虽然是几个非常基本的代码规范，但我们只在团队比较稳定的时候坚持下来过，后来随着人员更迭，懂得都懂。 这里也不是吐槽谁的代码习惯不好， 我也干过复制旧代码过来就能用，妈呀真香，赶紧上线吧这种事情。...下面说几个Go语言里比较容易坚持执行下去且能有助于我们减少BUG的编码规范。其他语言像Java的话，看阿里出的《阿里巴巴Java手册》就可以，里面要求的比较细致。...这一条，感觉说简单非常简单，但是实际项目开发中，总是有不少人直接copy类似的函数，名字也不按使用场景去调整，让看代码的人就很难受。...，应该使用更能从字面上看明白含义的常量来代替这些逻辑判断里硬编码的值。...= PRIZE_TYPE_MONEY { ...... } 避免在init中修改已初始化好的数据 注意程序的完全确定性，不要依赖init执行的顺序实现功能，比如在后执行的init函数中对前面已初始化后的全局变量进行更改
其实只要在 Machine.config (也就是 xxx.exe.config) 里面设定就可以了....proxyserver:80" bypassonlocal = "true" /> 此方法
在ubuntu下，首次编辑crontab计划任务的时候，会提示让选择编辑器。由于对nano编辑器不是很熟悉，若是选择nova编辑的话，会有些麻烦。...可以重置编辑器，方法如下： [root@wang ~]# select-editor Select an editor.
在scrapy中创建项目以后，在settings文件中有这样的一条默认开启的语句： setting文件中配置： # Obey robots.txt rules #默认是True，遵守robots.txt...文件中的协议，遵守允许爬取的范围。...#设置为False，是不遵守robo协议文件。。。...通俗来说， robots.txt 是遵循 Robot协议 的一个文件，它保存在网站的服务器中，它的作用是，告诉搜索引擎爬虫，本网站哪些目录下的网页 不希望 你进行爬取收录。...当然，我们并不是在做搜索引擎，而且在某些情况下我们想要获取的内容恰恰是被 robots.txt 所禁止访问的。所以，某些时候，我们就要将此配置项设置为 False ，拒绝遵守 Robot协议 ！
当我们的数据涉及日期和时间时，分析随时间变化变得非常重要。Pandas提供了一种方便的方法，可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。...在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...:1. resamplepandas中的resample 方法用于对时间序列数据进行重采样，可以将数据的频率更改为不同的间隔。...Pandas 中的 Grouper 函数提供了一种按不同时间间隔（例如分钟、小时、天、周、月、季度或年）对时间序列数据进行分组的便捷方法。...freq: 时间间隔的频率，如“D”表示日，“W”表示周，“M”表示月，等等。
这种情况可能因为四种情况产生：1.宽度没有理论基础，凭借自身多年的经验取得了一个方便记忆的整数；2.有自己的设计方法，但是一个团队的下的设计师没有统一这个方法；3.设计的时候没有查看已有的类似设计；4....如果大家遵守一个栅格化的设计方法（希望您也可以贡献其他的方法）那么这个问题将会迎刃而解。 先科普一点栅格化的基础。 栅格化并不是一个新的概念，大家关注的点往往是他表面的950、960和1190。...因为在设计这些文字的时候，内心并没有一个“理性”的方法，而是依赖于专业的背景和当时的感觉。和栅格化一样，我们应需要一个方法，一个比例或者几个比例在不同的场景下应用。...上面所说的所有方法，就方法本身而言可能会引起诸多专业人士的挑战，但是从一致性的角度来讲我们需要在一个范围内统一设计方法。...期待讨论，期待赐予“理性”的设计方法。
pandas DataFrame的增删查改总结系列文章： pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法 在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame...： 方法一：直接使用pd.DataFrame(data=test_dict)即可,括号中的data=写不写都可以，具体如下： test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name...方法二：使用from_dict方法： test_dict_df = pd.DataFrame.from_dict(test_dict) 结果是一样的，不再重复贴图。...txt文件一般也能用这种方法。 方法一：最常用的应该就是pd.read_csv('filename.csv')了，用 sep指定数据的分割方式，默认的是',' df = pd.read_csv('.
