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Python求取Excel指定区域内的数据最大值

本文介绍基于Python语言，基于Excel表格文件内某一列的数据，计算这一列数据在每一个指定数量的行的范围内（例如每一个4行的范围内）的区间最大值的方法。   ...已知我们现有一个.csv格式的Excel表格文件，其中有一列数据，我们希望对其加以区间最大值的计算——即从这一列的数据部分（也就是不包括列名的部分）开始，第1行到第4行之间的最大值、第5行到第8行的最大值...、第9行到第12行的最大值等等，加以分别计算每4行中的最大值；此外，如果这一列数据的个数不能被4整除，那么到最后还剩余几个，那就对这几个加以最大值的求取即可。   ...在函数中，我们首先读取文件，将数据保存到df中；接下来，我们从中获取指定列column_name的数据，并创建一个空列表max_values，用于保存每个分组的最大值。...在每个分组内，我们从column_data中取出这对应的4行数据，并计算该分组内的最大值，将最大值添加到max_values列表中。最后，函数返回保存了每个分组最大值的列表max_values。

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Python算法与数据结构--求所有子数组的和的最大值

题目：输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。...这个题目有多个解法，比如可以用一个二维数组存之前每个数据的和，然后在进行大小比较；但是这样时间负责度就是O(n2)了。 换个思路思考下，因为是要最大数，那么就不需要存储，只需要找最大值就可以了。...数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。...基本思路：一个数一个数相加，相加后和最大数以及当前这个数对比，找出最大的；如果相加后是负数，则累加清零 """ if __name__ == "__main__": #初始化数组，测试数据...，一旦累加值是负数，则清零 pre_data = dataList[0] #用来记录最大值 max_data = pre_data #遍历数据组进行累加和大小对比

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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    Python他不香吗？四、五行代码就能搞定几百份表格的拆分！

    unique函数是以数组形式返回列的所有唯一值,也就是相同的两个值只返回一个。...保存为工作表： with pd.ExcelWriter('价格总表.xlsx') as writer: for i in df['品名'].unique(): # 用unique()取出的唯一值创建工作表...，当品名与唯一值相同时，保存在相应的工作表 df[df['品名'] == i].to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=i, index=False...# 保存为工作表： with pd.ExcelWriter('价格总表1.xlsx') as writer: # i为品名唯一值，e为数据分组 for i, e in df.groupby.../商品每日价格详表/{i}.xlsx', sheet_name=i, index=False) 下图i为红色方框内的品名,e是以唯一的品名进行分好的组： ? 运行程序后，保存的工作表： ?

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    SC-A-LOAM：在A-LOAM中加入回环检测

    用户应该做的唯一事情就是包括Scancontext.h调用makeAndSaveScancontextAndKeys 和 detectLoopClosureID。...模块化实现：与A-LOAM的唯一区别是添加了laserPosegraphOptimization.cpp文件,在新文件中，订阅了点云topic和里程计topic（订阅了从laserMapping.cpp...使用消费级GPS进行高度值稳定：为了使结果更加可信，模块支持基于GPS（消费者级价格，如U-Blox EVK-7P）的高度值稳定，众所周知，LOAM系列方法在室外易受z轴值误差的影响，这里仅对高度值使用稳健损失...KITTI (HDL-64 获取点云数据) 室内场景 数据保存和地图构建 支持每个关键帧的位姿和扫描点云数据的保存，使用这些保存的数据，可以离线构建地图（在ROI内）。...请参阅utils/python/makeMergedMap.py和对应教程。下面是MulRan数据集KAIST 03的合并地图的示例结果，使用CloudCompare可视化结果。

