,使用reset_index方法将索引列还原为普通列,并使用dt.strftime方法将时间列转换回字符串格式。

18720

通过日期偏移来解决因中美习惯不同而导致PowerBI相对日期切片器周分析错误问题

关于"相对日期切片器",我之前写过两篇文章: PowerBI中短小而强悍相对日期切片器 PowerBI相对日期切片器——解决时区偏差问题 相对日期切片器应用场景很广泛也很灵活,比如我就经常用它来进行周分析...不过,在进行周分析时,如果选择范围是周(日历),那么你会发现日期选择范围和我们预想不一样(分析时日期是2020年5月20日周三): ?...之前这篇文章我们介绍过如何使用日期偏移(date offset)方式来解决"由于时区不同而导致日期错误"问题: PowerBI相对日期切片器——解决时区偏差问题 那么,解决"因中美习惯不同而导致周分析错误...不过,这个底部仍然显示5/17-5/23小bug,放在这里很容易让人感到疑惑,甚至可能导致用户分析出现错误问题。...一个办法是添加一个空白按钮将这个日期范围给隐藏起来,用户直接看表中日期即可: ? 当然,追求完美的你,也可以试试通过其他办法让这个地方就显示date中正确日期: ?

1.3K30

Python标准库:超棒 时间序列 处理模块,4大常用时间类,用了都说好!

③ d.isoformat():返回固定格式如’YYYY-MM-DD’字符串; ? ④ d.strftime(format):传入任意格式符,可以输出任意格式日期表示形式; ?...格式日期; dt.utctimetuple():返回时间元组struct_time格式日期; # 这个没什么用 dt.toordinal():返回1年1月1日开始至今天数; # 了解就行,用处不大...; dt.isoformat():返回固定格式如'YYYY-MM-DD HH:MM:SS’字符串; dt.ctime():返回一个日期时间C格式字符串,等效于time.ctime(time.mktime...(dt.timetuple())); # 了解就行,用处不大 dt.strftime(format):传入任意格式符,可以输出任意格式日期表示形式。...③ dt.strftime(format):传入任意格式符,可以输出任意格式日期表示形式; ? 4. timedelta类 ① 分别创建date类、datetime这两个类对象; ?

1K10

Python标准库知识问答:面试必备

datetime:日期与时间处理,包括日期运算、格式化与解析。collections:提供高效数据结构,如namedtuple、deque、Counter等。...2. datetime模块日期格式化混淆问题示例:pythonfrom datetime import datetimedt = datetime.now()print(dt.strftime('%Y-...%m-%d %H:%M:%S %z')) # 报错:'z' is a bad directive in format '%Y-%m-%d %H:%M:%S %z'易错点:对日期格式化指令不熟悉,导致格式字符串错误...应对策略:查阅官方文档,熟悉日期时间格式化指令(如 %Y、%m、%H 等)及其含义。...应对策略:明确使用defaultdict目的,仅在需要自动初始化默认值时使用。对于可能引发错误默认值(如非空列表、字典等),考虑使用setdefault()方法或条件判断。

12610

手把手教你使用Pandas从Excel文件中提取满足条件数据并生成新文件(附源码)

df.drop_duplicates(subset=['day', 'hour']) # 删除重复项 # 把筛选结果保存为excel文件 df.to_excel('数据筛选结果2.xlsx') 方法二:把日期分秒替换为...0 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename) # 方法二:把日期分秒替换为...,并按照新日期时间删除 import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename) # 方法五...:对日期时间进行重新格式,并按照新日期时间删除重复项(会引入新列) df['new'] = df['SampleTime'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H') df = df.drop_duplicates...,方法3和方法4都是按照小时进行分辨,而方法1,2和5其实本质上都是把分钟和秒变成0,比如方法5中这样写的话,就和方法2是一样df['new'] = df['SampleTime'].dt.strftime

3.2K50
领券