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:

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])               a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.3

转自:http://blog.csdn.net/wangying19911991/article/details/73928172 https://www.zhihu.com/question/58993137 python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \ columns=["col1&q

Python是一门解释性语言,弱类型语言 python程序的两种编写方式: 1.进入cmd控制台,输入python进入编辑模式,即可直接编写python程序 2.在.朋友文件中编写python代码,通过python命令执行python代码(注意:在python2中的中文编码会有问题,python2使用的ASCII码编码,处理不了中文,我们需要替换为utf-8编码格式: -*- encoding:utf-8-*-) =  : 执行顺序,把等号右边的值赋值给等号左边的值 变量:变量用于临时记录一个值

python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'])                a         b         c         d         eJoe     0.814300 -0.495764  0.

Python黑帽编程 2.0 第二章概述 于 20世纪80年代末,Guido van Rossum发明了Python,初衷据说是为了打发圣诞节的无趣,1991年首次发布,是ABC语言的继承,同时也是一种脚本语言.取名时,Guido van Rossum认为它应该“短小,独特,还有一点神秘感”,他是英国著名剧团Monty Python的忠实粉丝,所以就是Python了. 图1 Monty Python剧团 牛人的世界我们无法理解,随便玩玩就玩出门语言来. 编程语言众多,Python按照分类来讲,首

Python黑帽编程 4.0 网络互连层攻击概述 是时候重新温习下下面这张图了. 图2 本章的内容核心包含上图中的网络层和传输层.TCP/IP是整个网络协议体系中的核心,因为从这里开始,数据传输从局域网迈向了广阔的互联网,我们的程序也有能力处理来自互联网的数据,可以直接对互联网上的主机进行攻击和测试. 还是老话,希望各位深入的学习协议,通过抓包工具练习数据包分析,通过实例理解协议.下面我们把本章涉及到的内容做简略的描述. 4.0.1 嗅探与嗅探器原理 嗅探是一个综合概念,涉及到我们之前讲到的第二

关于 php 和 python 的浮点计算 0.1+0.2 看到群里有小伙伴说为什么 python 计算出 0.1+0.2 是 0.30000000000000004 >>> print(0.1+0.2) 0.30000000000000004 而 php 计算出是"对". php > echo 0.1+0.2; 0.3 其实这两个结果都是正确的. 这是因为不同的语言在处理浮点时有不同的方式,而计算机在处理浮点时永远会有精度问题(这里的问题不是错误). 可以使用

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

tf.clip_by_value(p, min, max))   运用的是交叉熵而不是二次代价函数. 功能:可以将一个张量中的数值限制在(min,max)内.(可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时,不会出现log0这样的错误或者大于1的概率) 参数: p:input数据 当p小于min时,输出min:当p大于min小于max时,输出原值:当p大于max时,输出max: 代码: import tensorflow as tf v = tf.constant([[1.0, 2.0, 4.

一前奏 1..Python语言开发工具选择 IDLE:自带默认常用入门级 PyCharm:简单.集成度高 Anaconda:awesome IDE较为简单,不做详细记录. 二.表示 1.numpy库入门 数据的维度 列表内的数据类型可以不同. 高维数据:键值对组成. 数组对象 Numpy是一个开源的Python科学计算库 *一个强大的N维数组对象ndarray *广播功能函数 *线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能 N维数组对象:ndarray *实际的数据 *元数据,下标从0开始(数据维度,

Hi音乐 两大平台全音乐搜索.收听与下载的简洁网络音乐播放器 中文介绍 | English Description 源码:Gitee 码云 简介 Hi音乐 是基于 Python 开发的简洁网络音乐播放器. 功能特性 基础功能 集成酷狗音乐.酷我音乐歌曲搜索与下载(未来将会支持更多的平台) 支持歌词同步滚动,进度条控制音乐进度 多种播放模式选择 完整更新记录详见:CHANGES.md 简明运行教程 使用前请确保您已经在电脑上安装好了 Python 3.8+. 1.安装依赖库 快捷键 Win+R 输

系数需满足条件: a,b不能同时为0 b2-4ac≠0 代码如下def quadratic(a, b, c): """ 返回ax² + bx + c = 0的 """ if not all(map(lambda x: isinstance(x, (int, float)), (a, b, c))): raise TypeError('参数类型只能为int, float') and b == : return None # a, b不能同时为0 e

把”0102030405”分成5组('0', '1'), ('0', '2'), ('0', '3'), ('0', '4'), ('0', '5') re.findall(r"(\d)(\d)",s) >>> re.findall(r"(\d)(\d)",s) [('0', '1'), ('0', '2'), ('0', '3'), ('0', '4'), ('0', '5')]

计算1~2008中所有自然数中1和0的个数总数. 通过自然数的大小划分区间,将自然数每位上的数载入列表,循环计数. list = [] onecount = 0 zerocount = 0 for i in range(1,2009): if int(i/1000)!=0: #thousands list.append(int(i/1000)) list.append(int(i/100)%10) list.append(int(i/10)%10) list.append(i%10) for c

#coding=utf-8 import requests import re import sys import time #获取config_safe.php中的 key def getKey(url,headers,local_url): try: url_key = url + "/config/config_safe.php" rsp = requests.get(url_key,headers) p = re.compile(r'<\?php\/\*(.*)\*\/\

0x01 此漏洞是由于未将decode解码后的数据过滤,而直接带入SQL语句中,从而导致SQL盲注漏洞. 0x02 漏洞分析:此处复现为metinfo6.1.3版本,漏洞最初产生为:/app/system/user/web/register.class.php 94~107行: 可以看到此函数将 GET,POST,COOKIE,过来的数据经过decode解码后直接赋值给$username变量,然后将此变量带入get_user_valid()函数,跟进: 可以看到有将此可控变量引入get_user

import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4.element r=requests.get("http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2017.html") # print("encode:",r.encoding,"----真实编码方式",r.apparent_encoding) r.encoding=r.apparent_enc

(virtualbox/VMware)linux起步提示memoryforcrashkernel(0*0 to 0*0)notwithinpermissible  http://www.myexception.cn/linux-unix/477672.html 一.在vmware上创建了虚拟机,操作系统是Red Hat Enterprise Linux Server release 5.3,当启动虚拟机时出现下面信息: Memory for crash kernel (0x0 to 0x0) n

一,简介 二,配置虚拟机 1,创建虚拟机 (1)添加三块儿网卡:   主节点 二节点 eth0:    公网  192.168.1.20/24   NAT eth0:    公网  192.168.1.21/24   NAT eth1:私网  192.168.2.20/24     host-only eth1:      私网  192.168.2.21/24   host-only eth2:    DHCP    Bridged eth2:     DHCP    Bridged 主机名:

问题导读1.borker包含哪些属性?2.Producer包含哪些属性?3.Consumer如何配置?borker(0.9.0及0.10.0)配置Kafka日志本身是由多个日志段组成(log segment).一个日志是一个FileMessageSet,它包含了日志数据以及OffsetIndex对象,该对象使用位移来读取日志数据 * borker配置就是指配置server.properties文件 *最小配置通常情况下需要在减压缩kafka后,修改config/server.properties