    1.1K20

    最全 MongoDB 基础教程

    size 数值 （可选）为固定集合指定一个最大值，以千字节计（KB）。如果 capped 为 true，也需要指定该字段。 max 数值 （可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。...，类似sql update查询内where后面的 update: update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的 upsert: 可选..."background" 默认值为false unique Boolean 建立的索引是否唯一。指定为true创建唯一索引。默认值为false name string 索引的名称。...如果未指定，MongoDB的通过连接索引的字段名和排序顺序生成一个索引名称 dropDups Boolean 3.0+版本已废弃。在建立唯一索引时是否删除重复记录,指定 true 创建唯一索引。...：将文档中的某一个数组类型字段拆分成多条，每条包含数组中的一个值 - $group：将集合中的文档分组，可用于统计结果 - $sort：将输入文档排序后输出 - $geoNear：输出接近某一地理位置的有序文档

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    Python音频信号处理问题汇总

    音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。...python_speech_featurespython_speech_features的比较好用的地方就是自带预加重参数，只需要设定preemph的值，就可以对语音信号进行预加重，增强高频信号。...第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量。...，每一行都有一个特征向量参数 参数：signal - 需要用来计算特征的音频信号，应该是一个N*1的数组samplerate - 我们用来工作的信号的采样率winlen - 分析窗口的长度，按秒计，默认...0.025s(25ms)winstep - 连续窗口之间的步长，按秒计，默认0.01s（10ms）numcep - 倒频谱返回的数量，默认13nfilt - 滤波器组的滤波器数量，默认26nfft -

    2.4K40

    Linux下进程的调度与切换

    并且，CPU内的所有临时数据，我们称之为进程的 硬件上下文！ 硬件上下文，由我们的 进程进行保存，得以保护上下文。   ...我们可以看一下内核中的一些寄存器： 注意： CPU中的寄存器只有一套，而寄存器保存的数据可以有多套。虽然寄存器数据放在了共享的CPU设备内，但是 所有的数据都是被进程私有的！...我们来看一下Linux下CPU的运行队列的各项属性：   我们首先看蓝色框内的内容，有一个叫做 queue[140] 的数组，这里的 queue数组表示活动状态进程的进程队列。   ...我们看蓝色框内还有一项 bitmap数组，类型为int，这个数组用来干嘛呢？只能存储5个整形变量。   ...而蓝色框内还有一个元素：nr_active，在Linux中，nr_active 是运行队列中用于表示活跃进程数量的计数器。

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    Python音频信号处理

    本文主要是对网上的一些文章的总结，参考的文章在文末已经列出 音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据...语音信号是一个非平稳的时变信号，但语音信号是由声门的激励脉冲通过声道形成的，而声道(人的口腔、鼻腔)的肌肉运动是缓慢的，所以“短时间”(10-30ms)内可以认为语音信号是平稳时不变的。...python_speech_features python_speech_features的比较好用的地方就是自带预加重参数，只需要设定preemph的值，就可以对语音信号进行预加重，增强高频信号。...第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量。...，按秒计，默认0.025s(25ms) winstep - 连续窗口之间的步长，按秒计，默认0.01s（10ms） numcep - 倒频谱返回的数量，默认13 nfilt - 滤波器组的滤波器数量

    4.9K30

    测试开发工作者日记：2020.12.3

    通过第三方pinyin库，我成功的拿到了他们首字母组成的二维数组，每个元素就是一个字的首字母列表： "银行卡测试" = [['y'],['h'],['q','k'],['c'],['s']] 这个的最终结果应该是...然后突然想到，这一个一个的子列表，就好像是我们测试中面对一个功能界面 上的一个一个多选输入框，而子列表内不确定数量的字母，就像是这些多选框内的子选项。 我们平时遇到要测试这种功能的时候，要怎么做呢？...比如： [['a','b'],['c','d'],['e','f']] 穷尽的数量应该是：2*2*2 = 8 而正交算法的数量： ['a', 'c', 'e'] ['b', 'd', 'e'] ['b...然后就成了最上面的我分享的那个最终算法。 有兴趣的可以试试。当然我觉得 我应该是唯一一个靠 这么曲线救国的做法的测试了吧。...能想出这个方法，首先要感谢 我庞大精通的测试理论基础：黑盒测试用例设计方法-正交法 研究过正交的第三方python函数: allpairspy 长年刷leetcode练就的骚操作思维 所以小伙伴们，千万不要再说刷

