不要用math.isnan() pandas里专门有一个函数: age_null = pd.isnull(titanic_survival[‘age’])…

Python 数据分析:Pandas 缺省值的判断 背景 我们从数据库中取出数据存入 Pandas None 转换成 NaN 或 NaT.但是,我们将 Pandas 数据写入数据库时又需要转换成 None,不然就会报错.因此,我们就需要处理 Pandas 的缺省值. 样本数据 id name password sn sex age amount content remark login_date login_at created_at 0 1 123456789.0 NaN NaN NaN 20…

Java问题记录——循环里的二次判断与状态更新 摘要:本文主要记录了在循环操作时可能出现的问题. 问题重现 在使用循环结构时,如果使用了定时任务,或者代码会多次调用循环结构,可能会导致有些对象会被循环多次. 举例来说,如果有一个结账的代码,每五分钟会执行一次: @Scheduled(cron = "0 0/5 * * * ?") @Async public void handle(){ List<Customer> list = customerDao.listCustom…

上一篇pandas数组(pandas Series)-(3)向量化运算里说到,将两个 pandas Series 进行向量化运算的时候,如果某个 key 索引只在其中一个 Series 里出现,计算的结果会是 NaN ,那么有什么办法能处理 NaN 呢? 1.  dropna() 方法: 此方法会把所有为 NaN 结果的值都丢弃,相当于只计算共有的 key 索引对应的值: import pandas as pd s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', '…

uses ActiveX, ComObj, MSHTML; 根据连接文字点击连接- 一般情况下的连接 Procedure HTMLClinkByText(text:string;Wbr:TWebBrowser); var doc:IHTMLDocument2; len,I:integer; item:OleVariant; all:IHTMLElementCollection; begin doc:=Wbr.Document as IHTMLDocument2; all:=doc.Get_lin…

转自:http://www.webhek.com/page-visibility 长期以来我们一直缺少一个判断用户是否正在浏览某个指定标签页的方法.用户是否去看别的网站了?他们切换回来了么?现在,HTML5里页面可见性接口就提供给了程序员一个方法,让他们使用visibilitychange页面事件来判断当前页面可见性的状态,并针对性的执行某些任务.同时还有新的document.hidden属性可以使用. document.hidden 这个新出现的document.hidden属性,它显示页面是…

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据,判断是否重复,以及如何去重 dataframe数据样本: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['苹果','梨','草莓','苹果'], 'price':[7,8,9,8], 'cnt':[3,4,5,4]}) name cnt price 0 苹果 3 7 1 梨 4 8 2 草莓 5 9 3 苹果 6 8 >> 查看dataframe的重复数据 a = df.groupby…

我取Excel数据时先判断cell是否为"": if(cellValue != ""){     listNumber.add(i);     cellValues.add(cellValue.trim());     } 一直报错,由于原来也取过没报错,所以进入了误区,没想到是Excel中cell格式改变了. 原因:由于cell格式是General,所以当cell为空时取数据报错.我没判断cell是否为null. 两种解决方法: 1:改Excel的cell格式,数…

在Delphi中使用Webbrowser加载百度地图时,点击了其它界面,再回到百度地图中,即使点击了鼠标,再用滚轮也不能缩 放地图,除非点地图里面的自带的控件,之后才能缩放,原因是因为其它窗体控件获得焦点后没还回给Webbrowser.目前的解决办法是在窗体上拖一个ApplicationEvents,在他的OnMessage事件中写入如下代码: if IsChild(WebBrowser1.Handle, Msg.Hwnd) then begin // 使用API进行判断,第一个参数是父窗口,第…

pandas大家用的都很多,像我这种用的不够熟练,也不够多的就只能做做笔记,尽量留下点东西吧. 筛选行: a. 按照列的条件筛选 df = pandas.DataFrame(...) # supposing it has 3 columns: a, b and c df[(df['a'] > 0) & (df['b'] < 0) | df['c'] > 0] b. 按照索引的条件筛选 needed_seq=[1,2,3,6] needed_df = df.loc[needed_s…