一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一份代码： df.dropna(axis=1, how=‘all...=0].index data.drop(columns=drop_cols, inpleace=True) 还有【郑煜哲·Xiaopang】也提供了一份代码，如下所示： cols = df.apply...(lambda x: all(x==0), axis=1) df = df.reindex(columns=cols) 方法还是很多的。...这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫+正则表达式处理的问题，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。...最后感谢粉丝【WYM】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【郑煜哲·Xiaopang】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python铂金交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列。 下面是原始内容。...方法二 这里【月神】基于第一个方法，也给出了一个简化答案，7到16行就可以写成下面这样，代码如下所示： df = df[[df.columns[index + (-1) ** index] for index...)), index=list(en.upper())) print('源数据') print(df) # 请补全代码 df = df[np.array((df.columns[1::2], df.columns...这篇文章主要盘点了使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...最后感谢【瑜亮老师】出题，感谢【瑜亮老师】、【kiddo】、【月神】给出的代码和具体解析，感谢【冯诚】、【dcpeng】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！
pd.merge(df,df1,how='outer') 设置索引列 完成数据表的合并后，我们对 df_inner 数据表设置索引列，索引列的功能很多，可以进行数据提取，汇总，也可以进行数据筛选等。...1#按特定列的值排序 2df_inner.sort_values(by=['age']) sort_values Sort_index 函数用来将数据表按索引列的值进行排序。 ...1#如果 price 列的值>3000，group 列显示 high，否则显示 low 2df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'...符合条件的数据有 4 条。将筛选结果按 id 列进行排序。 1#使用“非”条件进行筛选 2df_inner.loc[(df_inner['city'] !...相当于 excel 中的 countifs 函数的功能。 1#对筛选后的数据按 city 列进行计数 2df_inner.loc[(df_inner['city'] !
概述 在开发的时候，我们有时候会有这样的需求：由于表格的内容比较多，如果横竖都出现滚动条就看不到表头了，这就要求表格的表头和第一列固定，并且出现双向滚动条。...区域划分 如下图，将整个表格分为四个区域：1、左上区域需要单独出来，因为此区域不参与滚动；2、上部表头，需要固定在顶部并且参与横向滚动；3、左边表头，需要滚动并且参与竖向滚动；4、表格主区域，会有横竖向的滚动...，控制顶部和左边的表头。...2.关键点 table的th或者td里面套一个div并设置宽度，目的是为了撑开table的表格，因为单独给th或者td是不起作用的。...; } } } .table-title, .table-content { float: left; /*定义滚动条高宽及背景 高宽分别对应横竖滚动条的尺寸
从列表中或数组中随机抽取固定数量的元素组成新的数组或列表 1:python版本:python里面一行代码就能随机选择3个样本 >>> import random >>> mylist=list(range...，并构造成新数组的？...arr中,随机返回num个不重复项 function getArrayItems(arr, num) { //新建一个数组,将传入的数组复制过来,用于运算,而不要直接操作传入的数组; var...return_array[i] = temp_array[arrIndex]; //然后删掉此索引的数组元素,这时候temp_array变为新的数组...坚持总结工作中遇到的技术问题，坚持记录工作中所所思所见.
文章目录 一、范围分区 二、散列分区 三、列表分区 四、复合分区（范围-散列分区，范围-列表分区） 五、表分区查询 一、范围分区 范围分区是根据数据库表中某一字段的值的范围来划分分区，例如：user... 散列分区是根据字段的hash值进行均匀分布，尽可能的实现各分区所散列的数据相等。...part_flag NUMBER(1) ) partition by hash(user_id) ( partition p1, partition p2, partition p3 ） 三、列表分区... 列表分区明确指定了根据某字段的某个具体值进行分区，而不是像范围分区那样根据字段的值范围来划分的（不支持多列）。...，范围-列表分区） 列表分区不支持多列，但是范围分区和哈希分区支持多列。
Python会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，当快要达到这个阀值的时候，会进行扩容，将原散列表复制到一个更大的散列表里。 如果要把一个对象放入到散列表里，就先要计算这个元素键的散列值。...这就要求键（key）必须是可散列的。 一个可散列的对象必须满足以下条件： 支持 hash() 函数，并且通过 __hash__() 方法所得到的散列值是不变的。...下面主要来说明一下散列表的算法： 为了获取键 search_key 所对应的值 search_value，python 会首先调用 hash(search_key) 计算 search_key 的散列值...为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把得到的新数值作为偏移量在散列表中查找表元，若找到的表元是空的，则同样抛出 KeyError 异常；若非空，则比较键是否一致，一致则返回对应的值...这个过程中可能发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。如果在迭代一个字典的同时往里面添加新的键，会发生什么？不凑巧扩容了，不凑巧键的次序变了，然后就 orz 了。
Table t has 2 columns: id INT; value CHAR(1); Column id starts from 0, inc...