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    神经网络学习–用卷积神经网络进行图像识别「建议收藏」

    矩阵中每一个点一般叫“像素”，其值叫“像素值”，对于纯黑白图片，其像素值可以用0或1表示，0代表该点是白色，1代表该点是黑色；对于灰度图片，其像素值可以用[0,255]范围内的一个数字来代表黑色的深浅程度...卷积运算，见下图，卷积核与左侧的虚线框内的子矩阵做先点乘，后求和。这个运算就是卷积运算。之后卷积核会继续与输入矩阵的第二个子矩阵进行同样的卷积运算。...： input是输入数据，input要求输入的数据是一个四维数组，上面xData我们定义的是一个三维数组，通过tf.reshape把三维的数组变成四维的数组输入给input。...即记住input实际输入的是一个四维数组 简记input=[一次处理图片数量，h，w，通道数量] filter是卷积核，要求输入的数据也是一个四维数组，简记filter=[h,w,输入通道数，输出通道数...举个栗子：striders=[1,2,3,1]，即代表对输入数组(input)，每次处理1张图片，每张图片隔2步横着走，隔3步竖着走，在单个通道内走1步 padding只有两个值：'VALID' or

    1K20

    opencv(4.5.3)-python(七)--图像的基本操作

    要想用OpenCV写出更好的优化代码，需要有良好的Numpy知识。 （例子将在Python终端中显示，因为大多数只是单行的代码） 访问和修改像素值 让我们先加载一个彩色图像。...对于BGR图像，它返回一个蓝、绿、红值的数组。对于灰度图像，只返回相应的强度。...因此，简单地访问每一个像素值并对其进行修改将是非常缓慢的，我们不鼓励这样做。 注释：上述方法通常用于选择一个数组的某个区域，例如前5行和后3列。...),100) >>> img.item(10,10,2) 100 访问图像属性 图像属性包括行、列和通道的数量；图像数据的类型；像素的数量等。...>> print( img.dtype ) uint8 注意:img.dtype在调试时非常重要，因为OpenCV-Python代码中大量的错误是由无效的数据类型引起的。

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    小白学爬虫——第一部分：简单学习Python

    函数体可以包括任意数量的语句。在Python语言中，是严格缩进的，否则会报错，缩进字符会在用Python写代码时主动提示，这一点不必担心。...当我们写文件时，操作系统往往不会立刻把数据写入磁盘，而是放到内存缓存起来，空闲的时候再慢慢写入。只有调用close()方法时，操作系统才保证把没有写入的数据全部写入磁盘。...f.close() 数组 不含任何元素的列表称为空列表，使用空的方括号（[]）创建一个空列表。列表内的可以是数字，字符串，或者嵌套列表。各元素用逗号隔开，字符串需要加''。...每天晚上20:00都会开直播给大家分享Python知识和路线方法，群里会不定期更新最新的教程和学习方法 字符串 字符串是字符的序列，而列表是一系列值的序列。字符列表与字符串是不同的。...字典中的键（key）是唯一的，而值并不唯一。

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    图解pandas模块21个常用操作

    Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...1、Series序列 系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。 ?...如果没有传递索引值，那么默认的索引将是范围(n)，其中n是数组长度，即[0,1,2,3…. range(len(array))-1] - 1]。 ?...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?

