object sender, GridViewRowEventArgs e) { if (e.Row.RowType == DataControlRowType.DataRow)//如果是为数据行...FindControl(“btnMoveUp“);//找控件 imgbtnup.CommandArgument = e.Row.RowIndex.ToString();//设置与此BUTTON关联的命令参数...{ if (e.CommandName == “MoveUp“) { int index = Convert.ToInt32(e.CommandArgument);//取的行索引
现在，假设我们要从rumenz.txt文件中删除最后三行 ( n=3 ) 。...-n选项（例如-n -x来打印文件中除最后x行之外的所有行 因此，我们可以使用此选项以直接的方式解决我们的问题： $ head -n -3 rumenz.txt 1 rumenz.com 2 rumenz...但是，如果我们可以颠倒输入文件中的行顺序，问题就会变成从文件中删除前 n 行。一个简单的 sed 单行sed 1,n d可以删除前n行。之后，如果我们再次反转线条，我们的问题就解决了。...tac命令可以反向文件中的行的顺序。...在第一遍中，它会找出文件中的总行数，在第二遍中，我们打印我们想要保留的那些行： $ awk -v n=3 'NR==FNR{total=NR;next} FNR==total-n+1{exit} 1'
在日常运维中，经常需要监控某个进程，并打印某个进程的监控结果，通常需要打印匹配某个结果的行以及其前后各N行。...2）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...3）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其后1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...192.168.10.17 5）把/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行的结果打印到/root/result.log中，并加上时间 [root@mq-master02...以上的脚本：不管main进程状态检查结果是否正常，都打印一个结果到/mnt/main_check_result.log文件中， 其实检查结果正常的时候，可以不必打印结果（即echo "****" > /
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...2/3排序后加index然后用SQL查找 给 DataFrame 实例 .sort("列名") 后，用 SQL 语句查找： select 列名 from df_table where 索引列名 = i...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 有时候DataFrame中的行列数量太多，print打印出来会显示不完全。就像下图这样： 列显示不全： 行显示不全： 添加如下代码，即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。...ps：set_option()的所有属性： Available options: - display....] [currently: truncate] display.latex.escape : bool This specifies if the to_latex method of a Dataframe
有兴趣了解Google，Bing或Yahoo的工作方式吗？想知道抓取网络需要什么，以及简单的网络抓取工具是什么样的？在不到50行的Python（版本3）代码中，这是一个简单的Web爬虫！...我们先来谈谈网络爬虫的目的是什么。如维基百科页面所述，网络爬虫是一种以有条不紊的方式浏览万维网以收集信息的程序。网络爬虫收集哪些信息？...如果在页面上的文本中找不到该单词，则机器人将获取其集合中的下一个链接并重复该过程，再次收集下一页上的文本和链接集。...对于更难搜索的单词，可能需要更长时间。搜索引擎的另一个重要组成部分是索引。索引是您对Web爬网程序收集的所有数据执行的操作。...索引意味着您解析（浏览和分析）网页内容并创建一个易于访问且可快速检索 *的大型集合（思考数据库或表）信息。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 很多时候，我们都可能想要对每隔n行中的单元格求和，其中n是一个整数。如下图1所示，每隔1行求和、每隔2行求和、每隔3行求和，等等。 ?...图1 从图1的示例可知，如果我们每隔1行求和，有求奇数行或者偶数行的单元格之和两种情况，其中，奇数行求和的数组公式为： =SUM(IF(MOD(ROW($A$1:$A$15),2)=1,$A$1:$A$15,0...对于每隔2行求和，即求第1、4、7、10、13行中单元格之和，使用数组公式： =SUM(IF(MOD(ROW($A$1:$A$15),3)=1,$A$1:$A$15,0)) 对于每隔3行求和，即求第1、...5、9、13行中的单元格之和，使用数组公式： =SUM(IF(MOD(ROW($A$1:$A$15),4)=1,$A$1:$A$15,0)) 我们可以得到一个规律，对于每隔n行求和（n>1），其一般公式...： =SUM(IF(MOD(ROW($A$1:$A$15),n+1)=1,$A$1:$A$15,0)) 如果将求和的单元格区域命名为Range，那么得到的通用公式为： =SUM(IF(MOD(ROW(Range
