pandas 将小于三的所有元素换为0

Pandas 之过滤DateFrame中所有小于0的值并替换

Outline 前几天,数据清洗时有用到pandas去过滤大量数据中的“负值”: 把过滤出来的“负值”替换为“NaN”或者指定的值. 故做个小记录. 读取CSV文件代码: import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv') df # 开发环境: ipython notebook 下读取本地csv文件,输出结果如下:

WPF案例 (三) 模拟QQ“快速换装"界面

原文:WPF案例 (三) 模拟QQ"快速换装"界面这个小程序使用Wpf模拟QQ快速换装页面的动画特效,通过使用组合快捷键Ctrl+Left或Ctrl+Right,可实现Image平滑的向左或者向右滑动,页面如下,有兴趣的朋友可以下载源码在构建这个示例的3D场景时,使用了ModelVisual3D和Model3DGroup元素,ModelVisual3D是一个3D容器类,用来包含3D元素,在这里使用Model3DGroup打包了3个GeometryModel3D,每个Geometry

二分练习题3 查找小于x的最大元素题解

题目描述现在告诉你一个长度为 $n$ 的有序数组 $a_1, a_2, ..., a_n$ ,以及 $q$ 次询问,每次询问会给你一个数 $x$ ,对于每次询问,你需要输出数组 $a$ 中小于 $x$ 的最大元素. 输入格式输入的第一行包含一个整数 $n(1 \le n \le 100000)$ ,用于表示数组中元素的个数. 输入的第二行包含 $n$ 个整数,两两之间有一个空格,用于表示数组中的元素 \(a_1, a_2, ..., a_n(1 \le a_i

Pandas学习（三）——NBA球员薪资分析

欢迎加入python学习交流群 667279387 学习笔记汇总 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据的归一化 pandas学习(五)–pandas学习视频本篇文章主要利用NBA球员的薪资数据处理来进一步学习pandas这个数据处理工具. 1.获取数据并保存本文从网站:下载网站来获取2017-2018年各位NBA球员的薪资情况,代码如下: import pandas as pd

P1043 查找小于x的最大元素

题目描述现在告诉你一个长度为 $n$ 的有序数组 $a_1, a_2, ..., a_n$ ,以及 $q$ 次询问,每次询问会给你一个数 $x$ ,对于每次询问,你需要输出数组 $a$ 中小于 $x$ 的最大元素. 输入格式输入的第一行包含一个整数 $n(1 \le n \le 100000)$ ,用于表示数组中元素的个数. 输入的第二行包含 $n$ 个整数,两两之间有一个空格,用于表示数组中的元素 \(a_1, a_2, ..., a_n(1 \le a_i

三、HTML元素

嵌套的HTML元素  <!DOCTYPE html> <html> <body> <p>这是第一个段落.</p> </body> </html> HTML空元素 (1)即没有内容的 HTML 元素.如<br>(<br> 标签定义换行) (2)在 XHTML.XML 以

JavaScript DOM三种创建元素的方式

三种创建元素的方式: document.write() element.innerHTML document.createElement() 初始HTML内容: <button>btn</button> <p>p</p> <div class="inner">inner</div> <div class="create">create</div> 预览: 1. docum

python——pandas技巧（处理dataframe每个元素，不用for，而用apply）

用apply处理pandas比用for循环,快了无数倍,测试如下: 我们有一个pandas加载的dataframe如下,features是0和1特征的组合,可惜都是str形式(字符串形式),我们要将其转换成一个装有整型int 0和1的list (1)用for循坏(耗时约3小时) 1 from tqdm import tqdm #计时器函数 2 for i in tqdm(range(df.shape[0])): 3 df['features'][i] = df['features'][i].sp

三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （下）——模型的部署、大规模训练、加速

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出使用 SavedModel 完整导出模型不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件因为 SavedModel

三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （中）——常用模块和模型的部署

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复只保存模型的参数,不保存模型的计算过程需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存

三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （上）——前置基础、模型建立与可视化

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接一些前置的基础随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constant([1,2],[3,4]) 查看形状.类型.值 A.shape A.dtype A.numpy() 矩阵相加 tf.add(A,B) 矩阵相乘 tf.matmul(A,B) 自动求导机制 tf.G

将n阶方阵左下半三角中的元素值置0.

