读取文档数据的各列的每行中 1、该文件的内容被读 [root@dell leekwen]# cat userpwd 1412230101 ty001 1412230102 ty002..., 它的第一列值是1512430102, 它的第二列值为ty003 当前处理的是第4, 内容是:1511230102 ty004, 它的第一列值是1511230102,...它的第二列值为ty004 当前处理的是第5, 内容是:1411230102 ty002, 它的第一列值是1411230102, 它的第二列值为ty002 当前处理的是第6, 内容是...它的第一列值是1412290102, 它的第二列值为yt012 当前处理的是第8, 内容是:1510230102 yt022, 它的第一列值是1510230102,...它的第二列值为yt022 当前处理的是第9, 内容是:1512231212 yt032, 它的第一列值是1512231212, 它的第二列值yt032 版权声明：本文博客原创文章
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。
Flume是一个高可靠的分布式采集、聚合和传输系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对数据进行简单处理，并写到诸如文本、HDFS这些接受方中。...Flume的核心其实就是把数据从数据源收集过来，再将收集到的数据送到指定的目的地…… 1.2通过网络采集大数据 网络采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式，从网站上获取大数据信息，该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来...，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。...1.3具体的爬虫工具 1.3.1Scrapy Scrapy 是一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架，可以应用在包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。...总结 数据的采集大概就是通过系统日志获取和通过爬虫获取这两种，虽然试验了爬虫中的WebMagic方式，不过也只是简单的跑起来而已，中间想要修改代码达成自己想要的结果，不过因为时间问题，而且其中用到的正则表达式我并没有系统学过
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
PPT中呈现进行数据的交互，因为我们在很多时候在做工作汇报的时候都是以PPT的形式来呈现的。...在EXCEL里的数据仪表盘是不能在PPT中做交互的，如果你直接复制过去在PPT中就是静态的图，所以如果你是用EXCEL做的仪表盘可以通过超链接的方式来链接EXCEL的数据仪表盘到PPT界面。...如果你的数据仪表盘是在POWER BI中完成的，那就可以在PPT中做交互，因为在PB中可以发布仪表盘的网页版，在PPT中有网页的插件，可以实现网页端的交互。...在POWER BI中，数据仪表盘不单单是在DESK桌面呈现，也可以通过WEB端分享给你的同事，所以我们只要在PPT中安装WEB插件就可以来完成PPT中仪表盘的交互。...用这种方式我们在演示PPT的时候也可以演示仪表盘，在做数据分析的工作总结中，你就是最亮的那个人。
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...要验证数据转换，我们将把转换后的数据集写入CSV文件，然后使用read. CSV()方法读取它。...现在的数据看起来像我们想要的那样。
前言 我们都知道，在计算机中，数据都是以二进制的形式存储的。但是对于整数和浮点数而言，它们的存储方式却略有不同。今天我们深入探讨以下整数和浮点数在内存中的存储。...正数的存储方式：一律以补码的形式存储。 二、大小端字节序及其判断 首先，我们来运行一段代码： 我们给a赋值0x11223344，但是在内存窗口中这四个字节的内容却是倒着排放的。...这就涉及到大小端的问题了。 1.什么是大小端 对于一个超过一字节的数据，在内存中存储的时候我们就需要考虑到字节排列的顺序问题。...为什么同一个数，以不同的类型输出会有这么大的差异？这就关乎浮点数在内存中的存储了。...总结 这篇文章我们探讨了整数的存储、大小端的概念和判断方式、浮点型数据的存储规则，存储过程和读取过程，进一步了解了计算机底层数据的存储模式。
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...1、将需要对比的2个表的数据加载到Power Query 2、以完全外部的方式合并查询 3、展开合并的数据 4、添加差异比对列 5、按需要筛选去掉无差异部分 6、按需要调整相应的列就可以将差异结果返回...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?
