转载:https://www.cnblogs.com/FYZHANG/p/11629075.html 一次就运行成功了,感谢博主分享 #!/usr/bin/env python3 # -*- # @FileName :Test.py # @Software PyCharm import os import pandas as pd # filename为文件路径,file_num为拆分后的文件行数 # 根据是否有表头执行不同程序,默认有表头的 def Data_split(filename,fi

import pandas as pd import asyncio from collections import defaultdict collect = defaultdict(list) #######创建处理一个对象的方法,并返回期物 async def dealone(chunk,sas): path='/data/chaifen/testphone_%d.txt'%sas chunk.to_csv(path,index=False) return path async def s

1. 将大文件拆分为小文件 I 通过二进制的方式将大文件读取出来,将其拆分存,以不同的文件方式存放在一个目录下面 II 提供两种操作方式交互式和命令行模式 #! usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import sys, os megebytes = 1024 * 1000 chunksize = int(1.4 * megebytes) def clear_dir(target_dir): """ 清空目录 :param target

本文简单介绍一下read_csv()和 to_csv()的参数,最常用的拿出来讲,较少用的请转到官方文档看. 一.pd.read_csv() 作用:将csv文件读入并转化为数据框形式. pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_co

pandas.read_csv参数整理   读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer : str,pathlib.str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a fi

1.to_sql def to_sql(self, name, con, schema=None, if_exists="fail", index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None,): name: 输出的表名 con: 数据库连接对象 if_exists: 三个模式:fail,若表存在,则不输出;replace;若表存在,覆盖原来表里的数据;append:若表存在,将数据写到原表的后面.默认

机器学习入门 (注:无基础可快速入门,想提高准确率还得多下功夫,文中各名词不做过多解释) Python语言.pandas包.sklearn包   建议在Jupyter环境操作 操作步骤 1.pandas包加载给机器学习训练的表格 依照机器学习领域的习惯,我们把特征叫做X,目标叫做y,通常一列数据最后一列作为目标列 2.映射数据列为整型(Python做决策树需要整型或者实数) 3.拆分训练集.测试集 4.sklearn创建训练模型.测试模型准确率等 5.预测结果导出 算法 1.PCA算法2.LDA

学习自:pandas1.2.1documentation 0.常用 1)读写 ①从不同文本文件中读取数据的函数,都是read_xxx的形式:写函数则是to_xxx: ②对前n行感兴趣,或者用于检查读进来的数据的正确性,用head(n)方法:类似的,后n行,用tail(n)--如果不写参数n,将会是5行:信息浏览可以用info()方法: ③检查各列的类型,用dtypes属性. 2)取子集 ①这一部分的内容与numpy的切片.索引部分很类似: ②可以通过shape属性查看DataFrame与Seri

前言: 前面分析了APP的现状以及业务组件化的一些探讨(Android业务组件化之现状分析与探讨),以及通信的桥梁Scheme的使用(Android业务组件化之URL Scheme使用),今天重点来聊下子模块SubModule的拆分以及它们之间的路由Router实现.本篇涉及的相关知识比较多,阅读本篇之间需要大致了解一下Java的注解(Java学习之注解Annotation实现原理).Java的动态代理机制(Java设计模式之代理模式(Proxy))等.业务组件化是一个循序渐进的过程,一开始很难

本文简要分析一下如何如何使用C#简单实现合并和拆分word文档.平时我们在处理多个word文档时,可能会想要将两个文档合并为一个,或者是将某个文档的一部分添加到另一个文档中,有的时候也会想要将文档拆分.在Word中,合并或拆分文档最简单的方式就是打开一个原文档的副本文件,复制我们需要的部分,删除不需要的部分,然后再保存文档.使用这种方法在文档比较多或者比较大时手动操作起来比较费时,以下是使用C#实现合并一个Word文档的某一个section到另一个文档或者合并两个完整的Word文档到一个单独的文

C# 合并及拆分PDF文件 有时我们可能会遇到下图这样一种情况 — 我们需要的资料或教程被分成了几部分存放在多个PDF文件中,不管是阅读还是保存都不是很方便,这时我们肯定想要把这些PDF文件合并为一个PDF文件.相对应的,有时候我们也需要拆分一个大的PDF文件,来从中获取我们需要的那一部分资料.这篇文章主要分享如何使用C#来将多个PDF文件合并为一个PDF文件以及将一个PDF文件拆分为多个PDF文件. 合并PDF文件 合并PDF文件的代码很简单,主要分为三步,首先获取需要合并的PDF文件,然后调

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没

上一篇中实现了 C1FlexGrid的撤销还原功能,这篇是要仿 Excel 做一个行列删除以及单元格的自由合并拆分,楼主怕在原工程里复杂的说不清道不明,所以干脆提取出来做了一个 Demo 来说明实现过程,请指教了. 一  前提概要 C1FlexGrid 中自带的 AllowMerging 属性可以控制单元格的自动合并,条件是相邻单元格的内容相同,就自动合并. 其中 Row 和 Column 还有 C1FlexGrid 本身均可设置 AllowMerging 属性,如果设置某行的 AllowMer

1.1 拆分实体到多张表 假设你有如下表,如图6-1.Product表用于存储商品的字符类信息,ProductWebInfo用于存储商品的图片,两张表通过SKU关联.现在你想把两张表的信息整合到一个实体类. 图6-1 1.2 使用code first 新建如下的poco实体: public class Product { [Key] [DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.None)] public int SKU { get; set; } pub

几年前,我们这样写前端代码: <div id="el" style="......" onclick="......">测试</div> 慢慢的,我们发现这样做的很多弊端,单就样式一块,改一个样式会涉及到多处调整,所以慢慢的dom标签中的css全部去了一个独立的css文件 再后来,交互变得异常复杂,onclick也不好使了,所以js也分离开了,经典的html+css+javascript结构分离逐步清晰,三种代码各司其职

工作和学习中常常会遇到一行要分割成多行数据的情况,在此整理一下做下对比. 单行拆分 如果表数据只有一行,则可以直接在原表上直接使用connect by+正则的方法,比如: select regexp_substr('444.555.666', '[^.]+', 1, level) col from dual connect by level <= regexp_count('444.555.666', '\.') + 输出结果: COL ---- 444 555 666   多行拆分 如果数据表

Given a positive integer n, break it into the sum of at least two positive integers and maximize the product of those integers. Return the maximum product you can get. For example, given n = 2, return 1 (2 = 1 + 1); given n = 10, return 36 (10 = 3 +

Given a string s and a dictionary of words dict, add spaces in s to construct a sentence where each word is a valid dictionary word. Return all such possible sentences. For example, given s = "catsanddog", dict = ["cat", "cats&quo

Given a string s and a dictionary of words dict, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words. For example, givens = "leetcode",dict = ["leet", "code"]. Return true because &

Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome. Return the minimum cuts needed for a palindrome partitioning of s. For example, given s = "aab", Return 1 since the palindrome partitioning ["aa"