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盘点csv文件中工作经验列工作年限数字正则提取的四个方法

大家好，我是Python进阶者。 一、前言 前几天在Python黄金交流群有个叫【安啦!】的粉丝问了一个Python正则表达式提取数字的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...下图是她的原始数据列，关于【工作经验】列的统计。 现在她的需求是将工作年限提取出来，用于后面的多元回归分析。 二、解决过程 这里提供四个解决方法，感谢【Python进阶者】和【月神】提供的方法。...前面两种是【Python进阶者】的，后面两个是【月神】提供的，一起来学习下吧！...这篇文章基于粉丝提问，盘点了csv文件中工作经验列工作年限数字正则提取的三个方法，代码非常实用，可以举一反三，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【安啦!】...提问，感谢【Python进阶者】、【月神】给出的具体解析和代码演示，感谢粉丝【dcpeng】、【win7】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！

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Python操控Excel：使用Python在主文件中添加其他工作簿中的数据

标签：Python与Excel，合并工作簿 本文介绍使用Python向Excel主文件添加新数据的最佳方法。该方法可以保存主数据格式和文件中的所有内容。...图2 可以看出： 1.主文件包含两个工作表，都含有数据。 2.每个工作表都有其格式。 3.想要在每个工作表的最后一行下面的空行开始添加数据。如图2所示，在“湖北”工作表中，是在第5行开始添加新数据。...要获取工作表名称，只需调用.name属性。 图3 接下来，要解决如何将新数据放置在想要的位置。 这里，要将新数据放置在紧邻工作表最后一行的下一行，例如上图2中的第5行。...那么，我们在Excel中是如何找到最后一个数据行的呢？可以先选择单元格A1，然后按下Ctrl+向下箭头键，则会移至最后一行（对于图2所示的工作表来说是第4行）。...图4 打开并读取新数据文件 打开新数据文件，从中获取所有非空的行和列中的数据。使用.expand()方法扩展单元格区域选择。注意，从单元格A2开始扩展，因为第1列为标题行。

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Excel公式练习35： 拆分连字符分隔的数字并放置在同一列中

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。...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。...其实，之所以生成4列数组，是为了确保能够添加足够数量的整数，因为A1:A6中最大的间隔范围就是4个整数。...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。

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Python在生物信息学中的应用：在字典中将键映射到多个值上

如果你想保持元素的插入顺序可以使用列表， 如果想去掉重复元素就使用集合（并且不关心元素的顺序问题）。 你可以很方便地使用 collections 模块中的 defaultdict 来构造这样的字典。...， defaultdict 会自动为将要访问的键（即使目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性，你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。 讨论 一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。...Cookbook》第三版 http://python3-cookbook.readthedocs.org/zh_CN/latest/

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简单聊聊Python在算法、后端、量化工作中的应用

今天想聊聊Python在算法、后端、量化工作中的应用，该如何去学习呢？...百度搜索指数，反应受欢迎层度 很多人在说Python找不到工作，花钱去学的都是韭菜。...能够用到Python的工作有哪些？ 我以我高中、大学的几个同学的经历为例，分别介绍下他们用Python的场景。...2、同学B：某头部自主车企 后端开发工程师 同学B是原来在乙方软件公司工作，主要负责车机软件的开发，后来不想卷去了甲方做web安全后端，但发现活一点没变少，可能这几年汽车电子发展太快，都在更新迭代。...由于我不太懂Python在金融行业的应用，于是问他做量化一定要用Python吗？

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echarts图表在Tab页中width: 100%失效导致的第一个Tab页之后的Tab页图表不能正常显示的问题

解决Tab切换echarts图表不能正常显示问题： // 绘图div父容器的宽度 let w = $('.figure').width(); $('#fig-t').css('width...', w); // 获取父容器的宽度直接赋值给图表以达到宽度100%的效果 $('#fig-f').css('width', w); // 获取父容器的宽度直接赋值给图表以达到宽度100%的效果...， 由于是在图表初始化的时候设置了容器宽度，图表并不能随窗口缩放自适应，下面是解决方法： window.onresize = function () { // 绘图div父容器的宽度 let...').css('width', w); // 获取父容器的宽度直接赋值给图表以达到宽度100%的效果 $('#fig-e').css('width', w); // 获取父容器的宽度直接赋值给图表以达到宽度...100%的效果 if ((typeof fig_t) !

