本篇文章中我们将使用随机重采样技术，over_sampling和under_sampling方法，这是最常见的imblearn库实现。...因此，我们使用f1得分进行比较。 现在，我们将按顺序应用RandomOverSampler，RandomUnderSampler和组合采样的方法。 ?...进行Logistic回归后。使用RandomOverSampler，得分提高了9.52％。 欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。...进行Logistic回归后， 使用RandomUnderSampler，得分提高了9.37％。 这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道，孙旭对我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。
于是我搜索了How to partition DataFrame by column value in pandas?...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...groupby 同样是上面那个问题，有人提到可以使用groupby方法。groupby听着就很满足我的需求，它让我想起了SQL里面的同名功能。...df.groupby('ColumnName').groups可以显示所有的列中的元素。...df.groupby('ColumnName')可以进行遍历，结果是一个(name,subDF)的二元组，name为分组的元素名称，subDF为分组后的DataFrame 对df.groupby('ColumnName
我们在工作中，经常用到 Excel，有时候，我们会使用 Pandas 生成 Excel。但生成的 Excel 列的顺序可能跟我们想要的不一样。...例如： import pandas as pd datas = [ {'id': 1, 'name': '王大', 'salary': 9999, 'work_time': 19}, {...df = df[['id', 'name', 'work_time', 'salary']] 运行效果如下图所示： 方法2，使用.reindex()方法： df = df.reindex(columns
背景：使用jmeter的插件PerfMon生成的结果数据，需要获取到cpu的TOP 10. 解决方案：使用python语言的pandas组件，可以对csv类型的数据进行各种操作。...使用argparse组件，获取命令行参数；使用re组件，获取需要查找的字符串所在行 2-使用pandas组件，对文件进行排序。...filterOrder.csv | head -n 11 以下是完整代码： ---- #coding:utf-8 #__author__ ='xxx' import re import argparse import pandas
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 原始的数据如下： df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40...代码如下： import pandas as pd df = pd.DataFrame({"a":[1,1,2,2],"b":[[20,40],[30,20,90],[40],[50,70]]}) new_df
在做数据分析时，如果数据量比较大，可以考虑使用颜色对重点关注的数据进行高亮操作，显眼的颜色可以帮助我们快速了解数据和发现问题。...比如一个数据表可能会有十几到几十列之多，为了更好的看清某些重要的列，我们可以对表进行如下操作—— 对列进行高亮颜色操作 原始表中包含多个列，如果我只想看一下利润这一列有什么规律，眼睛会在上下扫视的过程中很快迷失...对利润这一列进行颜色高亮 把一列修改成指定颜色这个操作在 Excel 中只需要两步：①选择一列 ②修改字体颜色 ，仅 2秒钟就能完成。...第2次尝试：选中要高亮的列并点击右键，选择 Format 后尝试对列进行颜色填充，寄希望于使用类似 Excel 中的方式完成。...自问自答：因为交叉表是以行和列的形式展示的，其中SUM(利润)相当于基于客户名称(行的维度)对其利润进行求和，故对SUM(利润)加颜色相当于通过颜色显示不同行中数字所在的区间。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...yarn-client"); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } } } 3、判重流程
如果DataFrame结构的索引是日期时间数据，或者包含日期时间数据列，可以使用resample()方法进行重采样，实现按时间段查看员工业绩的功能。...convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 其中，参数rule用来指定重采样的时间间隔...，例如'7D'表示每7天采样一次；参数how用来指定如何处理两个采样时间之间的数据，不过该参数很快会被丢弃不用了；参数label = 'left'表示使用采样周期的起始时间作为结果DataFrame的index...，label='right'表示使用采样周期的结束时间作为结果DataFrame的index。
之前介绍过如何利用jmeter函数助手构造时间戳参数， 本次再来研究下另一个功能：对字符串进行加密 下面通过一个例子来演示一下如何对请求参数进行md5加密 准备工作 这次仍然使用百度通用翻译接口当做案例...1 （2）对字符串1做md5，得到32位小写的sign 官方举例：将apple从英文翻译成中文 请求参数： q = apple from = en to = zh appid = 2015063000000001...+密钥=12345678 得到字符串1 =2015063000000001apple143566028812345678 >计算签名sign（对字符串1做md5加密，注意计算md5之前，串1必须为UTF...进行加密 当前jmeter版本(5.0)的函数助手中有2个函数可以实现字符串加密的功能：__digest 和 __MD5 谷歌硬核翻译： Digest algorithm：加密算法，可以填写上图所示的那些...，如MD2、MD5等 String to be hashed：把需要加密的字符串填写到这里 后面3个参数是选填 如果按照当前写死的参数来进行加密的话， String to be hashed
本文主要目的是通过列属性进行列挑选，比如在同一个数据框中，有的列是整数类的，有的列是字符串列的，有的列是数字类的，有的列是布尔类型的。...假如我们需要挑选或者删除属性为整数类的列，就可能需要用到pandas.DataFrame.select_dtypes函数功能 该函数的主要格式是：DataFrame.select_dtypes（include...参数： include，exclude：选择要包含/排除的dtypes或字符串。必须至少提供其中一个参数。...返回： subset：DataFrame,包含或者排除dtypes的的子集 笔记 要选取所有数字类的列，请使用np.number或'number' 要选取字符串的列，必须使用‘object’ 要选择日期时间...，请使用np.datetime64，'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的列，请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import
