近日在处理数据的时候遇到一条记录内存在换行符"\n"，记录结尾处以“\r\n”换行，如果不注意有可能读取过来按两条记录处理了。这种情况下，如何保证数据原样读取，另外为了避免因记录内存在换行符"\n"干扰数据应用，考虑将其删除。读取数据用open()函数读取数据，open(file, mode=‘r’, buffering=-1, encoding=None, errors=None, newlin
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2023-08-15 12:50:15
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首先要找到需要删除的项目（一般保存的项目都是放在都一个位置的）随便找一个或者新建一个项目 ，右键，正数第四个复制路径出现这个页面 选择点击第一个绝对路径然后 打开回收站 或者 此电脑 （二者都可） 点击上面的搜索 将刚才复制的绝对路径粘贴进去搜索 跟随点击这两个红色箭头指的地方 就会出现所有创建过的项目了，就可以右键删除想要删除的项目了。 另外
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2023-06-30 14:33:13
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python中关于删除list中的某个元素，一般有三种方法:remove、pop、del：1.remove: 删除单个元素，删除首个符合条件的元素，按值删除举例说明:>>> str=[1,2,3,4,5,2,6]
>>> str.remove(2)
>>> str
[1, 3, 4, 5, 2, 6]2.pop: 删除单个或多个元素，按位删除(
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2023-05-25 14:22:43
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1. 删除文件的命令import os
os.remove(file)
os.unlink(file) 2.删除目录的命令import shutil
shutil.rmtree(directory)
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2023-06-21 16:19:25
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python中删除某个元素的3种方法删除remove 是删除首个符合条件的元素，并不是删除特定的索引。a = [0, 2, 2, 3]
a.remove(2)
print(a) # [0, 2, 3],删除指定元素del 是根据索引（元素所在位置）来删除的 。del删除整个列表。# del[1:3]删除指定区间
L2 = [1,2,3,4,5]
del L2[1:3]
print(L2)
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2023-06-09 22:38:15
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一、处理缺失值pandas使用浮点值NaN（Not a Number）来显示缺失值，并将缺失值称为NA(not available(不可用))。NA常用处理方法：dropna:根据每个标签的值是否是缺失数据来筛选轴标签，并根据允许丢失的数据量来确定阈值。fillna:用某些值填充的数据或使用插值方法（如'ffill' 或'bfill'）。isnull:返回表明哪些值是缺失值的布尔值。notnull
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2023-06-26 11:27:24
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1、使用del语句删除元素 >>> i1 = ["a",'b','c','d']
>>> del i1[0]
>>> print(i1)
['b', 'c', 'd']
>>> del语句将值从列表中删除后，就再也无法访问它了。 2、使用pop（）删除元素 pop（）可删除列表末尾的元素，并让你能够接着使用它
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2023-06-12 16:56:01
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元组的创建：元组的创建和列表类似，只不过是方括号变为园括号罢了当元组中有一个元素是要在末尾加上，逗号 消除歧义元组的访问：元组是有序的，可以通过下标访问其中的值（元组[索引] ====》得到想要的值）元组的修改：元组的元素是不允许修改的，但是我们却可以对元组进行组合也就是运算，类似字符串的拼接元组的删除：元组的元素是不允许删除的，但是我们可以删除整个元组方法 del&nbs
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2023-06-10 00:15:59
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红黑树是众多平衡二叉搜索树数据结构中比较复杂的一种，而红黑树的删除操作更是出了名的难写。尽管实现复杂，在实际工程中红黑树却有着广泛应用(STL map, Java TreeMap, Linux Kernel)，很多教科书(CLRS)中也有所介绍。网上大多数红黑树实现大多很冗长，或者缺少删除操作的实现。本文将用函数时编程语言Haskell，42行代码实现红黑树的插入与删除。阅读本文不需要Haskel
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2023-11-17 18:58:44
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# encoding:utf-8
# 去除相邻的重复字符
def RemoveAdjacentRepeatCharacters(a):
if(a==''):
return a
b=''
for i in a:
if (b == ''):
b += i
if(i==b[len(b)-1]):
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2023-07-03 00:28:21
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Series方法与DataFrame差不多，这里只介绍后者如何使用，前者相似。df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’])
