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摘要: import pandas as pd file=pd.read_excel('bb.xlsx') column = list(file.columns) for i in range(len(file)): x = [file.iloc[i][x] for x in range(len(colum 阅读全文
posted @ 2023-03-19 14:45 myrj 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import pdfplumber import pandas as pd from PIL import Image pdf = pdfplumber.open("xue1.pdf") #Load page_0 p0 = pdf.pages[0] table = p0.extract_table( 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:13 myrj 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: * 加载一个Stata数据集 sysuse auto * 在Stata中执行Python代码 python: import pandas as pd import pymysql import stata_setup stata_setup.config("c:\python37\python.ex 阅读全文
posted @ 2023-03-19 07:27 myrj 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: //stata调用python,引用py文件中的函数 //stata中设置python路径 set python_exec d:\python37\python.exe //stata中调用python python //引入函数 from myfunction1 import add_number 阅读全文
posted @ 2023-03-18 10:35 myrj 阅读(166) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MD5是一种不可逆的哈希算法,这意味着您不能直接从MD5哈希值“解密”出原始数据。然而,您可以尝试使用暴力破解或查找表(如彩虹表)来猜测原始数据。 暴力破解是一种尝试所有可能的输入组合,直到找到与给定哈希值匹配的输入的方法。这种方法在密码空间较小的情况下可能有效,但在密码空间较大的情况下可能非常耗时 阅读全文
posted @ 2023-03-17 18:27 myrj 阅读(3104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import hashlib def sha256_encrypt(data): sha256 = hashlib.sha256() sha256.update(data.encode('utf-8')) return sha256.hexdigest() data = "Hello, world! 阅读全文
posted @ 2023-03-16 22:17 myrj 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: webuse dollhill2, clear gen n = _n gen N = _N 如果想要统计各个不同的年龄段中共多少人吸烟: by age (smokes), sort: generate wgta=pyears[_N] . by age (smokes), sort: generate 阅读全文
posted @ 2023-03-15 15:51 myrj 阅读(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: clear input ID year var1 var2 var3 1 2006 34 45 65 1 2007 45 43 41 1 2007 3 56 59 1 2008 39 54 76 1 2009 41 57 68 end save "data00.dta", replace use " 阅读全文
posted @ 2023-03-15 10:14 myrj 阅读(86) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: stata 统计每行各个变量共有几个是缺失值: //增加新变量miss,统计当前行观测值有几个缺失值 egen miss=rowmiss(_all) ​​​ 阅读全文
posted @ 2023-03-15 08:08 myrj 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: webuse hbp2, clear //不显示值标签,只显示实际保存值 tab race ,nolabel // // Race | Freq. Percent Cum. // + // 1 | 196 17.41 17.41 // 2 | 773 68.65 86.06 // 3 | 157 1 阅读全文
posted @ 2023-03-15 05:56 myrj 阅读(1071) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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