【问题】把姓名与电话列拆分为行，姓名与电话是按顺序对应的。...难点：姓名与电话的个数不定 【解决方法】可以用VBA,，下面是我已前写的 ExcelVBA-多列单元格中有逗号的数据整理 可以用PowerQuery 第一步：导入数据 第二步： 插入步骤：把姓名与电话两列按...Table.TransformColumns(源,{{"姓名", each Text.Split(_,"、")},{"电话", eachText.Split(Text.From(_),"、")}}) 第三步：新建一列，...把两个列表中的数据按顺序合并列一个表table，放入 = Table.AddColumn(拆分后2列,"合并列",each Table.FromColumns({[姓名],[电话]},{"姓名","电话..."})) 第四步:展开列表 第五步：删除列 完成
js 四舍五入函数 toFixed（），里面的参数 就是保留小数的位数。...注意 toFixed()方法只针对数字类型,如果是字符类型需要使用Number()等方法先转换数字类型再使用 document.write("JS保留两位小数例子");...var a=2.1512131231231321; document.write("原来的值："+a+""); document.write("两位小数点:"+a.toFixed
问题 repo1 repo2是两个无关联的仓库，需要合并并保留两者的提交历史 git checkout repo1 repo1/master git checkout repo2 repo2/master
Q：最近，我的一项任务是需要比较包含多行数据的两列中，每行对应列的文本是否完全相同。...例如，列A中有一系列文本，列B中也有一系列文本，比较A1中的文本是B1中的文本是否完全相同，A2与B2中的文本是否完全相同，……，等等。...一种方法是将两个文本值转换为它们的ASCII等效值，然后以某种方式比较这两组值。不能比较这些值的总和，因为对于不同的文本（例如“Aa”和“aA”），总和是相同的。...那么，如何比较两个数组呢？...基于上述原理，如果想要比较两列中的文本是否完全相同，对于单元格A1和B1的比较来说，可以使用公式： =SUM((IFERROR(CODE(MID(A1,{1;2;3;4;5;6;7;8;9;10},1)
column' alter table BackupShopMenu alter column MId int not null --如果你的字段是可以为null就不需要这段了 网上参考： 如何用sql语句去掉列的自增长
pending:65,queued:0,completed:0},{Id:2,pending:0,queued:0,completed:0}]，请问再次请求这个接口的时候如何将获取的数据和上一次获取到的数据进行比较...解析： 要比较两次从接口获取的数据，并找出变动的字段，你可以按照以下步骤进行： 存储上一次的数据：首先，你需要有一个地方来存储上一次从接口获取的数据。这可以是一个变量、数据库或任何其他存储机制。...比较数据：将新的数据与旧的数据进行比较，以找出任何变动的字段。
set(listA).intersection(set(listB)) —– set([‘lisi’, ‘zhangsan’]) 3、取并集
分享知识 传递快乐 Double 转 BigDecima l并保留两位小数出现异常: java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary 。...Rounding necessary java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary 异常分析： 使用 Double 转 BigDecimal 并保留两位小数出现异常...setScale(2); System.out.println(bigDecimal1); System.out.println(bigDecimal2); // 精度3位以上，结果保留两位...public final static int ROUND_HALF_EVEN：舍入模式向“最近邻居”舍入，除非两个邻居等距，在这种情况下，向偶数邻居舍入。...public final static int ROUND_HALF_UP：舍入模式向“最近邻居”舍入，除非两个邻居等距，在这种情况下向上舍入。
