标签：Python，pandas库，openpyxl库 本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。...将示例文件直接读入pandas数据框架： 图1 该数据集一些家电或电子产品的销售信息：产品名称、产地、销售量。我们的任务是根据“产品名称”列将数据拆分为不同的文件。...基本机制很简单： 1.首先，将数据读入Python/pandas。 2.其次，应用筛选器将数据分组到不同类别。 3.最后，将数据组保存到不同的Excel文件中。...图3 拆分Excel工作表为多个工作表 如上所示，产品名称列中的唯一值位于一个数组内，这意味着我们可以循环它来检索每个值，例如“空调”、“冰箱”等。然后，可以使用这些值作为筛选条件来拆分数据集。...图4 图5 使用Python拆分Excel工作簿为多个Excel工作簿 如果需要将数据拆分为不同的Excel文件（而不是工作表），可以稍微修改上面的代码，只需将每个类别的数据输出到自己的文件中。
一、前言 前几天在Python星耀群【维哥】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧，将一份Excel文件按照指定列拆分成多个文件。...如下表所示，分别是日期和绩效得分，如： 其中日期列分别是1月到8月份，现在他有个需求，需要统计每一个月的绩效情况，那么该怎么实现呢？...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公Excel拆分处理的问题，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。...Pycharm和Python到底啥关系？ 都说chatGPT编程怎么怎么厉害，今天试了一下，有个静态网页，chatGPT居然没搞定？ 站不住就准备加仓，这个pandas语句该咋写？
将一个列表数据写入output.xlsx的a,b,c……等sheet中 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'a':[3,1],'b':[4,3]}) df2...= df1.copy() with pd.ExcelWriter('F:\python入门\数据2\output.xlsx') as writer: str1 = ['a','b','c','d'
最近参加京东的猪脸识别比赛，训练集是30个视频，需要将视频的每一帧提取出来存储为图片，存入对应的文件夹（分类标签）。 本例是直接调用了cv2 模块中的 VideoCapture。...视频每一帧提取存储为图片代码 #!...-name '*_2952.jpg' -size 0 -print0 |xargs -0 rm 参考 python tools：将视频的每一帧提取并保存 http://blog.csdn.net/
line_list) #切分diff diff_match_split = [line_list[i:i+100] for i in range(0,len(line_list),100)] #将切分的写入多个
对于dataframe的groupby聚合函数来说，我们适当了解下语法糖，会对数据分析起到事半功倍的效果。...可以看出，view这些字段是整数类型的数据，但这里是object数据，所以我们需要进行数据类型的修改，以view为例。...通过分组后的数据类型为groupby对象，可进行迭代。 jianshu.groupby(jianshu.index) ?...语法糖一：选取一个或多个列 jianshu.groupby(jianshu.index)[['view']].sum() ?...语法糖二：数据聚合 通过aggregate或者agg方法 jianshu.groupby(jianshu.index)[['view']].agg(['mean','sum']) ?
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...因为每条语句都命中了索引，是最高效的。但是如果是为了使sql达到最优而去建索引，那么索引就泛滥了，对于千万级以上的表来说，维护索引的成本大大增加，反而增加了数据库的内存的开销。 2、数据库字段的优化。...4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。在表数据非常大的情况下，可以解决无法一次载入内存，以及大表数据维护等问题。...5、垂直拆分将表按列拆成多表，常见于将主表的扩展数据独立开，文本数据独立开，降低磁盘io的压力。...如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
拆包（Packet Fragmentation）： 定义： 拆包是指接收方接收到的数据包过大，被拆分成多个较小的数据包。 原因： 数据包在传输过程中可能被分割，到达接收方时需要重新组装。...TCP作为传输层协议并不不了解上层业务数据的具体含义，它会根据TCP缓冲区 的实际情况进行数据包的划分，所以在业务上认为是一个完整的包，可能会被TCP拆分成多个包进行发送，也有可能把多个小的包封装成...3）发送长度：发送每条数据的时候，将数据的长度一并发送，比如可以选择每条数据的前4位是数据的长度，应用层处理时可以根据长度 来判断每条数据的开始和结束。...这个方法的主要作用是根据指定的分隔符将输入的ByteBuf对象中的数据分割成一个个的帧。...通过以上代码，DelimiterBasedFrameDecoder可以根据指定的分隔符将输入的ByteBuf对象中的数据分割成一个个的帧。这样，就可以在后续的处理器中逐个处理这些帧了。
