(Excel)常用函数公式及操作技巧之四：文本与页面设置(五)——通过知识共享树立个人品牌。 如何提取一串数字中的几位数字（字符）如：050326提取后3位数字=RIGHT(A1,3) “3”是提取3位，如果改“4”，则提取4位。=RIGHT(A3,LEN(A3)-3)
=MID(A3,4,3)
=REPLACE(A3,1,3,
主要用于利用python实现一定程度的办公自动化。 注意python对格式和大小写要求严格，不能像SQL一样。1、创建Series&Dataframe#创建一列基本的Series
s1=pd.Series([1,2,3])
s2=pd.Series([1,2,3.0])
s3=pd.Series(['第一','第二','第三'])
print(s1)
print(s2)
s3
#结果如下
JDBC以及实现第一个JDBC程序Jdbc 概述： JDBC的全称是Java数据库连接(Java Dalabase Connectivity),它是一套用于执行soL语句的Java API应用程序可通过这套API连接到关系型数据库，并使用SQL语句来完成对数据库中数据的查询、更新、新增和删除的操作。 不同种类的数据库(如MySQL、Oracle 等)在其内部处理数据的方式是不同的。如果直接使用数据
一、数据结构1、一维结构Series创建一维的结构，data后为数据，index后为索引，索引可以使用列表，当不指定索引时，默认为数字从0开始排序。不指定索引index为默认索引。2、二维结构 DataFrame创建二维结构，data创建一个二维的数组，index创建行索引，columns创建列索引。创建出来的表格和Excel类似，有行索引，有列索引。上面创建行列索引是通过列表创建，我们
文章目录前言一、第一个程序二、jupyter的执行规则1.普通代码2.执行顺序三、熟练掌握快捷键3.1 jupyter自身的help3.2 常用快捷键3.2.1 执行快捷键3.2.2 格式整理快捷键总结 前言本文为machine learning的基础环境配置基础以及jupyter的熟练使用。关于安装和环境的配置本文不再赘述，建议安装anaconda3使用其自带的jupyter notebook
Numpy的一些基本操作1、numpy的数据选取matrix = numpy.array([['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], ['f', 'g', 'h', 'i', 'k'], ['l', 'm', 'n', 'o', 'p'], ['q', 'r', 's', 't', 'u']])
print(matrix)
print(matrix.shape)先看一下打印出来的结果：
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2023-08-23 08:44:03
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# 如何使用Python将数据框的第一列作为行索引
在数据处理和分析中，有时我们需要将数据框（DataFrame）中的某一列作为行索引，这样可以更方便地对数据进行操作和分析。在Python的pandas库中，提供了简单的方法来实现这一功能。
## 问题描述
假设我们有一个包含学生信息的数据框，其中第一列是学生的姓名，我们希望将这一列作为数据框的行索引，以便更方便地根据学生姓名进行数据检索和分
序号对于大家来说都不会陌生，今天老祝就和小伙伴们一起聊聊序号那些事儿。 上面这个图中的A列，就是咱们经常看到的序号形式之一。有朋友会说，这很简单啊，就是一些数字的罗列而已。但在实际工作当中，远不止数字罗列这么简单。咱们经常会遇到不同样式的序号排列要求，比如说：按部门填写序号、筛选后填写序号、不连续的数据填写序号等等。1、生成常规序号一般咱们填写序号，只要在第一个单元格内输入数字1，然后
我们对 DataFrame 进行选择，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。
其对应使用的方法如下：
一. 行，列 --> df[]
二. 区域 --> df.loc[], df.iloc[], df.ix[]
三. 单元格 --> df.at[], df.iat[]下面开始练习：import numpy as np
import pandas as pddf = pd.Da
# 使用Java将某一列作为行
在数据处理中，有时候我们需要对某一列的数据进行特殊处理，比如将其转换为行。在Java中，我们可以使用数组或者集合来实现这个目标。本文将介绍如何使用Java将某一列作为行，并提供相应的代码示例。
## 使用数组实现
首先，我们可以使用二维数组来表示表格数据，其中每个元素代表某一行某一列的数据。如果我们需要将某一列作为行，我们可以创建一个二维数组，将某一列的数据依
