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5 种在 JavaScript 中获取字符串第一个字符的方法

前端Q 我是winty，专注分享前端知识和各类前端资源，乐于分享各种有趣的事，关注我，一起做个有趣的人～ 在本文中，我们将研究多种方法来轻松获取 JavaScript 中字符串的第一个字符。...1. charAt() 方法 要获取字符串的第一个字符，我们可以在字符串上调用 charAt() ，将 0 作为参数传递。例如，str.charAt(0) 返回 str 的第一个字符。...2.括号表示法（[]）属性访问 要获取字符串的第一个字符，我们也可以使用括号表示法 ([]) 访问字符串的 0 属性： const str = 'Coding Beauty'; const firstChar...索引 0 和 1 之间的子字符串是仅包含第一个字符串字符的子字符串。 笔记 slice() 和 substring() 方法在我们的用例中的工作方式类似，但并非总是如此。...(-3); console.log(char1); // u console.log(char2); // '' (empty string) 写在最后 这5种方式虽然都可以实现从JavaScript中获取字符串中第一个字符串的方法

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    Python与Tableau相结合，万字长文搞定传统线下连锁店数据分析

    4.2.7 工作日的销售情况 周日的销售金额最少。 ? 4.2.7 工作日的订单量 ? 4.2.8 时间段的销售金额、订单量 该商城销售额、订单量在7-20点这个时间段较高，12点有个谷底。 ?...4.2.9 工作日的销售权重 这里只挑选了2019年全年的数据来进行统计。 在Tableau里实现： ? 导出数据到Excel里计算。...挑选1中计算到的最小值 权重=某个工作日的平均值 / 2中选出的最小值 这里的权重越大，表明当日的销售额越多。 ? 可视化： ? 这里可得出的结论：周五的销售权重最大，周日的销售权重最小。...# 获取每个月份的列表，循环遍历计算上个月与当前月的留存率 year_month = every_month_user['year_month'].unique() # 保存月留存率的列表 list_month_rate...= [] for i, month in enumerate(year_month): # 计算上个月与当前月的留存率 if i>= 1: # 获取当前月的用户（上面groupby

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    一行代码将Pandas加速4倍

    panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到的，在某些操作中，Modin 要快得多，通常是读取数据并查找值。其他操作，如执行统计计算，在 pandas 中要快得多。...如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数，它将默认为 panda，因此不会有任何代码错误或错误。 默认情况下，Modin 将使用计算机上所有可用的 CPU 内核。

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    一行代码将Pandas加速4倍

    panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...正如你所看到的，在某些操作中，Modin 要快得多，通常是读取数据并查找值。其他操作，如执行统计计算，在 pandas 中要快得多。...如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数，它将默认为 panda，因此不会有任何代码错误或错误。 默认情况下，Modin 将使用计算机上所有可用的 CPU 内核。

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    ​时间序列&日期学习笔记大全（上）

    Date offsets：与日历运算相关的相对时间持续时间（会被已object形式存储） 对于时间序列数据，传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分，这样就可以对时间元素执行操作...Time Spans 时间戳数据是时间序列数据的最基本类型，它将值与时间点关联起来。对于panda对象，它意味着使用时间点。 时间跨度是指一个时期，period。...周期表示的跨度可以明确指定，也可以从字符串中推断得到。 上述二者都可以成为index，而且如果是列表，则会自动被识别为index 6....6.2从不同列中合并日期，生成时间数据 df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016], 'month': [2, 3],'day': [4, 5], 'hour': [...(2011, 1, 5), datetime.datetime(2011, 3, 14)] # 设置holidays 和 mask，剔除holidays的日期，直选mask设定的周X，默认全部工作日 pd.bdate_range

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    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...需要注意的是，StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...如果在pandas_dfs()中使用了pandas的reset_index()方法，且保存index，那么需要在schema变量中第一个字段处添加'index'字段及对应类型（下段代码注释内容） import

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    为时间序列分析准备数据的一些简单的技巧

    在这个练习中，我使用了一个在机器学习中过度使用的玩具数据—航空乘客数据集—并使用Python执行代码。...记住，我们还不知道它是否是一个时间序列对象，我们只知道它是一个具有两列的dataframe。 df.info() ? 这个摘要确认了它是一个包含两列的panda dataframe。...这样做的好处是您可以以任何方式过滤/切片数据:按年、月、日、工作日、周末、特定的日/月/年范围等等。...最后一个好的实践是从datetime索引中提取年份、月份和工作日，并将它们存储在单独的列中。这给了一些额外的灵活性，“分组”数据根据年/月等，如果需要。...总之，我们已经做了一些事情来将我们的数据转换成一个时间序列对象: 1)将Month列从字符串转换为datetime; 2)将转换后的datetime列设置为索引; 3)从索引中提取年、月、日，并存储在新列中

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    PandaSQL：一个让你能够通过SQL语句进行pandas的操作的python包

    这篇文章将介绍一种在pandas的dataframe中使用SQL的python包，并且使用一个不等链接的查询操作来介绍PandasSQL的使用方法。...因为现在我们的连接条件也有大于号和小于号，这样的连接称为不等连接。在继续之前，一定要考虑如何在pandas中做这样的事情。 ? pandas的解决方案 那么在pandas身上该怎么做呢?...PandaSQL为我们提供了在panda数据数据库上编写SQL的方法。因此，如果您已经编写了一些SQL查询，那么使用pandaSQL可能比将它们转换为panda语法更有意义。...警告 虽然PandaSQL函数允许我们在我们的panda数据框架上运行SQL查询，并且在某些情况下是一个非常好的工具，但是它的性能不如纯panda语法。 ? ?...https://github.com/MLWhiz/data_science_blogs/tree/master/pandasql 译者注：我一直在寻找能够使用sql处理pandas的dataframe