William Henrymale35.0003734508.0500NaNS 任务三：查看DataFrame数据的每列的项 df.columns Index(['乘客ID', '是否幸存', '仓位等级...，只观察其他几个列元素 df=pd.read_csv('train.csv') df.drop(['PassengerId','Name','Age','Ticket'],axis=1) SurvivedPclassSexSibSpParchFareCabinEmbarked003male107.2500NaNS111female1071.2833C85C213female007.9250NaNS311female1053.1000C123S403male008.0500NaNS...William Henrymale35.0003734508.0500NaNS 连接两个逻辑条件需要用括号括起来 任务三：将midage的数据中第100行的"Pclass"和"Sex"的数据显示出来...#降序拍了 dcba2032114765 frame.sort_values(by=['a','c']) dabc2012314567 任务二：对泰坦尼克号数据（trian.csv）按票价和年龄两列进行综合排序...DataFrame相加后，会返回一个新的DataFrame，对应的行和列的值会相加，没有对应的会变成空值NaN。
假设你正在查看下图1所示的2列表，并且想知道每行中的两组数据哪里不同。 图1 可以使用一个简单的VBA程序来比较这2个列表并突出显示不匹配的字母或单词。演示如下图2所示。...要比较两组数据，需要执行以下操作： 1.对于列1中的每个项目 2.获取列2中的对应项 3.如果它们不匹配 4.对于单词匹配 （1）对于第一个文本中的每个单词 （2）在第二个文本中获取相应的单词 （3）相比较...Set cell2 = Range("list2").Cells(i) If Not cell1.Value2 = cell2.Value2 Then '两个单元格都不匹配
查看源码后我们可以看出，该函数的参数比较多，下面我挑重点给大家解释几个。...我的理解 默认值为any，表示如果存在任何NA（空）值，则删除该行或列； 值为all，表示如果全都是NA值，则删除该行或列。...我的理解 不为NA的个数，满足要求的行保留，不满足的行被删除。...我的理解 默认为False，表示不在原对象上操作， 而是复制一个新的对象进行操作并返回； 值为True时，表示直接在原对象上进行操作。...我的理解 其实很简单，就是按列搜索空值，然后limit的值表示最大的连续填充空值个数。 比如：limit=2,表示一列中从上到下搜索，只替换前两个空值，后面都不替换。
数据清洗 数据清洗名如其意，其过程为标识并修正数据集中不准确的记录，识别数据中不可靠或干扰部分，然后重建或移除这些数据。...得到"District"列缺值统计数 看District列，我们想检测该列是否有空值并统计空值的总数。...# Drop any rows which have any NaNs data.dropna() # Drop columns that have any NaNs data.dropna(axis...所以，这意味着4列超过90％的数据相当于“非数”。这些对我们的结果几乎没有影响。 执行上述操作的另一种方法是手动扫描/读取列，并删除对我们的结果影响不大的列。...清理完数据后，您可以在处理数据之前对其进行可视化（数据可视化），并根据结果进行预测。
Line (stacked) Fill 0’s Bar Fill 0’s Scatter Drop NaNs Histogram Drop NaNs (column-wise) Box Drop NaNs...(column-wise) Area Fill 0’s KDE Drop NaNs (column-wise) Hexbin Drop NaNs Pie Fill 0’s 其他作图工具 散点矩阵图Scatter...属于同一类别的样本的曲线通常会更靠近在一起并形成较大的结构。...平行坐标允许人们查看数据中的聚类，并直观地估计其他统计信息。 使用平行坐标点表示为连接的线段。 每条垂直线代表一个属性。 一组连接的线段代表一个数据点。 趋于聚集的点将显得更靠近。...subplots=True, ax=target2, legend=False, sharex=False, sharey=False); 画表格 如果设置table=True ， 可以直接将表格数据一并显示在图中
map_*()使用...向.f传递一些附加参数，供每次调用时使用 映射函数还保留名称 快捷方式 对于第二个参数.f，我们可以使用几种快捷方式来减少输入量。...$cyl) %>% map(function(df) lm(mpg ~ wt, data = df)) 因为在R中创建匿名函数的语法比较复杂，所以purrr提供了一种更方便的快捷方式——单侧公式...safely()是一个修饰函数（副词），它接收一个函数（动词），对其进行修改并返回修改后的函数。...keep()和discard()函数可以分别保留输入中预测值为TRUE和FALSE的元素（在数据框中就是指列）： iris %>% keep(is.factor) %>% str()...head_while(~ . > 5) #> [1] 10 8 x %>% tail_while(~ . > 5) #> [1] 6 归约和累计 操作一个复杂的列表，有时候我们想要不断合并两个预算两个元素