使用awk取某一行数据中的倒数第N列：$(NF-(n-1)) 比如取/etc/passwd文件中的第2列、倒数第1、倒数第2、倒数第4列（以冒号为分隔符） [root@ipsan-node06 ~]#
标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...A值的位置发生改变，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。
甚至你才刚刚加入这个项目，那么怎么样才能快速找到相关组件在整个项目代码中的文件位置呢？...return sourceCodeChange(code, id) } }}2.3.2 计算代码行号接着在遍历源码文件的过程中，需要处理对应Vue文件template模板中的代码，以“\n”分割...template模板部分字符串为数组，通过数组的索引即可精准得到每一行html标签的代码行号。...}) return newList.join('\n')}2.3.3 添加位置属性在获取到代码文件路径和代码行号以后，接下来就是对Vue template模板中分割的每一行标签元素添加最终的位置属性...接入方式其实很简单，并且可以选择只在本地开发环境接入，不用担心对我们的生产环境造成影响，放心使用。
作者：ssh，字节跳动 Web Infra 团队成员 本文是我最近在公司内部写的废弃代码删除工具的一篇思考总结，目前在多个项目中已经删除约 6w 行代码。...所以需要给 rule 提供一个 varsPattern 的选项，把分析范围限定在 ts-unused-exports 给出的 导出未使用变量 中，如 varsPattern: '^foo|^bar' 。...无用文件删除 之前基于 webpack-deadcode-plugin 做了一版无用代码删除，但是在实际使用的过程中，发现一些问题。...=> n.getSourceFile() !...所以综合评估下来，最后还是选择了 ts-unused-exports + ESLint 的方案。
深度学习三人行(第4期)---- TF训练DNN之进阶 这期我们继续学习训练深度网络时的一大神器----优化器。学习的路上，我们多多交流，共同进步。...回顾 我们知道在训练一个比较大的深度神经网络的时候，速度上一般都是比较慢的。通过上期的学习，我们已经知道有4种方法可以加速我们的训练过程，如下： a. 选择一个合适的权重初始化策略 b....动力优化更多的考虑了之前的梯度信息，在每一次的迭代中，都会把当前梯度信息加到动力向量m中，最终根据减去动力向量来更新权重，如下公式： ?...上面公式1中在s中累加了梯度的平方，(⊗表示矩阵中对应元素相乘)，而在公式2中和之前的梯度下降比较类似，唯一不同的是对梯度向量进行了衰减或者说是对学习率η做了衰减（⊘表示矩阵中对应元素相除，而ε则是防止除数为...= tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate) 其实Adam算法是一个自动调节学习率的算法，一般可以将学习率设置为0.001.事实证明该算法在一般深度网络中是优选择
先看几个生成DataFrame的方式，惭愧啊，之前那个系列还没有完整的说过这一块儿的内容。...如果 索引 被传递， 索引 中的标签对应的数据值将被取出。...index：对于行标签，如果没有索引被传递，则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange（n）。 columns：对于列标签，可选的默认语法是 - np.arrange（n）。...) a b 0 1 2 1 3 4 0 5 6 1 7 8 ---- 行删： 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。...shape 返回表示DataFrame维度的元组。 size NDFrame中的元素数目。 values NDFrame的Numpy表示。 head() 返回前n行。 tail() 返回最后n行。
使用.loc和.iloc会发现这些数据访问方法比索引运算符更具可读性。因为在之前的文章中已经详细的介绍了这两种方法，因此我们将简单介绍。更详细的可以查看【公众号：早起python】之前的文章。...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集的子集。现在，我们继续基于数据集列中的值选择行以查询数据。例如，我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过的比赛。...仅包含其中列中的值"year_id"大于的行2010。...78 2015 L 31 W 58 Name: game_id, dtype: int64 七、对列进行操作 接下来要说的是如何在数据分析过程的不同阶段中操作数据集的列...如可视化尼克斯整个赛季得分了多少分： ? 还可以创建其他类型的图，如条形图： ? 而关于使用matplotlib进行数据可视化的相关操作中，还有许多细节性的配置项，比如颜色、线条、图例等。
