前文讲到了利用pandas去处理一些属性匹配的问题 本篇博文的重点在于利用pandas去处理一些列问题，以及一些对于行问题的处理那么我们还是利用之前的csv模板，如图： 赠上下载地址1.利用基础python 根据列索引值，引入csv文件代码：#利用基础python处理 利用列索引值
import csv
index_list=[0,2]
input_file="supplier_data.csv"
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2023-07-10 21:36:43
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数据预处理 文章目录数据预处理1.前言2.数据探索2.1缺失值分析2.2 异常值分析2.2.1 简单统计量分析2.2.2 3$\sigma$原则2.2.3 箱线图分析2.3 一致性分析2.4 相关性分析3.数据预处理3.1 数据清洗3.1.1 缺失值处理3.1.2 异常值处理3.2 数据集成3.2.1 实体识别3.2.2 冗余属性识别3.2.3 数据变换3.2.4 规范化3.2.5 连续属性离散化
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2023-08-14 22:56:22
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看下.csv文件的定义： 逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通
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2024-08-16 10:19:33
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**Python中的NC文件数据处理**
NC文件是数控机床控制系统中使用的一种文件格式，它包含了机床的加工路径、工件的几何信息、刀具轨迹等重要的加工信息。在数控机床加工过程中，NC文件起着关键的作用，因此对NC文件进行处理和分析是非常重要的。
Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理和分析NC文件。本文将介绍如何使用Python处理NC文件，包括读取、解析和分析NC文件
原创
2023-09-16 14:20:57
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## 如何实现Java文件数据处理
### 一、整体流程
首先，让我们来看一下整个Java文件数据处理的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取文件 |
| 2 | 处理数据 |
| 3 | 写入文件 |
### 二、具体步骤及代码示例
#### 步骤一：读取文件
首先我们需要读取一个文件，可以使用以下代码：
```java
import
原创
2024-07-09 06:38:17
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Python处理csv文件
CSV(Comma-Separated Values)即逗号分隔值，可以用Excel打开查看。由于是纯文本，任何编辑器也都可打开。与Excel文件不同，CSV文件中：
• 值没有类型，所有值都是字符串
• 不能指定字体颜色等样式
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2023-07-04 16:08:26
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在前几年，如果你和嵌入式开发人员推荐Python，大概会是这样一种场景：A：”诶，老王，你看Python开发这么方便，以后会不会用到嵌入式设备？“B：“别做梦了，那玩意儿速度贼慢，肯定满足不了性能要求…”但近几年，随着半导体行业的迅猛发展，嵌入式处理器的性能有了很大幅度的提高。与此同时，Python语言本身也在不断优化。因此，在嵌入式领域引入Python已经成为了必然趋势。今天，作者就来总结一下使
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2023-09-19 05:55:35
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Python基础知识—文件批量处理找到所有文件
os.listdir()os.path.join()找到文件特定字段
re.findall()os.path.join()替换
os.path.join()re.sub()string.startwith()Q: 找到所有文件中的特定字段，然后替换掉这个特定字段1）初步思考步骤：
遍历所有文本文件找到文件中特定字段替换掉这个特
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2023-05-31 23:16:08
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笔记记录的不是非常详实，如果有补充的建议或纠错，请踊跃评论留言！！！1 什么是CSV文件1.1 CSV文件的定义CSV 是英文 comma-separated values 的缩写，翻译为 “逗号分隔值“。CSV 文件可以理解为以带逗号分隔（也可以是其他简单字符分割）的纯文本形式存储表格数据的文件。1.2 CSV文件与Excel文件的关系CSV文件和Excel文件有点像，但Excel是带格式的文件
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2024-05-15 21:11:49
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包装器类我们知道Java的数据类型有基本数据类型和引用数据类型同时基本数据类型又细分，分成四个种类的基本数据类型一共有八种基本数据类型引入Java的八种数据类型只能表示一种数值，但是Java作为面向对象编程，处理的基本单位是对象。为了能将基本数据类型视为对象处理，连接其相关方法，Java提供了包装类概念Java可以直接处理基本数据类型，有些情况下需要将其作为对象来处理，这时就需要将其转化为包装器类
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2023-09-07 21:51:56