/*===================================== 将n阶方阵左下半三角中的元素值置0. 0<n<10. ======================================*/ #include<stdio.h> int main() { int n; ][]; int i,j; scanf("%d",&n); ;i<n;i++) { ;j<n;j++) { a[i][j]=; } } ;i<n;i

[转]三步完成Source Insight 4.0 破解安装

下载地址有更新,之前有朋友因潜在的版权问题封禁没下到,现在更新后可正常使用了. 文末有完全清除上次安装残留的方法,需要的人可以参考. —— 更新于 2018.1.21 第一步:安装安装sourceinsight4.0 (可从下文地址下载) 第二步:替换用下文地址中的 sourceinsight4.0.exe 替换安装后路径下的 sourceinsight4.0.exe 第三步:破解运行sourceinsight4.0,选择破解文件破解 OK,开始使用! 附录一: 下载

jquery中判断选择器，找没找到元素用$().size()==0

jquery中判断选择器,找没找到元素用$().size()==0

三步完成Source Insight 4.0 破解安装（转）

转自:https://blog.csdn.net/biubiuibiu/article/details/78044232 三步完成Source Insight 4.0 破解安装下载地址有更新,之前有朋友因潜在的版权问题封禁没下到,现在更新后可正常使用了. 文末有完全清除上次安装残留的方法,需要的人可以参考. —— 更新于 2018.1.21 第一步:安装安装sourceinsight4.0 (可从下文地址下载) 第二步:替换用下文地址中的 sourceinsight4.0

C语言：将ss所指字符串中所有下标为奇数位置的字母转换为大写-将该字符串中的所有字符按ASCII码值升序排序后输出。-将a所指的4*3矩阵第k行的元素与第0行元素交换。

//函数fun:将ss所指字符串中所有下标为奇数位置的字母转换为大写,若不是字母,则不转换. #include<conio.h> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> void fun(char *ss) { int i; ; ss[i]; i++) { == ) { if (ss[i] >= 'a'&&ss[i] <= 'z') { ss[i] -= ;/

创建线程的方式三：实现Callable接口-----JDK5.0 新增

package com.yhqtv.java2; /* * 创建线程的方式三:实现Callable接口-----JDK5.0 新增 * * 如何理解实现Callable接口的方式创建多线程比实现Runnable接口创建多线程方式强大? * 1.call()可以有返回值的. * 2.call()可以抛出异常,被外面的操作捕获,获取异常的信息 * 3.Callable是支持泛型的 * @author XMKJ yhqtv.com Email:yhqtv@qq.com * @create 2020-0

Pandas系列（三）-缺失值处理

内容目录 1. 什么是缺失值 2. 丢弃缺失值 3. 填充缺失值 4. 替换缺失值 5. 使用其他对象填充数据准备 import pandas as pd import numpy as np index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") da

pandas 初识（三）

Python Pandas 空值 pandas 判断指定列是否(全部)为NaN(空值) import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"a": ["aa", np.NAN, np.NAN], "b": [3, np.NAN, 2]}) 判断某列是否有NaN >>> df.a.isnull().any() True 判断是否全部为 NAN >>>

pandas技巧两则——列内元素统计和列内元素排序

更新:后来忽然发现有个cumcount()函数,支持正排倒排,所以以下说的那些基本都没啥用了. 最近做比赛线上无甚进展,所以先小小地总结遇到的一些困难和解决的方法,以防之后忘记.毕竟总是忙着大步赶路的话,容易扯着蛋.在此感谢群内大佬们的指导,给了我思路和解决方案. 数据处理的话一般pandas是用到最多的啦,这次我遇到了这样的问题,比如我有个DataFrame如下: 首先我想统计一下A.B.C分别出现了几次,并且作为一列写在旁边,但我又不想groupby再count再merge什么的,有没有什么

Selenium三种等待元素的方式及代码，需要特别注意implicitlyWait的用法

一.显式等待 1.显式等待: 就是明确的要等到某个元素的出现或者是某个元素的可点击等条件,等不到,就一直等,除非在规定的时间之内都没找到,那么就跳出Exception. 2.代码: new WebDriverWait(driver, 15).until(ExpectedConditions.presenceOfElementLocated(By.xpath(""))); //元素的xpath路径注:这里的15是指要等待的秒数.如果没有满足until()方法中的条件,就会始终在

pandas 将小于三的所有元素换为0

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