），dict或DataFrame，Dict可以包含Series，数组，常量或类似列表的对象 index：dataframe的索引，如果没有自定义，则默认为RangeIndex（0,1,2，…，n） columns...data,其他默认，可以看到索引和列名都为（0,1,2，，，n），可以看出dataframe最不能缺少的为data df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,5)) （2...(data = data) 二、dataframe插入列/多列 添加一列数据，，把dataframe如df1中的一列或若干列加入另一个dataframe，如df2 思路：先把数据按列分割，然后再把分出去的列重新插入...关键点是axis=1，指明是列的拼接 三、dataframe插入行 插入行数据，前提是要插入的这一行的值的个数能与dataframe中的列数对应且列名相同，思路：先切割，再拼接。...= True) 根据索引取得这一行的值的不同用法 （1）#根据自定义的index取一行数据，即用于标签索引 1.1 #row = df4.loc[insertRow2_index
，如出现新的列，值为NaN # index在这里和之前不同，并不能改变原有index，如果指向新的标签，值为NaN （非常重要！）...输出为： 1.4.3 Dataframe：索引 Dataframe既有行索引也有列索引，可以被看做由Series组成的字典（共用一个索引） 选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 选择行与列...，默认选择行，且只能进行切片的选择，不能单独选择（df[0]） # 输出结果为Dataframe，即便只选择一行 # df[]不能通过索引标签名来选择行(df['one']) # 核心笔记：df[col...-1）选择行 # df.iloc[] - 按照整数位置（从轴的0到length-1）选择行 # 类似list的索引，其顺序就是dataframe的整数位置，从0开始计 df = pd.DataFrame...变量.at[行索引, 列索引] 变量.iat[行索引, 列索引] 以上方式中，"at[行索引, 列索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，"iat[行索引, 列索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引
在文章开始之前，我们需要创建两个简单的 DataFrame 对象。...df0.join(df1) 当索引不同时，join连接默认保留来自左侧 DataFrame 的行。...右侧 DF 中没有左侧 DF 中匹配索引的行，会被删除，如下所示： df0.join(df2) 此外，还可以设置 how 参数，这点与SQL的语法一致。...是指两个数据框中的数据交叉匹配，出现n1*n2的数据量，具体如下所示。...对象之间执行按列合并，它与之前的方法还是有很大不同的。
之前我们了解了numpy的一些基本用法，在这里简单的介绍一下pandas的数据结构。 一、Pandas数据结构 Pandas处理有三种数据结构形式：Series，DataFrame, index。...pandas.Series( data, index=index, dtype, copy) data: 可以是多种类型，如列表，字典，标量等 index: 索引值必须是唯一可散列的，与数据长度相同，...，则要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange（n）。...如果索引被传递，那么索引的长度应该等于数组的长度。 如果没有索引被传递，那么默认情况下，索引将是range（n），其中 n 是数组长度。...,并进行行选择，添加，删除 # 行选择， 添加，删除 d = {'one':pd.Series([1,2,3], index=['a','b','c']), 'two':pd.Series([1,2,3,4
行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...与 using 的不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称对 DataFrame 进行排序，而不是根据这些行或列中的值： DataFrame 的行索引在上图中以蓝色标出。...这很有用，因为它按分类顺序对汽车进行分组，并首先显示最高 MPG 的汽车。 根据索引对 DataFrame 进行排序 在对索引进行排序之前，最好先了解索引代表什么。...按升序按索引排序 您可以根据行索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按列值排序会重新排序 DataFrame 中的行，因此索引变得杂乱无章。...DataFrame的轴指的是索引 ( axis=0) 或列 ( axis=1)。您可以使用这两个轴来索引和选择DataFrame 中的数据以及对数据进行排序。
如果没有传递索引值，那么默认的索引将是范围(n)，其中n是数组长度，即[0,1,2,3…. range(len(array))-1] - 1]。 ?...7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...8、从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。 ?...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?
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