文章目录多线程threading模块属性和方法创建线程互斥锁条件变量Queue多进程 多线程python提供了thread、threading和Queue模块来支持多线程编程 thread只支持基本的功能，不推荐使用，threading是更加全面，更高级别的模块， 使用Queue可以创建一个队列数据结构，用于在多线程之间进行共享threading模块对象描述Thread表示一个执行线程的对象Lo
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2024-10-27 08:49:27
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title: 节点分组 Comboorder: 8V3.5 后支持的全新节点分组 Combo 机制。原节点分组仍可使用。对于熟悉图可视化类库的用户来说，节点分组是非常实用的一个功能。此前，G6 已经存在一个节点分组 Node Group 功能，但它的机制无法支持一些较复杂的功能，例如：带有节点分组的图布局、自定义 Combo、嵌套节点分组的均匀 padding、节点与分组的边、分组与分组的边、空的节点分组等。V3.5 推出了全新的节点分组 Combo 机制，能够支持所有常用功能，参考 Demo。.
原创
2021-08-10 09:53:13
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title: 节点分组 Grouporder: 9New Feature：自 G6 3.1.2 开始支持自定义节点分组的标题了，可以渲染带有标题的分组。对于熟悉图可视化类库的用户来说，节点分组可能是比较实用的一个功能。自 G6 3.0.5 版本开始，G6 加入了节点分组的功能，详情参考 Demo。数据结构新增节点分组功能时，尽量保持了 G6 数据结构的稳定性。为了体现分组的特性，我们在 nodes 数据项中加入了 groupId 属性，另外新增了 groups 字段，用于表示数据中所包括的分.
原创
2022-03-07 10:40:46
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title: 节点分组 Grouporder: 9New Feature：自 G6 3.1.2 开始支持自定义节点分组的标题了，可以渲染带有标题的分组。对于熟悉图可视化类库的用户来说，节点分组可能是比较实用的一个功能。自 G6 3.0.5 版本开始，G6 加入了节点分组的功能，详情参考 Demo。数据结构新增节点分组功能时，尽量保持了 G6 数据结构的稳定性。为了体现分组的特性，我们在 nodes 数据项中加入了 groupId 属性，另外新增了 groups 字段，用于表示数据中所包括的分.
原创
2021-08-10 09:53:11
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title: 节点分组 Comboorder: 8V3.5 后支持的全新节点分组 Combo 机制。原节点分组仍可使用。
原创
2022-03-07 10:37:51
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title: 图形分组 Grouporder: 1 ⚠️ 注意: 图形分组 Group 与 节点分组 Group 虽然都名为 Group，但属于不同层次的概念。图形分组针对 图形 Shape 层次的分组；节点分组 Group 是针对 节点 的分组，与数据结构中的层次、分组对应。什么是图形分组 Group图形分组 group 类似于 SVG 中的 <g> 标签：元素 g 是用来组合图形对象的容器。在 group&nb.