In [4]: df
Out[4]:
A B C D
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11 axis=1（按列方向操作）、inplace
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2023-07-14 13:41:13
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Python列表当中删除数据的操作方法主要包含四个，分别是del、pop()、remove()、clear()。下面分别对这4个方法进行介绍和代码体验。一、del删除列表或删除指定数据1、 语法del 目标 或 del(目标)2、快速体验2.1删除列表list1 = ['python', 'java', 'php']
# 2种写法
del list1
# del(list1 )
print(li
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2023-06-12 17:30:02
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pandasimport pandas as pd 2021/9/21删除DataFrame中含缺失值的记录DataFrame.dropna()DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)参数：axis: 默认axis=0。0为按行删除,1为按列删除how: 默认 ‘any’。 ‘
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2024-07-04 20:57:06
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删除缺失值
dropna()：删除缺失的值。返回值：DataFrame 删除了NA条目的DataFrame。不改变原序列值。参数检验：axis ： {0或’index’，1或’columns’}，默认0 确定是否删除包含缺失值的行或列。 0或’index’：删除包含缺失值的行。 1或“列”：删除包含缺失值的列。 从0.23.0版开始不推荐使用：将元组或列表传递到多个轴上。只允许一个轴。how
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2023-08-31 23:49:23
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今天为大家带来的内容是：三个详细步骤教你在python中删除某个元素(含方法解析)文章内容主要介绍了python中删除某个元素的方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下，喜欢的话记得点赞转发关注收藏不迷路哦。python中关于删除list中的某个元素，一般有三种方法:remove、pop、del1.remove: 删除单个元素，删
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2023-05-25 09:39:38
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主要实现了成员信息的增加，修改，查询，和删除功能，写着玩玩，
在写的过程中，遇到的问题，旧新成员信息数据的合并，手机号和邮箱的验证，
#!/usr/bin/env python
# coding=utf8
#author:shantuwqk@163.com
import os, sys, time,json
import re
member_dict = \
{}
member
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2023-11-09 01:18:33
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功能： 1、获取excel所有sheet页名称 2、获取指定sheet页数据,返回[[行数据],...],未指定读取首个sheet页数据 3、获取指定sheet页数据,返回[[列数据],...],未指定读取首个sheet页数据 4、获取指定sheet页的指定列数据,如B列数据,未指定读取首个sheet页数据 5、保存excel指定sheet页某单元格的图片，如G1或G12中的图片 6、保存exce
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2023-09-20 11:40:53
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在python中进行数据处理，经常会遇到有些元素内容是不需要的。需要进行删除或者替换。本篇就详细探讨一下各种数据类型(series,dataframe)下的删除方法随机创建一个DataFrame数据import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(5,3)),columns=["a
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2023-07-25 12:55:26
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如果你只是想知道解决方法不想知道为什么的话，直接在迭代的时候给列表后面加上[::-1]即可，然后就不用往后看了前言remove是列表删除元素的三剑客之一，因为他可以直接填写元素项，因此十分好用，我也很喜欢，其实上半年用列表的时候就遇到了报错这个问题，找到了解决方法，但是刚刚有同学问我remove删除元素删除不干净的问题，我想了想，还是写一篇博客吧。案例介绍我们创建一个列表，把里面的33和44删掉，
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2023-12-01 10:56:53
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Microsoft Office 被广泛用于商务和运营分析中， 其中 Excel 尤其受欢迎。Excel 可以用于存储表格数据、创建报告、图形趋势等。在深入研究用 Python 处理 Excel 文档之前，让我们先了解一些基本术语：Spreadsheet（电子表格） 或者 Workbook（工作簿） – 指文件本身(.xls or .xlsx).Worksheet（工作表） 或者 S
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2023-11-10 00:36:46
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