基本操作dataframe pandas pd

前言 在DbContext中已经具备了事务，对于多个实体的操作，能够在一个事务中保证。借助仓储在基于DbContext上的封装，我们能够更好的扩展复用。泛型仓储的使用又能简化对于基础功能的依赖，但是当现有事务范围不足以覆盖或是多个仓储操作，多次调用SaveChange后，整体的事务范围便发生了变化， ......

登录控制台 root@kali:~# sudo -u postgres psql psql (10.5 (Debian 10.5-1)) Type "help" for help. postgres=# 设置postgres密码 postgres=# \password postgres 创建一个新 ......

获取所有节点的污点信息 kubectl get nodes -o='custom-columns=NodeName:.metadata.name,TaintKey:.spec.taints[*].key,TaintValue:.spec.taints[*].value,TaintEffect:.sp ......

dataset库是Python中一个用于操作数据库的简单库，它提供了一种简洁的方式与各种关系型数据库进行交互，例如SQLite、MySQL、PostgreSQL 等。你可以使用dataset库来执行查询、插入、更新和删除操作，而无需编写复杂的SQL语句。dataset库适用于小规模的数据存储和查询场 ......

<Window x:Class="WpfApp2.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/200 ......

1 [root@jump-server shell]# cat for.sh 2 #!/bin/bash 3 4 ESXIPASSWD=****** 5 HOSTPASSWD=****** 6 7 for i in `seq 101 130` 8 do 9 N=$i 10 echo -e "\n 虚 ......

使用缓存后，不断的写操作，需注意引用的是地址问题，避免产生数据越写越多。一个表写入10亿数据问题. 总结： 1.缓存的中的对象如果是“引用类型”，数据取出后，如果对该值进行修改，实际上是修改了缓存里面的值。 2.对从缓存取出的数据，如果需要修改，要确认修改后会引起的结果是否符合自己的预期。 //Ht ......

1、效果展示：就在那么一瞬间，就成功弹出了手机界面，真的是激动又兴奋，真的很有成就感耶~而且，不单单是投屏，是协同投屏/同屏，电脑端也可以操控手机啦~ 2、背景介绍 投屏功能已经满足不了现有需求了，投屏，只是把手机界面投屏到电脑上，但是，不能在电脑端操作手机界面。而且，隔壁华为的手机+华为的笔记本， ......

numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告 一、numpy的读书报告 1Numpy概述 1.1概念 Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。Ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。 1.2功能 l 创建n维数 ......

Projects-New Project,新建一个项目 选择python解释器，可以在cmd中输入where python 切换到Project Files可以只看项目文件，简洁一些 新建Python File 书写print('hello world!')，然后右键空白处，运行 运行结果如下： ......

.net5操作Sqlit进行CURD /// <summary> /// sqlite查询多行 /// </summary> /// <param name="sql">SQL语句</param> /// <param name="pms">SQL参数</param> /// <returns>返回 ......

一、基本命令 1、ping心跳命令 2、get/set（读写键值命令） 3、select（切换数据库） 4、dbsize（查看key数量） 5、flushdb（删除当前库中所有数据） 6、flushall（删除所有DB中的数据） ......

2操作符 算数运算 赋值 比较 逻辑运算 条件检查 size 优先级 数据类型转换 2.1 算数运算 arithmetic.cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int a = 8, b = 4; cout << "Add ......

1. Numpy： - 简介：Numpy是Python科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和相关操作函数。 - 主要功能：支持向量运算、矩阵运算、线性代数、随机数生成等。 - 应用场景：数据处理、数值计算、机器学习等领域。 2. Scipy： - 简介：Scipy是一组针对科学和工程计算的Py ......

#Numpy import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])a.ndim #秩，即轴的数量或维度的数量a.shape #数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列a.size #数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值a.dtype #数组 ......

读书报告 在本次的学习中，我深入研究了NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib这几个Python库。这些库在数据处理、科学计算和可视化方面发挥着重要作用。 首先，我学习了这些库的基本函数用法。NumPy提供了强大的数组处理功能，如创建数组、进行数组运算以及利用数组进行数据分析。Sc ......

操作系统的概念、功能 操作系统的特征 并发 共享 虚拟 异步 并发和共享为两个最基本的特征，两者互为存在条件。 ......

numpy库常用的创建数组（ndarray类型） 使用实例： import numpy as np a = np.ones((4,5)) #创建一个4行5列全是1的数组 print(a) 输出为： [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] ......

Pandas简介：表格容器 pandas 是基于NumPy 的一种工具，改工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因 ......

批量文件重命名是一个低频但时不时又会遇到的需求，非常适合在线工具的形式，即用即走。 搜索了一圈，没有发现可以直接实现这个功能的网站，不过找到了相关的 API FileSystemFileHandle.move() for local files - Chrome Platform Status Ch ......

Numpy: 基础的数学计算模块，以矩阵为主,纯数学。 SciPy: 基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。 Pandas: 提供了一套名为DataFrame ......

1、基本函数用法 Numpy: 基础的数学计算模块，来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 Scipy： 方便、 ......

etcd是分布式的、可靠的、分布式存储K-V系统，用于存储分布式系统中的关键数据。 ETCD 事务 基于 CAS（Compare and Swap，即比较再交换） 方式 etcd中事务时一组原子性操作，可以确保多操作之间的原子性，并且可以保证一组操作在执行期间不会被其他操作中断 什么是事务？ 事务通 ......

本文转自 https://www.cnblogs.com/wenxuehai/p/16205108.html，如有侵权，请联系删除。 目录 1、Feign的基本介绍 1.1、Feign和RestTemplate的区别 2、Feign的基本使用 2.1、自定义配置 3、feign 性能优化 3.1、使 ......

JAVA 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输，能够对每个元素进行一系列并行或串行的流水线操作。 数据源可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generato… 数据源如：List<T> 的集合转换为 Stream<T> 类型的流 ......

安装包下载 1）官网下载地址：https://www.anaconda.com/download 2）其他版本下载地址：repo.anaconda.com/archive/ 详细安装步骤 1、双击运行安装程序，点击Next 2、点击 I Agree 3、点击 Next 4、选择安装路径，确保空间足够 ......

# 筛选某列包含A或B的数据 filtered_df = df[df['column_name'].str.contains('A|B')] # 筛选某列包含A和B的数据，且忽略大小写 filtered_df = df[df['column_name'].str.contains('A', case ......

OS是计算机系统的核心和灵魂，是计算机系统必不可少的组成部分；它也是计算机教学的核心内容，是计算机相关专业的核心课程。 OS是硬件的首次扩充，又是最核心的系统软件，OS课程具有承上启下的重要作用，既能对先行课程:程序设计、计算机组成原理和数据结构等进行总结和提高;同时也为后继专业课程的学习打下良好基 ......

【ASP.NET Core中使用Redis缓存】https://www.cnblogs.com/dotnet261010/p/12033624.html【ASP.NET Core分布式缓存Redis主从Sentinel哨兵模式实战演练 】https://www.bilibili.com/read/c ......

C#语言中常见的类型 预定义简单类型 名称 含义 默认值 sbyte 8位有符号整数 0 byte 8位无符号整数 0 short 16位有符号整数 0 ushort 16位无符号整数 0 int 32位有符号整数 0 uint 32位无符号整数 0 long 64位有符号整数 0 ulong 64 ......