原创
2021-08-10 10:36:58
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这篇随笔是我接着上篇《字节和字符,对信息进行编码》继续写的内容，看过上篇随笔能更好的理解这篇内容。我想从基础的开始说起，一直说到Asp.net,WCF为止。信息是指由程序创建和建设的“字节序列”。在网络环境中，这些字节序列被称作“分组报文”。一组报文包括了网络用来完成工作的控制信息，还包括了数据信息。协议相当于互相通信的程序（进程间通信）间达成的一种约定，它规定了分组报文的交换方式和它们包含的含义。一组协议规定了以下信息：1.结构。 比如报文中哪一部分表明了其目的地址。2.解析。如何对报文中所包含的信息进行解析。设计一组协议，通常是为了在一定约束条件下解决某一特定问题。比如，超文本传输协议ht
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2012-03-08 00:29:00
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分组，即分组匹配，也称为捕获组，是正则中的一种比较重要的匹配方式。此外后向引用和分组相结合，可以写出很多复杂匹配场景的正则。1. 分组分组的方法：将子表达式用小括号括起来，如：(exp)，表示匹配表达式exp，并捕获文本到自动命名的组里。举例：import re
s = 'c1c b2b c3c'
p = re.compile(r'c(\d)c')
print '【Output】'
print r
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2024-01-17 01:04:47
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文章目录一、groupby 分组操作详解1. Groupby 的基本原理2. agg 聚合操作3. transform 转换值4. apply二、pandas 缺失数据处理1. 缺失值类型1.1 np.nan1.2 None1.3 NA 标量2. 缺失值处理2.1 查看缺失值的情形2.2 缺失值的判断2.3 删除缺失值2.4 缺失值填充 在开始之前，我们需要先把 pandas、numpy 等一些
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2024-03-04 11:40:49
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对数据进行分组统计主要使用Dataframe函数，其功能如下：
• 根据给定的条件将数据拆分成组。
• 每个组都可单独应用函数（如sum、mean、std等）。
• 将结果合并到一个数据结果中。
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2023-06-16 12:46:14
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1. 分组查询当遇到“每”时一般需要考虑分组查询；比如“公司每个部门有多少人；” “公司有多少男员工，有多少女员工” 这种都需要用到分组查询；语法： select sum(salary),dept_id from person group by dept_id首先创建一张表：create table person(
id int not null auto_increment p
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2024-06-12 20:46:05
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1 ```python
2 知识脉络:
3 # 在python中使用正则表达式
4 # 转义符 : 在正则中的转义符 \ 在python中的转义符
5 # re模块
6 # findall search match
7 # sub subn split
8 # compile finditer
9
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2023-08-17 00:29:51
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文章目录一、数据准备二、累计值计算2.1 df.describe()2.2 常用统计值三、分组 pd.groupby()四、更多的使用方法`aggregate()`,`filter()`,`transform()`,`apply()`4.1 `aggregate()`4.2 `filter()`4.3 `transform()`4.4 `apply()` 在对较大数据进行分析时，有一项最基本的
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2024-01-16 01:10:06
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1.Unicode编码问题因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字 节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），0 - 255被用来表示大小写英文字母、数字和一 些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母 A 的编码是65，小写
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2024-06-28 18:33:36
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一、groupby 能做什么？python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算！对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用，具体函数的规则如下：df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)举例如下：print(df["评分"
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2023-06-27 18:05:15
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pandas的groupby功能，可以计算 分组统计和生成透视表，可对数据集进行灵活的切片、切块、摘要等操作GroupBy技术“split-apply-comebine”（拆分-应用-合并）import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series
df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],
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2024-06-24 17:52:56
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在日常数据分析时，经常会遇到需要按列分组 (groupby) 的任务，如计算某公司各部门的人数，计算各部门男女平均工资，计算不同年代的员工的平均工资等等。在进行这类运算时，Pandas 提供了 groupby 函数，大多数问题它都可以解决，但有一些问题使用 groupby 函数会略显麻烦，下面我们就这些问题展开细致的讨论。groupby 是 pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据分类和
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2023-09-14 21:41:01
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数据的分组，遍历，统计俗话说：“人与类聚，物以群分”，到这里我们将学习数据的分组以及分组后统计。Pandas的分组相对于Excel会更加简单和灵活。1️⃣分组Pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。✨效果 根据结果可以发现，分组后的结果为DataFrameGroupBy object，是一个分组后的对象。用groupby的si
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2023-08-11 14:08:33
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python数据分析08——pandas数据聚合与分组运算在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表， pandas提供了 一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。一、GroupBy机制分组运算"split-apply-combine"（拆分－应用－合并）。第一个阶段，pandas对象（无论是 Series、DataFr
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2023-09-27 12:03:12
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概述分组聚合的过程：Split-apply-combine(拆分-应用-合并)第一阶段：pandas对象中的数据会根据提供的一个或多个键被拆分为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。第二阶段：将一个函数应用到各个分组上并产生一个新值第三阶段：所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中。一、分组：groupby1.函数使用说明没有附加聚合函数的grouped实际上还没有进行任何计算，只是含有
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2023-08-21 08:28:05
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