一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...但是粉丝改需求了，前提是我可能不知道大写还是小写，如何全部匹配出来？...再次反应是加个或进行处理，也可以用如下代码： # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['ABC', 'abc']) # 使用布尔Series来索引DataFrame result...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇中已经给出了代码，粉丝自己可能还没有领悟明白，一用就废，遇到了问题。...后来【莫生气】修改后的代码如下所示： # 创建布尔Series mask = df['作者'].isin(['留言0117', '留0117言', '0117留言', '留言0117']) # 使用布尔...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
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。...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。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
一·项目创建 截屏2021-09-24 下午2.09.08.png 二·创建自己的专属BasicViewController 删掉自带的ViewController,并且分别创建Main ViewController...tabbar栏切换不覆盖的视图所以是以一个NavigationViewController作为RootWindow - (void)initUI { [self tab]; //懒加载 [self...必须继承自自己创建的BasicViewController 因为这样以来就可以管理并控制整个App的生命周期 #import #import "BasicViewController.h...Model层负责数据传递,但是没有说明的一个重要的地方就是Model在哪里传递！...这里拿tableView做例子 因为我遵循了UITableViewDataSource,UITableViewDelegate 所以必须实现其中一个方法 - (UITableViewCell *)tableView
在 Windows 中创建新的 GPG Key，你需要安装一个称为 gnupg 小工具。...下载的地址为：https://www.gnupg.org/download/ 针对 Windows ，你可以下载 Gpg4win 这个版本。...双击运行安装 下载到本地后，可以双击下载的程序进行安装。 在安装的时候，可能会询问你权限的问题。 选择语言版本 在这里选择默认的英文版本就可以了。 下一步继续 单击下一步来继续安装过程。...安装组件 选择默认的安装组件，然后下一步进行安装。 安装路径 使用默认的安装路径就可以了。 安装进程 在这里需要等一下，等待安装完成。 安装完成 单击安装完成按钮来完成安装。...然后你可以看到运行的 Kleopatra，我们是需要使用这个来创建 PGP Key 的。 https://www.ossez.com/t/windows-gpg-key/745
有时候我们希望找到一个提交历史，然后从这个提交历史中创建一个分支。很多人应该都会使用命令行工具来做，其实 IDEA 已经帮你做了。IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。...然后选择新分支。你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。...通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。https://www.ossez.com/t/git/13981
我们有时候需要将表单内的某列数据分到新的工作表里。...5029b2@qq.com 5029 Yan Yuki M Grade 3 Bilingual BG3 H 5029@example.com 妈妈 5029b3@qq.com 解析 首先我们先按年级将表格分为新的文件...GitHub 首先需要pip3 install pandas和pip3 install openpyxl import pandas as pd excel_file_path = 'training_status.xlsx...' # Windows文件路径记得要多一个斜杠 D:\\Projects\\ # 或者用反斜杠 df = pd.read_excel(excel_file_path) # print(df) split_values...然后代码运行之后，会弹出第一个窗口，选择全部表头（标题）{A1:D1} 第二个弹出框选择，除去标题的全部列。
