apply Numpy 的ufuncs通用函数(元素级数组方法)也可用于操作pandas对象: 另一个常见的操作是,将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上.Dataframe的apply方法即可实现此功能: sum 和mean 许多最为常见的数组统计功能都被实现成DataFrame的方法(如sum和mean), 因此无需使用apply方法. 除标量外, 传递给apply的函数还可以返回由多个值组成的Series: 元素级 python函数也可以用,格式化浮点值, applymap方法 之所以叫…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第二十二课:凹凸映射 凹凸映射,多重纹理扩展: 这是一课高级教程,请确信你对基本知识已经非常了解了.这一课是基于第六课的代码的,它将建立一个非常酷的立体纹理效果. 这一课由Jens Schneider所写,它基本上是由第6课改写而来…

目录(?)[-] 二SQL语句映射文件2增删改查参数缓存 select insert updatedelete sql parameters 基本类型参数 Java实体类型参数 Map参数 多参数的实现 字符串代入法 cache缓存   二.SQL语句映射文件(2)增删改查.参数.缓存 MyBatis学习 之 一.MyBatis简介与配置MyBatis+Spring+MySql MyBatis学习 之 二.SQL语句映射文件(1)resultMap MyBatis学习 之 二.SQL语句映射文件…

单片机中printf函数的重映射 一.源自于:大侠有话说 1.如果你在学习单片机之前学过C语言,那么一定知道printf这个函数.它最最好用的功能 除了打印你想要的字符到屏幕上外,还能把数字进行格式化.例如十进制的33,用十进制 方式输出就是33,用十六进制的形式就输出成21,如果用字符形式输出,那就是ASCII码 表对应的’!’. 2. 51年代,一些人软件仿真的时候也很喜欢使用printf,但实际代码运行中,用的人则不多,因 为别说51年代,就是用AVR的,也会觉得printf这个函数耗费的…

原文链接:https://www.cnblogs.com/rexyan/p/7975707.html 一.import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 二.文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', '…

目录(?)[-] 二SQL语句映射文件1resultMap resultMap idresult constructor association联合 使用select实现联合 使用resultMap实现联合 collection聚集 使用select实现聚集 使用resultMap实现聚集 discriminator鉴别器   二.SQL语句映射文件(1)resultMap MyBatis学习 之 一.MyBatis简介与配置MyBatis+Spring+MySql MyBatis学习 之 二.…

1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277…

一.概述 注解式控制器支持: 请求的映射和限定 参数的自动绑定 参数的注解绑定 二.请求的映射和限定 http请求信息包含六部分信息: ①请求方法: ②URL: ③协议及版本: ④请求头信息(包括Cookie信息): ⑤回车换行(CRLF): ⑥请求内容区: 其中,①.②.④.⑥一般是可变的,可根据这些信息对处理方法进行映射,具体分为: URL路径映射:使用URL映射请求到处理器的功能处理方法 请求方法映射限定:如限定功能处理方法只处理GET请求 请求参数映射限定:如限定只处理包含“abc”请求…

shift函数是对数据进行移动的操作,假如现在有一个DataFrame数据df,如下所示: index value1 A 0 B 1 C 2 D 3 那么如果执行以下代码: df.shift() 就会变成如下: index value1 A NaN B 0 C 1 D 2 看一下函数原型: DataFrame.shift(periods=1, freq=None, axis=0) 参数: periods:类型为int,表示移动的幅度,可以是正数,也可以是负数,默认值是1,1就表示移动一次,注意这…

diff函数是用来将数据进行某种移动之后与原数据进行比较得出的差异数据,举个例子,现在有一个DataFrame类型的数据df,如下: index value1 A 0 B 1 C 2 D 3 如果执行: df.diff() 则会得到: index value1 A NaN B 1 C 1 D 1 怎么得到的呢,其实是经过了两个步骤,首先会执行: df.shift() 然后再将该数据与原数据做差,即: df.shift()-df 函数原型: DataFrame.diff(periods=1, ax…