对dataframe列中的2个变量运行for循环 - 腾讯云开发者社区

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对for循环中尽量减少对变量的重复计算提出质疑

在下面的一篇文章： 26个提升java性能需要注意的地方的"13. 尽量减少对变量的重复计算"中描述的：我有以下的质疑！！...如果有不对的地方，请大家拍砖...^_^ 先看看我做的测试程序： =========================================================== 代码部分： ==...尽量减少对变量的重复计算?... 48 * 中不提倡的方法 49 * @param list 50 * @return 51 */ 52 public static long...} 57 long end = System.currentTimeMillis(); 58 return (end - begin); 59 } 60 } 运行效果

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linux中对shell变量的使用

masterchmod -R 755 /www/wwwroot/learn.gaojiufeng.cnchown -R www /www/wwwroot/learn.gaojiufeng.cn很显然有很多重复的路径...，我们用变量替换试试dir="/www/wwwroot/learn.gaojiufeng.cn/" && cd $dirgit fetch --all git reset --hard origin/...masterdir+="runtime"chmod -R 755 $dirchown -R www $dir切记变量等号左右不能有空格

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pandas中关于DataFrame行，列显示不完全（省略）的解决办法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。有时候DataFrame中的行列数量太多，print打印出来会显示不完全。就像下图这样：列显示不全：行显示不全：添加如下代码，即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。...ps：set_option()的所有属性： Available options: - display....] [currently: truncate] display.latex.escape : bool This specifies if the to_latex method of a Dataframe

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对dataframe的一列做数据操作，列表推导式和apply那个效率高啊？

一、前言前几天在Python钻石群【一级大头虾选手】问了一个Python处理的问题，这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程这里【ChatGPT】给出了一个思路，如下所示：通常情况下，使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现，比apply更加高效。...在进行简单的运算时，如对某一列数据进行加减乘除等操作，可以通过以下代码使用列表推导式： df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']] 如果需要进行复杂的函数操作...(my_function) 但需要注意的是，在处理大数据集时，apply函数可能会耗费较长时间。...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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Python 数据处理合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

pandas.core.frame.DataFrame；生成一个随机数数组；将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...values 属性返回 DataFrame 指定列的 NumPy 表示形式。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下：总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

文章背景：在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...下面先介绍一个示例，然后讲解循环依赖产生的原因，以及如何避免空行依赖。 1 示例2 原因分析3 避免空行依赖 1 示例有这样一个场景：根据产品的价格列表对产品进行分组。...当试图在新创建的PriceRangeKey列的基础上建立PriceRanges表和Sales表之间的关系时，将由于循环依赖关系而导致错误。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...为了中断循环依赖关系链，只要打破Sales[PriceRangeKey]对PriceRanges表的空行依赖即可。通过确保公式中使用的所有函数不依赖空行可以实现这一目的。

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使用spark对hive表中的多列数据判重

本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...%s where %s", db ,tb, partition); System.out.println(query); DataFrame rows = hiveContext.sql...sparkDuplicate = new SparkDuplicate(db, tb, pt, cols); sparkDuplicate.duplicate(); } } 4、运行方式...50 \ spark-duplicate-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar ${db} ${table} ${partition} ${cols} 运行

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spring(5) - Bean实例化中,对循环依赖的处理

并将 singletonFactories 属性中的引用移出掉了,这两个属性是什么意思呢?...3 应用三层缓存对循环依赖的处理举例如果 A,B 两个类互相依赖,且需要实例化,当只有一层缓存 singletonObjects 的时候,A 实例化调用B,B实例化调用A,就无法结束了; 此时加一层缓存...earlySingletonObjects ,用于存储还未完成初始化的实例,但是已经完成了创建,在创建A的时候,发现需要创建B,就去创建B,找B的时候一次从第一级缓存,二级缓存,三级缓存中找, 最后在三级缓存...singletonFactories中找到其工厂,直接创建B 的未初始化实例放到二级缓存中,并将三级缓存中的B工厂清除,然后返回继续实例化A,因为从二级缓存中找到了B的未初始化引用,得以继续完成实例化A...,当需要继续初始化B时,再将A的完整实例引用从一级缓存给到B实例,这样就完成了循环依赖的实例化; 根本原理是从JVM层面,将实例化分成了声明, 初始化两个阶段,(也就是分层的思想),在一层无法解决的时候

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Pycharm在程序运行完成后，查看每个变量并继续对变量进行操作的方法（show variables）