],[84,83,91]]}) df 预期的结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【瑜亮老师】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示： df['dmean...'] = df['marks'].map(lambda x: np.mean(x)) 运行之后，结果就是想要的了。...方法二 后来【瑜亮老师】又给了一份优化后的代码如下所示： df['dmean'] = df['marks'].map(np.mean) 或者 df['dmean'] = df['marks'].apply...(np.mean) 运行之后，结果就是想要的了。...完美的解决了粉丝的问题！ 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
这种方法有一个通用的再散列函 数形式： ? 其中H0 为hash(key) ，m为表长，di称为增量序列。增量序列的取值方式不同，相应的再散列方式也不同。...主要有以下四种： 线性探测再散列 二次探测再散列 伪随机探测再散列 双散列法 （一）、线性探测再散列 ?...采用的散列函数是：取其第一个字母在 字母表中的位置。 ...采用线性探查法处理溢出，则上述关键码在散列表中散列位置如图所示。红色括号内的数字表示找 到空桶时的探测次数。...堆积现象 散列地址不同的结点争夺同一个后继散列地址的现象称为堆积(Clustering)，比如ALton 本来位置是0，直到探测了6次才找到合适位 置5。
Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组数据标签（即索引）组成。 第一列是 数据标签（索引）；第二列是 具体数据。 2.为什么？ 3.怎么做？...DataFrame 是由一组数据和一对索引（行索引、列索引）组成的表格型数据结构。...（1）创建一个 DataFrame 1）传入一个列表list： 只传入一个单一列表时，该列表的值会显示成一列，且行和列都是从0开始的默认索引。...import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['a','b','c']) df1 2）传入一个嵌套列表list： 当传入一个嵌套列表时，会根据嵌套列表数显示成多行数据...行和列都是从0开始的默认索引。 df2 = pd.DataFrame([ ['a','A'],['b','B'],['c','C'] ] ) df2 列表里面嵌套的列表也可以换成元组。
) 此外，我们还可以使用pandas提供的聚合函数对数据进行更复杂的统计分析。...关键技术:对于自定义或者自带的函数都可以用agg传入,一次应用多个函数。传入函数组成的list。所有的列都会应用这组函数。...如果不想接收GroupBy自动给出的那些列名，那么如果传入的是一个由(name,function)元组组成的列表，则各元组的第一个元素就会用作DataFrame的列名(可以将这种二元元组列表看做一个有序映射...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...关键技术:频数统计时,使用交叉表(crosstab)更方便。传入margins=True参数(添加小计/总计) ,将会添加标签为ALL的行和列。
tuple组成的list本身是未排序的, 那么创建的df也未排序。...pd.MultiIndex.from_tuples(list(arr),names=('left','right')) 使用上述多重索引创建df后,要记得多加一个sort_index(), 以使得df的结果看起来更整齐...df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'],['street_4','street_7']),:] 注意，loc方法必须是先选行再选列，因此列表构成的元组后的逗号和冒号不能省略...list组成的元组效果是一致的。...索引Slice的使用非常灵活 df_s.sum()默认为对列求和，因此返回一个长度为9的数值列表。
) 此外，我们还可以使用pandas提供的聚合函数对数据进行更复杂的统计分析。...如果不想接收GroupBy自动给出的那些列名，那么如果传入的是一个由(name,function)元组组成的列表，则各元组的第一个元素就会用作DataFrame的列名(可以将这种二元元组列表看做一个有序映射...可以是单个列名、多个列名组成的列表或者数组，表示数据透视后的行的唯一标识。 columns：指定数据透视后的列索引。可以是单个列名、多个列名组成的列表或者数组，表示数据透视后的列的唯一标识。...values：指定数据透视后的数值。可以是单个列名或者多个列名组成的列表或者数组，表示数据透视后的数值的来源。...关键技术:频数统计时,使用交叉表(crosstab)更方便。传入margins=True参数(添加小计/总计) ,将会添加标签为ALL的行和列。
