---- 当在很长的字符串的字段上创建索引时，索引会变得很大而且低效，一个解决办法是 crc32 或 md5 函数对长字符串进行哈希计算，然后在计算的结果上创建索引。...在 MySQL 5.7 以后的版本，可以创建一个自动生成的字段，例如可以创建下面一个表： create table website( id int unsigned not null, web varchar...在 MySQL 8.0.13 以后的版本，可以直接创建函数索引，例如： create table website8( id int unsigned not null, web varchar(100)...创建前缀索引的关键是选择前缀的字符串的长度，长度越长，索引的选择性越高，但存储的空间也越大。...sbtest2 表中 c 字段是 120 长度的字符串，下面的 SQL 语句查询在不同长度时索引的选择性： mysql> select count(distinct(left(c,3)))/count
一、场景 在开发工程中，在金额方面都会定义bigdecimal类型，当然有时候也需要将金额转成字符串。..."到账"+amount+"元"; 当然当金额过小时，转成字符串，是没有任何问题的，但当金额数值较大时，转成的字符串时科学计数法格式，这往往不是我们想要的格式。...因此 amount.getInitTotalAmount().toString()//金额为12000000输出的结果为1.2E+7这种的字符串 然后根据这种字符串，无法做一些想要的业务处理 二、解决...1.查看BigDecimal的API后，得知有个toPlainString()方法， 此方法的返回类型为String ，它返回此BigDecimal对象的字符串表示形式，不需要任何指数。...查看： amount.getInitTotalAmount().toPlainString() //金额为12000000输出的结果为12000000字符串
一、前言 前几天在Python黄金交流群【Edward】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。 他的数据是word格式的，还需要重新另存为一份，这里放个简单截图。...这篇文章主要盘点了一个在Pandas中将数据集转换成字符类型，并且要进行前补位的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Edward】提问，感谢【月神】、【格格物 এ คิดถึง】给出的代码和具体解析，感谢【瑜亮老师】、【猫药师Kelly】、【dcpeng】、【哈佛在等我呢~】等人参与学习交流。
System.out.println(decimalFormat.format(double1)); System.out.println(double1); } } 解决方法2： 数字用BigDecimal表示，然后在输出
计数到F后，再增加1个，就进位。 十六进制数是计算机常用的一种计数方法，它可以弥补二进制数书写位数过长的不足，也用于电视机中。 十六进制数的表示方式为0x开头。...在字符串上下文，如同二进制字符串，每对十六进制数字被转换为一个字符： ?...MySQL' mysql> SELECT 0xa+0； -> 10 mysql> SELECT 0x5061756c； -> 'Paul' 十六进制值的默认类型是字符串...十六进制字符串通常用于ODBC以便为BLOB列提供值。x’hexstring’语法基于标准SQL。...可以用HEX()函数将一个字符串或数字转换为十六进制格式的字符串： mysql> SELECT HEX('cat')； -> '636174' mysql> SELECT 0x636174
附已发表内容链接： 1.为什么为Excel选择Python？ 2.为什么为Excel选择Python？...引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...values将通过使用aggfunc聚合到结果数据框架的数据部分，aggfunc是一个可以作为字符串或NumPyufunc提供的函数。...最后，margins与Excel中的总计（GrandTotal）相对应，即如果不使用margins和margins_name方式，则Total列和行将不会显示： 总之，数据透视意味着获取列（在本例中为...虽然Excel使用术语图表（charts），但pandas通常将其称为绘图（plots）。在本书中会交替使用这些术语。
在消除开始前小Hi有机会在s中任意位置(第一个字符之前、最后一个字符之后以及相邻两个字符之间)插入任意一个字符('A','B'或者'C')，得到字符串t。...t经过一系列消除后，小Hi的得分是消除掉的字符的总数。 请帮助小Hi计算要如何插入字符，才能获得最高得分。 输入 输入第一行是一个整数T(1<=T<=100)，代表测试数据的数量。...这道题思路是：在原字符串上的每个位置添加上A或B或C，然后去消除。因为字符串只由3种字母组成，并且插入的字符也只能是这三种字符的其中一个，那么可以考虑枚举这三个字符其中一个字符到字符串中任意一个位置。...这道题我不得不介绍一种函数-insert，在原有的字符串上插入一个字符！就是选定第i个位置，在第i个位置之后插入一个字符！...函数写法为temp(字符串).insert(i,"某一字符"); 下面给出AC代码： 1 #include 2 using namespace std; 3 string