import numpy as np
# 查看numpy的版本
np.__version__
# 自定义数组
n=np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) # 两行三列的数组
# 自动生成有序数组
# 语法 np.arange(start,stop,step)
np.arange(10) # 生成0到9的素组 一行一列
np.arange(1,10)
R语言数据处理全过程 R 语言作为一款功能强大的统计分析、绘图和数据挖掘软件，被社会科学领域的研究者们广泛应用于数据处理和图表制作等工作。由于 R 语言需要一定的编程基础，其开源属性又带来了千千万万的功能包(package)，使得 R 语言的初学者常常不知从何入手，不知道学习哪些代码与功能包足够满足自己的统计需求。因此，本文旨在介绍R语言中数据整理和分析的主要步骤，以及每一步需要的代码和功能包
pandas索引操作Pandas的索引操作1. Pandas单层索引操作1.1 增1.2 删1.3 改1.4 查1.5 高级索引2. Pandas层级索引2.1. 层级索引2.2 选取内外层索引2.3 交换内外层索引位置2.4 层级索引转变为单层行与列索引 Pandas的索引操作1. Pandas单层索引操作创建一个Series和DataFrame：ps1 = pd.Series(range(5
Pandas入门
Series：数据系列，代表一维数据，比numpy中的一维数组强大。
DataFrame：数据窗/数据框/数据表，代表二维数据，封装了数据分析常用的各种方法。
Index：索引，为Series和DataFrame提供数据索引服务。1 Series1.1.1 创建Series对象方法一：通过列表的方式，index若不设置，默认为0,1,2,3 ser1 = pd.Series(da
一、索引器1. 表的列索引列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series, 等价于用 .列名 取出单列，且列名中不包含空格df.Name.head() # 等价于 df['Name'].head()请不要把纯浮点以及任何混合类型（字符串、整数、浮点类型等的混合）作为索引，否则可能会在具体的操作时报错或者返回非预期
之前我用 Java 8 写了一段逻辑，就是类似下面这样的例子：*/
if(xxxOrder != null){
if(xxxOrder.getXxxShippingInfo() != null){
if(xxxOrder.getXxxShippingInfo().getXxxShipmentDetails() != null){
if(xxxOrde
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2023-08-02 17:38:45
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1 数据获取先引入必要的库import pandas as pd
import numpy as np1.1 读取数据使用方法：pandas.read_csv() 参数： （1）文件所在的路径 （2）headers：设置参数headers=None，pandas将不会自动将数据集的第一行设置为列表表头（列名）other_path = "https://s3-api.us-geo.objectsto
如何将R语言第一列作为列名
## 介绍
在R语言中，有时候我们需要将数据的第一列作为列名。这在处理数据集时非常常见，尤其是在数据集中的第一行包含了列名的情况下。本文将教你如何使用R语言将第一列作为列名。
### 问题描述
假设我们有一个包含数据的矩阵或数据框，其中第一列是列名，而后面的列是相应的数据。我们的目标是将第一列作为列名，替代原有的默认列名。
### 解决方案概览
为了实现这个目标，
R语言读书笔记-02It’s all very well calculating things, but most of the time we want to store the results for reuse. We can assign a (local) variable using either <- or =, though for historical reasons, &
# Java将某一列作为表头
在处理数据表格时，我们经常需要将某一列作为表头，这样可以方便地对数据进行处理和分析。在Java中，我们可以使用一些库和技巧来实现这个功能。本文将介绍如何使用Java将某一列作为表头，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备一个数据表格的示例。假设我们有一个包含学生信息的表格，包括姓名、年龄和成绩三列。我们的目标是将姓名这一列作为表头，并对
