texts_tokenized = [[‘writing’, ‘ii’, ‘rhetorical’, ‘composing’, ‘rhetorical’, ‘composing’],[‘engages’, ‘series’, ‘interactive’, ‘reading’],[‘research’, ‘composing’, ‘activities’, ‘along’, ‘assignments
在大多数时候，我们都在黑黢黢的控制台里执行 Python 脚本。这看起来很酷很 GEEK。但对于部分场景下的用户来说，这样就不大美观和人性化了：我们需要交互更方便的图形化产品，也就是 GUI（图形用户界面，Graphical User Interface）。Python 有很多可实现 GUI 的库，在之前的文章中有过一个整理：在这个什么都看脸的时代，如何用 GUI 提高 python 程序的颜
Python Tkinter Listbox列表框列表框小部件用于向用户显示列表项。我们只能在列表框中放置文本项，并且所有文本项都包含相同的字体和颜色，用户可以根据配置从列表中选择一个或多个项目语法listbix = Listbox(parent, options)可能的选项列表选项描述bg小部件的背景颜色bd它代表边界的大小，默认值为2像素cursor鼠标指针看起来像点，箭头等光标类型font列
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2023-09-04 13:55:25
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tldr：NumPy在对数值数组进行数值计算时会发光.虽然有可能(见下文)NumPy不适合这个.你可能最好使用Pandas.问题的原因：值正在按字符串排序.您需要将它们排序为整数.In [7]: sorted(['15', '8'])Out[7]: ['15', '8']In [8]: sorted([15, 8])Out[8]: [8, 15]发生这种情况是因为order_array包含字符串.
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2024-02-23 12:00:22
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在创建图形用户界面时，Python 的 `tkinter` 库提供了丰富的功能，特别是多标签页（Notebook）功能，让用户可以在一个窗口内切换多个内容区。在这篇博文中，我们将系统地探讨如何使用 `tkinter` 创建多标签页的界面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等几个方面。
### 版本对比
在 `tkinter` 发展史中，多标签页的功能随着版本演进
有的员工，没有公司开户行的银行卡，发放现金工资。有时人多，需要计算币数。现金工资表中，其中一列为实发工资，import pandas as pd，转化为pd.DataFrame。 面值[100,50,20,10,5,1]，简化版为[100,50,10,5,1]、[100,10,1]、[1]。 做个函数，def f(x)，参数为实发工资。定义两个空list，循环分别插入取整、取余
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2023-07-10 17:26:24
243阅读
Tire树（字典树）是用于字符串检索的一种多叉树结构，其中每一个节点包含了若干个字符，在插入或检索某一个字符串时，就沿着当前节点的指针访问下一个节点，我们先来讲一下Tire树的基础操作 初始化一颗空的Tire树仅包含根节点，且该点的指针为空 插入当我们要插入一个字符串a时，我们先令指针p指向根节点，然后扫描a中的每一个字符c，执行以下操作：1.当p中的c指向一个已存在的节点q，
# Python 多列数据处理的简明指南
在数据科学与数据分析中，处理多列数据是一个常见且重要的任务。Python 中的 Pandas 库特别擅长处理多列数据，可以轻松地执行数据清洗、变换和分析等操作。从 CSV 文件读取数据到处理数据框，掌握 Python 的多列数据处理是每个数据分析师必备的技能。
## 什么是多列数据？
多列数据指的是由多个特征（列）组成的数据集。比如，一个旅游数据集可
原创
2024-08-26 07:18:15
73阅读
# Python DataFrame 多列分组多列求和的应用
在数据分析和处理过程中，我们常常需要对数据进行分组和聚合操作。特别是在使用Pandas库时，基于多个列进行分组并对多个列求和是一个非常实用的技能。本文将深入探讨如何在Python中利用Pandas进行多列分组和多列求和，并给出代码示例，以及状态图和关系图以增强理解。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你的环境中已经安装了Pa
原创
2024-09-22 04:17:25
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自定义对话框在继续上一篇博客之前，先讲一个东西，这个东西我们待会儿就需要用到在tkinter中，根窗口只能有一个，也就是通过Tk()方法创建的实例对象。如果需要创建多个窗口该怎么办呢？那就需要使用另一个控件——Toplevel在第一篇概述的主要控件列表中，我已经列出来了Toplevel顶层类似框架,为其他的控件提供单独的容器实际上该控件可以当做一个根窗体去使用，API是相同的，想要实现多个窗口，必
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2023-12-07 19:19:37
