Pandas中的数据结构 Series: 一维数组,类似于Python中的基本数据结构list,区别是Series只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率.就像数据库中的列数据: DataFrame: 二维的表格型数据结构.很多功能与R中的data.frame类似.可以将DataFrame理解为Series的容器: Panel:三维的数组,可以理解为DataFrame的容器. Series是一个一维的类似的数组对象,包含一个数组的数据(任何NumPy的数据类型)和一个与数

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

作者|孙敏 为什么要做Bug分析? Bug是项目过程中的一个有价值的虫子,它不只是给开发的,而是开给整个项目组的. 通过Bug我们能获得什么? 积累测试方法,增强QA的测试能力,提升产品质量 发现项目过程中的问题,推动优化解决问题:以及可以用来侧面验证流程优化是否有效 提高开发的编码能力,做到Bug预防 项目过程中不可能没Bug,但是我们要利用已有Bug减少未来Bug数,提高产品质量. Bug包含了哪些信息可以分析? Bug本身的信息 标题.描述(操作步骤.预期结果.实际结果.截图等附加信息.环

关键代码 主要解决vue双大括号{{}}在数据渲染和加载过程中的闪动问题,而影响客服体验. html代码: <span class="tableTitle selftab" v-cloak>{{overview.contractCost+overview.changeAuditMoney}}</span> css: [v-cloak]{ display: none;}

背景 今天在跑定时任务的过程中,发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常,出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象,计算时间戳的代码大致如下. package com.lingyejun.authenticator; public class IntegerTest { public static void main(String[] args) { long endTime = System.currentTimeMillis(); long startTime = endTime - 30

使用spark的 DataFrame 来操作mysql数据. DataFrame是比RDD更高一个级别的抽象,可以应用SQL语句进行操作,详细参考: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 这里暂时使用spark-shell进行操作, 1.首先,必须要先下载一个mysql的jdbc的驱动 可以从这里下载 2.然后呢,就好办了. #具体的启动spark-shell的方法(带上mysql的driver)$~/sp

1. Pull解析器的运行方式与 SAX 解析器相似.它提供了类似的事件,如:开始元素和结束元素事件,使用parser.next()可以进入下一个元素并触发相应事件.跟SAX不同的是, Pull解析器产生的事件是一个数字,而非方法,因此可以使用一个switch对感兴趣的事件进行处理.当元素开始解析时,调用parser.nextText()方法可以获取下一个Text类型节点的值. 解析如下xml文件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8

1. Pull解析器的运行方式与 SAX 解析器相似.它提供了类似的事件,如:开始元素和结束元素事件,使用parser.next()可以进入下一个元素并触发相应事件.跟SAX不同的是, Pull解析器产生的事件是一个数字,而非方法,因此可以使用一个switch对感兴趣的事件进行处理.当元素开始解析时,调用parser.nextText()方法可以获取下一个Text类型节点的值. 解析如下xml文件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8

今天接到项目中的一个功能,要实现excel的导入,导出功能.这个看起来思路比较清楚,但是做起了就遇到了不少问题. 不过核心的问题,大家也不会遇到了.每个项目前台页面,以及数据填充方式都不一样,不过大多都是以json数据填充的.在导入excel填充json数据到页面时,真的让我差点吐血了.在做这个导入导出的时候,那一个礼拜都是黑暗的. 好了,废话不多说了,我今天就给大家展示这个两个功能的核心点,excel生成json数据和json数据生成excel文件. 一:从上传文件到服务器,后台java解析,

公司在后台管理系统开发中用到了 vue+element-ui 组合的框架,但随着需求的越来越复杂,前端的工作难度也呈几何倍数递增,工作量随之增大.这不,在项目中增加一个将列表数据导出为excel的需求就紧跟着来了. 不光将数据导出,还得支持单笔导出或多笔批量导出. 前端:前端招谁惹谁了? 产品:入了前端门,生是前端人,死是前端鬼! 前端: 产品: 为了生活,我们已经殚精竭虑:为了工作,我们已经竭尽全力! 有需求,哭着也得实现啊.于是上网搜了一通,果然让我发现了解决之道:xlsx.file-sav

Jackson是SpringBoot默认使用的JSON处理库,它可以轻松的将Java对象转换成JSON对象,同样也可以将JSON转换成Java对象.本文介绍下Jackson的基本使用方法,包括序列化和反序列化:文中所使用到的软件版本:Java 1.8.0_191.Jackson 2.10.0. 1.引入依赖 <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jacks

在处理excel数据时需要将一组具有相同标签值的数据给按标签抽取出来,同样的标签值对应着同一个类别,这项操作让我对pandas的聚合功能有了更深刻的认识. 所谓聚合groupby,实际上是指将向量或者向量对应的高维度数据映射为标量值的过程,这里强调求出标量值其实是为了好显示groupby对象,本身只做聚合的话其实得到的对象并不是dataFrame 而是一个<pandas.core.groupby>对象,这个对象是不能像dataFrame对象一样直接可视化的,为了要可视化,必须找到一个可以计算得

1.Json 和 Xml       JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于ECMAScript的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C.C++.C#.Java.JavaScript.Perl.Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语言. 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成(网络传输速率). [  XML ] 优点::(1). 格式统一, 符合标准(2).

1.Json 和 Xml       JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于ECMAScript的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C.C++.C#.Java.JavaScript.Perl.Python等).这些特性使JSON成为理想的数据交换语言. 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成(网络传输速率). [  XML ] 优点::(1). 格式统一, 符合标准(2).

python操作excel,python有提供库 本文介绍openpyxl,他只支持新型的excell( xlsx)格式,读取速度还可以 1.安装 pip install openpyxl 2.使用 2.1获取excel文件夹,注意:windows下面的路径有反斜杠,加一个r进行区分 wb = openpyxl.load_workbook(r'd:\cases.xlsx') 2.2获取所有表单 sheet=wb.worksheets#获取所有的表单,并把它赋值给sheet sheet=wb.wo

以这2个函数为例 class File { public static byte[] ReadAllBytes(string path); public static void WriteAllBytes(string path, byte[] data); } 如果不做特殊处理,ReadAllBytes在返回数据给Js时,是一个字节一个字节拷贝给Js的数组.这样性能是极差的.并且,大多数情况下,逻辑代码中不需要直接修改2进制数据,而只是拿着而已. 因此,不要直接使用上面的2个函数. 以下是一个

本文用python中openpyxl库,封装成excel数据的读写方法 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet class ExcelHandler(): def __init__(self,file): self.file=file def open_sheet(self,name) ->Worksheet :#表示此函数的返回值,是一个这样的类型,函数注解 wb

// Iterator<Map.Entry<String,Long>> entries = Map.entrySet().iterator();                      while(entries.hasNext()){                          Map.Entry<String,Long> entry = entries.next();                          System.out.println(&

#数据分析 import pandas import csv old_path = r'd:\2000W\200W-400W.csv' f = open(old_path,'r',encoding='utf-8') data = pandas.read_csv(f) # print(data) num = int(data.describe().ix[0,0]) # print(num) # print(num) #遍历出所有行 # print("---------遍历出所有行-------&q

Double数据进行运算时,容易出现多位小数的精度问题 ①问题现象 ②解决方案 使用BigDecimal类型来进行Double类型数据运算 创建BigDecimal类型对象时将Double类型的数据转换为字符串 //Cart类: // 计算总金额 public Double getTotalAmount() { // 1.声明一个变量用于存储累加结果 BigDecimal sum = new BigDecimal("0.0"); // 2.遍历Map集合 Set<String&g