    9K22

    70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

    翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具...难度：1 问题：将python numpy数组a中打印的元素数量限制为最多6个。 输入： 输出： 答案： 24.如何在不截断的情况下打印完整的numpy数组？...难度：1 问题：打印完整的numpy数组a，且不截断。 输入： 输出： 答案： 25.如何在python numpy中导入含有数字和文本的数据集，并保持的文本完整性？...答案： 39.如何查找numpy数组中的唯一值的数量？ 难度：2 问题：找出iris的species中的唯一值及其数量。 答案： 40.如何将数值转换为分类（文本）数组？...难度：4 问题：计算有唯一值的行数。 输入： 输出： 输出包含10列，表示1到10之间的数字。这些值是相应行中数字数量。 例如，单元（0,2）的值为2，这意味着数字3在第一行中恰好出现2次。

    20.7K42

    geopandas轻松绘制交互式在线地图

    ： ❝color：str或数组，用于设置所绘制矢量的颜色，当传入数组时可一一对应按顺序设置每个矢量的颜色 m：类似plot()方法中的ax参数，用于传入已存在的地图对象，从而实现多图层叠加 tiles：...与GeoSeries.explore()相比，GeoDataFrame除了矢量字段之外，还可以快捷地利用数据框中其他字段的信息，来辅助视觉元素的映射，因此在GeoSeries.explore()的参数体系基础上...，GeoDataFrame.explore()新增了如下参数，与plot()方法非常相似： ❝column：str型或数组，用于指定绘图映射基于的字段名，亦或是额外传入的与矢量一一对应的数组 cmap：...表示关闭提示框，str型时可指定单个要展示的字段名，list型时指定多个要展示的字段 popup：用于设置鼠标点击触发展示的信息框内容，格式同tooltip categorical：bool型，用于设置是否开启类别映射模式.../feffery/p/12381322.html k：int型，用于设置分层设色分段数量，默认为5 vmin：float型，用于手动设置色彩映射最小值 vmax：float型，用于手动设置色彩映射最大值

    1.8K41

    一周精通Vue（一）

    也可以写表达式 vue指令 插值指令 v-once: 只是一个指令 没有="" 内容只能被赋值一次 当数据改变时并不会改变 v-html: 按照html语法加载数据 v-text: 将数据加载到标签...并且覆盖标签内的所有内容 v-pre: 将所有的内容原封不动的展示出来 可以使模板插值语法失效 类似python的原始字符串 v-cloak: 这个属性类似于display:none vue...会重新排序做改变 而绑定item内的数据 则不受排序影响 所以性能更好 一般而言key会绑定一个唯一值 v-if: 条件成立时渲染代码快 v-else: else代码块 v-else-if:...页面不会进行响应式的修改 ES6 数组的方法 push方法 向list最后插入一个值 pop方法 从list最后取出一个值并删除 shift方法 从list取出第一个元素并删除 unshift...默认组件内部是不能直接访问Vue实例内的数据内容的 在组件的内部会有一个data属性 而这个data属性必须是一个函数 返回一个对象，对象内部保存着数据 为什么组件内的data必须是一个函数？

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    （数据科学学习手札130）利用geopandas快捷绘制在线地图

    ： color：str或数组，用于设置所绘制矢量的颜色，当传入数组时可一一对应按顺序设置每个矢量的颜色 m：类似plot()方法中的ax参数，用于传入已存在的地图对象，从而实现多图层叠加 tiles...　　与GeoSeries.explore()相比，GeoDataFrame除了矢量字段之外，还可以快捷地利用数据框中其他字段的信息，来辅助视觉元素的映射，因此在GeoSeries.explore()的参数体系基础上...，GeoDataFrame.explore()新增了如下参数，与plot()方法非常相似： column：str型或数组，用于指定绘图映射基于的字段名，亦或是额外传入的与矢量一一对应的数组 cmap...表示关闭提示框，str型时可指定单个要展示的字段名，list型时指定多个要展示的字段 popup：用于设置鼠标点击触发展示的信息框内容，格式同tooltip categorical：bool型，用于设置是否开启类别映射模式.../feffery/p/12381322.html k：int型，用于设置分层设色分段数量，默认为5 vmin：float型，用于手动设置色彩映射最小值 vmax：float型，用于手动设置色彩映射最大值

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