，并找出不同字符为k的最长字符，Python代码如下： def find_max_substring(string, k): str_length = len(string) sub_string_list...= input() k = int(input()) max_length = find_max_substring(string, k) print(max_length) 在字符串长度为...0或者k为0时直接返回0； 通过使用同向双指针的方式，可以做到只遍历一次字符串就能得到答案，从而使时间复杂度为O(n)，在字符串上移动滑动窗口的两个指针，来保证窗口内的字符不超过k个，具体如下： 设置指针...left、right初始位置均为0，初始化计数数组； 当right小于字符串长度时，每次判断字符s[right]是否位于计数数组中，不在则计数count加1，同时对字典进行更新，并使right指针向右移动...； 在字符数超过k时，需要移去窗口中最左侧的字符string[left]，同时向右移动left指针使得滑动窗口只包含k个不同字符； 更新最大长度res = max(res, right - left
Pandas让这件事变得非常简单。 ? 这将返回一个包含多种统计信息的表格，例如，计数，均值，标准方差等。它看起来像这样： ? 过滤 当你查看你的数据集时，你可能希望获得一个特殊的样本数据。...例如，如果你有一个关于工作满意度的问卷调查数据，你可能想要获得所有在同一行业或同一年龄段的人的数据。 Pandas为我们提供了多种方法来过滤我们的数据并提取出我们想要的信息。有时候你想要提取一整列。...好，我们也可以在Pandas中做同样的事。 ? 上述代码将范围一个布尔值的dataframe，其中，如果9、10月的降雨量低于1000毫米，则对应的布尔值为‘True’,反之，则为’False’。...好消息是，如果在你的数据中有字符串，你也可以使用字符串方法来过滤数据。 ? 注意到你必须使用.str.[string method]，你不能直接在字符串上直接调用字符串方法。...我们可以在Pandas中通过调用sort_index来对dataframe实现排序。 ? 由于我的所以已经是有序的了，所以为了演示，我设置了关键字参数’ascending’为False。
“by”参数可以使用字符串，也可以是列表，ascending 的参数也可以是单个值或者列表 ascending 默认值是 True 列中的每行上的 apply 函数 在前一篇的增加列的部分，根据风速计算人体感觉是否舒适...DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN，df.isnull().sum() Dataframe 中 NaN 的总数，上面统计出来的数量求和，df.isnull().sum().sum()...特别是统计数量、计算和、求平均值，等等。...通过这两次的分享，我们已经了解了 pandas 数据处理常用的方式方法。...文件内容简单说明： 文件地址： bikeshare.zip 云+社区：[数据分析工具] Pandas 功能介绍（二） 知乎：[数据分析工具] Pandas 功能介绍（二）
image.png 列排序 数据按照某列进行排序 image.png “by”参数可以使用字符串，也可以是列表，ascending 的参数也可以是单个值或者列表 image.png ascending...DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN，df.isnull().sum() Dataframe 中 NaN 的总数，上面统计出来的数量求和，df.isnull().sum().sum()...特别是统计数量、计算和、求平均值，等等。...文件内容简单说明： image.png 文件地址： bikeshare.zip 补充：[数据分析工具] Pandas 功能介绍（一），我会后续迁移过来 知乎：[数据分析工具] Pandas 功能介绍（...二） 博客园：[数据分析工具] Pandas 功能介绍（二）
同时默认只能针对数值型的数据进行统计： DataFrame.describe(percentiles=None,include=None,exclude=None) percentiles：可选折的百分数，列表形式；数值在0...math 97.5 english 98.0 dtype: float64 通过下面的例子我们发现：如果字段中存在缺失值（math存在缺失值），此时样本的个数会自动忽略缺失值的总数...: 0 In [21]: df["math"].idxmin() Out[21]: 3 In [22]: df["sex"].idxmin() 不能字符类型的字段使用该函数，Pandas不支持：...方差var 计算一组数据的方差，需要注意的是：numpy中的方差叫总体方差，pandas中的方差叫样本方差 标准差（或方差）分为 总体标准差（方差）和 样本标准差（方差） 前者分母为n，右偏的；后者分母为...，是统计数据分布非对称程度的数字特征。
import pandas as pd import lux # 使用作者提供的数据 df = pd.read_csv("college.csv") df 在jupyter notebook中无需使用...import pandas as pd import lux # 使用抖音数据 df = pd.read_csv("douyin.csv") # 对你感兴趣的数据进行可视化分析，这里以视频数为例 df.intent...= ["视频数"] df 以视频数数据为例，得到结果如下。...以上是基于字符串的基本描述，作者还提供了一个高级的方法，可以自定义设置参数。...这里通过设置lux.Clause中的aggregation参数，使得将横坐标改变为总数，而不是之前的平均数。 左侧图表与小F之前做的树形图类似，使用的数据一摸一样。 ?