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    电商用户复购实战：图解 pandas 的移动函数 shift

    每月最后一个工作日 CBM 自定义每月最后一个工作日 MS 每月第一个日历日 SMS 每半月第一个日历日（第1和第15） BMS 每月第一个工作日 CBMS 自定义每月第一个工作日 Q 每季度最后一个月的最后一个日历日...BQ 每季度最后一个月的最后一个工作日 QS 每季度最后一个月的第一个日历日 BQS 每季度最后一个月的第一个工作日 A, Y 每年的最后一个日历日 BA, BY 每年的最后一个工作日 AS, YS...每年的第一个日历日 BAS, BYS 每年的第一个工作日 BH 工作日按“时”计算频率 H 每小时频率 T, min 每分钟频率 S 每秒频率 L, ms 毫秒频率 U, us 微秒频率 N 纳秒频率...3、确定哪些用户存在复购行为 复购的用户指的是：在统计时间范围内，存在多次购买的用户。...apply函数来获取timedelta64[ns]的days属性，也就是对一个的天数 10、统计每个复购用户的复购总天数和总次数 df7 = df6.groupby("姓名").agg({"天":"sum

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    盘一盘 Python 特别篇 19 - 天数计数|年限

    在金融产品估值时，细节最多的就是如何生成日期和年限了，最核心的细节如下： 支付日通常不会落在周末和公共假期上，如落到，那么根据“顺延”或“修正顺延”到后一个工作日，或者“提前”或“修正提前”到前一个工作日...年份用具体四个数字标示的指的这个具体的日期是公众假期。 工作日惯例就是通过一些不同规定把一个非工作日调整到一个工作日 (非周末且非公众假期) 上。 1....修正提前 (modified preceding) 修正提前惯例将非工作日调整成其前一天工作日，但是如果这个工作日落在上个月，那么将非工作日调整成后其一天工作日。...例子：2016年12月1日 (星期四) 一个月后是 2017年1月1日 (星期天而且是公众假期)，调整成前一天工作日是 2016年12月30日 (星期五) ，但是已经跨到上个月，因此调整成后一个工作日...其中 freq 是每年付息次数，而 adj 是根据第一个或最后一个票息是短票息或长票息决定的 (四种类型，起始短票息，起始长票息，结束短票息和结束长票息)。 4.

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    傻妞教程-计划任务Crontab定时执行时间如何计算

    除非用反斜杠()转义，否则命令中的百分号(%)会被替换成换行符，第一个百分号后面的所有数据都会作为标准输入发送给命令。 非标准字段 “L”代表“Last”。...当在星期几字段中使用的时候，可以指定给定月份的结构，例如“最后一个星期五”(5L)。在月日字段中，可以指定一个月的最后一天。 “day of month”字段可以使用“W”字符。...指定最接近给定日期的工作日（星期一-星期五）。例如，15W，意思是：“最接近该月15日的工作日。”；所以，如果15号是星期六，触发器在14号星期五触发。如果15日是星期天，触发器在16日星期一触发。...“1W”，如果这个月的第一天是星期六，不会跨到上个月，触发器会在这个月的第三天（也就是星期一）触发。只有指定一天（不能是范围或列表）的时候，才能指定“W”字符。...星期几字段可以使用“#”，后面必须跟一个介于1和5之间的数字。例如，5#3表示每个月的第三个星期五。 在某些实现中，“?”用来代替“”以将月中的某一天或周中的某一天留空。其他cron的实现是替换“?”

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    建议收藏：12个Pandas数据处理高频操作

    简单说说 总结分享 > 1 统计一行/一列数据的负数出现的次数 > 2 让dataframe里面的正数全部变为0 > 3 统计某列中各元素出现次数 > 4 修改表头和索引 > 5 修改列所在位置insert...拷贝 > 12 对于列/行的操作 简单说说 Panda是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具，在Python环境下，我们可以通过pip直接进行安装。...统计一行/一列数据的负数出现的次数 # 获取到每一行的复数个数 # 要获取列的话，将axis改成0即可 num_list = (df < 0).astype(int).sum(axis=1) num_list...> 2 让dataframe里面的正数全部变为0 # 直接了当 df[df>0] = 0 df > 3 统计某列中各元素出现次数 默认情况，直接统计出指定列各元素值出现的次数。...> 12 对于列/行的操作 删除指定行/列 # 行索引/列索引 多行/多列可以用列表 # axis=0表示行 axis=1表示列 inplace是否在原列表操作 # 删除df中的c列 df.drop(

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    一文盘点三大顶级Python库（附代码）

    这个流行的开源库可以在BSD许可下使用。它是在科学计算中执行任务的基础Python库。NumPy是一个更大的基于python的开源工具生态系统SciPy的一部分。...注意，函数中的第一个参数是要列出的初始数字，最后一个数字不包含在生成的结果中 此外，reshape（）函数用于将原始生成的矩阵的维数修改为所需的维数。为了使矩阵“可乘”，它们应该具有相同的维度。...接着，我们设法在不使用vanilla Python的情况下将两个矩阵相乘。...Pandas panda是另一个可以提高您的Python数据科学技能的大型库。就像NumPy一样，它属于SciPy开源软件家族，并且可以在BSD自由软件许可下使用。...此库中有三种类型的数据结构： Series：单维阵列 DataFrame：具有异构类型列的二维 Panel：三维，大小可变数组 例如，让我们看看Panda Python库（缩写为pd）如何用于执行一些描述性统计计算

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