使用下面的 impex 创建一个新的 Component： $contentCatalog=electronics-spaContentCatalog $onlineContentCV=catalogVersion...onlineComponentRef ;;SparePartsTabComponent;Spare Parts Tab;VisualPickingTabComponent;SparePartsTabComponent 修改的表名为...：CMSFlexComponent，插入的 content catalog 为：electronics-spaContentCatalog 版本为 online 插入的 Component id 为：SparePartsTabComponent...名称为：Spare Parts Tab flexType为：VisualPickingTabComponent 在 Backoffice 里看到新插入的 Component： 在 SAP Spartacus
如何创建一个用弹出窗口来查看详细信息的超链接列出处：www.dotnetjunkie.com JavaScript...强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 如何创建一个用弹出窗口来查看详细信息的超链接列 出处：www.dotnetjunkie.com... 这篇文章来自于一位忠实的DotNetJunkie的建议，他最初发了一封email给我们， 要求我们给出一个例子来说明如何在DataGrid中设置一个当用户点击时能够弹出 显示其详细信息的新窗口的超链接列...这篇文章包含了两个webforms和一个css第一个webform包含了一个DataGrid，它显示了Northwind数据库中的一列产品还有写着"SeeDetails"的超链接。...只要点击了这个链接，就会调用JavaScript的Window.Open方法来打开一个新的窗口。在一个Url中包含了用户想详细了解的产品的ProductId的Query String 参数。
> 这一串代码描述是这样子，我们要绕过A-Za-z0-9这些常规数字、字母字符串的传参，将非字母、数字的字符经过各种变换，最后能构造出 a-z 中任意一个字符，并且字符串长度小于40。...通过对未定义变量的自增操作来得到一个数字。...我们希望使用这种后门创建一些可以绕过检测的并且对我们有用的字符串，如_POST", "system", "call_user_func_array"，或者是任何我们需要的东西。...下面是个非常简单的非数字字母的PHP后门： <?...所以_GET就是这么被构造出来的 ②获取_GET参数 如何获取呢？咱们可以构造出如下字串： <?
它创建一个新的DataFrame，其列是在步骤 1 中标识的键的标签，然后是两个对象中的所有非键标签。 它与两个DataFrame对象的键列中的值匹配。...已为sensors列中的每个不同值创建了一个组，并以该值命名。 然后，每个组都包含一个DataFrame对象，该对象由传感器值与该组名称匹配的行组成。...为了说明这一点，下面的代码创建一个DataFrame，其中Label列带有两个值（A和B），以及一个Values列，其中包含整数序列，但其中一个值替换为NaN。...转换频率时，将创建一个新的Series对象和一个新的DatatimeIndex对象。...相关性越高，基于一个或另一个预测每个变化的能力就越大。 散点图矩阵使我们快速直观地了解了两种股票之间的相关性，但它不是一个确切的数字。
但是，像往常一样，每当一个数据帧从另一个数据帧或序列添加一个新列时，索引都将在创建新列之前首先对齐。 准备 此秘籍使用employee数据集添加一个新列，其中包含该员工部门的最高薪水。...当expand参数设置为True时，将为每个独立的分割字符段形成一个新列。 当False时，返回单个列，其中包含所有段的列表。 在第 4 步中重命名列之后，我们需要再次使用str访问器。...这是可以预期的，因为原始列中的所有数据都被简单地散布到新表中。 新表还每个都有索引，并且其中两个表都有一个额外的num列，这些列占了额外的内存。.../img/00223.jpeg)] 该数据集包含 22 列，如果您手动输入新的数据行，则很容易输错列名称或完全忘记其中的一个。...为了更好地比较总统之间的差异，我们创建了一个新列，该列等于上任天数。 我们从每个主席组的其余日期中减去第一个日期。
to_datetime方法把Date列转换为Timestamp,然后创建新列 ebola['date_dt'] = pd.to_datetime(ebola['Date']) ebola.info()...计算疫情爆发的天数时，只需要用每个日期减去这个日期即可 获取疫情爆发的第一天 ebola['Date'].min() 添加新列 ebola['outbreak_d'] = ebola['Date'...，并非每一个都包含固定频率。...在freq传入参数的基础上，可以做一些调整 # 隔一个工作日取一个工作日 pd.date_range('2023-01-01','2023-01-07',freq='2B’) freq传入的参数可以传入多个...#2023年每个月的第一个星期四 pd.date_range('2023-01-01','2023-12-31',freq='WOM-1THU’) #每个月的第三个星期五 pd.date_range(