在计算机语言里，我们通常会用数字来表示，比如用1代表男，0代表女，但是0和1之间并没有大小关系，pandas中用category来表示分类数据。...在非category字符串上： >> %timeit df1["species"].str.upper() 25.6 ms ± 2.07 ms per loop (mean ± std. dev. of...7 runs, 10 loops each) 在category字符串上： >> %timeit df1_cat["species"].str.upper() 1.85 ms ± 41.1 µs per...在合并中，为了保存分类类型，两个category类型必须是完全相同的。 这个与pandas中的其他数据类型略有不同，例如所有float64列都具有相同的数据类型，就没有什么区分。...总结一下，pandas的category类型非常有用，可以带来一些良好的性能优势。但是它也很娇气，使用过程中要尤为小心，确保category类型在整个流程中保持不变，避免变回object。
在mac电脑上管理这些gnu的库一般都使用Homebrew，但总有一些你个性化的需要是官方的Homebrew配方无法满足的。比如在屏幕的输出中使用中文字符。 ...在OPENCV中输出UTF8字符集早已经有人完成过类似的工作，方法是使用freetype的支持，程序中选择使用的字库，从而在屏幕上输出任意的字符。...install cmake automake pkg-config ant autoconf git freetype 准备一个工作目录，下载OPENCV和contrib的源码(以OPENCV3.4为例...然后还要在pkg-config配置文件中增加freetype库的链接（使用make install的自动安装是不需要这一步的）： vi /usr/local/lib/pkgconfig/opencv.pc 在Libs...可以考虑在cmake参数中增加-DBUILD_SHARED_LIBS=0选项来进行静态编译，但这种情况我并没有尝试，参数仅来自于官方的介绍。
1 题目描述 反转字符串 II 给定一个字符串 s 和一个整数 k，从字符串开头算起，每计数至 2k 个字符，就反转这 2k 字符中的前 k 个字符。...题目提示 1 <= s.length <= 104 s 仅由小写英文组成 1 <= k <= 104 4 思路 方法一：模拟 我们直接按题意进行模拟：反转每个下标从 2k2k 的倍数开始的，长度为...一些同学可能为了处理逻辑：每隔2k个字符的前k的字符，写了一堆逻辑代码或者再搞一个计数器，来统计2k，再统计前k个字符。...如果字符串是可修改的，那么我们可以直接在原字符串上修改，空间复杂度为 O(1)，否则需要使用 O(n) 的空间将字符串临时转换为可以修改的数据结构（例如数组），空间复杂度为 O(n)。...right] = temp; left++; right--; } } } //解法二（似乎更容易理解点） //题目的意思其实概括为
在开始做数据清洗前，需要对Numpy和Pandas库有基本的理解。 数据清洗 数据清洗名如其意，其过程为标识并修正数据集中不准确的记录，识别数据中不可靠或干扰部分，然后重建或移除这些数据。...下面我将讨论这些不一致的数据： 数据缺失 列值统一处理 删除数据中不需要的字符串 数据缺失 数据缺失原因？ 在填写问卷时，人们往往未填全所有必填信息，或用错数据类型。...问卷结果中缺失的数据在使用前必须做相应的解释及处理。 下面，我们将看到一份关于不同层次学生入学考试的数据集，包括得分、学校偏好和其他细节。 通常，我们先导入Pandas并读入数据集。...得到"District"列缺值统计数 看District列，我们想检测该列是否有空值并统计空值的总数。...上面的屏幕截图显示了如何从字符串中删除一些字符 soupsubcategory是唯一一个数据类型为'object'的列，所以我们选择了select_dtypes（['object']），我们正在使用
Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着...Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多...duplicated count = df.duplicated(subset=['name']).sum() print("重复值数量：", count) 我们看了共计有5个李诗诗，因为第一个没有计数...，从第二个开始计数故而输出结果是：4 重复值 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华
\0，那么我们就可以通过遍历字符串上每一个字符，再根据/0来判断中止条件，一旦遇到/0立刻就中止程序。...(\0的ASCII码值为0) while (*a1++)//当*a1，也就是此时a1对应的字符为'\0'时中止循环，遍历结束 { count++;//每遍历一次就加1 } return count...这些问题都想明白了，那么我们接下来就来说一下实现思路 我们已知两个字符串的首地址，那么我们就可以通过'\0'将两个字符串都遍历，我们这里只需要遍历完一个字符串就行，那就是实施覆盖的字符串即可，我们只需要将这个字符串全部覆盖在另一个字符串上...strcmp是通过一对一对的比较字符串上的字符，一旦不相等则根据当前比较结果返回值。...，实现方式是将字符串上的字符取出，一对一对的进行比较。
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