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1 关于继承：不可否认良好的抽象设计可以让程序更清晰，代码更看起来更好，但是她也是有损失的，在继承体系中子类的创建会调用父类的构造函数，销毁时会调用父类的析构函数，这种消耗会随着继承的深度直线上升，所以不要过度的抽象和继承。2 象的复合：对象的复合和继承很相似，当一个对象包含其他对象构造时也会引起额外的构造。关于这点可能会有很多人不解，认为这是不可避免的，举个例子，你的一个对象中用到数组和字符串，
作者：Zarten
知乎专栏：python数据分析与挖掘深入详解
知乎ID： Zarten
简介： 互联网一线工作者，尊重原创并欢迎评论留言指出不足之处，也希望多些关注和点赞是给作者最好的鼓励 ！
概述通过pandas处理数据时，数据从何而来呢？基本都是从外部获取的，如纯文本文件、excel、数据库、网页等，所以从外部导入数据的重要性不言而喻。这篇文章将介绍导入csv
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2024-01-04 15:41:57
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在数据分析的日常工作中，我们可能会经常需要处理这样的问题：将一个或多个文件夹下的文件中的数据进行分析、处理、整合。这些文件通常是相似的或是同类别的，比如我们有多个月份的销售信息，每个月份的数据分别存在一个excel文档中；多个类别的销售信息，每个类的数据分别存在一个excel文档中等等。像是如图中所示：在当前文件夹中存在“files”文件夹，里面是我们将要分析的数据，在该文件夹目录下又有如下四个文
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2023-09-13 20:39:21
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Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，CSV，JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。CSV数据CSV是存储数据的最常用方法。在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用
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2024-04-08 11:47:31
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CSV数据处理df.iteritems() 按列遍历，然后使用iloc函数修改指定单元格。学到的内容：输出文件时取消索引df.to_csv('result.csv',index=False)dict对于不存在的key 会输出None判断Noneif key is None:iloc的使用(基于整数位置)df.iloc[:,[0,1]] # 选取第0列和第1列的所有行df.iloc[0] # 选取第1行df.iloc[[0,1],[0,1]] # 选取第0,1行,第0,1列的
原创
2022-03-23 09:53:27
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# Java 多线程脏数据处理
在现代软件开发中，尤其是高并发环境中，多线程编程是解决问题的一种常见手段。尽管多线程大大提高了程序的效率，但如果不加以合理控制，可能会导致脏数据的问题。所谓脏数据，是指一个线程对数据的修改在另一个线程中未立即反映，产生的数据不一致问题。
## 多线程中的脏数据问题
在 Java 中，多个线程共享同一资源（例如一个变量或对象）的情况非常常见。在这种情况下，如果一
原创
2024-08-12 06:07:11
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每当有人问起，学习数据处理应该先学什么，答案都是肯定的：如果已经会了Excel，那就学习Power Query。Power Query本质上是一个ETL工具，就是提取、转换、加载数据的一个工具。对于在业务部门工作的使用来说，对比另一个非常流行的开源ETL工具kettle，Power Query具有非常多的优点：它是微软的成熟产品Excel与Power BI中的重要组件，与这两个软件完美融合，成熟度
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2024-07-09 15:31:35
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public class ThreadSleepDemo {public static void main(String[] args) {
ThreadSleep ts1 = new ThreadSleep();
ThreadSleep ts2 = new ThreadSleep();
ThreadSleep ts3 = new ThreadSleep();
目录1、分析CSV文件（reader()函数、next()函数）2、打印文件头及其位置3、提取并读取、显示数据4、在图表中添加日期（datetime模块）csv模块包含在Python标准库中，可用于分析CSV文件中的数据行。1、分析CSV文件（reader()函数、next()函数）#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv #
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2023-11-10 09:41:16
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IO操作会造成程序阻塞耗时，因此采用 QUEUE + 多线程方式让IO操作不再阻塞主程序的运行，这样可以减少主程序的等待时间from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
import threading
data_queue=[] # event_id: [data] | event_id: [data1, da
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2023-05-26 20:45:37
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