从np.where()获取单个值以填充新列 - 腾讯云开发者社区

到现在为止，我们已经学会了利用各种方法将Ntds.dit文件提取出，当我们获得了域控上的Ntds.dit文件后，接下来要做的就是想办法从Ntds.dit文件中导出其中的密码哈希散列值。...（2）导出其中的域散列值 ntds.dit中的表一旦被提取出来，有很多python工具可以将这些表中的信息进一步提取从而导出其中的域散列值，比如ntdsxtract就可以完美进行。...然后我们就可以执行如下命令，将域内的所有用户及散列值导出到result.txt文件中 dsusers.py --syshive...如上图所示，成功将域内的所有用户及密码哈希散列值导出来了。...secretsdump.py有一个本地选项，可以解析Ntds.dit文件并从Ntds.dit中提取哈希散列值和域信息。在此之前，我们必须获取到Ntds.dit和SYSTEM这两个文件。

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Excel应用实践19：根据工作表某列中的值从另一工作簿中获取数据

图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...rngFound As Range '赋值为存储数据的工作表 Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C...中 If ActiveCell.Column 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格

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【科学计算包NumPy】NumPy数组的基本操作

("n[::,-3::2] =",n[::,-3::2]) # 行：所有行，列：第1列开始、每隔1列 print("n[1,:]用于取第2行：",n[1,:]) # 单个冒号:出现在列的位置上...，表示所有列 print("n[:,-1]用于取最后一列：",n[:,-1]) # 单个冒号:出现在行的位置上，表示所有行注意此处二维数组的冒号与前面一维数组***处冒号的区别：前者冒号是分隔符...用法1：当满足 con 条件时，用数组 x 的值填充原数组元素，否则就用数组 y 的值填充原数组元素，此时 where 函数有三个参数。...运算时第一个值从 [1,9] 中选，因为条件为 True，所以是选 1 。...第二个值从 [2,8] 中选，因为条件为 False，所以选 8 ，后面以此类推。

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数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

（即具有更多观测值的类）中不放回随机抽样，来创建与少数类相等的新观测子集。...) # 对于类 1 中的每个观测，我们从类 0 中带放回随机选择观测。...# 创建一个填充器对象，它寻找 NaN 值，之后将它们按列替换为特征的均值 mean_imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean',...imputer = Imputer(strategy='most_frequent', axis=0) # 使用最频繁的类别填充缺失值 imputer.fit_transform(X) ''' array...例如，单个特征Fruit将被转换为三个特征，Apples，Oranges和Bananas，类别特征中的每个类别一个。

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《利用Python进行数据分析》——案例1从Bitly获取数据

return value_key_pairs[-n:] top_counts(counts) 3.更更简单的方法，直接用python标准库的collections.Counters类从仅获取时区后开始...tz_counts=frame['tz'].value_counts()#直接使用value_counts()函数进行计数 tz_counts[:10]#选取前10名 #缺失值进行填充 clean_tz...as sns sns.barplot(y=subset.index,x=subset.values)#barplot柱状图 catplot 散点图 5.补充一些语句 #类似if的语句 np.where...(条件，条件为真时的值，条件为假时的值) #某个字段是否有某值 frame['a'].str.contains('w')#判断a列的值里面是否有‘w’字 #分组计数(grouoby)时用size() #...列标签变成一栏 data.reset_index()

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Numpy和pandas的使用技巧

，相当于shape中n*m的值，改变原序列 ndarray.itemsize,数组每个元素大小，以字节为单位 ndarray.dtype 数组元素类型 ndarray.nbytes...=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最小值np.min(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最大值索引np.argmax(参数1: 数组; 参数2: axis...=0/1,0表示列1表示行) 行或列最小值索引np.argmin(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴平均值mean(参数1: 数组; 参数2: axis...返回一个可迭代对象 for i in df.columns: print(i) 获取dataframe的Series 一行 a.iloc[0,:] 一列 a.iloc[:,1] a["feature...np.nan).dropna(how = 'any') dataframe采样 df = a.sample(frac=0.66) df = a.sample(n=3) pd.concat([a,df]) 填充缺失值

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机器学习中处理缺失值的9种方法

3、用新特性获取NAN值这种技术在数据不是完全随机丢失的情况下最有效。在这里，我们在数据集中添加一个新列，并将所有NaN值替换为1。...优点容易实现获取了了NaN值的重要性缺点创建额外的特性(维度诅咒) import numpy as np df['age_nan']=np.where(df['Age'].isnull(),1,0...优点容易实现获取了缺失值的重要性，如果有的话缺点必须手动确定值。...7、nan值视为一个新的分类在这种技术中，我们只需用一个新的类别(如Missing)替换所有NaN值。...创建列列表(整数、浮点) 输入估算值，确定邻居。根据数据拟合估算。转换的数据使用转换后的数据创建一个新的数据框架。