列表（List）： 列表是R中非常灵活的数据结构，可以包含不同类型的元素，包括其他列表。 数据框（Data Frame）： 数据框用于存储表格数据，类似于矩阵，但可以包含不同类型的列。...每个数据结构有独特的用处 比如一个班级有多个学生，他们的名字就组成了一个字符型的向量，然后他们都语数外各科的考试成绩，所以可以组成一个二维的矩阵或者数据框，里面的各个元素就是每个学生在每个课程的成绩。...这里有两种方法来做到这一点，并且将原始的列表元素名称作为新数据框的一个列。...# 查看结果 print(df) 手动处理：如果需要更细致的控制，可以手动将每个向量转换为数据框，然后添加一个表示原始向量名称的列，最后使用 bind_rows 合并它们。...而 purrr 的 map_dfr 方法提供了更多的灵活性，尤其是在处理更复杂的列表结构时。手动处理则允许你完全控制转换过程，但可能需要更多的代码。
而DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。...data.loc[:,['列一','列四','列三']] #取出所有行多列，就把列名包裹成列表的形式。...# 最基本的 通过标签直接访问并进行操作 df['单价'] *= 2 # 但借助apply 函数可以完成更强大的功能 # apply支持传入修改函数，能处理更复杂的场景 # 等价于， df['单价']...函数可以连接多个dataframe数据组成一个更大的dataframe数据 df3 = pd.concat([df1, df2[5:], df1[:5],df2], axis = 1) # concat...# 删除行 也可以通过drop 操作 df.drop(['a', 'b']) # 可以指定多行 # 通过切片，布尔判断 也可以实现 以上只是基本的修改，删除新增的方式，更复杂的 过滤 筛选 计数 排序
前面的文章分析了开地址法的其中一种：线性探测再散列，这篇文章来讲开地址法的第二种：二次探测再散列 （二）、二次探测再散列 为改善“堆积”问题，减少为完成搜索所需的平均探查次数，可使用二次探测法。...通过某一个散列函数对表项的关键码 x 进行计算，得到桶号，它是一个非负整数。 ?...若设表的长度为TableSize = 23，则在线性探测再散列 举的例子中利用二次探查法所得到的散列结果如图所示。 ?...下面来看具体代码实现，跟前面讲过的线性探测再散列 差不多，只是探测的方法不同，但使用的数据结构也有点不一样，此外还实 现了开裂，如果装载因子 a > 1/2； 则建立新表，将旧表内容拷贝过去，所以hash_t...结构体需要再保存一个size 成员，同样的原因， 为了将旧表内容拷贝过去，hash_node_t 结构体需要再保存 *key 和 *value 的size。
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...，则可以使用apply函数，例如： def my_function(x): # 进行一些复杂的操作 return result df['new_col'] = df['old_col'].apply...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。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格，其中有重复值，要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表，如图1中G列所示。 ?...图1 在单元格G1中编写一个公式，下拉生成所要求的列表。 先不看答案，自已动手试一试。...在单元格H1中的公式比较直接，是一个获取列表区域唯一值数量的标准公式： =SUMPRODUCT((Range1"")/COUNTIF(Range1,Range1&"")) 转换为： =SUMPRODUCT...而它们都引用了Arry1： =ROW(INDIRECT("1:"&COLUMNS(Range1)*ROWS(Range1))) 名称Range1代表的区域有4行5列，因此转换为： ROW(INDIRECT...唯一不同的是，Range1包含一个4行5列的二维数组，而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的，实际上是20行1列的一维区域。
这些软件漏洞是影响软件解决方案代码、架构、实现或设计流程的缺陷、漏洞和各种其他类型的错误，可能会导致运行它的系统受到攻击。...MITRE解释称， “漏洞的排序根据评分公式计算得出，该排序结合了漏洞的存在原因、频率以及被利用后的严重程度。此外，评分公式还会计算将CWE映射到NVD中的CVE的次数从而确定出CWE的频率。”...这种将公式应用于数据，并基于流行和严重程度为每个漏洞评分的方法，可以客观地了解当前在现实世界中看到的漏洞，为基于公开报告的漏洞（而不是主观的调查和观点）建立了严格的分析基础，并使该过程易于重复。...MITRE发布的2021年CWE Top 25无疑是十分危险的，因为它们通常影响范围极广，且普遍存在于过去两年发布的软件之中。...5 月12 日，网络安全和基础设施安全局（CISA）和联邦调查局（FBI）还公布了2016年至2019年间最常被利用的10个安全漏洞列表，即自2016年以来使用最多的10个漏洞： 2016年以来使用最多的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
