Python - Pandas - Style.ApplyMap的工作方式很奇怪_Numpy排序的工作方式很奇怪_Swift scrollToItem的工作方式很奇怪 - 腾讯云开发者社区

git 一个很奇怪的错误 ACMOI_Journey on  master [⇡] via ?...failure) error: failed to push some refs to 'github.com:PiperLiu/ACMOI_Journey.git' 刚才进行了很多次提交，遇到了如上很奇怪的错误...remote rejected 很常见，哪里『奇怪』呢？以往， git 都会跟我们讲为什么 reject ，其中大多以 hint: 的形式输出，提示我们比如本地与远程不同步等问题。...好处是三个任务对接的领导为人都很好，也不是很 push 。...有时候（比如刚才）确实心情陷入烦躁，诸多因素混合在一起：学习计划没有如期进行，心里着急很神奇的 bug ，比如 git 那个由于机器性能引起的问题，我束手无策值得一提的是，除了我自己，没人知道我的烦躁

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奇怪的 Python 整数缓存机制。

首先我们打开 Python 的解释器，在里面输入如下内容： >>> a = 1024 >>> b = 1024 >>> a is b False 当 a 和 b 的值皆为 1024 的时候，a is b...为 False，那这里我有一个问题：当 a 和 b 的值皆为 6 的时候，a is b 的输出结果是什么呢？...为什么待会告诉你，因为我想先讲一个更好玩的东西：is。 is 叫同一运算符，它用来比较两个对象的存储单元，实际比较的是对象的地址，来判断两个是不是引用同一个对象。...在内存中，id 的这一串 xxxxx 的数字其实是给了 a，is 去比较的时候其实是比较这个 id 是不是同一个。...其实这就是 Python 中的「整数缓存机制」在作怪！在 Python 中，它会对比较小的整数对象进行缓存（[-5, 256]），而并非是所有的整数对象。

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Python中的9个“奇怪”的现象

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Pandas切片操作：一个很容易忽视的错误

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，主要用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。很多初学者在数据的选取，修改和切片时经常面临一些困惑。...这是因为Pandas提供了太多方法可以做同样的事情，方法选择不当，可能导致一些意想不到的错误。...Pandas切片 Pandas数据访问方式包括：df[] ,.at,.iat,.loc,.iloc（之前有ix方法，pandas1.0之后已被移除） df[] ：直接索引 at/iat：通过标签或行号获取某个数值的具体位置...这是因为，当我们从DataFrame中仅选择一列时，Pandas会创建一个视图，而不是副本。关于视图和副本的区别，下图最为形象： ?...pandas提供了copy()方法，当我们将命令更新为以下所示的命令时： z = df['y'].copy() 我们将在内存中创建一个具有其自己地址的全新对象，并且对“z”进行的任何更新df都将不受影响

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发现一个很奇怪的现象，MyBaits 的 insert方法一直返回-2147482646

前几天在做项目demo的时候，发现有一个很奇怪的现象，就是MyBatis发现更新和插入返回值一直为"-2147482646"，无论怎么改，这个值一直不变...... 这么一改果然好使，但是为啥会返回这个奇怪的数字呢...千呼万唤始出来，这个奇怪的数字原来在这里出来的，其中可以看到它是固定返回的，没有任何判断逻辑...这样就证明了一点，只要你的insert方法在配置文件中配置的是batch，那么它肯定返回这个值！...总结本篇博客记录了一次源码追踪的过程，从而解释了为什么配置BATCH返回的是这个数字的原因，在实际的编程中，可能会遇到很多奇怪的问题，这时候就要敢于翻源码，答案一定在源码中，才能从根本上知道产生问题的原因...Java是目前应用非常广泛的软件开发平台，学习针对Java程序的优化方法有重要的现实意义。

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Python 为什么会有个奇怪的“...”对象？

它是中文标点符号的半个省略号，也即由英文的 3 个点组成。如果你是第一次看到，很可能会觉得奇怪：这玩意是怎么回事？PS：如果你知道它，仔细看过本文后，你同样可能会觉得奇怪！...但我本人还是倾向于使用 pass，不知道你是怎么想的呢？ 2、奇怪的 Ellipsis 和 ... ......虽然官方说它们是同一个对象的两种写法，而且说成是单例的（singleton），但我还发现一个非常奇怪的现象，与文档的描述是冲突的： ? 如你所见，赋值给 ......有人觉得这样很 cute，这种想法获得了 Python 之父 Guido 的支持： ?...是 Python 3 中的一个内置常量，它是一个单例对象，虽然是 Python 2 中就有的 Ellipsis 的别称，但它的性质已经跟旧对象分道扬镳 ...

