[Python] 正确复制列表的方法new = old[:] Python老鸟都知道以上代码是什么意思。它复制列表old到new。它对于新手来说是种困惑而且应该避免使用这种方法。不幸的是[:]标记法被广泛使用，可能是Python程序员不知道更好的列表复制法吧。 首先我们需要了解Python是如何管理对象和变量。Python没有C语言中的变量。在C语言中，变量不止是个
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2024-10-26 00:15:35
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os就是“operating system”的缩写，python中的os模块提供了对目录或者文件的新建/删除/查看等属性，还提供了对文件以及目录的路径操作，比如创建、删除目录等。关于OS模块的目录操作，可以看一下这篇文章：Python目录操作总结下面是os模块常用方法思维导图 shutil模块shutil模块属于高级文件操作模块，可以做os模块的补充，主要可以实现文件的复制和解压缩操作
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2023-08-31 09:45:16
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Smarty 模版语句解释 1、/**/语句包含的部分为程序篇头注释。主要的内容应该为对程序的作用，版权与作者及编写时间做一个简单的介绍，这在smarty中不是必需的，但从程序的风格来讲，这是一个好的风格。2、include_once语句它将安装到网站的smarty文件包含到当前文件中，注意包含的路径一定要写正确。3、$smarty = new Smarty()这一句新建一个Smarty对象$s
Selector复制模式Selector 默认是复制模式(replicating)，即把source复制，然后分发给多个sink；配置项 说明selector.type replicating 表示复制模式，source的selector如果不配置，默认就是这种模式 在复制模式下，当source接收到数据后，会复制多分，分发给每一个avro sinkselector.optional 标志通道为可
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2024-09-05 10:06:27
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完美解决Excel复制后粘贴空白的问题问题：分别双击打开两份Excel，分别为E1和E2，从E1选择任意单元格拷贝，转到E2，粘贴，鼠标指针忙碌状态，几秒后粘贴成功了（某些情况第一次粘贴也为空白），换单元格再次粘贴，粘贴结果为空白。 你认为是单元格格式问题？粘贴的是公式的原因？都不是！ 这种情况下你尝试设置单元格格式为其他格式（譬如“文本”），发现弹出错误提示框“不同的单元格格
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2024-04-11 15:25:10
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一、格式刷方法1、首先，选中原始表格的A1:D5区域，粘贴到新表格中。这时行高列宽格式都变化了。2、用鼠标选中原始表格的所有行，点击一下【格式刷】。3、到新表格中用格式刷刷一下粘贴数据的所有行，行高就复制过来了。4、同样的方法，选择原始表格的整列，然后用格式刷刷一下新表格的列即可。二、先复制行高的方法1、首先，选中原始表格区域的所有行，并复制。2、选中新表的一个单元格，选择鼠标右键的【粘贴】功能。
python pandas行、列求和及累加求和data[‘合计’]=data.apply(lambda x: x.sum(),axis=1) #按列相加各行数data.loc[‘小计’]=data.apply(lambda x: x.sum(),axis=0) #按行相加各列,增加小计，要注意的是小计中变成字符，序列变object要时刻关注data.中type的变化，可以用 data.dtypes
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2023-08-16 09:11:53
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7.1 pandas的导入方法：import pandas as pd 或者 from pandas ipmort *import pandas as pd
import numpy as np
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/dat
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2023-08-11 15:52:13
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在命令行中使用 Python 时，它可以接收大约 20 个选项（option），语法格式如下：python [-bBdEhiIOqsSuvVWx?] [-c command | -m module-name | script | - ] [args]本文想要聊聊比较特殊的“-m”选项： 关于它的典型用法、原理解析与发展演变的过程。首先，让我们用“--help”来看看它的解释：-m mod
在家为国家做贡献太无聊，不如跟我一起学点 Python顺便问一下，你们都喜欢什么什么样的文章封面图，老用这一张感觉有点丑人生苦短，我用 Python前文传送门：小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述引言先介绍下 Pandas 的数据结构，毕竟数据结构是万物的基础。Pandas 有两种主要的数据结构： Series 和 Dat
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2024-08-09 13:07:19
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文章目录Series定义创建 Pandas中重要的两个数据结构：Series和DataFrame。数据分析必学的两种数据结构，这两种数据结构以Numpy的Ndarray为基础，在Ndarray的基础上将功能做了扩展。需要掌握这两种数据结构的定义、创建、属性、函数。Python数据分析中所使用的大部分代码都属于对这两种数据结构的操作。每个知识点都会写一篇文章做详细讲解，本文主要介绍Series的定
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2023-12-31 22:04:38
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如果你是有打算从事有关数据分析或者数据挖掘的等数据科学领域的工作，或者和我一样目前就是从事相关领域的工作，那么「链式调用」对我们而言是一门必修课。为什么是链式调用？链式调用，或者也可以称为方法链(Method Chaining)，从字面意思上来说就是将一些列的操作或函数方法像链子一样穿起来的 Code 方式。我最开始感知链式调用的「美」，还要从使用 R 语言的管道操作符开始。library(t
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2024-06-10 11:37:23
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Pandas 数据结构 - SeriesPandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。Series 由索引（index）和列组成，函数如下：pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)参数说明：data：一组数据(ndarray 类型)。index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。d
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2023-06-20 17:35:25
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文章目录一、Series 结构二、数据结构 Series 创建1. 创建1.1 列表/数组作为数据源创建 Series1.2 字典作为数据源创建 Series1.3 通过标量创建2. 参数说明2.1 index 参数2.2 name 参数2.3 copy 参数三、Series 的索引/切片1. 下标索引2. 标签索引3. 切片四、Series 数据结构的基本技巧1. 查看前几条和后几条数据2.
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2023-08-06 20:58:27
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# Python Series: A Comprehensive Guide to Python Programming
是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。pandas.SeriesPandas系列可以使用以下构造函数创建 :pandas.Series( data, index, dtype, copy)。Python构造函数的参数如下:编号参数描述1data数据采取各种形式，如：ndarray，list，con
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2023-10-12 23:55:39
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1、区别：List 和 Dict 是 Python 的基本数据结构Series 和 DataFrame 是 Pandas 的基本数据结构Array 是 Numpy 的数据结构2、列表（list）python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的。一组有序项目的集合。可变的数据类型【可进行增删改查】列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔。n=[1,2,3,4,5,6]3、元
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2023-07-01 11:51:42
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预告：后边一段时间，我会分享一系列关于Python数据分析的内容，为大家展示一个数据分析师需要掌握什么知识，具备什么样的技能，感兴趣的可以先关注下。
要使用强大的Python数据分析模块pandas，我们首先要熟悉它的两个主要的数据结构：Series(序列)和DataFrame(数据框)，或许它们无法解决所有的问题，但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础。1.生成Serie
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2023-09-04 19:11:51
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Pandas Series入门教程Series 结构，也称 Series 序列，是 Pandas 常用的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应的关系。Series 可以保存任何数据类型，比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等，它的标签默认为整数，从 0 开始依次递增。Series 的结构图，如下所示：通过标签我们
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2023-10-15 22:54:14
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