，以及变量的类型是什么：在进行代码调试的时候，可以清楚的看到是哪些变量出现了问题，但是由于MATLAB的深度学习生态环境还是没有Python的开放，因此，现在更多的人在做深度学习的时候...，更加倾向于使用Python，而在众多的Python IDE中，pycharm算是比较热门的了！...但pycharm和MATLAB在变量交互上的形式不同，有时候为了观察变量的取值是否正确，还要到处print~~，麻烦不说还特别低效！！那么，pytharm能不能像MATLAB一样显示中间变量的值呢？...从我个人角度来说，我觉得对比debug，这样做的优势有如下几点： debug会导致程序运行慢，特别是配置低的电脑会明显感受到；有时我并不关心程序的中间变量具体是什么，我关心的是运行结束后，我依然可以对程序的所有变量进行操作...，这样做可以同时获得程序本身运行的结果又可以获得Jupyter Notebook的交互计算体验；如下，我还想进一步探究OCR识别的结果，那么我在程序运行完之后，依然可以进行操作：具体软件环境如下：

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C++核心准则ES.86:避免在基本for循环的循环体中修改循环控制变量

ES.86: Avoid modifying loop control variables inside the body of raw for-loops ES.86:避免在基本for循环的循环体中修改循环控制变量...外在的循环控制方式应该能够让人正确的推测循环内部正在发生什么。无论在迭代表达式中还是环体内修改循环计数都会增加理解难度甚至引发错误。...标记（循环，译者注）变量可能被修改（非常量参数使用）的情况，包含在迭代表达式中和循环体内部两种情况。

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对 python 中变量值交换的一些思考

在编程中，一旦提到变量值的交换，脑海中最先浮现的做法就是引入一个临时变量作为媒介来做，来看看具体的实现。...解决方案先假设有两个变量x、y，如下： x = 10 y = 20 常见方案，定义一个临时变量作为媒介，实现变量值的交换。...x, y = y, x 从代码上就可以直观的理解此处的意图，即实现x与y变量值的交换。到这里都非常容易理解，但是接下来我们需要思考一下：此写法性能如何？为什么可以如此便捷地就是实现了变量值交换？...，循环调用分别调用两函数100次（需要在ipython中执行）： swap1耗时38µs %time a = [swap1() for _ in range(100)] 结果如下： CPU times:...看一些赋值运算符右边的表达式，即 y, x，这实际在python中称为元组的数据结构。我们可以看到赋值表达式左边是 x, y，那么为什么元组可以直接赋值给 x,y 呢？

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beanshell入门:脚本中引用自定义的变量和方法和定义运行时变量

；与在应用程序中一样，可以在小程序中（Applet）正常运行（无需编译器或者类装载器） @百度百科简单的来说，Beanshell提供了一种将Java代码作为脚本动态执行能力。...关于Beanshell的简介网上可以找到很多文章，本文不再复述，本文主要说明在如何在脚本中引用自定义的变量和方法和定义运行时变量引用对象的方法和变量如下我们定义了一个类，实现了runScript方法执行指定的脚本...方法返回的NameSpace对象的importObject方法可以将指定对象的public方法和变量引入Beanshell脚本的运行时的名字空间，这样Beanshell脚本就可以引用导入的方法了，所以我们可以如下增加构造方法...TestClass(){ // 将当前对象添加到namespace,这样脚本中才可以访问对象中的方法,isEmpty interpreter.getNameSpace().importObject...isEmpty(\"+ value +\"))print(\"no empty\");") 定义Beanshell脚本的运行时变量 Interpreter的set方法用于为Beanshell运行空间定义指定变量名的变量

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Python程序中创建子进程时对环境变量的要求

首先，来看下面一段代码，在主进程中重新为os.environ赋值，但在子进程中并不会起作用，子进程中使用的仍是系统的全部环境变量。 ? 运行结果： ?...在Python中，为变量重新赋值实际上是修改了变量的引用，这适用于任意类型的变量。对于列表、字典、集合以及类似的可变类型对象，可以通过一定形式改变其中元素的引用而不改变整个对象的引用。...os.environ是一个类似于字典的数据结构，这里以字典为例，字典可以通过pop()、popitem()、clear()、update()以及下标赋值等原地操作的方法或操作来修改其中的元素而不影响字典对象的引用...运行结果： ? 在主进程中清空了所有环境变量，然后创建子进程失败并引发了异常。...运行效果： ?

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下篇1：将 ConfigMap 中的键值对作为容器的环境变量

上篇聊过，官方文档中提到的可以使用下面4种方式来使用 ConfigMap 配置 Pod 中的容器：容器的环境变量：可以将 ConfigMap 中的键值对作为容器的环境变量。...编写代码在 Pod 中运行，使用 Kubernetes API 来读取 ConfigMap：可以在 Pod 中运行自定义代码，使用 Kubernetes API 来读取 ConfigMap 中的内容。...在容器命令和参数内：可以在容器的启动命令中通过引用环境变量的方式来使用 ConfigMap。为了控制篇幅，计划分4篇进行分享，本篇分享以使用“容器的环境变量”的方式进行实战。...通过设置 env 字段，将 ConfigMap 中的 port 键值对作为环境变量注入到容器中的应用程序中。...这样，在容器启动后，应用程序就可以通过读取 PORT 环境变量的值来获取应该监听的端口，实现了将 ConfigMap 的值注入到容器的环境变量中的功能。进入pod验证 <!