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行选择Pandas进行行选择一般有三种方法：连续多行的选择用类似于python的列表切片按照指定的索引选择一行或多行，使用loc[]方法按照指定的位置选择一行多多行，使用iloc[]方法行选择Pandas进行列选择一般有三种方法：通过指定列名选择单列，df['列名']通过指定列名选择多列，df['列名1','列名2']非常容易让人混淆的，通过列的索引号选择多列，df[[0,1,2]
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2023-06-16 19:48:53
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编译整理 | 乾明出品 | 量子位(QbitAI)最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。在介绍每一段代码时，
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2024-08-01 16:07:32
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Pandas 的列/行操作一、列操作1.1 选择列1.2 增加列1.3 删除列（del 和 pop 函数）二、行操作2.1 选择行2.1.1 通过 label 选择行（loc 函数）2.1.2 通过序号选择行（iloc 函数）2.1.3 通过序号选择行切片2.2 增加行（append 函数）2.3 删除行（drop 函数） 一、列操作1.1 选择列d = {'one' : pd.Series([
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2023-06-11 14:15:04
202阅读
数据分析过程中，经常会使用Python之对DataFrame的多列数据运用apply函数操作，通过上述操作可以快速综合多列数据得到相应结果。如果得到的结果只有一个数，则可以直接赋值到DataFrame中的新字段，但是我在分析过程中往往会遇到，函数结果为元组（例如得到两个字段），此时需要将结果分别赋值到DataFrame中的两个新字段，否则需要两次运用apply函数赋值两次。经过搜索，可以通过下述方
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2023-06-10 00:20:19
243阅读
使用pandas时，经常会对某行、某列、满足条件的数据进行统计计算。 以下总结了pandas数据选择的常见方法，包括loc、iloc等方法的使用。 首先读取数据：df = pd.read_excel('zpxx.xlsx')1、元素、索引、列名获取可以利用DataFrame的基础属性values、index、columns，分别获取元素、索引、列名print('获取元素：\n', df.value
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2023-10-08 09:33:21
3437阅读
pandas中的切片方法[],loc,iloc,at,iat,ix 基础数据import pandas as pd
import random
random.seed(0)
rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in range(10)]
rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in range(10)]
rnd_3 = [
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2023-07-21 22:07:34
230阅读
# 如何实现Python多列索引
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python中的多列索引。首先，让我们看一下整个过程的流程图：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求学习多列索引
开发者->>小白: 解释多列索引的概念
小白->>开发者: 学习每一步的代码
```
接下来，我们将详细介绍每一步需要做什么以及需要使用的
原创
2024-06-07 06:36:07
40阅读
# Python多列合并
在数据处理和分析中，有时候我们需要将多个列的数据合并成一个新的列。Python提供了很多方法来实现这一目的，比如使用pandas库中的concat和merge方法。在本文中，我们将介绍如何使用这些方法将多列数据合并成一个新的列，并提供相应的代码示例。
## pandas库简介
pandas是一个开源数据分析和处理库，提供了快速、强大、灵活和易于使用的数据结构，用于数
原创
2024-05-15 07:21:05
110阅读
# Python输出多列
在Python中，我们经常需要输出多列数据，比如显示表格、统计数据等。本文将介绍如何使用Python输出多列数据，并且提供一些代码示例帮助读者更好地理解。
## 为什么需要输出多列数据？
输出多列数据可以使数据更加清晰、易读。比如当我们需要展示一组数据的不同属性时，将这些属性以多列的形式展示可以让用户更容易地比较和分析这些数据。另外，在数据分析、报告生成等场景下，输
原创
2024-05-28 04:00:05
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在数据可视化的过程中，常常需要展示多列数据的关系，而 bar 图是一个非常有效的工具。本篇文章将深入探讨如何使用 Python 实现多列 bar 图的绘制，帮助读者解决相关问题。
## 问题背景
在数据分析和可视化领域，使用 bar 图展示多列数据可以直观地显示各分类下不同项的数量和比例。这对业务决策和数据驱动的发展至关重要。随着数据规模的不断扩大以及业务需求的复杂化，业务人员在分析和展示数据