2022-05-03：Alice 和 Bob 再次设计了一款新的石子游戏。现有一行 n 个石子，每个石子都有一个关联的数字表示它的价值。...给你一个整数数组 stones ，其中 stones[i] 是第 i 个石子的价值。 Alice 和 Bob 轮流进行自己的回合，Alice 先手。...如果玩家移除石子后，导致 所有已移除石子 的价值 总和 可以被 3 整除，那么该玩家就 输掉游戏 。...如果不满足上一条，且移除后没有任何剩余的石子，那么 Bob 将会直接获胜（即便是在 Alice 的回合）。 假设两位玩家均采用 最佳 决策。...解释：游戏进行如下： - 回合 1：Alice 可以移除任意一个石子。 - 回合 2：Bob 移除剩下的石子。 已移除的石子的值总和为 1 + 2 = 3 且可以被 3 整除。
对于 Pandas 来说，可以处理众多的数据类型，其中最有趣和最重要的数据类型之一就是时间序列数据。时间序列数据无处不在，它在各个行业都有很多应用。...Period 对象的功能 如何使用时间序列 DataFrames 如何对时间序列进行切片 DateTimeIndex 对象及其方法 如何重新采样时间序列数据 探索 Pandas 时间戳和周期对象 Pandas...让我们创建一个每小时频率的新 period 对象，看看我们如何进行计算： hour = pd.Period('2022-02-09 16:00:00', freq='H') display(hour)...所以我们可以使用所有适用于 Timestamp 对象的方法和属性 创建时间序列数据框 首先，让我们通过从 CSV 文件中读取数据来创建一个 DataFrame，该文件包含与连续 34 天每小时记录的 50...DataFrame，其中 datetime 列的数据类型是 DateTime 对象 下面让我们对 datetime 列应用一些基本方法 首先，让我们看看如何在 DataFrame 中返回最早和最晚的日期
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。 如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
这个二维的GroupBy很常见，Pandas 包含一个便利例程pivot_table，它简洁地处理了这类多维聚合。...有时，计算每个分组的总数是有用的。...> @mu - 5 * @sig) & (births < @mu + 5 * @sig)') 接下来我们将day列设置为整数；以前它是一个字符串，因为数据集中的某些列包含值'null'： # 将 '...这允许我们快速计算每行对应的工作日： # 从年月日创建 datetime 索引 births.index = pd.to_datetime(10000 * births.year +...请注意，由于疾病预防控制中心的数据仅包含从 1989 年开始的出生月份，因此缺少 20 世纪 90 年代和 21 实际 00 年代。 另一个有趣的观点是绘制一年中每天的平均出生数。
当它是，行动迅速，因为再过几个星期，下载将“过期”， 下载数据将以.zip文件的形式到达，该文件包含大约十几个文件夹，其中大部分包含.csv格式的表。 第2步：熟悉数据 这是数据分析过程中的关键步骤。...这是完全可选的，对于大型或正在进行的项目来说，这可能不是一个好主意。但是对于这样一个小规模的个人项目，使用一个只包含我们实际使用的列的数据框是很好的。...但我们还有一个数据准备任务要处理：过滤标题列 我们有很多方法可以进行过滤，但是出于我们的目的，我们将创建一个名为friends的新数据框，并仅用标题列包含“friends”的行填充它。...我们将从一个小的准备工作开始，这将使这些任务更加简单：为“weekday”和“hour”创建新的列。....=[0,1,2,3,4,5,6],ordered=True) # 按天创建老友记并计算每个工作日的行数，将结果分配给该变量 friends_by_day = friends['weekday'].value_counts
既然已经了解了数据集中的数据类型，现在该概述每个列包含的值了。可以使用.describe()： >>> nba.describe() ?...Series是根据列表创建一个新对象，一个Series对象包含两个组件：值和索引 >>> revenues = pd.Series([5555, 7000, 1980]) >>> revenues 0...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...仅包含其中列中的值"year_id"大于的行2010。...>>> points.sum() 12976235 一个DataFrame可以有多个列，其中介绍了聚合的新的可能性，比如分组： >>> nba.groupby("fran_id", sort=False
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