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1Python代码,获取对方IP地址

需求说明上次我们讲过使用腾讯云DNS解析 + Github Pages,免费搭建个人网站 (给小白保姆级教程),有一些进阶小伙伴可能有自己云服务器,想把域名绑定到云服务器上。...1代码实现我们使用python来进行验证。...安装python-office这个库pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-office -U1代码进行验证# 导入这个库...:python-office,简写为officeimport office#1代码,验证是否绑定成功office.tools.url2ip(url='www.python4office.cn')#参数作用...:# url = 填写你域名运行以上代码,就会出现你域名对应IP地址信息,如果和你配置一样,就说明安装成功了~如果不一样,程序会报错、或者返回其它IP地址,你再返回第一步进行修改即可~图片如果有我没说清楚

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如何拿到当前文件夹下所有文件?1Python代码搞定

GitHub上有个开源项目:python-office,是专门用来自动化办公Python第三方库。...在自动化办公中,一个重要功能就是批量处理文件,那么在处理之前,它是如何一次性获取指定文件夹下所有文件呢?今天我们一起来学习一下~1、上代码代码实现很简单,一共有2个参数:path 和 name。...功能:获取指定路径下所有文件参数 path: 必填,指定路径参数 name: 可以不填,名字中包含内容返回值: 装满文件路径列表如果不填写name参数,效果如下图1框所示,会取出指定目录下所有文件...workplace\code\github\pofile\tests',name='pdf')print(files_list)图片2、更多说明接下来还会开发2个参数::param sub: 可以不填,是否获取子文件夹内容...:param level: 可以不填,获取第几层文件夹内容欢迎感兴趣朋友通过给开源项目PR形式,加入一起开发~⭐Github:https://github.com/CoderWanFeng/pofile

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小白学Python:提取Word中所有图片,只需要1代码

最近在小破站账号:Python自动化办公社区更新一套课程:给小白《50讲Python自动化办公》在课程群里,看到学员自己开发了一个功能:从word里提取图片。这个功能非常实用。...我在征求开发者:王鹏大哥同意后,把这行代码集成到了python-office这个库里,实现了1代码,调用这个功能~下面我们一起来学习一下,更多自动化办公功能,大家可以在百度搜索:python-office...,进行查看~代码演示现在我们有1个Word文档,里面有N个图片,我们如何把这些图片自动化提取出来呢?...可以使用本文代码,该功能已经集成到python-office这个库里了,下载命令:pip install python-office -U1代码,提取Word中图片使用方式如下:import officeoffice.word.docx4imgs.../python-office/out')该方法需要填写2个参数:word_path:需要提取图片word路径img_path:保存图片文件夹位置,程序会自动在指定位置,用word文件名称创建一个子文件夹

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python 遍历toast msg文本背景简易语法介绍1. 查找目录下所有java文件查找Java文件中Toast在对应中找出对应id使用id在String中查找对应toast提示信息。

妈呀,自己查找,还要根据查找id找到对应string,比较坑。于是就顺带练手写了个python脚本来处理这个问题。当然编码相对不太规范,异常处理也没做。由于lz好久没写过python脚本了,相当生疏。...几乎是边查文档编写,记录写编写过程: 查找目录下所有java文件 查找Java文件中含有Toast相关 在对应中找出对应id 使用id在String中查找对应toast提示信息。...1. 查找目录下所有java文件 这个我是直接copy网上递归遍历,省略。...查找Java文件中Toast 需要找出Toast特征,项目中有两个Toast类 BannerTips和ToastUtils 两个类。 1.先代码过滤对应。...在对应中找出对应id 使用id在String中查找对应toast提示信息。 最后去重。 最后一个比较简单,可以自己写,也可以解析下xml写。

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python 数据分析基础 day15-pandas数据框使用获取方式1:使用DataFrame.loc