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Loadrunner 运行场景-场景中的全局变量与关联结果参数

加载上述脚本，设置6个用户，迭代运行2次，查看日志输出。...结果：每个用户的全局变量的取值日志都一样，先输出 "value_for_int_var" = "1"，然后输出"value_for_int_var" = "2" 结论：针对全局变量，针对场景中的每个用户...，全局变量的取值互不干扰，相当于说，每个用户都有一个自己的全局变量，变量名称，变量的初始值都一样，每个用户负责更新自己的全局变量的值。...结论：场景中，每个并发用户负责自己的数据结果。...关联参数基于A中的实验结果，关联参数的取值也是一样的，所以，并发场景下，也可以通过关联函数web_reg_save_param获取服务器的返回结果，并在下一个步骤中使用

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如何给程序中的变量起个好名字？7个建议让你取对变量名~

同时，这也说明如果不能在单纯的代码中展示你对问题或算法的理解是非常失败的，你只能依靠一些注释说明你的想法，而不能仅用代码显示。...清晰的代码： Customer[] customers; Table customers; 适合的名字长度在现代的编程语言中，很长的变量名字是被允许的，你可以基本不受限制的去命名，但是这样会导致命名的混乱...更糟糕的是，这里有一个无意义的bool型变量change，这是个描述动作的动词，但这里的bool值应该表示一种状态，所以这个变量应该用一个形容词来命名。...; public class personaddress; void getallorders(); 因为代码规范，当你只看一部分代码时，你就可以理解这里面的变量类型和含义，比如，你看到一个变量“_...name”，你就可以知道这是当前类中的一个私有变量。

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特征提取之 DictVectorizer

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。...DataFrame 格式的数据是一个表格，表格中每一行对应着一条数据，有多少行就有多少条数据，每一列对应着一个特征，有多少列就有多少个特征。...还是报错，更加莫名其妙，同样也是看不出错在了哪里，我们把那个列表推导式写完整一些，每次循环的时候顺便打印循环变量 i 的值，代码如下： from random import random from pandas...确实发现循环变量 i 一旦变成 2 就会出错，我目前敢肯定我的方向是对的，就是数据格式需要做转换，但是这里肯定有一些细节我没注意。...我们可以发现 X_train 最左边有一列是一列无序的整数，这一列是索引列，索引无序并且有大于 75 的数，这说明了在 train_test_split 里面进行训练集测试集分离的过程中是带着原来的索引进行分离

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使用for循环对 golang 中结构体数组取值进行修改时，需要注意的问题

采用循环变量可以修改数组中结构体的取值： for i := 0; i < len(testData); i++ { testData[i].key3 = "999" } fmt.Printf(..."%v", testData) 输出：[{1 2 999} {4 5 999}] 采用 range 获取的下标值，然后用下标方式引用的数组项也可以直接修改： for idx, _ := range testData...testData[idx].key3 = "999" } fmt.Printf("%v", testData) 输出：[{1 2 999} {4 5 999}] 采用 range 获取数组项不能修改数组中结构体的值

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Python 办公小助手：修改 PDF 中的表格

，可以将 PDF 中的表格数据转化为 pandas 的 DataFrame 格式。...因为它可以按代码块执行，上下代码块之间变量可以共用，同时会直接显示代码块运行结果。拿它用来做代码及运行结果展示非常好用——下文记录的过程就是通过它运行代码截图所得。 1....之前提到读到的 PDF 表格数据是 DataFrame 格式，可以用 help 函数确认下： ? 3. 由表格数据中提取其每一列的名称： ? 4....根据目测分析，批号位于第二列，所以提取第二列名字： ? 5. 通过 DataFrame["列名称"] 来定位到该列具体数据： ? 6....注意，这里的 f"{变量}字符串内容" 是格式化字符串的形式。至此，我们完成了对单份 PDF 处理的完整流程。

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Python+Pandas逐行处理DataFrame中的某列数据（无循环）

对for循环中尽量减少对变量的重复计算提出质疑

linux中对shell变量的使用

pandas中关于DataFrame行，列显示不完全（省略）的解决办法

对dataframe的一列做数据操作，列表推导式和apply那个效率高啊？

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使用spark对hive表中的多列数据判重

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