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python实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中

说明 同学的代码中遇到一个数学公式牵扯到将生成指定的数字存储的一个列表中，那个熊孩子忽然懵逼的不会啦，，，给了博主一个表现的机会，，，哈哈哈好嘛，虽然很简单但还是记录一下吧，，，嘿嘿 一 代码 # coding...好嘛，，，有没有很神奇的节奏！ 补充知识：Python 通过range初始化list set 等 啥也不说了，还是直接看代码吧！...""" 01：range()函数调查 02：通过help()函数调查range()函数功能 03：Python中的转义字符 04：使用start、step、stop的方式尝试初始化list、tuple、...# set.add {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'a'} tempSet.add('a') print("set.add " + str(tempSet)) 以上这篇python...实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Python 3深度置信网络(DBN)在Tensorflow中的实现MNIST手写数字识别

深度置信网络 深度置信网络可以通过额外的预训练规程解决局部最小值的问题。 预训练在反向传播之前做完，这样可以使错误率离最优的解不是那么远，也就是我们在最优解的附近。再通过反向传播慢慢地降低错误率。...构建RBM层 RBM的细节参考【https://blog.csdn.net/sinat_28371057/article/details/115795086】 ​ 为了在Tensorflow中应用DBN...在这个例子中，我们使用了3个RBM，一个的隐藏层单元个数为500， 第二个RBM的隐藏层个数为200，最后一个为50. 我们想要生成训练数据的深层次表示形式。...5.训练RBM 我们将使用***rbm.train()***开始预训练步骤, 单独训练堆中的每一个RBM，并将当前RBM的输出作为下一个RBM的输入。...特别地，我们使用这个浅层神经网络的最后一层的输出对数字分类。 6. 神经网络 下面的类使用了上面预训练好的RBMs实现神经网络。

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一日一技：在Python中双下划线私有方法不能被调用的原理

在使用Python编写面向对象的代码时，我们会常常使用“继承”这种开发方式。...这是因为，在Python里面，类方法或者属性如果以双下划线开头，那么他们就是类的私有方法，在被继承的时候，即使子类有相同名字的以双下划线开头的属性或者方法也不会覆盖父类。...而且这些以双下划线开头的私有方法或者属性，在类内部可以自由被其他方法调用，但是在实例对象里面是不能直接调用的，如下图所示： 那么Python是如何实现这一点的呢？...我们使用 dir函数看看实例对象 kingname里面有哪些内容，如下图所示： 大家请注意方框框住的内容，其中的 _Info__calc_age就是父类中的 __calc_age，而 _PeopleInfo...__calc_age就是子类中的 __calc_age。

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Pandas知识点-算术运算函数

DataFrame与数字相加时，会将DataFrame中的每一个数都与指定数字相加，返回一个新的DataFrame(不是修改原DataFrame，而是返回一个新的DataFrame)。...在进行除法运算时，如果被除数是0，得到的结果可能是inf(表示无穷大，与Python的浮点数精度有关)，也可能是NaN(空值)。在后面的所有运算中都一样。...Series与数字相加时，与DataFrame相同，也是将Series中的每一个数都与指定数字相加，返回一个新的Series。 四、两个DataFrame算术运算 1....两个DataFrame相加，如果DataFrame的形状和索引不完全一样，只会将两个DataFrame中行索引和列索引对应的数据相加，生成一个形状能兼容两个DataFrame的新DataFrame，在没有运算结果的位置填充空值...在Series与DataFrame进行算术运算时，默认会将Series看成是一行数据(而不是一列)，在add()函数中，axis参数默认为1或'columns'。

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SQL注入的常规思路及奇葩技巧

这个语句的意思是按照第n列排序，若order by 8正常，order by 9报错的话就表示原查询语句查询结果为9列。...可以看这个： Mysql中的运算符集合 以加法举例，使用方式为： ‘+’, 拼接到SQL后的语句：where username=’’+’’ 即将单引号闭合后进行字符串相加，也就自然转换为了数字。...数字相加 还是这个注入语句 insert into users values (17,'join', '注入点'); 只是注入点变为了第二个，这样的话，就不能同闭合直接构造。...但可以通过把想要获取的数据转换为数字，然后与原字符串相加，获取数字后再还原回来。...实战过程中不但会破坏数据库结构（白帽子挖洞的时候很可能因为这个违法），还容易引起管理员注意。所以在不让SQL语句正常执行的情况下获取数据是最好的方法。

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Excel 公式、图表以及单元格的操作

语法：SUM(number1,[number2],…)，number1（必需）：要相加的第一个数字。该数字可以是 4 之类的数字，A1 之类的单元格引用或 A1：A3 之类的单元格范围。...number2（可选）：要相加的第二个数字。可以按照这种方式最多指定 255 个数字。下面我们来看怎么通过 Python 使用 SUM 函数。...B5 单元格的值为 A1，A2，A3，B1，B2，B3 单元格的值相加。 1.2 VLOOKUP 使用 VLOOKUP 可以在表格或区域中按行查找内容。...首先读取 Excel 文档 vlookup.xlsx 并获取活跃工作表；其次在单元格 B7 中写入公式 =VLOOKUP(A7,A1:B5,2,0)；最后对 Excel 文档进行保存。...在公式 VLOOKUP(A7,A1:B5,2,0) 中，第一个参数 A7 是要查找的值；第二个参数 A1:B5 为要在其中查找值的区域；第三个参数 2 为查找值所在列的列号；第四个参数 0 为查找匹配项