在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn（） 通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来对矩阵行和列进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn（）函数，方法是将输入矩阵，m值传递给它，对矩阵行和列进行排序。...Python 对给定的矩阵进行行和列排序。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
腾讯云免费赠送半年的cdn和cos，虽然量不大，但是对新手来说足够用了。...二、cdn如何用 首先你需要有一个cdn的平台，售后服务最好的是腾讯云，工单回复5分钟左右，而且经常文字说不明白就直接电话拨过来，处理态度非常好。...最后的效果，就是图片等资源不是上传到你的服务器，而是上传到cos，然后再从cos进行调用。 腾讯云还提供了免费的可视化控制器，一个桌面程序，含有增删改查等功能。...另外网站搬迁，腾讯云批量上传文件无数量上限，阿里云一次只能100个，这也是我本次确定使用腾讯云的决定性原因，不然我数以万计的图片手动处理太耗费时间了。...function z_get_attachment_url($url, $post_id){ return str_replace(home_url(), CDN_HOST, $url); } 我使用的是
validator.js是一个对字符串进行数据验证和过滤的工具库，同时支持Node端和浏览器端，github地址是https://github.com/chriso/validator.js 主要API...isAfter(str[, date]) 验证str是否是一个指定date之后的时间字符串，默认date为现在，与之相反的是isBefore方法 ?...version为4或者6 isISBN(str [, version]) 是否是ISBN号，version为10或者13 isInt(str [, options]) 是否是整数 isJSON(str) 使用...JSON.parse判断是否是json isLength(str, options) 判断字符串的长度是否在一个范围内，options默认为{min:0, max: undefined} ?...escape(input) 对 & ' " /进行HTML转义，与之相反的方法是unescape ltrim(input [, chars]) 对字符进行左缩进，与之对应的右缩进为rtrim
在我们日常使用高可用集群时，都会使用到负载均衡工具对多个节点的负载进行转发。...这里就不得不提到我们常用的一个负载均衡工具Nginx，Nginx官方提供的免费版本功能相对简单，大部分情况下我们都是用其进行负载均衡，对于应用的状态主要是依赖于其他的监控工具。...如果对于小型的团队来说，部署专门的监控工具还需要资源，使用Nginx对应用进行探活监控可以节约这部分成本。...首先安装Nginx 使用yum安装nginx我这里使用的是1.16.1版本 yum install nginx 安装完成后可以获取源码安装命令 nginx -V 图片1.png 安装Nginx探活插件...，在Nginx的config 文件中进行配置。
1 上期回顾 1.1 groupby groupby用于对pandas数据进行分组，使用示例如下： card_group=card_df.groupby(['id','how'])['amount']....我们使用pandas的str提供的方法，对字符串进行截取，代码如下： library_df['time_stamp']=library_df['time_stamp'].str[:10] 在pandas...中操作字符串是必须使用.str，其它用法举例如下： data.str.split(';') data.str.replace('a','b') 关于pandas中字符串的操作不是本文的重点，此处不再赘述...2013/10/15 接下来我们就可以进行数据去重了，使用pandas中的drop_duplicates()方法，示例如下： library_df.drop_duplicates(['id','time_stamp...'].count() 这里，我们按照id列进行分组，并对返回结果中的time_stamp列进行计数处理，最终结果如下： id 0 13 1 1 10 3
针对每一个行生成的列表进行排序 函数：List.Transform，List.Sort 3. 把排序后的列表转换成表格 函数：Table.FromRows (二) 批量针对每一列排序 1....把每一列转成列表 函数：Table.ToColumns 2. 针对每一个列生成的列表进行排序 函数：List.Transform，List.Sort 3.
一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'data': ['A1', 'D3', 'B2', 'C4', 'A1', 'A2', 'B2', 'B3',...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...for k, v in Counter(df['data']).items()], []) 运行之后，结果如下图所示： 方法三 【瑜亮老师】从其他群分享了一份代码，代码如下图所示： import pandas...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，
:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\Windows\v8.0A\bin\NETFX 4.0 Tools\ildasm.exe 具体路径还需要看你个人情况，你可以使用电脑的搜索功能
文章内容可能具有一定攻击性，本文仅供技术交流，如有非法使用后果自负。 在这次的实验中，我会使用kali linux和安卓模拟器演示如何使用Metasploit框架控制Android设备。...一旦打开终端提示符下输入以下命令，使用msfvenom工具来创建有效载荷APK文件。...我们可以使用如下工具进行手动签名： l Keytool (已安装) l jar signer (已安装) l zipalign (需要安装) 执行下列命令签名。首先使用密钥工具创建密钥库。...使用Metasploit进行测试 接下来启动metasploit的监听器。执行msfconsole打开控制台。 ?...我们这里使用一个网盘上传我们的APK，并将下载链接分享出去。 ? 这是我们切换到安卓模拟器。
使用PowerMockito如何对私有方法进行mock一、介绍最近，正在进行单元测试的补充，然后就遇到了一个令人头疼的问题；我有一个publicMethod方法，在当中调用了privateMethod方法...我需要对publicMethod方法进行测试，但我不想测试privateMethod方法。这单测该怎么写？？？...我们需要对私有方法进行mockpackage com.banmoon.powerMockitoTest;import com.banmoon.service.impl.PowerMockitoServiceImpl...PowerMockito.verifyPrivate(powerMockitoServiceImplUnderTest).invoke("privateMethod", anyString()); }}三、最后注意一下，断言的位置是使用了...PowerMockito.verifyPrivate()，可以对私有方法进行次数的断言
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