Neither val is NaN, thisVal is larger // Cannot use floatToRawIntBits because of possibility of NaNs...Neither val is NaN, thisVal is larger // Cannot use doubleToRawLongBits because of possibility of NaNs...具体步骤： 先比较他们的大小；如果，值不是简单的大于小于关系的话，需要转为类型在进行比较；一般情况是0.0、-0.0这种特殊的情况。...最后运用两个三元表达式进行值的比较； compare方法比较两个值。
但大多数情况是，NaNs 在前100轮迭代中就出现了，这时候这个答案就非常简单：你的学习率设置的太高了。当学习率非常高时，在训练的前100轮迭代中就会出现NaNs。...尝试不断的把学习率除以3，直到在前100轮迭代中不再出现NaNs。一旦这样做起作用了，你就会得到一个很好的初始学习率。根据我的经验，最好的有效学习率一般在你得到NaNs的学习率的1-10倍以下。...还有一个众所周知的产生NaNs的layer就是softmax层。 softmax的计算在分子和分母中都含有指数函数exp(x)，当inf除以inf时就可能会产生NaNs。...为一个新的想法扩展网络的小技巧就是慢慢地缩小上述两步中所做的简化。这是坐标上升法的一种形式，而且十分有用。...也许有人仅仅下载了一个CNN包然后在上面跑自己的数据集，并告诉你超参数的调整并不会带来改变。你要认识到他们在用已有的框架解决已有的问题。
github地址：https://github.com/jacksu 通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题： 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。...存在缺失值：因为各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这类数据经常被编码成空格、NaNs，或其他占位符。...在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。...公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按属性（按列进行）减去其均值，并除以其方差。得到结果是，对于每个属性（每列）来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。...例如，对于两个TF-IDF向量的l2-norm进行点积，就可以得到这两个向量的余弦相似性。
但大多数情况是，NaNs 在前100轮迭代中就出现了，这时候这个答案就非常简单：你的学习率（learn rate）设置的太高了。当学习率非常高时，在训练的前100轮迭代中就会出现NaNs。...尝试不断的把学习率除以3，直到在前100轮迭代中不再出现NaNs。一旦这样做起作用了，你就会得到一个很好的初始学习率。根据我的经验，最好的有效学习率一般在你得到NaNs的学习率的1-10倍以下。...还有一个众所周知的产生NaNs的layer就是softmax层。 softmax的计算在分子和分母中都含有指数函数exp(x)，当inf除以inf时就可能会产生NaNs。...一个为新想法扩展网络的小技巧就是慢慢地缩小上述两步中所做的简化。这是坐标上升法的一种形式，而且十分有用。...也许有人仅仅下载了一个CNN包然后在上面跑自己的数据集，并告诉你超参数的调整并不会带来改变。你要认识到他们在用已有的框架解决已有的问题。
在数据分析和机器学习的一些任务里面,对于数据集的某些列或者行丢弃，以及数据集之间的合并操作是非常常见的. 1、合并操作 pandas.merge pandas.merge(left, right, how..., sort=False, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator=False) 作用:通过执行一个类似于数据库风格join的操作,来在columns(列)...dummy_na : bool, default False Add a column to indicate NaNs, if False NaNs are ignored....print("original:") print(df) #其中只要是类别相关的,都会被hot-encoding #每一个特征(原始形式的列名)下面有几种不同的类别,就会生成几列(比如A下面只有a和b两种形式...,就会生成A_a和A_b两列) #原始为数字的那些特征,保持不变 #prefix表示你对于新生成的那些列想要的前缀,你可以自己命名 df_dummy=pd.get_dummies(data=df,prefix
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
