本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我

linux上怎么切换不同版本的arm-linux-gcc?只需改一行函数 ln -s /usr/local/arm/3.4.1/bin/arm-linux-gcc /usr/bin/arm-linux-gcc-3.4.1 ln -s /usr/local/arm/4.4.3/bin/arm-none-linux-eabi-gcc /usr/bin/arm-linux-gcc-4.4.3 建立好软连接,后命令行中就可以使用arm-linux-gcc-3.4.1或者-4.4.3调用不同版本了.

使用easyui 1.4.4 <select id="hotalid" class="easyui-combobox" data-options=" url:'<%=basePath %>xxx.action', method:'get', valueField:'hotelId', textField:'hotelName', panelHeight:300" name="HotelID" style=&q

(function ($) { $.messageBox = function (message) { $.messager.show({ title:'消息框提示', msg:message, showType:'show' }); }; /** * 获取时间区间 * @param type 1:当年的一月一日到现在:type 2:获取当月的第一天和最后一天 * return {startTime:xxxx,endTime:xxxx} */ $.getTimeInterval = functi

Mysql,重复字段只取其中一行 格式 : select 字段 from [表] where 其他字段 in (select 函数(其他字段) from [表] group by 相同字段) 示例如下: 从user表中,取出 user_name字段相同的记录中,id最大的那一行数据. select id,user_name from user where id in (select max(id) from user group by user_name )

如果RecyclerView 多样式布局,比如要加入一个展示多个图看的需求.自然想到用gridview给嵌套一下. 想法当然是可以的,但是发现,嵌套出来的效果是,gridview只显示一行. 想想原因 应该是给的高度不够,自然,计算高度肯定要从onMeasure入手. 看下onMeasure计算过程. specMode中决定的,specMode一共有三种可能: MeasureSpec.EXACTLY:父视图希望子视图的大小应该是specSize中指定的. MeasureSpec.AT_MOST:

前言 合并数据框有重复匹配时通常会返回所有的匹配,如何只保留匹配的第一行呢?其实这个需求也很常见.如芯片探针ID和基因ID往往多对一,要合并ID对应矩阵和芯片表达矩阵时. 数据例子 data = data.frame(id = c(1,2,3,4,5), state = c("KS","MN","AL","FL","CA")) scores = data.frame(id = c(1,1,1,2,2,3,3

var row = $('#dg').datagrid('getSelected'); if ($('#dg').datagrid('getChecked').length > 1) { //将所有选中的checkbox设为不选中 并保留选中的行中的第一行 $('#dg').datagrid('unselectAll'); var rowIndex1 = $('#dg').datagrid("getRowIndex", row); $('#dg').datagrid("

方法一 DELETE FROM A WHERE `name` in ( SELECT a.name FROM( SELECT name FROM A a GROUP BY name HAVING COUNT(`name`)>1 )a) AND id NOT IN( SELECT b.mid FROM (SELECT MAX(`id`) AS mid FROM A b GROUP BY `name` HAVING COUNT(`name`)>1)b) ; 方法二 DELETE FROM A WH

一.表结构如下:表名test 二.sql select temp.* from (select test.*, row_number() over(partition by obd_code order by odd desc) rm from test) temp ;

EDU #48 D 题意:给定一个矩阵,已知每一行和每一列上数字的异或和,问矩阵上的数字是多少,不存在则输出NO. 思路:构造题,可以考虑只填最后一行,和最后一列,其中(n,m)要特判一下.其他格子给0即可. 自己之前接触这类题目较少,感觉写这种题,自己的智商都提高了. #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <stri

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 19) --为什么我只查一行的语句,也执行这么慢? 需要说明一下,如果MySQL数据库本身就有很大的压力,导致数据库服务器CPU占用率很高或ioutil(IO利用率)很高,这种情况下所有的语句执行都有可能变慢,不属于我们今天的讨论范围.为了便于描述,我们构造一个表,基于这个表来说明问题.这个表有两个字段id和c,并且我们事先插入了10万行记录. mysql> CREATE

在ScrollView中嵌套使用ListView,ListView只会显示一行多一点.两者进行嵌套,即会发生冲突.由于ListView本身都继承于ScrollView,一旦在ScrollView中嵌套ScrollView,那么里面的ScrollView高度计算就会出现问题.我们也就无法得到想要的效果.下面进入正题,我们将讨论ScrollView中嵌套ListView情况.核心解决方案: 重写ListView或者GridView的OnMesure 方法.对GridView同样适用. protect

学习Recycle 两天了,照着网上的Adapter写了2个Demo,结果测试的时候发现,第一个Demo 显示.点击都正常,第二个Demo的Adapter合第一个一模一样,仅仅是类名不同,结果显示的时候只出现第一行.... 首先逐行检查Adapter,没有输入错误,然后开始怀疑是数据写入List的问题和Sharepreferences读写时的问题. 在当前Activity中写了一组本地List数组,结果仍然如上图.再次怀疑是Adapter的问题....然后把Demo2的Adapter拷到Demo

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类

jupter nootbok 快捷键 插入cell:a b 删除cell:x cell模式的切换:m:Markdown模式 y:code模式 运行cell:shift+enter tab:补全 shift+tab:打开帮助文档 NumPy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 一.创建ndarray 1. 使用np.array()创建 一维数据创建 import numpy

pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 1. 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 keys join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式,outer会将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配),而inner只会将匹配的项级联到一起,不匹配的不级联 ignore

数据分析03 /基于pandas的数据清洗.级联.合并 目录 数据分析03 /基于pandas的数据清洗.级联.合并 1. 处理丢失的数据 2. pandas处理空值操作 3. 数据清洗案例 4. 处理重复的数据 5. 处理异常的数据 6. 级联 7. 合并操作 1. 处理丢失的数据 两种丢失的数据: 种类 None:None是对象类型,type(None):NoneType np.nan(NaN):是浮点型,type(np.nan):float 两种丢失数据的区别: object类型比floa

pandas模块常用函数解析之DataFrame 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 二.DataFrame DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame由按

一.处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. #查看None的数据类型 None + 1 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. #查看np.nan的数据类型 np.nan + 1 nan 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan 创建Da