通过将多个字段组合成一个索引，该索引就被称为联合索引。...发送方将数据分成多个小的数据包进行传输，接收方再将这些数据包组合成完整的数据。在这个过程中，可能会出现拆包和沾包现象。 网络传输中的延迟和拥塞会影响数据包发送的速度和到达接收方的顺序。...这可能导致数据包的拆分和组合不规律，从而出现拆包和沾包现象。 接收方的缓冲区大小限制。当接收方的缓冲区不足以容纳一个完整的数据包时，可能会将数据包拆分成多个部分，导致拆包现象。...为了解决TCP拆包和沾包的问题，可以采用以下方法： 在应用层实现数据包的边界识别，例如通过添加包头，包头中包含数据包长度等信息，使得接收方能够准确地将数据包进行拼接。...使用固定长度的数据包或者特殊的分隔符，以便于接收方识别数据包的边界。 使用更高级的传输层协议，如WebSocket，它在TCP基础上增加了数据帧的概念，可以更好地解决拆包和沾包问题。
注：此书剖析的源码是2.5版本，在python.org 可以找到源码。纸质书阅读，pdf 贴图。 文章篇幅太长，故切分成3部分，这是第一部分。...except 语句，以寻找开发人员指定的捕捉异常的东西，如果没有找到，那么Python 虚拟机将退出当前的活动栈帧，并沿着栈帧链表向上回退到上一个栈帧（tstate->frame = f->f_back...），这个沿着栈帧链不断回退的过程称之为栈帧展开，在展开的过程中，Python 虚拟机不断创建与各个栈帧对应的 traceback 对象，并将其链接成链表，如下图所示，注意，tstate->curexc_traceback...当然如果在当前栈帧查找到 except 语句但是异常类型不匹配，也会发起栈帧展开过程（虚拟机状态变成WHY_RERAISE），即继续向上寻找，需要注意的是 finally 语句肯定是会执行的，即使当前栈帧的...p217: 对于一段Python 函数代码，对应一个PyCodeObject 对象，如果对一个函数调用多次，则运行时创建多个PyFunctionObject 对象，每个对象的func_code 都指向PyCodeObject
查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高。 SQL编写 使用limit对查询结果的记录进行限定。 避免select *，将需要查找的字段列出来。...SQL语句尽可能简单：一条SQL只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。...分表 分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。 分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。...分库 把一个数据库分成多个，建议做个读写分离就行了，真正的做分库也会带来大量的开发成本，得不偿失！不推荐使用。...MaxCompute可以理解为开源的Hive，提供SQL/mapreduce/ai算法/python脚本/shell脚本等方式操作数据，数据以表格的形式展现，以分布式方式存储，采用定时任务和批处理的方式处理数据
TCP拆包的原因和表现TCP拆包指的是发送方在发送数据时，将一个逻辑上独立的数据包拆分成多个小的数据包发送，导致接收方在接收时无法正确地组装这些数据包。...TCP拆包的原因主要是由于发送方发送数据的速度过快，接收方处理数据的速度没有跟上。TCP拆包的表现形式有两种：一个数据包被拆分成多个小的数据包，接收方无法正确地组装这些数据包。...一个数据包被拆分成多个小的数据包，但是在接收端可以正确地解析出每个数据包。TCP粘包、拆包的解决方式为了解决TCP粘包、拆包的问题，我们可以采用以下几种方式：1....TCP拆包的原因和表现TCP拆包指的是发送方在发送数据时，将一个逻辑上独立的数据包拆分成多个小的数据包进行发送，导致接收方在接收时无法正确地组装这些数据包。...造成TCP拆包的原因也有多种，例如网络传输的延迟、缓冲区的限制、发送方的发送策略等。TCP拆包的表现形式有两种：一个数据包被拆分成多个小的数据包进行传输。
oracle的sql语句 进行去重 应用背景 查询出多条数据，这些数据中有一个或者多个字段的值一样，现在要对一样数据进行去重。...oracle的sql语句 select * from ( select tf.
那么加上以太网帧头和尾，一个以太网帧的大小就是：65535 + 14 + 4 = 65553，看起来似乎很完美，发送方也不需要拆包，接收方也不需要重组 但，使用最大值真的可以吗？...如果同时发送多个，那么对端就无法重组成一个以太网帧了，在100Mbps的带宽中（假设中间没有损耗），我们计算一下发送这一帧需要的时间： ( 65553 * 8 ) / ( 100 * 1024 * 1024...一般数据包太长的话会进行多次拆包传输，数据包短的话会放到下一次数据传输时发送。...接收方无法重组数据报，将导致丢弃整个 IP 数据报。...超过1472（1500-20（IP首部）-8（UDP首部）），那么 UDP 数据就会在网络层被分成多个 IP 数据报 既：发送方 IP 层就需要将数据包分成若干片，而接收方 IP 层就需要进行数据报的重组
