python实现word转成自定义格式的excel文档(解决思路和代码)支持按照文件夹去批量处理,也可以单独一个文件进行处理,并且可以自定义标识符。
给定一个二维的矩阵(矩阵的数全由1和0组成),任意反转矩阵的每一行和每一列(0反转成1,1反转成0),求出最大矩阵分数,矩阵分数的求法是矩阵每一行代表二进制数,首位是最高位,根据二进制求出十进制,计算出每一行的十进制后,将所有十进制相加,返回结果,详细描述如图所示
先上效果图。 (一) 批量针对每一行排序 1. 把每一行转换成列表 函数:Table.ToRows 2. 针对每一个行生成的列表进行排序 函数:List.Transform,List.Sort 3.
因为里面涉及列中套列,所以使用List.Skip的话是针对需要处理列里面的明细列进行。这里会用到List{}的方式进行定位,通过List.Transform来进行循环。因为这里是循环3次,而且是从0开始,也就是0-2定位列表里的内容。
解析: 一个01矩阵,每次翻转一行或一列,最后除了一个元素之外的其他元素完全一样,求这个元素。 乍一看似乎没什么思路。怎么下手呢? 首先我们注意到,0和1是对称的,也就是说因为不限次数,只需把每一行翻转一遍就可以把元素01互换。 于是我们先把第一行和第一列翻转成0。 方法:对于第一行中的1,翻转它所在的列;对于第一列中的1,翻转它所在的行。 于是我们得到了一个新矩阵:(以5*5为例)
刚才讲了使用QueryRunner插入、修改、更新数据,现在来学习一下使用QueryRunner进行数据库表查询。 通过QueryRunner类的query()方法即可完成数据库表的查询操作,但是在查询的时候需要实现ResultSetHandler接口来将结果集封装成对象。可以通过自己实现接口,但很显然,我们应该使用DBUtils工具包提供的实现类来实现封装。 在DBUtils框架中,共提供了九个ResultSetHandler的实现类。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
pandas中的一些入门操作 Pandas导入 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFram # 手动穿件数据集 df = pd.DataFrame([ [1001,'Mike',20], [1002,'Bob',21], [1003,'Alice',22], ]) # 从磁盘导入数据集 df = pd.read_excel('c:/Users/58212/Desktop/house_info_00
在数据分析、数据可视化领域,Pandas的应用极其广泛;在大规模数据、多种类数据处理上效率非常高。
在数据挖掘的很多领域,数据内容往往以.data形式给出,因此读取.data文件到矩阵中并对异常值进行处理就变得很重要了。
在处理数据过程中,会需要将一条数据拆分为多条,比如:a|b|c拆分为a、b、c,并结合其他数据显示为三条数据。
Linux下的标准输入、输出、重定向、管道 在Linux系统中,有4个特殊的符号,<, ‘>’, ‘|’, ‘-‘,在我们处理输入和输出时存在重要但具有迷惑性的作用。 默认Linux的命令的结果都是输出到标准输出,错误信息 (比如命令未找到或文件格式识别错误等) 输出到标准错误,而标准输出和标准错误默认都会显示到屏幕上。 >表示重定向标准输出,> filename就是把标准输出存储到文件filename里面。标准错误还是会显示在屏幕上。 2 >&1 表示把标准错误重定向到标准输出。Linux终端用2表示标准
Excel转Json的需求 反正我对SSM基本不会的情况下来到现在这家公司,都是90后,感觉很好。第二天就给我开发任务,就是把用户上传的Excel文件转成JSON返回给前台用于大屏的数据展示。 解决方案 方案1:百度一下,全是Java使用jxl去做的,我一开始也尝试这样做,但是卡死在一个地方,我们公司的SSM框架用户上传的File是MultipartFile的,它的流InputStream在构造Workbook时传递InputStream并不起作用,本地文件FileInputStream就可以,不知道是不
Linux本身有一个生成随机数的设备,也就是/dev/random或者/dev/urandom。通过读取这个随机数设备我们就不需要安装任何的加密库就能得到随机数了,也能用它生成UUID字符串。
libuv的queue实现得很博大精深。严重考验了c指针的理解。今天就分享一下他的实现。首先从一个typedef开始
公司项目的广告展示率太低,需要查找原因,之前做了统计埋点,运维给出过滤后的数据,一个 txt 文件 500M 以上,文件打开非常乱。
1) 对表格图片应用深度学习进行图像分割,分割的目的是对表格线部分进行标注,分割类别是4类:横向的线,竖向的线,横向的不可见线,竖向的不可见线,类间并不互斥,也就是每个像素可能同时属于多种类别,这是因为线和线之间有交点,交点处的像素是同属多条线的。
是用于清洗数据的工具,如dplyr一样,其中每一列都是变量,每一行都是观察值,并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状(旋转)和层次结构(嵌套和“取消嵌套”),将深度嵌套的列表转换为矩形数据框(“矩形”)以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值(隐式和显式)的工具。
反正我对SSM基本不会的情况下来到现在这家公司,都是90后,感觉很好。第二天就给我开发任务,就是把用户上传的Excel文件转成JSON返回给前台用于大屏的数据展示。
在文件的操作过程中,因为文件过多,往往需要进行一下排序,排序方法也就是从小到大排序或者从大到小排序。比如我们从nginx日志中需要找到访问量最长的url,那就需要对请求时间进行一个排序,根据请求时间长短排序后在打印后面的url就能清楚的知道那个url有问题了,废话先不说,看方法:
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
