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python pandas VS excel给成绩赋值等级

pandas VS excel给成绩赋值等级【问题】有一张成绩表如下【要求】在总分后面添加一列，按如下要求输入等级【知识点】 apply函数 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数...，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。...这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...VS excel给成绩赋值等级.xlsx') print(d) d['等级']=d['总分'].apply(lambda x: get_letter_grade(x)) print(d) d.to_excel...('pandas VS excel给成绩赋值等级_out.xlsx',index=False) print("done") 说明： 1.把Excel成绩读入打印出来为 2.新建一个“等级“的列，并赋值等级如下

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【pandas】pandas中的常见函数

对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累

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Spring 中的属性赋值

一、配置文件中的配置如果使用配置文件的话，可以直接使用 value 属性指定值。 value 中可以是...：字符串； SpEL 表达式 #{}；配置文件中的值 ${}；如果使用配置文件中的值，需要指定配置文件的位置，使用 context:property-placeholder 标签。...二、@Value 注解使用 @Value 注解同样可以实现相同的效果： /* * 使用 @Value 赋值 * 1.基本数值 * 2.可以使用 SpEL #{} * 3.可以使用 ${}...: 取出配置文件中的值(在运行环境变量) * */ @Value("张四") private String name; @Value("#{20-2}") private Integer age;

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搞懂JavaScript中的连续赋值

搞懂JavaScript中的连续赋值前段时间老是被一道题刷屏，一个关于连续赋值的坑。遂留下一个笔记，以后再碰到有人问这个题，直接丢过去链接。。...再来说上边的那道题，我一次看到这个题的时候，答案也是错了，后来翻阅资料，结合着调试，也算是整明白了-.- 前两行的声明变量并赋值，使得a和b都指向了同一个地址（{ n: 1 }在内存中的位置）为了理解连续赋值的运行原理...我们从代码的第一行开始，画图，一个图一个图的来说： let a = { n: 1 }声明了一个变量a，并且创建了一个Object：{ n: 1 }，并将该Object在内存中的地址赋值到变量a中，这时就能通过...执行表达式（a.x = a = { n: 2 }），取出a.x的位置，由于a的值为{ n: 1 }，所以取属性x为undefined，遂在内存中开辟一块新的空间作为({ n: 1}).x的位置： ?...执行剩余表达式（a = { n: 2 }），取出a的位置，因为a是一个已声明的变量，所以该步骤并不会有什么改变；执行剩余表达式（{ n: 2 }），为{ n: 2 }在内存中开辟一块空间存放数据：

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搞懂JavaScript中的连续赋值

搞懂JavaScript中的连续赋值前段时间老是被一道题刷屏，一个关于连续赋值的坑。遂留下一个笔记，以后再碰到有人问这个题，直接丢过去链接。。...再来说上边的那道题，我一次看到这个题的时候，答案也是错了，后来翻阅资料，结合着调试，也算是整明白了-.- 前两行的声明变量并赋值，使得a和b都指向了同一个地址（{ n: 1 }在内存中的位置）为了理解连续赋值的运行原理...我们从代码的第一行开始，画图，一个图一个图的来说： let a = { n: 1 }声明了一个变量a，并且创建了一个Object：{ n: 1 }，并将该Object在内存中的地址赋值到变量a中，这时就能通过...执行表达式（a.x = a = { n: 2 }），取出a.x的位置，由于a的值为{ n: 1 }，所以取属性x为undefined，遂在内存中开辟一块新的空间作为({ n: 1}).x的位置： ?...执行剩余表达式（a = { n: 2 }），取出a的位置，因为a是一个已声明的变量，所以该步骤并不会有什么改变；执行剩余表达式（{ n: 2 }），为{ n: 2 }在内存中开辟一块空间存放数据：

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Javascript 中的解构赋值语法

首先在 ES6中引入的“解构赋值语法”允许把数组和对象中的值插入到不同的变量中。虽然看上去可能很难，但实际上很容易学习和使用。数组解构数组解构非常简单。...你所要做的就是为数组中的每个值声明一个变量。你可以定义更少的变量，而不是数组中的索引（即，如果你只想解处理前几个值），请跳过某些索引或甚至使用 REST 模式将所有剩余的值放到新数组中。...// Skip a value (12) ...n // n = [12, 15] ] = nums; 对象解构对象解构与数组解构非常相似，主要区别是可以按名称引用对象中的每个...，所以可以通过使用索引作为对象解构分配中的 key，用解构分配语法从数组中获取特定值。...用这种方法还可以得到数组的其他属性（例如数组的 length）。最后，如果解构后的值是 undefined，则还可以为解构过程中的变量定义默认值。

