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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    默认值False,即把原数据copy一份,在copy数据上删除重复值,并返回新数据框(原数据框不改变)。值为True时直接在原数据视图上删重,没有返回值。...导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库 import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值...从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码,请到公众号中回复:“基于多列删重”,可免费获取。 得到结果: ?...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

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    为go vet添加一个新的分析器,用于检查append后面的值缺失

    有兴趣的开发者可通过 https://wa-lang.org/guide/ 了解更多 目标: 添加一个新的分析器,用于在append后检查缺失值 目前,如果append时没有添加第二个参数,执行go...要新增一个分析器来检测 append(sli) 后面没有追加值的情况,你需要完成以下步骤: 创建新的分析器文件:首先,在 cmd/vet 目录下创建一个新的分析器文件,例如 appendcheck.go...如果长度为 1,则意味着没有追加的值,我们会使用 pass.Reportf 方法报告一个问题。...创建新的分析器文件:在 cmd/vet 目录下创建一个新的 Go 源代码文件,例如 myvet.go。...具体来说: call.Lparen 是一个 token.Pos 类型的值,表示函数调用表达式中左括号的位置信息。

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    Excel公式技巧93:查找某行中第一个非零值所在的列标题

    有时候,一行数据中前面的数据值都是0,从某列开始就是大于0的数值,我们需要知道首先出现大于0的数值所在的单元格。...例如下图1所示,每行数据中非零值出现的位置不同,我们想知道非零值出现的单元格对应的列标题,即第3行中的数据值。 ?...图2 在公式中, MATCH(TRUE,B4:M40,0) 通过B4:M4与0值比较,得到一个TRUE/FALSE值的数组,其中第一个出现的TRUE值就是对应的非零值,MATCH函数返回其相对应的位置...MATCH函数的查找结果再加上1,是因为我们查找的单元格区域不是从列A开始,而是从列B开始的。...ADDRESS函数中的第一个参数值3代表标题行第3行,将3和MATCH函数返回的结果传递给ADDRESS函数返回非零值对应的标题行所在的单元格地址。

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    在android中资源文件夹中添加一个新的图片资源

    刚刚看了一下一个帧布局的简单Android示例,纠结了半天不知道如何将图片加到resource中的drawable中去。    ...比如在一个TestDemo的Res/drawable文件夹中,新添加一张图片资源要如何添加。    ...上网找到了关于加载图片资源的问题解决办法: 直接拷贝需要添加的图片资源,然后在Res/drawable文件夹 右键点击 选择“粘贴”即可把图片拷贝进去。...下面是一个简单的帧布局Android应用实例,实现一只小鸟飞翔的动画效果,参考了《大话企业级Android应用开发实战》15.2.5帧布局(FrameLayout) P110-113页。...); setContentView(R.layout.activity_bird); frame = (FrameLayout)findViewById(R.id.frame); //创建一个

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    一个新的基于样本数量计算的的高斯 softmax 函数

    softmax 函数在机器学习中无处不在:当远离分类边界时,它假设似然函数有一个修正的指数尾。 但是新数据可能不适合训练数据中使用的 z 值范围。...如果出现新的数据点softmax将根据指数拟合确定其错误分类的概率;错误分类的机会并不能保证遵循其训练范围之外的指数(不仅如此——如果模型不够好,它只能将指数拟合到一个根本不是指数的函数中)。...其实并不是这样,我们绘制 n = 100 万的函数的对数: 虽然通常的 softmax 函数的概率是无界的,并且很快就用100万个数据点实现了1 / 10¹²的准确性,新的高斯 softmax 函数基于样本数量稳定在超过...本文提出了一种基于最小误差界和高斯统计量的softmax函数的安全快速扩展,可以在某些情况下作为softmax的替代 如何将其扩展到两个以上的类?...因为我们不知道它到底是什么(各个分类概率很”平均“),因为n 值不太敏感),这意味着基于真正看到的内容的不确定性,存在明显的溢出效应。

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