如果要更详细了解 MWeb,建议你一定要去看一下官网的帮助文档,网址为:https://zh.mweb.im/help.html。我们建议在使用文档库之前,一定要阅读一下 MWeb 文档库详细介绍 这篇文章,以便更好的使用文档库。
sed是对行进行处理,而awk是对列做处理。看下面这个例子: 将上次登录的用户前三行列出来,只显示用户名和IP
在 Linux 下最常使用的文本编辑器就是 vi 或者 vim 了,如果能很好掌握这个编辑器,非常有利于我们更好的在 Linux 下面进行编程开发。
有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题,因此这里我使用一套 sql 的题目,作为 pandas 专栏的课后练习题。本文大部分的解题过程尽可能使用 pandas 中最基础的入门操作完成,涉及的知识点基本在专栏中的前15节内容中有详尽讲解。
合格的程序员都善于使用工具,正所谓君子性非异也,善假于物也。合理的利用 Linux 的命令行工具,可以提高我们的工作效率。
https://github.com/mingongge/Learn-a-Linux-command-every-day
awk、grep、sed是linux操作文本的三大利器,也是必须掌握的linux命令之一。三者的功能都是处理文本,但侧重点各不相同,其中属awk功能最强大,但也最复杂。grep更适合单纯的查找或匹配文本,sed更适合编辑匹配到的文本,awk更适合格式化文本,对文本进行较复杂格式处理。
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽,宽转长,合并,分割,NA简单填充。
登录Linux系统需要用户名和密码,用户名就对应系统中的一个用户; 为了方便用户的管理,加入了用户组的概念,修改用户组的权限会对组内的所有用户生效。
我们先来用专业的术语描述一下awk是什么,如果你看不懂,没关系,我们会再用”大白话”解释一遍。
cut cut 动作 文件 从指定文件截取内容 cut -c 字符 按字符选取内容 cut -d 指定分割符 cut -f n1,n2 分割以后显示第几段内容, 使用 , 分割 cut -n 只显示第n项 cut n- 显示 从第n项 一直到行尾 cut n-m 显示 从第n项 到 第m项(包括m
题解:根据描述,有三种类型的钞票,如果是5元的,可以直接收,如果是10元的,那么则需要给对方一张5元的,收到一张10元的,如果是20元的,那么需要给对方一张10元和5元或者3张5元的。思路就出来了,判断有没有足够的5元的
Table.SelectRowsWithErrors(tableas table,optional columns as nullable list)as table
前几天发表了一篇推文,分享了Pandas中非常好用的一个API——explode,然而今天又发生了戏剧性的一幕:因Pandas版本过低系统提示'Series' object has no attribute 'explode'!好吧,好用的东西永远都是娇贵的,这个道理没想到在代码中也适用。所以,今天就以此为题展开拓展分析,再输出一点Pandas干货……
h 或 向左箭头键(←) 光标向左移动一个字符 j 或 向下箭头键(↓) 光标向下移动一个字符 k 或 向上箭头键(↑) 光标向上移动一个字符 l 或 向右箭头键(→) 光标向右移动一个字符 如果你将右手放在键盘上的话,你会发现 hjkl 是排列在一起的,因此可以使用这四个按钮来移动光标。 如果想要进行多次移动的话,例如向下移动 30 行,可以使用 “30j” 或 “30↓” 的组合按键, 亦即加上想要进行的次数(数字)后,按下动作即可! [Ctrl] + [f] 屏幕『向下』移动一页,相当于 [Page Down]按键 (常用) [Ctrl] + [b] 屏幕『向上』移动一页,相当于 [Page Up] 按键 (常用) [Ctrl] + [d] 屏幕『向下』移动半页 [Ctrl] + [u] 屏幕『向上』移动半页
grep 日常 Linux 运维过程中,最多的就是对 Linux 文件进行处理,grep(global search regular expression (RE) and print out the line)作为一款非常方便且强大的文本搜索工具,其能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来,其使用对象为 Linux 系统的所有用户,使得我们日常操作更加方便简单。 为什么要用grep 在 Linux 系统中一切皆文件,我们日常的工作就是与文件打交道,能够运用 grep 这款文件搜索工具,可以大大提高我
就是我服务器里面有上面的文本内容的第一列的这些文件,但是这些文件名字确实是有点难以理解;
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-grep.html
操作系统:macOS Big Sur (11.6) Anaconda3:2021.05 python:3.7.3 Jupyter Notebook:5.7.8
ranger 是一款独特且非常方便的文件系统导航器,它允许你在 Linux 文件系统中移动,进出子目录,查看文本文件内容,甚至可以在不离开该工具的情况下对文件进行修改。
其中数据模型可以分为:概念数据模型(Concept Data Model)、逻辑数据模型(Logical Data Model)和物理数据模型(Physical Data Model)。
spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
直接用 last -f 好像并不会显示信息,应该是因为读取的文件的数据结构不一致的原因
虽然在平常开发中,使用集合(容器)的频率比数组高得多,不过集合的底层也是通过数组来实现的。而且,尽管集合相比数组来说强大得多,但是其执行效率远不及数组。所以在讲集合之前,非常有必要深入了解一下数组。全文脉络思维导图如下:
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