今天是读《pyhton数据分析基础》第15天,今天读书笔记内容为使用pandas模块数据框类型。 数据框(DataFrame)类型其实就是带标题列表。...很多时候,整个数据框数据并不会一次性用于某一部分析,而是选用某一列或几列数据进行分析,此时就需要获取数据框分数据。...获取方式如下: 获取方式1:使用DataFrame.loc[] #调用某两两列交汇数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2:使用DataFrame.iloc...[] #调用某两两列交汇数据 #索引号从0开始算,若为连续行数,则算头不算尾 #以下行代码所选取数据相同 #1:3、[1,2]表示索引号,选取第二和第三 #3:5、[3,4]表示列索引号,

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Pandas 数据分析技巧与诀窍

Pandas是一个建立在NumPy之上开源Python库。Pandas可能是Python中最流行数据分析库。它允许你做快速分析,数据清洗和准备。...在不知道索引情况下检索数据: 通常使用大量数据,几乎不可能知道每一索引。这个方法可以帮你完成任务。因此,在因此,在“数据”数据框中,我们正在搜索user_id等于1索引。...indexRequired = data.index[data[‘user_id’] == 1] 检索与该索引对应: rowRequired = data.loc[indexRequired] 很简单...获取所有唯一属性值: 假设我们有一个整数属性user_id: listOfUniqueUserIDs = data[‘user_id’].unique() 然后你可以迭代这个列表,或者用它做任何你想做事情...: 假设您想通过一个id属性对2000(甚至整个数据帧)样本进行排序。

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DataFrame和Series使用

pd.read_csv('data/nobel_prizes.csv',index_col='id') 2.使用 DataFrameloc 属性获取数据集里,就会得到一个Series对象 first_row...() PandasPython常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据:加载一列数据,通过df['列名']方式获取,加载多列数据,通过df[['列名1','列名2',...]]。...df按加载部分数据:先打印前5数据 观察第一列 print(df.head()) 最左边一列是行号,也就是DataFrame索引 Pandas默认使用行号作为索引。...传入是索引序号,loc是索引标签 使用iloc时可以传入-1获取最后一数据,使用loc时候不行 loc和iloc属性既可以用于获取列数据,也可以用于获取行数据 df.loc[[],[列]...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有, 第0 , 第2 第4列 可以通过和列获取某几个格元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组数据再去进行统计计算如

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十五):循环序列分组

后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 这次是一位小伙伴提出实际问题,刚好使用 pandas 解决思路上与 Excel 一致,因此写到这个系列中...0-9(先输入0、1,再下拉即可),然后把这0-9列复制粘贴到C列中即可 - 后面的分组,统计得到结果,就不要麻烦 Excel 了,你也会烦死 pandas对应实现 怎么样生成需求中循环数列呢...pandas 上的确没有此操作,因为这实在太简单,本来 Python 就可以内置库可以完成: - 1-5:自定义函数,用于生产循环数列 - 参数 end_key 指定数列结束值,x_len 指定最终结果数列长度...,进行分组统计,得到结果: - 1:加载数据 - 2:调用之前定义函数,获取分组依据 - 4-10:按分数排序 + 分组统计结果 - 8:对每个组中的人名(name) 串在一起(','.join...现在可以来看看生成结果 Excel 文件: - 这是"分组结果" - 因为总人数为160,可以看到每组都是16人了 - 这是"组差异" - 3:平均每个组分数为49.1 - 4:每个组平均分平均差距只是

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十五):循环序列分组

后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 这次是一位小伙伴提出实际问题,刚好使用 pandas 解决思路上与 Excel 一致,因此写到这个系列中...0-9(先输入0、1,再下拉即可),然后把这0-9列复制粘贴到C列中即可 - 后面的分组,统计得到结果,就不要麻烦 Excel 了,你也会烦死 pandas对应实现 怎么样生成需求中循环数列呢...pandas 上的确没有此操作,因为这实在太简单,本来 Python 就可以内置库可以完成: - 1-5:自定义函数,用于生产循环数列 - 参数 end_key 指定数列结束值,x_len 指定最终结果数列长度...,进行分组统计,得到结果: - 1:加载数据 - 2:调用之前定义函数,获取分组依据 - 4-10:按分数排序 + 分组统计结果 - 8:对每个组中的人名(name) 串在一起(','.join...现在可以来看看生成结果 Excel 文件: - 这是"分组结果" - 因为总人数为160,可以看到每组都是16人了 - 这是"组差异" - 3:平均每个组分数为49.1 - 4:每个组平均分平均差距只是

