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Pandas实现一数据分隔为

分割成一个包含个元素列表的 对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。...df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-') df AB AB_split 0 A1-B1 [A1, B1] 1 A2-B2 [A2, B2] 分割成...,每包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含个元素列表的至分割成,每包含列表的相应元素。...: object df['AB'].str.split('-', 1).str[1] 0 B1 1 B2 Name: AB, dtype: object 可以通过如下代码将pandas的一分成...以上这篇Pandas实现一数据分隔为就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

6.8K10

PPT矩阵互换动画制作方法

假设要在PPT中将第i和第j互换做成一个动画,具体制作过程如下:将第i内容截图,变成一个图片对象AiA_iAi​;对图片对象AiA_iAi​制作一个路径动画...,将其平移至目标位置第j列上;同样方法,制作一个第j对角从第j移到第i列位置上的路径动画;在动画的计时选项中,将第二个动画的开始选项设为“与上一个动画同时”......假设要在PPT中将第i和第j互换做成一个动画,具体制作过程如下: 将第i内容截图,变成一个图片对象AiA_iAi​,并将其放置在第i列位置上; 对图片对象AiA_iAi​制作一个动作路径动画,路径类型选...“直线”; 在动画窗格中,选择刚生成动画对象,在PPT页面中该动画路径起点变为绿色,终点变为红色,调整起点和终点,使起点为原第i列位置,终点为第j列位置,实现将第i内容平移至第j目标位置

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种主要存储方式的区别

我认为,称呼这个系统的存储导致了大量的混乱和错误的预期。这篇博客文章试图澄清一些这种混乱,突出这些集合系统之间的高级差异。 最后,我将提出一些可能的方法来重命名这些组,以避免将来混淆。...对于本博客文章,我将引用以下个组作为组A和组B: •组A:Bigtable,HBase,Hypertable和Cassandra。...的独立性:组A将数据实体或“行”的部分存储在单独的族中,并且能够单独访问这些族。...我们可以找出它来自哪个,因为来自同一的所有值都是连续存储的。我们可以通过计算在同一中有多少值来计算它来自哪一行。 id中的第四个值匹配到与姓氏中的第四个值相同的行以及电话中的第四个值等。...因此,即使调用它们存储有一些优点(它使得看起来像“存储运动”是一个真正的热门),我们需要作出更大的努力,以避免将来这组混淆。

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Python-科学计算-pandas-03-相乘

,并给出该四处的质量标准,上限和下限 本示例中,如何判断有几处位置其质量特性是不符合要求的,即measure_value的值不在公差上下限范围内,采用的算法如下图 希望生成3个新辅助计算(前面2上一篇文章已经介绍过...) up_measure中每个值=up_tol-measure_value measure_down中每个值=measure_value-down_tol mul中每个值=up_measure...* measure_down 如果mul小于0,则该位置质量特性不合格 判断超差 ?...Part 3:部分代码解读 df["mul"] = df["up_measure"].mul(df["measure_down"]),每行分别相乘相减,生成一个新的 df_2 = df[df["mul...传送门 Python-科学计算-pandas-02-相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据 本文为原创作品,欢迎分享

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Excel中(表)数据对比的常用方法

Excel中数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个数据读取另一数据...vlookup函数除了适用于对比,还可以用于表间的数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2数据合并后...比如,有个表的数据要天天做对比,找到差异的地方,原来用Excel做虽然也不复杂,但要频繁对比,就很麻烦了,因此,可以考虑使用Power Query来实现直接刷新的自动对比。...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的就可以将差异结果返回

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