在报表系统中，我们通常会有这样的需求，就是由用户来决定报表中需要显示的数据，比如数据源中共有八列数据，用户可以自己选择在报表中显示哪些列，并且能够自动调整列的宽度，已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。 第一步：设计包含所有列的报表模板，将数据源中的所有列先放置到报表设计界面，并设置你需要的列宽，最终界面如下： ?...第二步：在报表的后台代码中添加一个Columns的属性，用于接收用户选择的列，同时，在报表的ReportStart事件中添加以下代码： /// /// 用户选择的列名称...].Width; // 设置控件坐标 if (tmp == null) { // 设置需要显示的第一列坐标...源码下载： 动态设置报表中的列数量以及列宽度
的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据，我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据，如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话，我们可以进行如下操作： 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中，用鼠标框选即可； 2...、单击菜单栏的“条件格式”》“突出显示单元格规则”》“重复值”； 3、在弹出窗口按照如下设置，“重复”值（这个按照默认设置即可），设置为“浅红填充色深红色文本”（这个是筛选出来的重复值的显示方式，根据需要进行设置...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤，我们将两列数据的重复值选出来了，但数据的排列顺序有点乱，我们可以做如下设置： 1、选中F列，然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”，选择“以当前选定区域排序”...2、选中G列，做上述同样的排序设置，最后排序好的结果如下图： 经过上面的几个步骤，我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了，两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面，不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个提示，如下所示： 直接使用内置函数abs()取绝对值就阔以了，轻轻松松，顺利地解决了粉丝的问题！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，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。...最后感谢粉丝【wen】提问，感谢【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
使用DAX在数据表中新建计算列，经常从另一个表中查找返回符合条件的值，类似于Excel的VLOOKUP，又高于Excel的VLOOKUP。...举例以销量表和价格表为例，为销量表从价格表中查找返回产品的价格。基于查找表（价格表）的3种形式，对应有3种方案。...1 方向是多端查找一端2 支持跨表的关系传递3 性能优于其他方案4 非活动的虚线关系不适用价格表中每个产品只出现一次，每个产品只对应一个价格，存在多对一关系。...1 返回的值必须唯一，否则返回空或者预设结果（公式的最后一个参数）2 支持多条件查找价格表中产品的价格需要靠产品列和年份锁定唯一值。...方案3 两表之间不存在关系，条件判断允许复杂逻辑，用CALCULATE+VALUES+FILTER，从一个无关系的表中筛选出唯一值。
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...)的列将被单独保留。...另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。
//xhr.responseURL //xhr.responseXML 以XML方式返回数据 let arr = eval('('+xhr.responseText+')...，如show() jquery 中的jsonp功能 注意：jQuery中的jsonp不是Ajax $(function(){ $.ajax({ url:'https://sp0.baidu.com...npm i XXX -D安装xxx需要依赖的包 “devDependencies” "scripts"中可以写脚本 聊天室业务分析： 1、用户注册、登陆 2、发言-》其他人...3、离线消息（离线的时候把数据存起来，等对方连接了，再从数据库中取出来） 数据-》数据库 1、用户 2、消息 单聊与群聊的区别： 单聊是多个字段（这个消息是给谁了），群聊是广播，没有这个字段，大家都可见...数据库： 类型 关系型数据库——MySQL、Oracle，优点是支持复杂的功能;但缺点是相对其他类型，性能低 文件型数据库——SQLite, 简单;支撑不了庞大应用，没法存储特别多数据 文档型数据库
本文建议阅读时间 20min 本文主要介绍 Pytorch 中 torchvision.transforms 几个数据增强函数的使用 from torchvision import transforms...output_6_0 Normalize 提供一个所有通道的均值（mean） 和方差（std），会将原始数据进行归一化，操作的数据格式是 Tensor mean = [0.5, 0.5, 0.5] std...output_8_0 对 PIL 数据操作的变换 ToTensor 将 PIL Image 或者 numpy.ndarray 格式的数据转换成 tensor transform = transforms.Compose...output_18_0 Lambda 根据用户自定义的方式进行变换 lambd = lambda x: TF.rotate(x, 100) transform = transforms.Compose(...output_50_0 其他 transforms.Compose 函数是将几个变化整合在一起的，变换是有顺序的，需要注意是变换函数是对 PIL 数据格式进行还是 Torch 数据格式进行变换
作为一个成熟的框架，Elasticsearch里面提供了丰富的操作数据的api，本篇我们就来学习一下在es中更新数据的几种方式。...data里面的数据作为第一次的插入数据，如果已经存在就会把原来的数据删除掉然后把newdata的数据插入进去，可以理解就是更新。...java api： curl方式： 总结： 上面更新操作es几种方法，总体来说使用script更新的方式最强大，可以做一些复杂业务场景的操作，如数值的累增或者操作集合对象元素的追加或者删除，其他的几种方式适合简单的更新操作...不管使用那种更新方式，我们都需要考虑并发问题，通过前面一系列的文章的介绍，我们知道es里面的更新，删除，都是伪操作，尤其是更新，在es内部的实际处理流程是： （1）查询旧的document数据 （2）修改成最新的数据...（3）然后重建整条document 在这里的三个阶段，如果同时又另外一个进程也在修改该条数据，就会发生冲突，es里面是根据version字段来判断是否冲突的，在上面的步骤中的第一步查询旧的数据会得到version
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 2. kind和diag_kind 这两个参数用于指定上下三角区域和对角线区域的可视化方式，用法如下 >>> sns.pairplot(df, kind='reg', diag_kind='kde...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是，在该方法中，我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明： 要删除单列：传入列名（字符串）。 删除多列：传入要删除的列的名称列表。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...实际上我们没有删除，而是创建了一个新的数据框架，其中只包含用户姓名、城市和性别，有效地“删除”了其他两列。然后，我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。
图片Redis中的压缩列表（ziplist）是一种特殊类型的数据结构，用于在列表和哈希表中存储小型元素。压缩列表以连续的内存块形式存储数据，是一种紧凑高效的数据结构。...对于较大的元素，压缩列表可能不是最优的选择，因为元素较大时，其内部的编码开销会增加。Redis的压缩列表（ziplist）是一种紧凑的数据结构，用于存储列表和哈希等数据类型中的元素，以节省内存空间。...在压缩列表中，每个节点的内容都是元素的字节数组的表示形式。数据是每个节点存储的实际数据，长度可变。在压缩列表中，每个节点可以存储不同类型的数据，如整数、字符串等。...压缩列表中的节点按顺序存储在一片连续的内存区域中。通过节点的长度信息和内容信息的偏移量，可以快速定位和读取节点的内容。压缩列表通过将多个节点连续地存储在一起来实现紧凑的存储。...通过减少节点间的空间浪费，并使用变长的字节数组来存储数据，压缩列表在一定程度上提高了内存的利用率。
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