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十四):对比更新

好用东西不排斥,不要死盯在Excel上,像python处理数据更快更省,也是值得提倡。 ---- > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...=",是"不等于"意思 - df_mdf[cond] ,紧接着只要把那些"不等于"结果放入"修改表",即可显示那些被修改值 案例3 你同事喜欢给你"开玩笑",这次他发过来数据表,不小心把人名顺序给打乱了...: - 现在修改后表格数据,是按销量降序排列 这次我们不能直接根据位置判断,不过只需要简单调整即可: - 关键1(红线部分),加载数据时,把第一列作为索引 - 关键2(蓝线部分),让"乱序表"按...pandas 当然不会让你失望: - 关键在最后一,DataFrame.update() ,按传入 DataFrame 作为标准,更新原始表 - 时刻谨记,一切按行列索引自动对齐 > 你会发现,即使是非常复杂表头...因此,这案例中列顺序有变化,同样可以完成操作 总结 - 注意 DataFrame 行列索引,所有操作都自带索引对齐功能 - DataFrame.update ,能以另一个 DataFrame

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Python数据分析实战(2)使用Pandas进行数据分析

文章目录 一、Pandas使用 1.Pandas介绍 group_by()使用 2.使用Pandas进行College数据分析 二、鸢尾花数据集分析 1.基础操作 2.数据分析 三、电影评分数据分析...一、Pandas使用 1.Pandas介绍 Pandas主要应用包括: 数据读取 数据集成 透视表 数据聚合与分组运算 分段统计 数据可视化 对电影数据分析: 平均分较高电影 不同性别对电影平均评分...一般在jupyter一个cell中只默认输出最后一变量,要想前面数据,需要调用print()方法; 其中,.iloc只按整数位置进行选择,其工作方式与Python列表类似,.loc只通过索引标签进行选择...3, 1]选择第一二第一列,如下: print(DataFrame.iloc[-1]) # 最后一 print(DataFrame.iloc[1:3, 1]) # 第一二1列 print(...可以看到,三组数据每一都类似1::F::1::10::48067,需要通过双冒号分隔成不同数据列。

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Python for Excel》读书笔记连载12:使用pandas进行数据分析之理解数据

这部分仍免费呈现给有兴趣朋友。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两种方法...在数据框架所有获取统计信息有时不够好,你需要更细粒度信息,例如,每个类别的均值,这是下面的内容。 分组 再次使用我们示例数据框架df,让我们找出每个大陆平均分数。...为此,首先按洲对行进行分组,然后应用mean方法,该方法将计算每组均值,自动排除所有非数字列: 如果包含多个列,则生成数据框架将具有层次索引,即我们前面遇到多重索引: 可以使用pandas提供大多数描述性统计信息...index和columns分别定义数据框架哪一列将成为透视表和列标签。

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Python处理Excel数据-pandas

在计算机编程中,pandasPython编程语言用于数据操纵和分析软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列数据结构和运算操作。...及DataFrame使用方式 三、数据排序与查询 1、排序 例1:按语文分数排序降序,数学升序,英语降序 例2:按索引进行排序 2、查询 单条件查询 多条件查询 使用数据区间范围进行查询...data.loc[:,['x','z'] ] # 表示选取所有以及columns为x,z列 data['name'].values # 取列名为'name...data.dropna(axis=1) # 删除有空值列 data.dropna(how='all') # 删除所有值为Nan data.dropna...# 将空值填充下一个值,限制填充数量为1 三、数据排序与查询 1、排序 例1:按语文分数排序降序,数学升序,英语降序 import pandas as pd path = 'c:/pandas