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1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

我们先导入测试数据：第一次向量化测试：以这个函数为例。这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。...代码如下：如果添加了.values： 4 更复杂的有时必须使用字符串，有条件地从字典中查找内容，比较日期，有时甚至需要比较其他行的值。我们来看看！...2、字典lookups 对于进行字典查找，我们可能会遇到这样的情况，如果为真，我们希望从字典中获取该series键的值并返回它，就像下面代码中的下划线一样。...除了改变语法以适应np.where。我们要做的就是在.dt之前加上.days ，效果很好。...4、使用来自其他行的值在这个例子中，我们从Excel中重新创建了一个公式：其中A列表示id，L列表示日期。

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数据分析岗位招聘情况

zhaopin.shape (7959, 15) 4.1.3 缺失值处理在pandas中缺失值为NaN或者NaT, 其处理方式有多种: 1. 利用均值等集中趋势度量填充 2....利用统计模型计算出的值填充 3. 保留缺失值 4....(zhaopin.LowSalary.str.contains('以.*?...下'), 0, np.where(zhaopin.LowSalary.str.contains('以.*?...12*10, Lower))))) #对HighSalary中的缺失值进行填充

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图像

：',centers.shape) #print(centers[0,:]) labels=kmeans.labels_ #print(labels) for i in range(K): #以簇中心填充簇内各个样本的值...构建并训练模型 centers=kmeans.cluster_centers_ labels=kmeans.labels_ for i in range(K): #以簇中心填充簇内各个样本的值...（白色）填充 X2[np.where(labels!...print('簇中心为：\n',centers) labels=kmeans.labels_ #print(labels) for i in range(K): #以簇中心填充簇内各个样本的值...#print(centers.shape) labels=kmeans.labels_ #print(labels) for i in range(K): #以簇中心填充簇内各个样本的值

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使用Python建立你数据科学的“肌肉记忆”

内容目录：读取，查看和保存数据表的维度和数据类型基础的列操作空值：查看，删除和替换（impute）数据的去重 0.读取，查看和保存数据首先，我们练习加载库： # 1.Load libraries...我从Zillow下载数据。...Metro值为N/A的行 3.2为固定的一组列选择非空行选择2000之后没有null的数据子集：如果要在7月份选择数据，需要找到包含“-07”的列。...3.3 用空值对划分子集选择我们希望拥有至少50个非NA值的行，但不限列： # Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1:...删除重复的值。 ‘CountyName’和’SizeRank’组合已经是唯一的了。所以我们只使用列来演示drop_duplicated的语法。

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Numpy数组

''' # 从数组 a 中随机选取3个值组成一个新数组 a = np.array([1,4,7,5,6,9,8,2]) np.random.choice(a,3) # 从数组 a 中随机选取 2行3...列组成一个新数组 np.random.choice(a,(2,3)) # 当 a 是1个整数时，随机选取3个值组成一个新数组 np.random.choice(5,3) （5）np.random.shuffle...2.Numpy 数组的缺失值处理缺失值处理处理分两步：第1步判断是否有缺失值将缺失值找出来，第2步对缺失值进行填充。在NumPy中缺失值用 np.nan 表示。...返回值: 重塑后的数组。 ''' 1.一维数组重塑一维数组重塑就是将数组从1行或1列数组重塑为多行多列的数组。...''' arr = np.array( [55,70,99] ) np.where(arr>60,"及格",'不及格') # 若不写x，y，则返回满足条件的值对应的位置 np.where

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Pandas入门2

image.png 设置缺省时填充值 ?...image.png notnull方法为isnull方法结果的取反 fillna方法可以填充缺失值。 dropna方法可以根据行列中是否有空值进行删除。...为了便由于分析，请获取到数据集中从列名为school到列名guardian之间的所有数据 start_column = np.where(df.columns == 'school')[0][0] end_column...简单说明原因，并修改原始dataframe中的数据使得Mjob和Fjob列变为首字母大写函数操作不影响原数据，返回值的新数据要赋值给原数据，如下面代码所示： df[['Mjob','Fjob']] =...df[['Mjob','Fjob']].applymap(str.title) Step 7.创建一个名为majority函数，并根据age列数据返回一个布尔值添加到新的数据列，列名为 legal_drinker

