07 2020 档案
摘要：解题思路 1.十进制转换成二进制 2.二进制转换成列表，如果列表中含有1的元素少于2，则返回0，如果列表中的含有1的元素大于或等于2，继续下一步判断 3.将第二步的列表转换成含有位置信息的元组列表 4.遍历这个元组列表,将元素含有1的加入到新的列表当中 5.遍历新列表当中的第一位与第二位进行绝对值相
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摘要：题目超链接https://leetcode-cn.com/problems/lemonade-change/ 解题思路： 1.已知关系当前余额=balance+5，（即每次只能交易一笔，即+5元） 2.已知change=0，则无需找零。 3.已知交易前的余额小于change，则不能找零。 4.上面3
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摘要：详见:https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11195621.html
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摘要：#时间戳格式改为YYYY-mm-DD hh:MM:ss df['pdate']=pd.to_datetime(df['Timestamp'],unit='s') #从日期中快速取出月份 df_group=df.groupby([df["pdate"].dt.month,"Rating"])["Use
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摘要：上图是获取2018年每个月温度最高的2天数据。 另一种解题思路 要得到销售排名前3位的城市，先进行排序。 详细见https://www.sohu.com/a/344992003_165070
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摘要：参考此文章:https://www.jianshu.com/p/e76861ed1815 写得很详细 map仅能传一下参数 map传入一个字典或一个函数都可。 apply可以传多个参数 apply注意asix值，asix=0，以列计算（按行扫数据），asix=1，以行计算（按列扫数据） applym
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摘要：同样以股票数据为例 Series单层索引 ser=stocks.grougby('公司').['收盘'].mean（） 返回以公司为维度作为索引的平均值。（ser值的含义：A公司的股票收盘平均值，B公司的股票收盘平均值，...X公司的股票收盘平均值） Series的分层索引Mulitindex se
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摘要：分组统计在实际应用中是非常多的。比如：对不同地区的销售量的统计，不同班级的分数统计，同一月份的统计等。比如查询每个月最高气温。 先通过分组groapby方法查出每个月的聚合数据，而且再利于agg进行max计算。 group_data=df.groupby('month').agg({'bWendy'
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摘要：以天气为例 用agg传入一个字典，多个对比参数。比如天气的最大值，最小值，均值做比较。
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摘要：df.append(df2，ignore_index=False),按行添加
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摘要：Pandas的Merge相当于sql的join，将不同的表关联在一个表 #读取电影数据,sep为分割符 df_ratings=pd.read_csv(r'...\datas\movielens-1m\ratings.dat',sep='',engine='python',names='UserIDM
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摘要：`#读取目标excel表,忽略前面2行 df=pd.read_excel(r'F:\人工智能_优学\Pandas-learn-code\pandas-learn-code\datas\student_excel\student_excel.xlsx',skiprows=2) #去掉所有为NaN的列,
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摘要：1.汇总类统计 2.唯一去重和按值计数 3.相关系统和协方差
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摘要：直接赋值、apply、assign、分条件赋值 仍旧以天气数据为案例 第一步：清洗数据 df.loc[:,'bWendu']=df['bWendu].str.replace('C','').astype('int32') 上图包含了直接赋值方法 第二、apply方法 df['wendu_type']
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摘要：按数值、列表、区间、条件、函数五种方法。 Pandas查询数据的几种方法 1.df.loc(),根据行、列的标签值查询（推荐使用） 2.df.iloc（）,根据行、列的数值查询（不推荐使用） 3.df.where()方法 4.df.query（）方法 重点 Pandas使用df.loc查询数据的方法
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摘要：在实际调试selenium自动化程序时，总是需要重新开启浏览器。以下方法解决不断重启浏览器问题。 我们需要手动打开浏览器，进入到所需的页面，执行一些手动任务，如输入表单、输入验证码，登陆成功后，然后再开始运行自动化脚本。 这种情况下如何使用selenium来接管先前已打开的浏览器呢？ 这里给出Goo
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摘要：由于调度系统的定时任务通过ws://10.200.9.183:2017/（ws:webservce服务0可以从浏览器的console控制台获取到。 向webservice发送'first:koala'，即可查询到定时任务。 import asyncio import logging from dat
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摘要：今天在做selenium测试的时候,可能是很久没用了,直接报了这个异常! 解决办法： 1.确认chrome浏览器版本 2.访问chrome官网下载相应版本的驱动http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html 往下拉 解压分别放到chrome
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摘要：一、创建pandas可识别的一维数据和二维数据、多维数据 pd.Series(list/dict) pd.DataFrame(list/dict,index,column) #传入array二维数组，index行索引，column列索引 直接读取csv、数据库数据、txt pd.date_range
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摘要：背景： 公交调度系统中多个业务都需要用到billcode值。其值等于当前日期+随机数。 故自定义一个函数用于billcode值生成。 第一步：复制timeFunction.java做为MyBillcode的代码模板 第二步：更改KEY的名称 第三步：重构execute方法。只处理if (format
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摘要：两个矩阵或序列进行合并 A=np.array([1,1,1]) B=np.array([2,2,2]) print(np.vstack(A,B))# 上下合并 vertical stack D=np.hstack((A,B))#左右合并 horizontal stack 上下合并结果为 [[1,1,
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摘要：numpy是用于处理矩阵运算非常好的工具。执行效率高，因为其底层是用的是C语句 #使用numpy,需要将数据转换成numpy能识别的矩阵格式。 基本用法: numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = Fal
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