下面是js获取数组最后一个元素的三种方式 一、JavaScript pop() 方法 pop() 方法用于删除并返回数组的最后一个元素。...注意：pop() 方法将删除 arrayObject 的最后一个元素，把数组长度减 1，并且返回它删除的元素的值。如果数组已经为空，则 pop() 不改变数组，并返回 undefined 值。...jQuery"); var end = arr.pop() console.log(end);//jQuery console.log(arr);//["js", "JavaScript"] 二、数组的 ...var end = arr[arr.length-1] console.log(end);//jQuery 三、JavaScript slice() 方法 slice() 方法可从已有的数组中返回选定的元素...但是返回的数据类型是 array 不是 string 这点要注意一下！
本文介绍js中数组的at函数，属于比较简单的知识普及性文章，难度不大。 0x00 首先，我们可以思考如下一个问题，如果要获取一个数组的最后一个元素(这是很常用的操作)，我们应该怎么做？...相信大部分人能够想到的代码是这样的： let last = array[ array.length - 1]; 嗯，这是最常用的获取数组最后一个元素的方式，依此类推获取倒数第二个，第三个的方式类似。...当然除了这种方式之外，还有其他的方式，比如： let last = array.slice(-1)[0] 先通过slice获取后面一个元素的数组，然后通过下标0获取最后一个元素。...这就让人羡慕python里面的数组操作，可以通过负索引的方式获取最后一个元素，代码如下： last = array[-1] js里面不支持负索引的方式。...不过es6新增了一个at方法，可以获取数组的指定索引的元素，并且支持负索引。负索引从后往前计算，-1表示最后一个，-2 表示倒数第二个，依此类推。 因此试用此方法获取最后一个元素会变得简单很多。
: ', len(pnlist)) cs1.close() conn.close() print('伯肯森自动化在列表中的下标为: ', pnlist.index('伯肯森自动化')) if...__name__ == '__main__': main() 运行结果 列表总长度: 271270 伯肯森自动化在列表中的下标为: 1934 补充知识：python读取sql里面的指定数据列，并将其转换成列表使用...) #先使用array()将DataFrame转换一下 df2 = df1.tolist()#再将转换后的数据用tolist()转成列表 # 转成列表的数据是这样的[[123],['213'],['sa...) 使用了pandas和numpy两个库，用pandas来读取数据库里面的内容，再结合使用numpy库将DataFrame数据转换成列表(注意：这里读取的数据是一列数据) 2、读取多列数据时：代码是一样的...然后再根据自己的需求读取指定内容就可以了。 以上这篇使用pymysql查询数据库,把结果保存为列表并获取指定元素下标实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
Django获取数据库的系统状态信息并将其存入redis数据库 这节讲如何使用pandas处理数据获取Oracle系统状态趋势 1....从上面代码可以看出我们可以自定义的内容有: title:标题 subtitle:子标题 yAxis: Y轴内容 xAxis: X轴内容(图中为显示) series:具体的内容，是个列表，列表中的元素为字典...首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式 注意：如果有天没有监控数据则不会有该日期，解决方法下面有讲 result...接下来我们将分组value的第一个值减去最后一个值得到该天的DBTime数值 day_result=(day_df.first() - day_df.last())/unit 4....接下来我们需要将这24小时计算差值(25个值) 采用的方法很简单，就是将25个值的列表错位拆分为2个列表，之后相减 j=flist[1:] k=flist[0:-1] for i in range(0,
对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...NumPy WHY 看下面数组和列表之间的计算效率对比：两个大小都是 1000000，把每个元素翻倍，运行 10 次用 %time 记时。...---- HOW WELL 比如在讲拆分-应用-结合 (split-apply-combine) 时，我会先从数据帧上的 sum() 或 mean() 函数引出无条件聚合，但通常希望有条件地在某些标签或索引上进行聚合...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型...agg() 函数 转换型 transform() 函数 筛选型 filter() 函数 通用型 apply() 函数 在 combine 步骤：操作之后的每个数据帧自动合并成一个总体数据帧 一图胜千言
在编写数据列表功能时，查询接口我定义为get方法，在实际发送请求的时候，观察一下接口中的请求参数，尤其是create_date 可以发现payload中出现了2个create_date参数，形如上图...请求传参如下，这样看起来就正常多了 上面截图显示，只有一个create_date参数，且它的值是一个数组 这样看来当参数中包含数组、对象等数据格式时，最好用post请求，并且请求头设置为json格式...---- 后端在获取前端的json格式参数时， 除了上述使用 request.json.get(key)获取参数外， 也可以使用 request.get_json()一次性获取前端所有json参数 其实...request.json就是调用的get_json() 代码如下 def post(self): """列表查询接口""" payload = request.get_json...() # 使用get_json()获取前端传来的所有参数 print("打印payload：{}".format(payload)) class_type = payload.get