相关链接>>>Excel与VBA，还有相关的Python，到这里来问我 其中有一个问题是： 如何用Python按照某列的关键词分拆工作表，并保留表中原有的公式。...由于星空问答的功能还在完善中，不能上传图片和示例文件，并且我觉得这个问题正好可以检验一下近半个月学习Python与Excel相关知识的效果，于是自己编了一个示例，试了一下，感觉使用Python来实现一些任务确实很简洁...图1 这里，假设这个工作表所在工作簿的名字是“拆分示例.xlsx”，并且根据列C中的分类来拆分工作表，有两个分类：建设项目和电商，因此应该拆分成两个工作表。此外，列F是计算列，其中包含有公式。...= '建设项目', index =False) df2.to_excel(writer1, sheet_name = '电商', index =False) writer1.save() 下面，我们将代码进一步优化...myfile = df.loc[df['分类'] ==subcat] myfile.to_excel('D:\\'+subcat+'.xlsx',index = False) 再进一步，我们不管分类列中有多个独立的分类
;拆包：一个包过大，超过缓存区大小，拆分成两个或多个包发送;拆包和粘包：Packet1过大，进行了拆包处理，而拆出去的一部分又与Packet2进行粘包处理。...如果发生拆包需等待多个包发送过来之后再找到其中的\r\n进行合并;例如，FTP协议;将消息分为头部和消息体，头部中保存整个消息的长度，只有读取到足够长度的消息之后才算是读到了一个完整的消息;通过自定义协议进行粘包和拆包的处理...TCP协议粘包拆包问题是因为TCP协议数据传输是基于字节流的，它不包含消息、数据包等概念，需要应用层协议自己设计消息的边界，即消息帧(Message Framing)。...首先粘包产生原因：先说TCP：由于TCP协议本身的机制（面向连接可靠的协议，三次握手四次挥手）客户段与服务端会建立一个链接，数据在链接不断开的情况下，可以持续不断地将多个数据包发往服务端，相当于一个流，...总之就是一个数据包被分成了多次接收。
昨天的文章『每天 3 分钟，小闫带你学 Python(二十)』讲解了函数的返回值： 1.函数返回值概念理解，以及有返回值的函数书写。 2.函数内多个返回值的情况。 3.函数返回多个数据情况。...3.掌握拆包与交换变量的值。 1.函数的4种类型 根据是否有参数以及是否有返回值，可以将函数大体分为四种类型。大家根据实际使用场景进行自由组合，灵活设计使用即可。...3.拆包与交换变量的值 3.1 拆包 此处的拆包并非是 CF 中的 C4 炸弹，而是将多个元素的集合，拆分成一个个元素的情况。...上述所说集合并非是数据类型集合，而是生活中的概念，集合为很多元素的聚集。 可以拆包的数据类型：元组、列表、字典等多元素集合。 以元组为例，对其进行拆包操作，其他数据类型留给大家练习。...3.1.2 应用 前面讲到，一个函数如果有多个返回值，但是在调用函数后，使用一个变量进行接收返回值，会发现变量是一个元组，如果想使用内部的元素，可以进行拆包操作： def getinfo():
如果一次请求发送的数据量比较小，没达到缓冲区大小，TCP则会将多个请求合并为同一个请求进行发送，这就形成了粘包问题。...，拆分成两个或多个包发送； 拆包和粘包：Packet1过大，进行了拆包处理，而拆出去的一部分又与Packet2进行粘包处理。...常见的解决方案 对于粘包和拆包问题，常见的解决方案有四种： 发送端将每个包都封装成固定的长度，比如100字节大小。...如果发生拆包需等待多个包发送过来之后再找到其中的\r\n进行合并；例如，FTP协议； 将消息分为头部和消息体，头部中保存整个消息的长度，只有读取到足够长度的消息之后才算是读到了一个完整的消息； 通过自定义协议进行粘包和拆包的处理...小结 TCP协议粘包拆包问题是因为TCP协议数据传输是基于字节流的，它不包含消息、数据包等概念，需要应用层协议自己设计消息的边界，即消息帧（Message Framing）。
事务降维其实是对应用数据的一个权衡结果，如果做一些取舍之后，整个系统的逻辑就很简单了，通过标准的DML语句即可实现，但是从存储和性能的角度来说，目前单表亿级数据量的支撑能力和业务快速增长都会让已有的架构不再使用...比如流水型数据，属于周期性业务，那么我们可以完全按照时间维度（天）来进行分表。 分表的规则是能够对1张表生成多个子表。 ?...对于这列需求，我们就可以对已有的表新增两列，通过输入起始周期和结束周期来平滑对接。...而对于固定表，没有时间维度，即数据是覆盖型的，比如存在500万数据，那么数据总量是相对稳定的，但是数据状态会不断发生变化，这类表的分表策略就相对限制一些，思路就是单库单表，基本上拆分成100-400个都是基本可控的...而对于配置表来说，单表数据量少数的情况下，是设置为全局模式，当然这类表是越少越好。 所以分库分表的一个理念就是没有拆不开的表，只有拆不开的逻辑。
我的做法是这样的 1、取一款60FPS手机（若粒度精细可使用iPhone的慢动作，最高可达240fps），使用支架固定，打开开发者指针位置； 2、取测试机放在镜头前，手动点击app，跳转完成后清除数据重复操作...是的，数着数着就瞌睡了，然后从头再来\(^o^)/~ 视频自动拆帧~opencv 如今，python可以完美的解决这种问题，今天给大家介绍可以实现拆帧的一个python库：opencv-python，...通过视频拆帧的形式解决所有突发的不复用的评测需求。...通过调用“adb shell screenrecord”录制一段操作视频（目前华为设备屏蔽了screenrecord接口，只能通过其他途径录制），然后调用视频进行拆帧，并将图片保存在本地，代码如下：...结语 opencv拆帧就介绍到这里，还在做黑盒手工评测的同学可以参考这个方法，并可以学习下RGB/OCR识别来辅助进行评测。
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