一、前言 前几天在Python白银交流群【kaggle】问了一个Pandas处理字符串的问题，提问截图如下： 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个思路，使用正则表达式进行实现，确实是个可行的方法，并且给出代码如下所示...str.replace(r'\D+','',regex=True) # 替换为0 df["year"] = df["year"].replace(r'\D+','0',regex=True) 上面的代码会把原始的数字也全部替换掉...，如果想保留原始行的数据列的话，可以使用如下代码： df["new"] = df["省"].replace(r'\D+', '', regex=True) 顺利地解决了粉丝的问题。...【瑜亮老师】后面也补充了一些关于正则表达式的知识，如下图所示： 这个问题其实方法还是很多的，这里只是抛砖引玉了一番。...这篇文章主要盘点了一个Pandas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。
本次的练习是：在单元格区域A1:A6中，有一些数据，有的是单独的数字，有的是由连字符分隔的一组数字，例如13-16表示13、14、15、16，现在需要将这些数据拆分并依次放置在列D中，如下图1所示。...这样，我们可以看到上面的结果数组中对应于单元格A1:A6中每个数据要返回的数字个数，例如“1-2”将返回2个值、“4-6”将返回3个值，依此类推。...实际上，这个值代表我们从A1:A6的各字符串中范围最大的字符串返回的数字数量。...因为这两个相加的数组正交，一个6行1列的数组加上一个1行4列的数组，结果是一个6行4列的数组，有24个值。...例如对于上面数组中的第4行{10,11,12,13}，在last数组中对应的值是11，因此剔除12和13，只保留10和11。
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列 IRow row =...= "X";//新值，可以根据需求更改，比如字符串部分拼接等。
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...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。 ?...Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C中 If ActiveCell.Column...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
2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
根据数据的来源，缺失值可以用不同的方式表示。最常见的是NaN（不是数字），但是，其他变体可以包括“NA”、“None”、“999”、“0”、“ ”、“-”。...条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...右上角表示数据帧中的最大行数。 在绘图的顶部，有一系列数字表示该列中非空值的总数。 在这个例子中，我们可以看到许多列（DTS、DCAL和RSHA）有大量的缺失值。...接近正1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值相关。 接近负1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值是反相关的。换句话说，当一列中存在空值时，另一列中存在数据值，反之亦然。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。
一、CDR排版合并打印的数据需要列我们知道在CDR排版中，如果需要使用合并打印功能，则需要将数据改成列，这样在调用中才不会出错，本次客户发的表格数据如下：我们需要的数据如下：二、表格公式转换如何将客户发的表格数据转换为我们需要的表格数据...，本次我使用到的函数公式为：=INDEX(A:B,ROW()*3-{5,4,4,3},{1,1,2,2}) 三、公式解读这个公式是WPS中的INDEX函数与ROW函数、乘法、减法、大括号等其他函数的组合使用...让我们一步步分解这个公式的含义。首先，ROW()*3-{5,4,4,3}这部分是计算行号的序列。ROW()函数返回当前行的行号，乘以3表示在原来的行号上增加3倍。...大括号{1,1,2,2}表示返回的列号序列，第一个数字1表示第一列，第二个数字1表示第二列，以此类推。综上所述，这个公式的目的是在A:B范围内，根据计算出的行号序列和列号序列，返回对应的单元格内容。...2、点击【文件】菜单选项，从列表选项中找到【合并打印】选项，再从子列表中点击【创建新文本】选项。3、点击【下一步】进入到“添加域”窗口页面，我们可以在选项框中添加文档日期，题目等需要编辑的内容。
