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出现此问题的原因: 一、文件或文件夹名称不符合Windows命名规范;比如名称中含有..等特殊符号; 二、使用下载工具创建的文件夹,在未下载完成前自行删除文件 三、系统备份文件GHOST创建的文件...(我是系统备份的ghost产生的,装双系统时) 四、恶意文件生成的防删除目录 2 1.打开我的电脑,或者任意文件夹,在显示已知文件类型这里选择的勾去掉,(让系统不隐藏文件后缀,这样安全点...3 2.新建文件文本,是txt格式的那种 把以下代码复制粘贴到一新建的txt记事本文档中,并另存为1.bat文件(或者你喜欢的名字),注意扩展名为批处理文件bat; 从下面加粗的黑体字开始复制...\%1 4 3.把要删除的出错文件夹拖入.bat窗口,就大功告成了

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Python中的DataFrame模块学

本文是基于Windows系统环境,学习和测试DataFrame模块:   Windows 10   PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe)   python 3.6.8...初始化DataFrame   创建一个空的DataFrame变量   import pandas as pd   import numpy as np   data = pd.DataFrame()   ...异常处理   过滤所有包含NaN的行   dropna()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna   from numpy import nan as NaN   import...'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列   # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除,'all'表示行或列全都含有NaN才去除   # thresh: 整数n,表示每行或列中至少有...n个元素补位NaN,否则去除   # subset: ['name', 'gender'] 在子集中去除NaN值,子集也可以index,但是要配合axis=1   # inplace: 如何为True,

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    (六)Python:Pandas中的DataFrame

    的Series集合 创建         DataFrame与Series相比,除了可以每一个键对应许多值之外,还增加了列索引(columns)这一内容,具体内容如下所示: 自动生成行索引         ..., 'pay': [4000, 5000, 6000]} # 以name和pay为列索引,创建DataFrame frame = pd.DataFrame(data) #自定义行索引 print(frame...admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 中添加...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据,drop()方法返回一个新的对象,不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大的统计功能,它有大量的函数可以使用

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    Python之Pandas中Series、DataFrame实践

    Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签...1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边。...dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(而不是列表、字典或者别的一维数据结构)。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素(比如轴名称等)。...4. pandas的主要Index对象 Index 最泛化的Index对象,将轴标签表示为一个由Python对象组成的NumPy数组 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex...操作Series和DataFrame中的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤(.ix) 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame

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    业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

    pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引 列 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...===== color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的...因此,必须确保我们指定的列和行没有重复的数据,才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的列和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...], aggfunc={"mt_income":[np.sum],"impression":[np.sum]}) stack/unstack 事实上,变换一个表只是堆叠DataFrame的一种特殊情况...假设我们有一个在行列上有多个索引的DataFrame。

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    在Python-dataframe中如何把出生日期转化为年龄?

    作者:博观厚积 简书专栏:https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 我们在做数据挖掘项目或大数据竞赛时,如果个体是人的时候,获得的数据中可能有出生日期的Series..., DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline data = {'birth':...['10/8/00', '7/21/93', '6/14/01', '5/18/99', '1/5/98']} frame = DataFrame(data) frame ?...实际上我们在分析时并不需要人的出生日期,而是需要年龄,不同的年龄阶段会有不同的状态,比如收入、健康、居住条件等等,且能够很好地把不同样本的差异性进行大范围的划分,而不是像出生日期那样包含信息量过大且在算法训练时不好作为有效数据进行训练...在这里使用了dt.datetime.today().year来获取当前日期的年份,然后将birth数据中的年份数据提取出来(frame.birth.dt.year),两者相减就得到需要的年龄数据,如下

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    python下的Pandas中DataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

    DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。...跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实,DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典; dict...参考资料:《利用Python进行数据分析》 在一个空的dataframe中插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

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    尴尬:在zoom中找不到会议密码

    ”这个会议号,密码因为是加密看不到的。...一时没找到哪里可以看到明文密码,记得之前自己设置过自己的个人会议密码都是最简单的xxxxxxxx,可是同事试过这个密码并不正确。...事后研究了下,可以在“会议” - “邀请...” - "会议室系统" 页面右下角看到明文的会议密码。另外在左下角的两个链接,可以选择“复制邀请信息”得到完整的信息,其中也包含了会议号码和会议密码。...看到密码发现确实不是之前自己设置的简单密码,看起来这种快速开始的“新会议”并不是之前自己的个人会议号和密码。 那么如何用自己的个人会议号快速开启会议呢?...其实在开启新会议时,旁边的下三角点开会有选择“使用我的个人会议号(PMI)”选项,默认并没有勾选,勾选上就会使用自己的个人会议号和密码。

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    在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame?

    在数据处理和分析中,JSON是一种常见的数据格式,而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。...图片使用 Pandas 读取 JSON 文件在开始之前,让我们了解如何使用Pandas的read_json()函数从JSON文件中读取数据。...json_string)在上述代码中,json_string是包含JSON数据的字符串,data是解析后的Python对象。...)函数解析嵌套的JSON数据:df = json_normalize(data, 'nested_key')在上述代码中,data是包含嵌套JSON数据的Python对象,nested_key是要解析的嵌套键

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    python下的Pandas中DataFrame基本操作,基本函数整理

    参考链接: Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。..., exclude])根据数据类型选取子数据框DataFrame.valuesNumpy的展示方式DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名DataFrame.ndim返回数据框的纬度DataFrame.size...DataFrame.iat快速整型常量访问器DataFrame.loc标签定位DataFrame.iloc整型定位DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行...])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素

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    解决问题:在Linux中找不到wget命令

    Linux作为一个广泛使用的操作系统,被广泛用于服务器和开发环境。在Linux上执行命令是日常工作中的常见任务,然而,有时候可能会遇到一些问题。...本文将重点解决一个常见问题:在Linux系统中找不到wget命令。我们将通过参考howtouselinux.com上的相关文章来解决这个问题,并提供详细的解决方法和示例。...参考文章: 本文的解决方案参考了howtouselinux.com上的文章,该文章提供了有关找不到wget命令的问题的提示和解决方法。我们将在此基础上进行拓展,以便更全面地解决这个问题。...解决问题的方法: 检查wget是否安装: 首先,我们需要确认是否在系统上安装了wget。...总结: 在Linux中找不到wget命令是一个常见的问题,但通过安装wget软件包,我们可以轻松地解决这个问题。wget是一个功能强大的工具,用于从Web上下载文件,并在服务器管理和开发中广泛使用。

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