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python中奇奇怪怪的注释方式

注释是给你看的，而不是让计算机运行的程序。注释是程序文档的一部分，但是运行时会忽略掉它们。...---- 第一种——# 单行注释在程序（或者其他任何东西）前面加一个“#“即可把它变成注释 #print(123）这虽然是一个print函数，但是程序并不会运行它，因为它的前面加了“#”，解释器会自动忽略它们...行末注释 print(123）#这是一个输出123的程序注：在“#”后的程序皆会被理解为注释（本行）多行注释 #123 #234 #234444 在任何一行程序前加上“#”都会变为注释（下面会介绍更简单的方法...#”都会变为注释（下面会介绍更简单的方法） ---- """ 这是一个字符串，但是毫无作用，所以也可以看做一个注释（尽管严格意义上来讲并不是） """11 11 11 11 1""" 注：他是可以跨行的

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ubuntu中卸载python的后果，很

好不容易在ubuntu14.04中配置好了python环境，今天手贱把python3.4.3卸载了（参考：https://www.cnblogs.com/songfucai/p/7976623.html...） 1、卸载python3.4 sudo apt-get remove python3.4 2、卸载python3.4及其依赖 sudo apt-get remove --auto-remove python3.4...3、清除python3.4 sudo apt-get purge python3.4 or sudo apt-get purge --auto-remove python3.4 后果：上不了网，不能安装软件...最重要的是：重启后，进不了系统了。。。。┗|｀O′|┛ 嗷~~，嚎嚎大哭也没用了教训：使用虚拟机ubuntu系统，一定要备份系统！本文来源于：

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Python Pandas merge 的使用

通过key（一个）合并两个DataFrame ---- import pandas as pd # 通过key（一个）合并两个DataFrame left = pd.DataFrame({'key':...通过key（多个）进行合并 ---- import pandas as pd # 通过key（多个）进行合并 left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1...# how='outer' 表示两个DataFrame中没有数据的地方会补充NaN # how='left' 表示给予left位置的DataFrame进行合并填充（就相当于把left的key进行合并，...没有数据的位置填充NaN） # how='right' 表示给予right位置的DataFrame进行合并填充 res =pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2...pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'right') print(res4) 3. indicator 显示合并方式 ---- import pandas

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Python｜Pandas的常用操作

本文来讲述一下科学计算库Pandas中的一些常用操作～看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Pandas？...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...Pandas的主要特点基于Numpy创建，继承了Numpy中优秀的特点；能够直接读取结构化数据进行操作；以类似于表格的形式呈现数据，便于观察；提供了大量的数理统计方法。...Pandas主要的数据结构 Series:带标签的一维同构数组； DataFrame:带标签的，大小可变的，二维异构表格。...02 数据的创建 # 创建Series import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 3, 5, 7, np.nan]) print

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Python的兼容性很无助

今天下午要发布一个版本运维平台的版本，对于线上版本的使用思路是这样的。线上版本的数据库变更都是通过SQL语句，即线上环境的数据是最准确，最完整的，同时线上环境不做开发环境的配置。...测试环境的代码是最新的，代码层面我们内部使用了GitLab来做版本控制，在这个基础上开了分支来适配不同的需求。线上环境不做开发环境的调试和配置，只做发布。...今天发布的时候，整个过程看起来还顺利，但是启动的时候却抛出了错误，提示是ansible的模块支持有问题。直觉的思路就是使用pip来检查，但是发现pip不可用了。最开始以为是pip导致的。...紧接着调试，发现没有效果，这是一个要发布的环境出现这样的问题，看起来问题还是比较严重了。问题的难点就在于，目前还无法定位问题的原因。...python -m pip install pip==9.0.1 但是问题还是没有解决，又找另外的同事继续分析，最后发现原来是一个ansible的版本冲突导致，这台服务器还有另外一个业务的同学在使用，他使用的是

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Python Pandas 的使用——Series

参考链接：访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...Pandas 安装官方推荐的安装方式是通过Anaconda安装，但Anaconda太过庞大，若只是需要Pandas的功能，则可通过PyPi方式安装。 pip install Pandas 2....Pandas 的数据结构——Series 使用pandas前需要先引入pandas，若无特别说明，pd作为Pandas别名的通用写法 import pandas as pd 2.1 Series...的创建 Series定义 Series像是一个Python的dict类型，因为它的索引与元素是映射关系Series也像是一个ndarray类型，因为它也可以通过series_name[index...如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建的Series索引按照dict的插入顺序排序如果python版本 < 3.6 或者 Pandas

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基于 Python 和 Pandas 的

基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习....另一个好消息, 你可以很容易地载入/输出 xls 或者 xlsx 格式的文件. 所以即使你的老板还是习惯以往的格式, 你也可以轻松应对....如果你是初次接触 Python 语言, 没有关系, 我相信你一样可以继续下面的课程, 而且这个教程甚至可以作为你 Python 的一个初步入门教程....如果你还没有安装 Python, 直接去官网https://www.python.org/下载一个最新版本, 并安装. 这里我先假设你已经安装了 Python....以上就是对 Pandas 一个简单快速的介绍. 在这个整个系列教程中, 我将会带到更多的Pandas 的基础知识, 还有一些对 dataframe 的操作.