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【译】向量搜索的相似度度量

例如，你的屏幕离你的脸有多远。 L2 或欧几里得距离是如何工作的？ l2 那么，我们已经想象了 L2 距离在空间中是如何工作的；在数学中它是如何工作的呢？让我们首先将两个向量想象为一列数字。...cosine 所以，我们知道了余弦相似度度量的是两个向量之间的夹角。让我们再次将我们的向量想象成一列数字。不过这次的过程稍微复杂一些。 我们再次将向量上下对齐。...首先，将数字向下相乘，然后将所有结果相加。现在保存这个数字；称它为“x”。接下来，我们必须将向量中的每个数字平方，并将平方的结果相加。...想象一下，对于两个向量，将每个向量中的数字按水平方向平方，之后相加求和。 接着，对这两个和求平方根，然后将它们相乘，称这个结果为“y”。我们将余弦距离的值定义为“x”除以“y”。...在你的脑海中将这些向量排成一行，向下相乘。然后将它们相加。这个过程测量了你和最近的点心之间的直线距离。 何时应该使用内积？ 内积就像欧几里得距离和余弦相似度的混合体。

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pandas基础：在pandas中对数值四舍五入

标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...()方法，而不是Python内置的round()函数。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...以下两种方法返回相同的结果： 在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然，还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数（即向下舍入的数字）。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法中的decimals参数可以是整数值，也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。

9.9K20

【干货】深度学习中的线性代数---简明教程

有关数据类型的更多信息，请参阅文档。 在Python中定义标量和一些运算： 下面的代码片段展示了对标量的几个运算操作。...在Python中定义向量和一些运算： import numpy as np # 声明向量 x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] print(type(x)) # +并不表示向量的加法...如果和为正整数，即 ，那么一个的矩阵包含个数字，行列。 一个的矩阵可表示成： ? 有时可简写为： ? 在Python中，我们使用numpy库创建n维数组，也就是矩阵。...C = A + B（矩阵A和矩阵B应该具有相等的行数和列数） 两个矩阵的相对应的元素分别相加，如果矩阵的形状不相同，则会抛出一个错误，说明不能相加。...将给定的标量与给定矩阵中的所有元素相加。

71930

-看上去一样的数字

在 Python 中，2 是一个数字，“2”是一个字符。他们是不同的数据类型，但是，都可以进行数学计算。示例如下： ? 如果刚开始接触 Python 的人会有些疑惑，这是什么鬼，是不是例子处理意外。...“2”* 2 => 22 2 * 2 => 4 不仅仅是 *，在 Python 中 + 也一样，只要他们操作的两边数据类型一致就可以运算。...注意，要是将一个字符串数字和一个数值数字相加，就会出现异常“TypeError: must be str, not int” ? “*” 和 “*” 操作很灵活，只要理解这些行为，似乎也不是个问题。...这样问题的产生主要是语言设计者所决定的，他们只是没有把字符串的拼接和数值相加使用了同样的操作符。 下面就造一些数据，在 DataFrame 中看起来都像是数值类型数字的数据。 ?...转换失败，to_numeric() 不能将字符串 “F”转换为数值类型，我们也没有在代码中控制，所以抛异常了。

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与 Python 之父聊天：更快的 Python！

当我在微软工作时，我曾短暂地关注过 Azure，但我意识到我在谷歌或 Dropbox 时就不喜欢这类工作。...大多数其它聚焦于 Python 性能的方法，如 PyPy 和 Cinder，并不适用于所有的使用场景，因为它们不能向后兼容扩展模块。...一个简单的假想的例子是 Python 中的加号运算符，它可以令很多对象相加，比如整数、字符串、列表，甚至元组。但是，你不能将整数与字符串相加。...（“优化”通常被称为加速 quickening，但一般在我们的语境中，我们称之为专门化 specializing）。...这个操作码假设它的两个参数都是真正的 Python 整型对象，直接读取这些对象的值，并在机器寄存器中将这些值相加，最后将结果推回堆栈。 两个整数相加的操作仍然需要对参数进行类型检查。

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NumPy使用图解教程「建议收藏」

NumPy提供了dot()方法，可用于矩阵之间进行点积运算： 上图的底部添加了矩阵尺寸，以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...很多时候，改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号，如下图所示： NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...： 这些ID仍然不能为模型提供有价值的信息。

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