目录一.grep1.定义2.选项二.正则表达式1.定义2.元字符（1）常见元字符（2）扩展元字符三.sed1.定义2.工作流程3.选项4.常用操作四.sed实例1.打印内容（1）打印全部内容（2）查看文件，打印全部内容（3）打印指定内容（4）打印指定多行内容（5）打印多行后退后（6）打印最后一行，使用通配符$（7）支持正则表达式，打印范围内容（8）过滤关键词（9）‘#，/关键字/p’ 从
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2024-07-25 10:22:49
330阅读
Linux字符截取命令-cut
做者 | WenasWeihtml
一 Linux之cut命令详解
将每一个文件中选定的行部分打印到标准输出, 若是没有文件，或者文件是-，则读取标准输入,长选项的强制参数对于短选项也是强制的。node
cut 是一个选取命令,通常来讲，选取信息一般是针对“行”来进行分析的，并非整篇信息分析的,用于显示每行从开头算起 num1 到 num2 的文字。linux
1.
# Python代码只取第一列实现流程
## 简介
在Python中，我们可以使用不同的方法来实现只取第一列的功能。本文将介绍一种简单而常用的方法，适用于各种数据类型。
## 任务流程
下面的表格展示了实现“Python代码只取第一列”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 打开文件或者获取数据 |
| 步骤二 | 读取文件或者数据 |
| 步骤三
原创
2023-10-29 03:38:44
58阅读
# 项目方案: 使用Python连接SQL只获取第一列数据
## 1. 简介
在很多实际场景中，我们需要使用Python连接数据库，并从数据库中获取数据进行处理。本项目方案将介绍如何使用Python连接SQL，并只获取第一列数据的方法。
## 2. 技术选型
- Python: 作为主要开发语言，提供了丰富的数据库连接库和数据处理功能。
- SQL: 作为关系型数据库标准查询语言，用于操作
原创
2024-02-14 04:11:30
151阅读
# Python np矩阵只取第一列实现指南
## 1. 引言
欢迎来到本篇文章，本文将教会刚入行的小白如何实现在Python中使用NumPy库来只取矩阵的第一列。如果你是一名经验丰富的开发者，那么你来对地方了！在本文中，我将带领你了解整个过程，包括步骤、代码和解释，以便你能够轻松地学习和应用这一技巧。
## 2. 整体流程
首先，让我们通过下面的表格总结一下整个实现的步骤：
| 步骤
原创
2023-11-16 18:14:27
95阅读
# 实现“Python获取第一列数据”教程
## 1. 整体流程
下面是实现“Python获取第一列数据”的步骤：
```mermaid
erDiagram
开发者 --> 小白: 1. 提供指导
小白 --> 开发者: 2. 学习并实践
```
## 2. 具体步骤
### 步骤1: 导入必要的库
在Python中，我们通常使用`pandas`库来处理数据。首先需要导
原创
2024-04-07 04:00:45
139阅读
# Python获取矩阵第一列详解
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意教会刚入行的小白如何通过Python获取矩阵的第一列。在本篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步的代码示例和解释。让我们开始吧！
## 整个流程
下表展示了获取矩阵第一列的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 读取矩阵数据 |
| 步骤2 | 提取第一列数据 |
| 步骤3
原创
2023-12-25 09:01:47
109阅读
# Python CSV 获取第一列
CSV（Comma-Separated Values）是一种常用的数据存储格式，用于将数据以逗号分隔的形式保存在文本文件中。在Python中，我们可以使用csv模块来读取和处理CSV文件。本文将介绍如何使用Python的csv模块来获取CSV文件的第一列数据。
## 1. 导入csv模块
首先，我们需要导入Python的csv模块，以便使用其中的函数和方
原创
2024-02-01 05:56:06
180阅读
## Python xlrd 获取第一列
### 介绍
在使用Python处理Excel文件时，需要使用第三方库xlrd来读取Excel文件的内容。xlrd是一个功能强大且易于使用的库，可以帮助我们轻松地读取Excel文件中的数据。本文将教你如何使用xlrd库获取Excel文件中的第一列数据。
### 流程
首先，我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
flowchart T
原创
2024-01-01 08:50:54
264阅读
## Python CSV获取第一列的实现步骤
### 1. 确定CSV文件的路径
首先，你需要确定你要读取的CSV文件的路径。可以是绝对路径或相对路径，根据你的实际情况进行设置。
### 2. 导入CSV模块
在Python中，我们可以使用`csv`模块来处理CSV文件。首先，你需要导入`csv`模块。
```python
import csv
```
### 3. 打开CSV文件
使用
原创
2023-11-08 06:24:36
218阅读
作者：金良1.例程1先看文本内容形式：1404796773468
1404796775716
1404796784546
1404796786435
1404796791053