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Python Pandas concat 的使用

1. axis（合并方向） ---- import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns...df2, df3], axis = 0, ignore_index = True) print(res) 2. join, ['inner', 'outer'] （合并方式） ---- import pandas...NaN填充，类似于字段并集 res = pd.concat([df1, df2], join = 'outer') print(res) # join='inner'，会将相同的部分进行合并，不同的部分被抛弃掉...pd.concat([df1, df2], join = 'inner', ignore_index = True) print(res2) 3. join_axes（依照 axes 合并） ---- import pandas...res = pd.concat([df1, df2], axis = 1, join_axes = [df1.index]) print(res) 4. append（添加数据） ---- import pandas

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python3的一个奇怪设计--map

在升级到python3的时候，发现了一个map函数的变化，害得我找了半天问题。...在python2中，map会直接返回结果，比如说: map(lambda x: x, [1,2,3]) 可以直接返回 [1,2,3] 但是到了python3, 返回的就是一个map对象: <map object...接下来就是我发现的python3下map坑爹货了：如果不在map前加上list，lambda函数根本就不会执行这个改动真是太不正常了，ruby、js和lisp都没这么干的。

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Win 10 中使用 Python 碰到的奇怪现象

作者：流光飞舞来源： https://shuhari.dev/blog/2019/11/win10-store-python 最近在使用 Python 的时候发生了很奇怪的现象：从命令行执行...如果从在资源管理器打开上述目录的话，会看到这里只有孤零零的几个 .exe 文件，且图标也不正常，并不是一个真正的、完整的 Python 运行环境。 ?...而上面看到的 python.exe 是一个“假的” Python，它的唯一作用在于当系统没有找到 Python 的时候，自动跳转到微软商店去让我们下载。...这样会打开设置的“应用程序别名”界面。这里我们会看到系统认为 python.exe 和 python3.exe 都只是安装程序的别称，不过我们也可以选择把它们关闭。...按照 Windows 系统的规则，PATH 环境变量是系统设置先于用户设置，所以如果安装了标准版 Python 的话，系统应该首先找到的是它，而不是应用商店版的 Python。

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Python Pandas库的学习（二）

今天我们继续讲下Python中一款数据分析很好的库。...Pandas的学习接着上回讲到的，如果有人听不懂，麻烦去翻阅一下我前面讲到的Pandas学习（一）如果我们在数据中，想去3，4，5这几行数据，那么我们怎么取呢？ food.loc[3:6] ?...可以看到，这种取法跟Python中，切片操作一样。如果我想去单独某几条数据，只需要传入index值即可 food.loc[[2,5,10]] ? ...再比如说，我们想进行一些加减乘除的操作。我想把单位为mg的数据，转换成g的数据，这里的做法，就跟Numpy是类似的。 ...后面打印的是37个属性值，也就是我们将新的属性值，放入到原来的数据值中了！前提是，其中的维度要对应上才可以。

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（六）Python：Pandas中的DataFrame

目录基本特征创建自动生成行索引自定义生成行索引使用索引与值基本操作统计功能 ---- 基本特征一个表格型的数据结构含有一组有序的列（类似于index）大致可看成共享同一个index...DataFrame也能自动生成行索引，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...，可以改变原来的数据，代码如下: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong...，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用，具体代码如下所示

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工具 | 很全的 Python 面试题

Python语言特性 1 Python的函数参数传递看两个例子：所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。这里记住的是类型是属于对象的，而不是变量。...自省这个也是python彪悍的特性....装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于有切面需求的场景，较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。...答案是根本不需要处理，因为 python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。.... 3 装饰器版本 4 import方法作为python的模块是天然的单例模式 17 Python中的作用域 Python 中，一个变量的作用域总是由在代码中被赋值的地方所决定的。

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（五）Python：Pandas中的Series

创建方法如下所示：自动生成索引 Series能创建自动生成索引的字典，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd aSer = pd.Series([1,...，还能自定义生成索引，代码如下所示： import pandas as pd bSer = pd.Series(['apple', 'peach', 'lemon'], index=[1, 2, 3]...[1, 2, 3], dtype='int64') 使用基本运算定义好了一个Series之后，我们可以对它进行一些简单的操作，代码如下所示： import pandas as pd...，能简化数据处理，代码如下所示： import pandas as pd data = {'AXP': '86.40', 'CSCO': '122.64', 'BA': '99.44'} sindex...数据对齐的一个重要功能是：在运算中自动对齐不同索引的数据，代码如下所示： import pandas as pd data = {'AXP': '86.40', 'CSCO': '122.64', '

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