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js 中的逻辑赋值运算

逻辑运算符在 js 中，我们都知道有逻辑运算符，比如逻辑与（ && ）、逻辑或（ || ）、逻辑非（ ! ）、空值合并运算符（??）...一般来说，当从左到右求值时，该操作符返回第一个假值操作数的值；如果它们都是真值，则返回最后一个操作数的值。...逻辑赋值就是在逻辑运算符的情况下+赋值比如 a&&=2，就是 a=a&&2 逻辑空赋值（??=）逻辑空赋值运算符（x ??...25 逻辑与赋值（&&=）逻辑与赋值（x &&= y）运算仅在 x 为真值时为其赋值。...），其他都是两个连续相等的运算符表示，单个运算符表示的都是按位运算符，不要搞混。

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Pandas中的对象

安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...as np # 检查pandas的版本号 import pandas as pd pd....Pandas对象简介如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...先来看看Pandas三个基本的数据结构： Series DataFrame Index Pandas的Series对象 Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series...Numpy数组相似的属性 print(ind.size, ind.shape, ind.ndim, ind.dtype) 5 (5,) 1 int64 Index对象的索引是不可逆的，也就是说不能通过赋值的方法进行调整

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pandas中的drop函数_pandas replace函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 dropna()函数的作用是去除读入的数据中（DataFrame）含有NaN的行。...dropna() 效果： >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意：在代码中要保存对原数据的修改...dfs = pd.read_excel(path, sheet_name='Sheet1',index_col='seq') dfs.dropna(inplace=True) #去除包含NaN 的行...;’all’指清除全是缺失值的 thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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pandas每天一题-题目16：条件赋值的多种方式

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...上期文章：pandas每天一题-题目15：删除列的多种方式后台回复"数据"，可以下载本题数据集如下数据： 1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 item_price 是该明细项的总价钱前面章节讲解过的知识点，本文不再讲解...它为筛选、计算、赋值带来操作上的一致性 ---- 推荐阅读： Python无头爬虫Selenium系列(01)：像手工一样操作浏览器 Python处理疫情数据(城市编码缺失补全)，让你的pandas跟上你的数据思维

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Vuex中Action的解构赋值理解

actions: { increment ({ commit }) { commit('increment') } } 在vuex的api中action的部分有这样一句话“处理函数总是接受...image.png 你可以理解为action中的函数会默认自动获取context这个对象为第一个参数。而context这个对象拥有和store相同的属性和方法，从图中可以看到。...所以这段解构实际上是这样的 {commit} = context //context是自动获取的对象上面这段代码怎么理解的，可以去看下es2015对象解构赋值这一块对象的解构赋值，可以很方便地将现有对象的方法...，赋值到某个变量。...对象的对数、正弦、余弦三个方法，赋值到对应的变量上，使用起来就会方便很多。

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python中字典中的赋值技巧，update批量更新、比较setdefault方法与等于赋值

只在原字典中的键不存在的情况下，才会对字典新增一个键值对。如果原字典存在着某个键的情况下，那么新的数据将不会被更新到原字典中，这样有效保护了原字典的数据不受改变，只会新增。...其实很简单，不用想得太复杂，只要直接使用字典原始的赋值方式即可。...例如：dic1["aa"]="刘金玉" 二、字典的批量更新一个个更新字典的处理方式有时候比较慢，我们在实际项目的应用中其实更多的是对字典进行批量更新赋值。那么该如何进行批量更新呢？...我们这里举例使用字典自带的update方法进行批量更新赋值。...2.批量更新字典数据可以采用update方法，理解键值对的注意事项。 3.掌握指针赋值、浅层复制、深层复制之间区别。 4.掌握字典的声明与基本赋值、取值。

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Pandas中的数据分类

--MORE--> 背景：统计重复值在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 dtype: object type(df1) # Series数据 pandas.core.series.Series...subject":subjects, "id": np.arange(N), # 连续整数 "score":np.random.randint(3,15,size=N), # 随机整数...Categorical对象通过pandas.Categorical来生成通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \* 2, dtype="category") data4 0

