python 的pandas库 .loc用法的一个很细节问题。索引和值被一起赋值过去了!!
albert-crf 项目地址:https://github.com/jiangnanboy/albert_crf 概述 利用huggingface/transformers中的albert+crf进行中文实体识别 利用albert加载中文预训练模型,后接一个前馈分类网络,最后接一层crf。利用albert预训练模型进行fine-tune。 整个流程是: 数据经albert后获取最后
(一)、选题的背景 近两年来,在新冠状病毒的侵袭下,各国都在面对巨大的挑战,有的采取封国措施,有的国家经济水平下降,但是我们中国不但保持不下降的经济,还可以说有所进步。我想通过进出口贸易总额分析,知道我们国家这两年,面对疫情的困难下,进出口总额与之前对比,通过数据可视化看出我们国家
1、使用tushare包获取某股票的历史行情数据 2、输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 3、输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期 4、从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1手股票,每年最后一个交易日卖出所有股票,到今天为止我的收益 import tushare as ts impor
loc和iloc都是pandas工具中定位某一行的函数,loc是location的意思,而iloc中的 i 指的是Integer,二者的区别如下: loc:通过行标签名称索引行数据iloc:通过行号索引行数据 示例数据 import numpy as np import pandas as pd data=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list("A
阅读之前: 本文copy自 《Computer Systems A Programmer’s Perspective》 ,第三版。的 3.6.8 节 switch语句。如果汇编代码部分看不懂,需要把前面的部分全部读懂。 C语言的switch的代码: void switch_eg(long x, long n, long *dest) { long val = x; switch (n) {
所有人 git log --format='%aN' | sort -u | while read name; do echo -en "$name\t"; git log --author="$name" --pretty=tformat: --numstat | awk '{ add += $1; subs += $2; loc += $1 - $2 } END { printf "added lines: %s, r
atan(pos.y,pos.x) - phase ); \ } \ "; // handle to the shader void print_shader_info_log (GLuint shader){ GLint length; glGetShaderiv ( shader , GL_INFO_LOG_LENGTH , &length ); if ( length ) { char* buffer = new char [ length ]; glGetShaderInfo
导语 “十年之前,我不认识你,你不属于我”,十年之后,我已经忘记你是谁。 这首表达爱意的歌曲,用来形容现在过气的心声可能再合适不过了!! 十年前,你肯定也玩儿过这款经典游戏。 一只红色的小鸟让年轻人找到了情绪的宣泄口。他们意气风发、踌躇满志,在让人欲罢不能的游戏世界寻找欢乐
问题 如果有一组数据,如何确定他们来自哪个统计分布? 从数据分析的角度,我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布,Python中有一个可以自动拟合数据分析的库 —— distfit 。这是一个python包,用于通过残差平方和(RSS)和拟合优度检验(GOF)对89个单变量分布进行概率密度拟合,并返回最佳
来自https://www.cnblogs.com/guxh/p/9420610.html, 感谢作者。 创建df: 1 2 3 4 5 6 7 >>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234')) >>> df A B C D 1 0 1
基于SVM算法预测澳大利亚是否降雨,绘制混淆矩阵及ROC曲线 代码控制台结果ROC曲线 代码 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncod
一、语法简介 plt.xlabel("销售月份",fontsize=16,color='red',fontweight='bold',loc='center',backgroundcolor='black', labelpad=10,rotation=1,alpha=1) '''fontsize 设置字体大小 默认值为12fontweight 设置字体粗细 co
直接上代码 Series import pandas # print(pandas.Series([232, 455, 2, 3456, 2])) t = pandas.Series([15,2,3,4,5],index=list("abcde")) # print(t["c"]) # print(t[1:4]) # print(t[[1,4]]) # print(t[t>2]) print(t.values) DataFrame impo
递归分治 — 例题4. 快速排序 一.问题描述 给定一个数组,使用快速排序算法进行排序. 二.解题思路 熟悉的快排,曾经写过不知道多少遍.在此还扩展了随机选择支点的算法RandomizedQuickSort. 快排的思想很简单: 对于输入a[p: r],按以下三个步骤进行排序: 分解:取a中的一个元素为
数组运算 数组的集成初始化 int a[]={2,4,6,8,44,11,23}; 数组的大小 sizeof给出整个数组所占据的内容的大小,单位是字节 数组的单元个数:siezeof(a)/sizeof(a[0]) 数组的赋值 必须采用遍历 遍历数组做赋值 for(i=0;i<length;i++){ b[i] = a[i]; } 遍历数组做初始化 for(i=0;i<numbe
import pandas as pd import numpy as np from pprint import pprint pd.set_option('display.max_columns', None) data = [] classList = ["2101大数据", "2101软件", "2102软件"] ddd = pd.DataFrame(np.zeros([200, 25])) ddd.replace
O.Sativa选用MSU或者RAPDB这两个数据库的genome和gtf文件,介绍一下MSU的ID,RAPDB的同理。The Rice Annotation Project (RAP)(https://rapdb.dna.affrc.go.jp/index.html)和Rice Genome Annotation Project (RGAP7,MSU)(http://rice.plantbiology.msu.edu/index.shtml)RAP格式为“Os-C
需求: 导入文件,查看原始数据将入口数据和各州简称数据进行合并将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除查看存在缺失数据的列找到有哪些state/region使得state的值NaN,进行去重操作为找到的这些state/region的state项补上正确的值,从而取出掉state这一列的所有NaN合并各州面
背景是:多条跑道中都有对应的时间和速度,如何计算一段时间内所有跑道的平均速度?并添加到另外一个文件的新增列中。 文件1(data.csv)是月份总表,只有开始时间和结束时间。多个文件(12021-11-15.csv、22021-11-15.csv、32021-11-15.csv...)是日期表,只有一天的开始时间、结束时间、对应时
摆烂了摆烂了 太难了 聪明的师傅已经组队打起月赛了 试试能不能苟住前5 苟住了 复现的后面再补充吧 文章目录 1.Misc中文识别带师 2.Web简单的验证码easyPOP 3.Pwnpwn01-My_sword_is_readypwn02-Precision_and_grace 4.Osint英语阅读这是哪里卡鲁铁盒人家想玩嘛人有点多
Day09.2021.11.13 案例:通讯录管理系统 样图 对于上次的增加和显示做了一定程度上的优化,如输入用1/2代替男/女,输入的不是则重新输入;增加了操作成功后按任意键清屏;在函数中定义形参变量loc,而不是重复执行isExist方法分配通讯录内存; #include <iostream> using namespace s
#include <codecvt>#include <locale> std::string gb2312_to_utf8(std::string const &strGb2312){ std::vector<wchar_t> buff(strGb2312.size());#ifdef _MSC_VER std::locale loc("zh-CN");#else std::locale loc("zh_CN.GB18030&
顺序表是线性表的一种顺序存储形式。换句话说,线性表是逻辑结构,表示元素之间一对一的相邻关系;而顺序表是存储结构,是指用一组地址连续的存储单元,依次存储线性表中的数据元素,从而使得逻辑上相邻的两个元素在物理位置上也相邻。 设顺序表的第一个元素 a0 的存储地址为Loc(a0)
1、普通赋值方式增加新的列 这里假设df为一个DataFrame类型的数据 df.loc[:, 'wencha'] = df['bWendu'] - df['yWendu'] print(df['wencha']) 2、使用apply()函数进行操作 applly(A, axis=0/1)A处可放判断条件以及函数,axis=0表示在行的方向操作,axis=1表示在列的方向上操作(即增