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KVC原理与数据筛选

Tech 导读 通过分析Foundation框架中的KVC部分并结合案例分析KVC原理,解释为什么属性为简单数据类型的时候可以设置其值为字符串类型且不会崩溃的真实原因。...max= [array valueForKeyPath:@"@max.self"]; NSNumber*min= [array valueForKeyPath:@"@min.self"]; 06 数据筛选...下面结合日常工程中的实际应用来优雅的处理数据筛选问题。使用KVC处理可以减少大量for的使用并增加代码可读性和健壮性。...从设计稿出发,提升页面搭建效率,亟需解决的核心问题有: KVC在处理简单数据类型时会经过数据封装和拆装并转换为对应的数据类型。...通过KVC的特性我们可以在日常使用中更加优雅的对数据进行筛选和处理。优点如下:可阅读性更高,健壮性更好。

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shell数据筛选与处理

聊聊大家常说的数据分析: 数据收集:负责数据的收集 数据清洗:负责数据筛选 数据分析:数据运算、整理 数据展示:图表或表格方式输出结果 shell脚本数据的处理 ​ 1)数据检索:grep...字段相关内置变量 $0 表示整行文本 $1 表示文本行中的第一个数据字段 $2 表示文本行中的第二个数据字段 $N 表示文本行中的第N个数据字段 $NF 表示文本行中的最后一个数据字段 读入test每行数据并把每行数据打印出来...,因为不涉及到任何数据的处理,也不依赖与PROGRAM代码块;PROGRAM是对数据流干什么,是必选代码块,也是默认代码块。...所以在执行时必须提供数据源;END是处理完数据流后的操作,如果需要执行END代码块,就必须需要PROGRAM的支持,单个无法执行。...BEGIN:处理数据源之前干什么 不需要数据源就可以执行 PROGRAM: 对数据源干什么 【默认必须有】 需要数据

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处理筛选CelebA人脸数据

引 CalebA人脸数据集(官网链接)是香港中文大学的开放数据,包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片,并且都做好了特征标记,这对人脸相关的训练是非常好用的数据集。...这样我们就有了图片和特征描述了,那怎么筛选出我们要的人脸图片呢? 处理标签 假设我们要把所有人脸分成戴了眼镜的和没戴眼镜的两份集合,来训练从戴眼镜到不戴眼镜的转换。...最后,我统计了一下有无戴眼镜的人脸的数量,结果是: 筛选图片 得到两个记录了有无戴眼镜的图片名集合txt后,我们就可以根据这个来筛选图片了。...这样一套处理二十多万张图片的筛选移动,总共花了不到一分钟。之前未优化时,处理了两个小时还只处理了一万多张,而且是越处理越慢,显而易见,每次都要从头找的话,越到后面,不必要的从头遍历条目越多。...结 这样,就完成了针对一个维度去做二位类处理筛选数据集的工作。

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示例工作簿分享:筛选数据

示例中有一个数据工作表Sheet1,包含有一个列表,每一行的单元格中都有很多用逗号分隔的数据,如下图1所示。...图1 工作表Sheet2中列出了数据中的唯一值,如下图2所示,可以根据工作表Sheet1数据添加而更新。 图2 创建了一个用户窗体,用来进行数据筛选,如下图3所示。...(4)单击“执行”会进行筛选操作,并在工作表Sheet1中显示结果。 (5)选择右侧列表框中的项目,单击“移除”按钮,该项目会自动移至左侧列表框。...(6)单击“筛选重置”按钮会重置列表框数据和工作表筛选。 (7)“全选/取消全选”的选取状态会相应全部选取或取消全部选项相应列表框中的项。...…… 有兴趣的朋友可以在完美Excel微信公众号中发送消息: 筛选数据示例 获取示例工作簿下载链接。 或者,直接到知识星球App完美Excel社群中下载该示例工作簿。

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Pandas实现简单筛选数据功能

一、简述 python的pandas库可以轻松的处理excel中比较难实现的筛选功能,以下简单的介绍几种利用pandas实现筛选功能方式: 二、模块介绍 pandas——专为解决数据分析与处理任务而创建的...; 指定文件路径,由于文件在 Python 脚本同目录,直接输入文件名即可 sheet_name 指定读取哪个工作表、也可以写为sheet_name=0 三、样例 3.1 简单查询 筛选数据的指定几行数据...自定义函数变量data data=df.loc[2:5] #这里的[2:5]表示第3行到第5行内容,[]第一个起始是0,表示数据的第一行 筛选数据某列为某值的所有数据记录 df['列名'] =...开头包含某值的模式匹配 cond=df['列名'].str.startswith('值') 中间包含某值的模式匹配 cond=df['列名'].str.contains('值') 3.3 范围区间值筛选...筛选出基于两个值之间的数据: 自定义函数cond cond=df[(df['列名1']>‘列值1’)&(df['列名1']<‘列值2’)] 返回列名1介于列值1和列值2之间的数据

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