1404796792568
1404796793771
1404796794333
1404796794897
1404796797878
1404796799407
1404796800221
1404796800423
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2024-08-22 14:05:33
33阅读
下面是一个选择第一列的示例代码：import pandas as pd
# 假设有一个名为 "data.csv" 的 CSV 文件
df = pd.read_csv("data.csv")
# 选择第一列
first_column = df.iloc[:, 0]
# 输出第一列
print(first_column)如果您想选择其他列，可以替换 0 为所需的列的索引。
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2023-06-02 22:35:43
938阅读
# 数据处理技巧之Python删除指定列并输出具体列
在数据处理过程中，有时候我们需要删除某些列，只保留我们感兴趣的列，以便更好地分析和展示数据。在Python中，我们可以使用pandas库来进行数据处理。本文将介绍如何使用Python删除指定列并输出具体列的方法。
## pandas介绍
[pandas]( 是一个强大的数据分析工具，提供了数据结构和数据分析工具，可以帮助我们进行数据的清洗
原创
2024-03-22 03:21:09
102阅读
# 项目方案：分析销售数据并生成销售报表
## 项目背景
在日常生活中，很多企业需要分析销售数据来了解产品销售情况，进而制定销售策略和决策。而销售数据通常以表格形式呈现，我们可以利用Python中的pandas库来处理和分析这些数据，生成销售报表。
## 项目流程
1. **数据获取**：首先，我们需要获取销售数据，可以是Excel文件、CSV文件等格式。
2. **数据处理**：使用pand
原创
2024-02-27 07:21:39
81阅读
Python-基础入门-学习笔记（2）：列表一、列表1、列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成，写法如下：name = [ A , B , C ] 在python中，第一个列表元素的索引为0，不是1,。通过将索引定义为-1，可让python返回最后一个列表元素print(name[-1]) 2、添加及删除 列表的长度是不断变化的，这一点与c语言有所不同，并且列表中的元素可以进行修改。修改方式可以采
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2023-07-02 21:08:33
359阅读
应用场景：查找指定文件的指定内容内容：linux 下查找文件或者内容常有命令 whereis <程序名称> 查找软件的安装路径 -b 只查找二进制文件 -m 只查找帮助文件 -s 只查找源代码 -u 排除指定类型文件 -f 只显示文件名 -B <目录> 在指定目录下查找二进制文件 -M <目录> 在指定目录下查找帮助文件
# Python 第一列
## 简介
Python是一种高级编程语言，被广泛用于Web开发、科学计算、数据分析、人工智能等领域。它的简洁语法和强大的库使得开发人员能够快速开发各种应用程序。本文将介绍Python的基础知识，包括变量、数据类型、条件语句、循环语句和函数等内容。
## 变量和数据类型
在Python中，我们可以使用变量来存储数据。变量是程序中的一个名字，可以用来表示不同的值。P
原创
2023-08-21 05:42:02
70阅读
第一章什么是数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据的集合，需要区分数据库和数据库软件，数据库软件称为DBMS(数据库管理系统)，数据库是通过DBMS创建和操作的容器。我们并不能直接访问数据库，而是通过DBMS来访问数据库。 表 表是某种特定类型数据的结构化清单，表是一种结构化文件，可用来存储某种特定类型的数据。数据库中每个表都有自己的名字，用来标示自己，此名字是唯一的。 模式 模式
第4课笔记tar命令 用途：解压缩命令 常用参数：参数作用-c创建压缩文件-x解开压缩文件-t查看压缩包内有哪些文件-z用Gzip压缩或解压-j用bzip2压缩或解压-v显示压缩或解压的过程-f目标文件名-p保留原始的权限与属性-P使用绝对路径来压缩-C指定解压到的目录压缩文件：tar czvf 【压缩包名称】 【文件|目录名】 命令示例：[root@localhost soft]# tar cz
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2024-10-21 10:47:36
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本文示例数据下载，密码:vwy3import pandas as pd
import numpy as np
# 数据是之前在cnblog上抓取的部分文章信息
df = pd.read_csv('./data/SQL测试用数据_20200325.csv',encoding='utf-8')
df.head(3)
单列统计
单列单统计指标
# 计数(不去重)，不会将NaN值计算在内
df['read
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2024-01-17 23:00:10
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