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ES6中的解构赋值

ES6解构：es6允许按照一定模式，从数组和对象中提取值，对变量进行赋值，这被称之为解构。解构赋值是对赋值运算符的扩展。他是一种针对数组或者对象进行模式匹配，然后对其中的变量进行赋值。...在代码书写上简洁且易读，语义更加清晰明了；也方便了复杂对象中数据字段获取。解构模型在解构中，有下面两部分参与： 1.解构的源，解构赋值表达式的右边部分。...2.解构的目标，解构赋值表达式的左边部分。...，而不是为变量x和y指定默认值，所以与前一种写法的结果不太一样，undefined 就会触发函数的默认值 7.对象解构中的 Rest let {a, b, ...rest} = {a: 10, b: 20...y : 'c' }); console.log(f({x : 'a', z : 'b', y : 'c' })); //acb 1 4.提取 JSON 数据解构赋值对提取 JSON 对象中的数据，

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Pandas中的数据转换

import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片 count() 计数模式的发生 startswith() 相当于每个元素的str.startswith(pat...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。...（c）将（b）中的ID列结果拆分为原列表相应的5列，并使用equals检验是否一致。

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pandas中的.update()方法

在Pandas中，update()方法用于将一个DataFrame或Series对象中的值更新为另一个DataFrame或Series对象中的对应值。...当调用update()方法时，它会将other对象中的值替换当前对象中相应位置的值。...overwrite：一个布尔值，指定是否要覆盖当前对象中的值。默认为True，表示用other对象中的值完全替换当前对象中的值；如果设置为False，则只会替换NaN值。...需要注意的是，update()方法会就地修改当前对象，而不会返回一个新的对象。这与许多Pandas方法的行为不同，因为它们通常会返回一个新的对象。...所以在处理缺失或者过期数据更新时，pandas中的update方法是一个很有用的工具。

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InfoPath中repeating section中赋值操作

功能需求如下(已经简化了)，程序后台加载一个xml文件,然后点击”生成”,就把对应的数据填充到userName的文本框中。文本框使用的TextBox控件。...然后我们需要从从加载过来的xml，把username赋值给cutomername。...所以上面写的XPath只是针对xml中的第一个绑定数据进行更改。需要修改代码，需要知道用户当前是点击了哪个section的“生成”按钮。...也就是你重复绑定的那个节点，在这里就是order。所以代码需要修改如下，才能在每个指定的section，点击“生成”按钮可以赋值给当前section的username文本框中。...小结：在InfoPath开发中，很多方法和事件不同Windows Form里面的编程理念。很多情况下InfoPath开发更多是让开发者去绑定数据，定义xml结构和xsd结构，然后更快的加载数据。

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Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...去掉临时变量其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4....更多的随机数如果我们使用同一个权重数组weights, 但是要多次得到随机结果, 多次的调用weighted_choice方法, totals变量还是有必要的, 提前计算好它, 每次获取随机数的消耗会变得小很多

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掌握pandas中的transform

pandas中，transform是一类非常实用的方法，通过它我们可以很方便地将某个或某些函数处理过程（非聚合）作用在传入数据的每一列上，从而返回与输入数据形状一致的运算结果。...本文就将带大家掌握pandas中关于transform的一些常用使用方式。...图1 2 pandas中的transform 在pandas中transform根据作用对象和场景的不同，主要可分为以下几种： 2.1 transform作用于Series 当transform作用于单列...agg中的机制，会生成MultiIndex格式的字段名： ( penguins .loc[:, 'bill_length_mm': 'body_mass_g'] .transform...版本之后为transform引入了新特性，可以配合Cython或Numba来实现更高性能的数据变换操作，详细的可以阅读（ https://github.com/pandas-dev/pandas/pull

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将任意随机变点位置及其后的数都赋值为NA

来源：R语言交流群-花儿少年问题：在矩阵中，随机找到每一行的任意位置作为变点位置，然后把每一行变点位置及其后面的数都赋值为NA 思路：在矩阵中选择一个数据，可以通过值，也可以通过位置（索引）。...因此，我将此问题转换为一个位置查找（随机数）的问题。...处理：在矩阵中取位置（行和列），根据位置取数，然后根据位置将目标数据替换为NA # 生产一个100*5的矩阵 mx <-matrix(1:600,nrow = 100, ncol= 6) set.seed...(1234) #随机生成100个1~6的数列 # 对应每行（100行）行中随机选择一个变点位置（共100个变点） randx 赋值给mx1的第i行 mx1[i] <- mx[i,randx[i]] } mx2 的每行出现的位置定位赋值na

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