上篇列表功能中还存在着几个缺陷： 1、进入这个菜单后，没有自动触发请求获取数据，导致页面为空； 2、切换页码或者重新选择每页条数后，没有自动重新加载数据，需要点一下查询按钮才行； 3、切换页码或者点击查询获取数据时...，视觉上没有动态加载效果 在methods下新增一个方法query_data() 它里面的代码其实和submitForm()方法中的代码一样，都是获取前端参数发送请求，然后获取后端返回的数据(只是这个方法中不传任何参数...message({ message: '接口调用失败，请检查系统是否正常', type: 'warning' }); }) } 1、打开列表菜单...()和handleCurrentChange()下调用query_data()即可，这样的话，当页码切换或者每页条数变更后会自动触发这2个事件，也会调用里面的query_data()方法，自动触发请求并传入当前的页码和每页条数...3、给列表添加loading加载提示 使用Loading 加载组件给列表添加动态加载效果 在标签下添加v-loading 指令 在data()下新增一个参数loading，默认为
表示数据类型，create_date表示创建日期 它们分别获取前端传来的参数，打印一下结果 可以看到create_date是一个包含开始日期和结束日期数组， 接下来再看一下参数为空的清空 (1)数据类型...''， 先赋值再重置，传的值为为[''] 所以后端处理create_date为空的情况时需要考虑这种情况 2、添加列表 使用Table 表格组件添加一个列表展示数据 样式代码 <el-table...在控制台打印下结果，可以看到每次切换当前条数和页码，都能获取到最新的值 4、后端处理 前端代码先写到这里，接下来先在后端把接口定义出来 我们需要定义一个接口来供前端调用，根据前端传参，来返回列表所需的数据...，查出来后，返回给前端，渲染到列表中；sql2是用来查询数据总量的，显示当前查询条件下共有多少条数据； (2)这里定义该接口为get请求，所以用request.args.get来获取前端传来的参数； (...但是它的格式如下，不能直接给前端列表用 前端列表需要如下格式的数据 所以我们需要把里面一个个小的数组转换为对象 可以通过map来实现，代码如下 在map中定义了一个函数，它的作用就是构造一个对象
数据处理，也是风控非常重要的一个环节，甚至说是模型成败的关键环节。因此，娴熟简洁的数据处理技巧，是提高建模效率和建模质量的必要能力。...等价于str.rsplit()支持正则表达式 1、split() split，按指定字符或表达式分割字符串，类似split的方法返回一个列表类型的序列 1）基本用法 https://pandas.pydata.org...获取元素索引位置上的值,索引从0开始 slice() 对元素进行切片取值 slice_replace() 对元素进行切片替换 cat() 连接字符串 repeat() 重复元素 normalize()...str.get()方法获取通过位置的元素。...要禁用对齐，请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。
今天说一下python的list类型。 简介 list类型是一个可变对象，即对其内容进行修改，其内存地址不会发生改变。...list_copy=list[:] 列表元素的获取 列表元素可通过索引进行获取。请注意，索引是从0开始算起的。...list[1] #获取单个元素 list[1:3] #获取连续两个元素，分别是索引为1和2的元素 list[:] #获取所有元素 list的操作方法 list的主要操作方法如下 list.append...() #在列表末尾增加一个元素 list.remove() #在列表中删除一个特定元素 list.pop() #从列表末尾删除一个特定元素 list.revsrse() #将列表反转并修改原列表...list.sort() #将列表元素进行排序并修改原列表
主要有以下四种方式： 索引方式 使用场景 基础索引 获取单个元素 切片 获取子数组 布尔索引 根据比较操作，获取数组元素 数组索引 传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集 数组的索引主要用来获得数组中的数据...正整数用于从数组的开头开始索引元素(索引从0开始),而负整数用于从数组的结尾开始索引元素，其中最后一个元素的索引是-1，第二个到最后一个元素的索引是-2，以此类推。...,选择第一行第二列的数据元素并输出。...1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。...堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别（最右边的一个）。...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。
原理是维护一个计时器，规定在 delay 时间后触发函数，但是在 delay 时间内再次触发的话，就会取消之前的计时器而重新设置。...如下图的购买页，操作发现一个购买明细的查价接口的频繁调用问题 如下图： [522zhsrnzl.png] 购买页改变任何一个选项，都会调用查价接口，然后右边会显示对应的价格。...尤其是购买数量，这是一个数字选择器，如果用户频繁点击 + 号，就会连续调用多次查价接口，但==最后一次的查价接口返回的数据才是最后选择的正确的价格== 每个查价接口逐个请求完毕的时候，==右边的显示价格也会逐个改变...，也不能设置过短的定时器，否则会出现上面说的问题（价格在变化） 所以这是一个==每个请求必须发送，但是只显示最后一个接口返回的数据的问题== 我这里采用入栈、取栈顶元素比对请求参数的方法解决： // 查价...（最后请求的参数）比对 if(this.
