首先我们来造一批测试数据 df=pd.DataFrame(np.arange(42).reshape(7,6),columns=list('abcdefg'),index=list('hijklm')) loc只能根据行/列名查询 df.loc[:,:] #所有数据 df.loc['h','a'] #h行a列 df.loc[['h','k'],['c',
单链表的定义 data 存放数据域，next为指针域 带有头结点的单链表 单链表的基本操作 1.采用头插法建立单链表 2.采用尾插法建立单链表 3.插入结点操作 4.删除结点操作 C++代码实现 #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; //数据类型 typedef st
1、dataframe中的列操作 ***给列赋值：为不存在的列赋值将会创建新的一列*** frame['column1'] = 1 //将frame的第一列赋值为1 frame['column1'] = np.arange(5.) //将frame的第一列赋值为01234 frame['column1'] = series //将series作为frame的一列，series和frame的index是对应的
前一篇文章提到了序列,可以理解为Excel里没有列名的一列数据,那么Excel里的由行列组成的表数据是如何对应到Python中的呢？就是今天要说的数据框：DataFrame。它是由一组数据和一对索引（行索引和列索引）组成的二维数据结构，可以看成Excel里的表格，与Series不同的是，DataFrame可以有多行/列数
本文主要使用到的功能为： 1、选择地址发送（地图选点组件 ） 2、实时地址静态图 3、地图调起 ,手机查看 选址组件主要是选地点的信息，如下： 在js或者数据库中保存这些信息，静态图片和地图API的调起就要用到这些信息，主要还是经纬度。 可以用在聊天发送定位的功能中。 Demo中把key替换
#1 loc筛选 loc为普遍用法 得到单个值 df.loc["e行","F列"] df.loc["a行", ["B列", "F列"，"E列"]] 列表批量查询 df.loc[ ["a行","b行", "f行"], ["B列", "F列"，"E列"]] 区间范
本文主要使用到的功能为： 1、选择地址发送（地图选点组件 ） 2、实时地址静态图 3、地图调起 ,手机查看 选址组件主要是选地点的信息，如下： 在js或者数据库中保存这些信息，静态图片和地图API的调起就要用到这些信息，主要还是经纬度。 可以用在聊天发送定位的功能中。 Demo中把key替换
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本文转载自：初探 Clang 作为一个iOS工程师，每次看到Xcode在进行漫长的编译的时候总是忍不住想深究一下自己手写的BUG是如何被生成的，所以下定决定研究一下我们的编译器。要探究首先要知道我们使用的是LLVM编译器。 一、常见几种编译器 目前市面上常见的编译器有以下两种 GCC（GN
创建一个basepage.py文件 存放一些公共的定位方法，方便后面的调取 #就是创建一个基类让其他类来调用 #from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By class BasePage(object): def __init__(self,driver):# 这个参数就是为了后面传 就
（部分摘自 https://www.cnblogs.com/kkxwze/p/10791719.html） 1、DDL和DML DML：数据操纵语言：比如insert,delete,update DQL：数据查询语言：Select 查询语句不存在提交问题 DDL：数据定义语言：如Create,Alter和Drop 2、oracle 分页 select c.* from ( select a.*, row_numb
问题分析: 取数过程中loc方法切片[2:6]取值结果显示第2行至第6行 iloc方法切片取值结果显示第2行至第5行,即左闭右开 这是两个方法的切片区别!!!loc方法取数并不是左闭右开的!!!
from selenium import webdriver import timefrom selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait# 版本对应# geckodriver 0.17# Selenium 3.4# Firefox 52# python3.7.1def findElement(locator,timeout=28): element=WebDriverWait(web,timeout).until(lambda x:x
DataFrame批量替换 1 功能 依据某一条件批量替换DataFrame某列值，例如数值大于等于0.5则替换为1，数值小于0.5则替换为0。 2 代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([0.2,0.6]) df.loc[df[0] >= 0.5] = 1 df.loc[df[0] < 0.5] = 0 print(df) 3 结果 4 解释 loc函数对整列
每日温度 题目链接描述示例初始代码模板代码 题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/daily-temperatures/ 描述 请根据每日 气温 列表，重新生成一个列表。对应位置的输出为：要想观测到更高的气温，至少需要等待的天数。如 果气温在这之后都不会升高，请在该位置用 0 来代
医疗知识图谱_寻医问药 from py2neo import Graph, Node, Relationship, NodeMatcher import pandas as pd buwei = ['全身', '男性股沟', '颈部', '眼', '生殖部位', '下肢', '口', '上肢', '腰部',
#include <iostream> #include <vector> using namespace std; //loc表示当前位置 loc == len为递归终止条件 void getAllSubSet(int* arr, int len, int loc, vector<vector<int> >&res, vector<int>v) { if (loc == len) { res.push_back
在这个情节中发生了很多事情。但如果你仔细看，还是可以理解的。如果你注意到7-d的滚动平均比周平均平滑一些。# if expression1:9. 合并 dictionary（Python 3.5+）从 Python 3.5 开始，dictionary 的合并变得更容易了：Python拥有简单、形象、直观的语法，有着众多的第三方库，数据结构相较
第三章 索引 一、索引器 1.表的列索引 df=pd.read_csv('data/learn_pandas.csv',usecols=['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer']) df['Name'].head() 解释： 1. usecols是什么意思: pd.read_csv
多层索引 多级索引及其表的结构 In [67]: np.random.seed(0) In [68]: multi_index = pd.MultiIndex.from_product([list('ABCD'), ....: df.Gender.unique()], names=('School', 'Gender')) ....: In [69]: multi_column = pd.MultiI
上面4个小节就是基本UI自动化框架了 后续小节围绕框架做细节分析 UI自动化最重要的一点就是定位元素，所以第一个分析的是selenium封装类，也就是上文中提到的webdriver_base.py。 元素定位方法参考 https://www.cnblogs.com/eastonliu/p/9088301.html 接下来根据selenium源码来看下定
数据框和序列结构中都有轴标签，轴标签的信息存储在Index对象中，轴标签的最重要的作用是： 唯一标识数据，用于定位数据 用于数据对齐 获取和设置数据集的子集。 本文重点关注如何对序列（Series）和数据框（DataFrame）进行切片（slice），切块（dice）、如何获取和设置子集。 下表列出数据框最基本的操
class GUI_progressBar(QWidget) QWidget是所有用户界面对象的基类 class GUI_progressBar(QWidget): #声明无参数的信号 close = pyqtSignal() #声明一个带参数的信号 model = pyqtSignal(SSD) #SSD为class SSD(nn.Module) class SSD(nn.Modu
框架采用python3 + selenium3 + PO + yaml + ddt + unittest等技术编写成基础测试框架，能适应日常测试工作需要。 本篇主要介绍基类方法封装，包含 打开页面，定位元素，多表单嵌套切换，多窗口切换等方法 # -*- coding = UTF-8 -*- # Autohr : 叶松桥 # File : base.py # project
一、新建页面project 1、BasePage import logging import logging.handlers import datetime from Lib.ShowapiRequest import ShowapiRequest import time import os from PIL import Image class BasePage(object): def __init__(self, driver): '''