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决策树

如图所示，决策树从根节点开始延伸，经过不同的判断条件后，到达不同的子节点。而上层子节点又可以作为父节点被进一步划分为下层子节点。...一般情况下，我们从根节点输入数据，经过多次判断后，这些数据就会被分为不同的类别。这就构成了一颗简单的分类决策树。 ? 1.jpg ?...最小，所以取该值所对应的第5列（从0开始计数）属性作为根结点。...用第5列属性进行划分，属性0对应着分类0，属性1对应着分类0，属性2对应着分类0和1，此时树的结构是这样的： ? 7.png 第二个属性如何计算呢？找出第5列属性的值为2所对应的类别。...再找出这些类别对应的各列属性值（不包含第5列属性），得 2,2,2,2,1,0 2,2,2,2,2,0 2,2,2,4,0,1 2,2,2,4,1,1 这里前五列表示属性0，1，2，3，4；最后一列表示分类

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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...列操作在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...按位置提取子串电子表格有一个 MID 公式，用于从给定位置提取子字符串。获取第一个字符： =MID(A2,1,1) 使用 Pandas，您可以使用 [] 表示法按位置位置从字符串中提取子字符串。...填充柄在一组特定的单元格中按照设定的模式创建一系列数字。在电子表格中，这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个值然后拖动来完成。

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数据分析之numpy

获取指定下标的列 print(arr[:, 3]) # 一维数组形式 print(arr[:, 3:4]) # 以真实的列展示(竖着) 获取指定范围列 arr[:, 1:3] # print(arr[...:, 1:3]) 获取多个指定下标列 arr[:, [0,2]] # print(arr[:, [0,2]]) 获取指定连续行的指定连续列 arr[0:2 , 1:3] print(arr[0:2 ,...1:3]) 获取不连续的行和列前面是行后面是列 arr2 = arr[np.ix_([0,2], [0,3])] 获取下标元素放入列表中[ 6, 11] print(arr[[1,2], [2,3...arr3 = np.where(arr1 > arr2, arr1, arr2) print(arr3) 多维数组默认统计全部数据，添加axis参数可以按指定轴心统计，值为0则按列统计，值为1则按行统计...否则为值2 将结果添加到数组中使用格式为: result = np.where(条件, 值1, 值2) 元素替换 # 将大于20的元素替换成666 ret1 = np.where(ndarray3

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

data2,on='id',how='inner') # 默认取交集 data_new=pd.merge(data,data2,on='id',how='outer') # 取并集，没有值的地方填充...用append合并 data.append(data2) # 在原数据集的下方合并入新的数据集输出结果： ?...5.4 分类显示如果money列的值>=10, level列显示high，否则显示low： data['level'] = np.where(data['money']>=10, 'high', 'low...数据提取下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值：单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...6.2.7 用iloc取具体值提取第3行第7列的值 data.iloc[2,6] 输出结果：‘high’ 总结：文字变代码，数值少1；代码变文字，数值加1；代码从0开始计数；文字从1开始计数。

5K2 0

完整图解：特征工程最常用的四个业务场景演示

阈值处理以单通道图片的提高背景亮度为例，把小于100的灰度值都设置为200。...二值化常用于目标检测，轮廓提取，或者其他应用 #二值化 img2=np.where(img>160,255,0) cv2.imwrite("binary.jpg",img2) ?...思路应该是：定位label==4的分别在第几行，或者说index等于多少，获取这样一列数组根据得到的index数据，分别从matrix中取出。...np.where函数能够得到满足条件的index. np.where(trains[:,-1]==4) ? 从输出来看可以看到，第0行，7行，...299行的label等于4....import pandas as pd df=pd.DataFrame(trains) results=df.loc[np.where(trains[:,-1]==4)] pandas中的loc接口，可以根据给定的行索引直接获取行数据

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

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Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

该函数返回未初始化的内存，因此可能包含非零的“垃圾”值。只有在打算用数据填充新数组时才应使用此函数。...请参见表 4.8 以获取一些最常用的线性代数函数的列表。...重新索引 pandas 对象上的一个重要方法是reindex，它意味着创建一个新对象，其值重新排列以与新索引对齐。...表 5.4：DataFrame 的索引选项类型注释 df[column] 从 DataFrame 中选择单个列或列序列；特殊情况便利：布尔数组（过滤行）、切片（切片行）或布尔 DataFrame（根据某些条件设置值...其中大多数属于减少或摘要统计的类别，这些方法从 Series 中提取单个值（如总和或均值），或者从 DataFrame 的行或列中提取一系列值。

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