在Pandas中，update()方法用于将一个DataFrame或Series对象中的值更新为另一个DataFrame或Series对象中的对应值。...这个方法可以用来在原地更新数据，而不需要创建一个新的对象。 update()方法有几个参数，其中最重要的是other参数，它指定了用来更新当前对象的另一个DataFrame或Series对象。...当调用update()方法时，它会将other对象中的值替换当前对象中相应位置的值。...需要注意的是，update()方法会就地修改当前对象，而不会返回一个新的对象。这与许多Pandas方法的行为不同，因为它们通常会返回一个新的对象。...所以在处理缺失或者过期数据更新时，pandas中的update方法是一个很有用的工具。
x + 1 # 应用函数到 Series s_new = s.map(add_one) print(s_new) iterrows()方法 pandas提供了多种方法来遍历DataFrame的行数据...它的基本使用方法如下： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) for index, row in df.iterrows...我们可以通过row[“列名”]或row.列名的方式来获取指定列的值。 iteritems()方法 iteritems()方法以 (列标签，列) 的形式遍历 DataFrame 的列。...()方法以命名元组的形式遍历 DataFrame 的行。...Pandas DataFrame，应该尽量避免使用循环遍历，而是使用 Pandas 内置的方法，如 apply() 和 applymap() 等。
本文不适合采用天才设计（Genius Design）方法的人士。 有一种“奇怪的”现象会经常的看到“很多设计师没有办法清楚的跟其他人解释他们是如何设计的，越细致的地方可能越是如此。...这种情况可能因为四种情况产生：1.宽度没有理论基础，凭借自身多年的经验取得了一个方便记忆的整数；2.有自己的设计方法，但是一个团队的下的设计师没有统一这个方法；3.设计的时候没有查看已有的类似设计；4....如果大家遵守一个栅格化的设计方法（希望您也可以贡献其他的方法）那么这个问题将会迎刃而解。 先科普一点栅格化的基础。 栅格化并不是一个新的概念，大家关注的点往往是他表面的950、960和1190。...因为在设计这些文字的时候，内心并没有一个“理性”的方法，而是依赖于专业的背景和当时的感觉。和栅格化一样，我们应需要一个方法，一个比例或者几个比例在不同的场景下应用。...上面所说的所有方法，就方法本身而言可能会引起诸多专业人士的挑战，但是从一致性的角度来讲我们需要在一个范围内统一设计方法。
1.使用自定义函数的原因 Pandas虽然提供了大量处理数据的API，但是当提供的API无法满足需求的时候，这时候就需要使用自定义函数来解决相关的问题 2....，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0 import pandas as pd # 自定义函数 def process_data(x): if x > 10: return...数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data...'] + row['English Score'] + row['Science Score'] return row # 使用apply方法将该函数应用于DataFrame的每一行...my_function，它接受DataFrame的一行作为参数，并根据某些条件修改该行的值 将年龄大于等于18的人的性别修改为”已成年“； 在Seris中使用apply方法 def my_function
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...transform() 方法+自定义函数，用时1分57s ? transform() 方法+内置方法，用时712ms ? agg() 方法+自定义函数，用时1分2s ?...agg() 方法+内置方法，用时694ms 建议3：在grouby、agg和transform时尽量使用内置函数计算。
随着科学技术的发展，用户对频率计也提出了新的要求。除通常的频率计所具有的功能外，还要有数据处理功能，统计分析功能，时域分析功能等等，或者包含电压测量等其他功能。...测量仪器的准确度的选择 仪器的频率测量准确度取决于时基。大多数仪器使用的10MHz参考振荡器具有10-7或10-8的频率准确度和稳定度。...常用数字频率测量方法有直接测频法和间接测频法, 直接测频法适合于数字电路实现,其基本原理是选取闸门信号, 将被测信号转换为同频的周期性脉冲信号, 然后将被测脉冲信号填入选取的闸门时间内, 通过计数电路对被测脉冲信号在闸门时间内出现的脉冲个数进行计数...直接测频法方法简单，但是对输入信号的频率有限制，测量精度不高；模拟内插法精度高但是电路设计复杂；差拍法和双混频法的测量精度容易受噪声和参考源影响；频差倍增法测量精度高，设计复杂。...我公司生产的SYN5637型高精度频率计数器混合使用了上述几种测量方法，使得计数器精度达到12位/s。 本文章版权归西安同步所有，尊重原创，严禁洗稿，未经授权，不得转载，版权所有，侵权必究！
阅读完本，你可以知道： 1 数据合并是什么 2 pandas的concat()方法使用 1 数据合并 数据合并是PDFMV框架中Data环节的重要操作之一。...2 pandas的concat()方法 pandas库提供了concat()方法来完成数据的合并。...concat()方法，默认是纵向拓展。 ?...，设置为某个数据框的索引，表示按着指定索引进行数据横向合并 例子1： import pandas as pd data1 = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav',...关于concat()方法其它参数，可以查阅文档。该方法的参数集： ? 关于pandas的concat()方法，您有什么疑问或者想法请留言。
Pandas提供好几种方法和函数来实现合并DataFrame的操作，一般的操作结果是创建一个新的DataFrame，而对原始数据没有任何影响。...使用how='outer' 合并在键上匹配的DataFrames，但也包括丢失或不匹配的值。...方法2：join() 与Pandas函数merge() 不同，join()是DataFrame本身的方法，即：DataFrame.join(other, on=None, how='left', lsuffix...3：append() 正如Pandas官方文档所指出的，由于concat()和append() 方法返回DataFrames的新副本，过度使用它可能会影响程序的性能。...如果这两个DataFrames 的形状不匹配，Pandas将用NaN替换任何不匹配的单元格。
通常情况下，我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据，可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。...但是现实情况往往很骨干，当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候，常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了，今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子 本文使用的测试 Excel...，在我们的 Excel 数据中，我们有一个想要读取的名为 ship_cost 的表，这该怎么获取呢 在这种情况下，我们可以直接使用 openpyxl 来解析 Excel 文件并将数据转换为 pandas...DataFrame 以下是使用 openpyxl（安装后）读取 Excel 文件的方法： from openpyxl import load_workbook import pandas as pd...， 接下来就是将该范围转换为 Pandas DataFrame # 获取数据范围 data = sheet[lookup_table.ref] rows_list = [] # 循环获取数据 for
跟着博主的脚步，每天进步一点点 ? ? Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...transform() 方法+自定义函数，用时1分57s ? transform() 方法+内置方法，用时712ms ? agg() 方法+自定义函数，用时1分2s ?...agg() 方法+内置方法，用时694ms 建议3：在grouby、agg和transform时尽量使用内置函数计算。
参考链接： Python 中的any和all 一、all方法 DataFrame.all(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None) 作用：返回是否所有元素都为真...0或’index’:减少索引，返回索引为原始列标签的Series。1或’columns’:减少列，返回一个索引为原始索引的Series。None:减少所有轴，返回一个标量。...pd.Series([True, False]).all() df = pd.DataFrame({'col1':[True, True], 'col2':[False, True]}) df.all() 二、any方法
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