对于唯一值相对较少的对象列很有用。 准备 在此秘籍中，我们将显示数据帧中每一列的数据类型。 了解每一列中保存的数据类型至关重要，因为它会从根本上改变可能进行的操作的类型。...在 Pandas 中，这几乎总是一个数据帧，序列或标量值。 准备 在此秘籍中，我们计算移动数据集每一列中的所有缺失值。...这在第 3 步中得到确认，在第 3 步中，结果（没有head方法）将返回新的数据列，并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据帧中。axis等于1/index的其他步骤将返回新的数据行。...这些内容可在第 2 章，“基本数据帧操作”中的“用方法选择列”秘籍的开头的表格中找到。...在分析期间，可能首先需要找到一个数据组，该数据组在单个列中包含最高的n值，然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。
-0.7 0.4 0.8 正在处理 -0.7 0.7 -0.1 权重 序列中的每个数字首先会被转化为 48 个元素向量（根据本特定模型选择的大小）。这就是所谓的嵌入。...这是对矩阵每列的值分别进行归一化的操作。 归一化是深度神经网络训练中的一个重要步骤，它有助于提高模型在训练过程中的稳定性。 我们可以分别看待每一列，所以现在先关注第 4 列（t = 3）。...我们在聚合层中计算并存储这些值，因为我们要将它们应用于列中的所有值。 最后，在得到归一化值后，我们将列中的每个元素乘以一个学习权重 (γ)，然后加上一个偏置 (β)，最终得到我们的归一化值。...现在我们知道了这个过程，让我们对所有列进行运行。 这就是自我关注层头部的流程。自我关注的主要目标是，每一列都希望从其他列中找到相关信息并提取其值，并通过将其查询向量与其他列的键进行比较来实现这一目标。...这一列的输出是一系列概率，我们实际上必须从中挑选一个作为序列中的下一个。我们通过 "从分布中采样 "来实现这一点。也就是说，我们随机选择一个标记，并根据其概率进行加权。
别怕，我将会在这篇文章中为你带来矩阵乘法的全新体验，就算你大学时代学的高数全忘了也能看懂这篇文章。 先来回顾一下矩阵加法，还蛮简单的，就是相同位置的数字加一下。...教科书告诉你，计算规则是，第一个矩阵第一行的每个数字（2和1），各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字（1和1），然后将乘积相加（ 2 x 1 + 1 x 1），得到结果矩阵左上角的那个值3。 ?...也就是说，结果矩阵第 m 行与第 n 列交叉位置的那个值，等于第一个矩阵第 m 行与第二个矩阵第 n 列，对应位置的每个值的乘积之和。...更一般性地，我们可以推出： 至此我们得到了一个优美的结论： 矩阵 中的每一列都是矩阵 中所有列的线性组合。...鬼畜视角 常规性的一般性法则其实是拿矩阵 的每一行去乘矩阵 的每一列的。现在我们反过来思考一下，如果拿矩阵 的每一列去乘矩阵 的每一行会发生什么？
Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...Infer_objects Pandas支持广泛的数据类型，其中之一就是object。object包含文本或混合（数字和非数字）值。但是，如果有其他选项可用，则不建议使用对象数据类型。...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?
公式推导 首先根据相机的投影方程 因为这是齐次坐标中的一个方程，我们可以将两边乘以1/Z，并将这个数字换算到左边的λ中： 如果让Z为无穷大，则得到图像空间中消失点的坐标（u，v）： 我们定义p∞=...（u，v，1）T作为消失点，我们将变换矩阵的分量表示为 现在，将变换矩阵与（0,0,1,0）T相乘将消除第1、2和4列，只剩下第3列，其值为Rxz、Ryz和Rzz。...当然，r3只是旋转矩阵三列中的一列，但正如计算结果r3显示的，其包含足够的信息来确定旋转的偏航角和俯仰角，如果我们假设滚动角为零（当然是近似值），我们是可以计算整个旋转矩阵的。...我们对r3进行进一步的推导和分解 根据横滚、俯仰和偏航矩阵表达相机的旋转矩阵 此旋转矩阵的第三列为 如果我们确定图像中的消失点（u，v），我们就知道p∞=（u，v，1）T，因此我们可以计算r3=（Rxz...，Ryz，Rzz）T的值，根据上面r3的公式，对于α和β，通过求解等式r3，我们得到： 因此，我们从消失点推导出了俯仰角和偏航角！
引言：在《Excel公式练习87：返回字符串中第一块数字之后的所有内容》、《Excel公式练习88：返回字符串中第一块数字之后的所有内容（续1）》和《Excel公式练习89：返回字符串中第一块数字之后的所有内容...新数组的两列几乎相同，只是其中一列中的所有元素都是一个字符长，而另一列中的所有元素都是两个字符长。 如果在工作表单元格区域中输入，则如下图2所示。...图5 有趣的事情来了！上图5中突出显示的行正好位于我们想求的字符串之前，它是整个数组中唯一第一列为零，第二列为负的行。...图6 由于我们在这个示例中的数组有两列，提供给MMULT的第二个参数是{1;-1}，在这种情况下，MMULT有效地将第一列中的每个数字乘以正数，将第二列中的每个数乘以负数，然后将结果相加。...现在，根据上面突出显示的行，我们要查找的字符串之前的数字是唯一包含1的行。