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python数据分析——数据选择和运算

PythonPandas库为我们提供了强大数据选择工具。通过DataFrame结构化数据存储方式,我们可以轻松地按照或列进行数据选择。...(data) data[1:5:2,1:5:2] 【例】请使用Python对如下二维数组进行提取,选择第一第二列数据元素并输出。...[0,1] 【例3】请使用Python对如下二维数组进行提取,选择第一数据元素并输出。...关键技术:可以通过对应下标或索引来获取值,也可以通过值获取对应索引对象以及索引值。 具体程序代码如下所示: ②取方式 【例】通过切片方式选取多行。...1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作入口点。

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收藏 | 11个Python Pandas小技巧让你工作更高效(附代码实例)

本文为你介绍Pandas隐藏炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助。 或许本文中某些命令你早已知晓,只是没意识到它还有这种打开方式。 ? Pandas是一个在Python中广泛应用数据分析包。...', 'int64']) 获取一个仅由数值类型组成sub-dataframe。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ 'id': [1,2,3], 'c1':[0,0,np.nan], 'c2': [np.nan...依据指定ID来选取 在SQL中我们可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in (‘A001’,‘C022’, …)来获取含有指定ID记录。...当导出表格时,你可以加上float_format=‘%.0f’以便将所有的浮点数近似成整数。当你想把所有输出值都变成整数格式时,就可以使用这个技巧,这样一来你就会告别所有数值后带“.0”烦恼。

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十四):对比更新

后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 有时候我们需要对比两份数据有哪些不同值,在 Excel 中虽然没有实现对比功能,但通过公式也可以简单完成...=",是"不等于"意思 - df_mdf[cond] ,紧接着只要把那些"不等于"结果放入"修改表",即可显示那些被修改值 案例3 你同事喜欢给你"开玩笑",这次他发过来数据表,不小心把人名顺序给打乱了...: - 现在修改后表格数据,是按销量降序排列 这次我们不能直接根据位置判断,不过只需要简单调整即可: - 关键1(红线部分),加载数据时,把第一列作为索引 - 关键2(蓝线部分),让"乱序表"按...pandas 当然不会让你失望: - 关键在最后一,DataFrame.update() ,按传入 DataFrame 作为标准,更新原始表 - 时刻谨记,一切按行列索引自动对齐 > 你会发现,即使是非常复杂表头...因此,这案例中列顺序有变化,同样可以完成操作 总结 - 注意 DataFrame 行列索引,所有操作都自带索引对齐功能 - DataFrame.update ,能以另一个 DataFrame

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Pandas常用命令汇总,建议收藏!

大家好,我是小F~ Pandas是一个开源Python库,广泛用于数据操作和分析任务。 它提供了高效数据结构和功能,使用户能够有效地操作和分析结构化数据。...由于其直观语法和广泛功能,Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据首选工具。...在这篇文章中,我将介绍Pandas所有重要功能,并清晰简洁地解释它们用法。...# 用于显示数据前n df.head(n) # 用于显示数据后n df.tail(n) # 用于获取数据行数和列数 df.shape # 用于获取数据索引、数据类型和内存信息 df.info...'].value_counts() / 08 / 导出数据 Pandas是一个用于数据操作和分析强大Python库。

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单细胞分析过程中稀疏矩阵删减

引言在单细胞转录组分析中,偶尔会出现电脑内存有限等情况,无法直接读取所有数据,这种时候可以考虑分析部分数据。...网上教程提供了 python 和 R 两种代码1,2,但是实际操作中发现 R 代码并未提供正确写出功能,所以本文以 python 作为示范。...需要matrix.mtx.gz、features.tsv、barcodes.tsv和selected.tsv四个文件,其中selected.tsv为包含了所需细胞名单列无表头tsv文件。...: " + str(rna_count.shape[0])) ### 获取表达矩阵基因数print("cell_ID_len : " + str(rna_count.shape[1])) ###...方法-CSDN 博客「单细胞转录组系列」如何从稀疏矩阵中提取部分数据进行分析_单细胞稀疏矩阵-CSDN 博客

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