最后两个秘籍包含在数据分析期间经常发生的简单任务。 剖析数据帧的结构 在深入研究 Pandas 之前，值得了解数据帧的组件。...当数据帧是所需的输出时，只需将列名放在一个单元素列表中。 更多 在索引运算符内部传递长列表可能会导致可读性问题。 为了解决这个问题，您可以先将所有列名保存到列表变量中。...或者，您可以使用dtypes属性来获取每一列的确切数据类型。select_dtypes方法在其include参数中获取数据类型的列表，并返回仅包含那些给定数据类型的列的数据帧。...这种与偶数技术的联系通常不是学校正式教的。 它不会始终将数字偏向更高端。 这里有必要四舍五入，以使两个数据帧值相等。equals方法确定两个数据帧之间的所有元素和索引是否完全相同，并返回一个布尔值。...为了确保标签正确，我们在步骤 6 中从索引中随机选择四个标签，并将它们存储到列表中，然后再将它们的值选择为序列。 使用.loc索引器的选择始终包含最后一个元素，如步骤 7 所示。
我有一个列表，在此列表中，我有两个数据帧。 我有df，并且我有新的数据帧包含要添加的列。...接下来，我们将讨论在数据帧中设置数据子集，以便您可以快速轻松地获取所需的信息。 选取数据子集 现在我们可以制作 Pandas 序列和数据帧，让我们处理它们包含的数据。...在本节中，我们将看到如何获取和处理我们存储在 Pandas 序列或数据帧中的数据。 自然，这是一个重要的话题。 这些对象否则将毫无用处。 您不应该惊讶于如何对数据帧进行子集化有很多变体。...我们探索了 Pandas 序列数据帧并创建了它们。 我们还研究了如何将数据添加到序列和数据帧中。 最后，我们介绍了保存数据帧。 在下一章中，我们将讨论算术，函数应用和函数映射。...如果有序列或数据帧的元素找不到匹配项，则会生成新列，对应于不匹配的元素或列，并填充 Nan。 数据帧和向量化 向量化可以应用于数据帧。
矢量化操作（在表面上）相当于Excel的“分列”按钮或Power Query的“拆分列”，我们在其中选择一列并对整个列执行某些操作。...一旦我们将Excel表加载到pandas中，整个表将成为pandas数据框架，“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环，所以需要一种方法来访问该系列中的字符串元素。...我们可以使用Python字符串切片来获取年、月和日。字符串本质上类似于元组，我们可以对字符串使用相同的列表切片技术。看看下面的例子。...看一个例子： 图6 上面的示例使用逗号作为分隔符，将字符串拆分为两个单词。从技术上讲，我们可以使用字符作为分隔符。注意：返回结果是两个单词（字符串）的列表。 那么，如何将其应用于数据框架列？...图7 拆分是成功的，但是当我们检查数据类型时，它似乎是一个pandas系列，每行是包含两个单词的列表。
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上，并提供了一套全面的向量化字符串操作，它们成为处理（阅读“清理”部分）实际数据时所需的重要部分。...使用正则表达式的方法 此外，有几种方法可以接受正则表达式，来检查每个字符串元素的内容，并遵循 Python 内置的re模块的一些 API 约定： 方法 描述 match() 在每个元素上调用re.match...杂项方法 最后，有一些杂项方法可以执行其他方便的操作： 方法 描述 get() 索引每个元素 slice() 对每个元素切片 slice_replace() 用传递的值替换每个元素的切片 cat() 连接字符串...使用传递的分隔符连接每个元素中的字符串 get_dummies() 将虚拟变量提取为数据帧 向量化的项目访问和切片 特别是get()和slice()操作，可以在每个数组中执行向量化元素访问。...这是 Python 真正擅长的数据整理。 一个简单的食谱推荐器 让我们再进一步，开始研究一个简单的食谱推荐系统：给出成分列表，找到使用所有这些成分的食谱。
数据结构算法操作试题(C++/Python)：数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1.
由于组内的视频都是来自一个较长的视频，所以在训练集和测试集上共享来自同一组的视频可以获得较高的性能。" 因此，我们将按照官方文档中的建议将数据集拆分为训练和测试集。...请记住，由于我们处理的是大型数据集，因此你可能需要较高的计算能力。 我们现在将视频放在一个文件夹中，将训练/测试拆分文件放在另一个文件夹中。接下来，我们将创建数据集。...为了便于理解，我已将此步骤划分为子步骤： 读取我们之前为训练提取的所有帧 创建一个验证集，它将帮助我们检查模型在看不见的数据上的表现 定义模型的结构 最后，训练模型并保存其权重 读取所有视频帧 那么，让我们开始第一步...评估部分也可以分成多个步骤，以更清楚地理解过程： 定义模型结构并加载权重 创建测试数据 对测试视频进行预测 最后，评估模型 定义模型结构并加载权重 导入所需的库： from keras.models import...以下步骤将帮助你了解预测部分： 首先，我们将创建两个空列表,一个用于存储预测标签，另一个用于存储实际标签 然后，我们将从测试集中获取每个视频，提取该视频的帧并将其存储在一个文件夹中(在当前目录中创建一个名为
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