向量（Vector） 向量是一个有序的数字数组，可以在一行或一列中。 向量只有一个索引，可以指向矢量中的特定值。 例如，V2代表向量中的第二个值，在上面的黄色图片中为“-8”。 ?...请注意，向量也是一个矩阵，但只有一行或一列。 在黄色图片的例子中的矩阵也是2×3维的矩阵（行*列）。 下面你可以看到矩阵的另一个例子及其符号： ?...为了得到结果向量的第一个值（16），我们将我们想要与矩阵（1和5）相乘的向量的数字乘以矩阵的第一行的数字（1和3））。...因此，与单位矩阵相乘的每个矩阵都等于它自己。例如，矩阵A乘以其单位矩阵等于A。 您可以通过以下事实来发现单位矩阵：它沿对角线为1，其他每个值都为零。它也是一个“方阵”，意思是它的行数与列数相同。 ?...虽然在机器学习中也使用了线性代数的其他部分，但这篇文章给了你一个最重要概念的正确介绍。
NaN 表示的缺失值，id 列包含重复的值，B 列中的 112 似乎是一个异常值。...: val = df[col].mean() df[col].fillna(val, inplace=True) return df 我喜欢用列的平均值替换数字列中缺少的值...只要它将数据帧作为参数并返回数据帧，它就可以在管道中工作。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。
例如 HE 中 H 对应 17，E 对应 14，使用第一个索引值乘以 45 然后与第二个索引值相加 45 * 17 + 14 = 779。...第一种编码方法，以“荷”的 0x89D7 为例，先将此值在 16 进制下减去 0x8140：0x89D7 - 0x8140 = 0x0897，将结果的前两个 16 进制位拿出来乘以 0xC0，然后加上后两个...0xE4AA 为例，先将此值在 16 进制下减去 0xC140：0xE4AA - 0xC140 = 0x236A，将结果的前两个 16 进制位拿出来乘以 0xC0，然后加上后两个 16 进制位，最后转化成...错误校正码链接： https://www.thonky.com/qr-code-tutorial/error-correction-table 在表中找到 QR 二维码所使用的版本和纠错级别，然后找到码字总数这一列...（最后一列），将总数乘以 8 即可得到该版本和纠错级别下需要的总位数。
六、索引对齐 在本章中，我们将介绍以下主题： 检查索引对象 生成笛卡尔积 索引爆炸 用不相等的索引填充值 追加来自不同数据帧的列 突出显示每一列的最大值 用方法链复制idxmax 寻找最常见的最大值 介绍...另见 第 3 章“开始数据分析”中的“从最大值中选择最小值”秘籍 突出显示每一列的最大值 college数据集有许多数字列，它们描述了有关每所学校的不同指标。...由于两个数据帧的索引相同，因此可以像第 7 步中那样将一个数据帧的值分配给另一列中的新列。 更多 从步骤 2 开始，完成此秘籍的另一种方法是直接从sex_age列中分配新列，而无需使用split方法。...在步骤 8 中找到表格后，我们仍然可以利用其他一些参数来简化操作。 HTML 表通常不会直接转换为漂亮的数据帧。 通常缺少列名，多余的行和未对齐的数据。...并非将ffill方法应用于整个数据帧，我们仅将其应用于President列。 在 Trump 的数据帧中，其他列没有丢失数据，但这不能保证所有抓取的表在其他列中都不会丢失数据。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ?...诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响，空列表是NaN值（您可以使用.dropna（）清除它们 ）。 ? 在DataFrame df中Explode列“ A ” 非常简单： ?...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...为了防止这种情况，请添加一个附加参数join ='inner'，该参数 只会串联两个DataFrame共有的列。 ? 切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。
然后我创建了另一列。...我还检查了一天是否在新年并将此信息放在创建的列中，[‘new_year’]： 找出一天是否是复活节有点棘手，因为复活节并不是固定的日期： 一旦假期被放在适当的列中，我使用 sklearn 并创建了一个...for 循环来对所有属于 dtype 对象的列进行顺序编码： 然后我使用 datetime 将日期转换为新创建的列 [‘date_num’] 中的数字，然后将此数字转换为整数： 然后我删除了 [‘...理想情况下，分数应尽可能低： 我使用 matplotlib 绘制预测值与真实值的关系图： 然后我在测试集上预测： 一旦我对测试集进行了预测，我就可以提交的数据了： 我取得的分数，可以从下面的屏幕截图中看出...这篇文章的代码可以在我的个人 Kaggle 帐户中找到，链接在这里：- https://www.kaggle.com/tracyporter/jan-22-tabular-hist-grad-boost-reg
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
对象存储
腾讯会议
云直播
