C语言逗号运算符(，)

逗号运算符是二元运算符： 表达式1 , 表达式2 逗号运算符确保操作数被顺序地处理：先计算左边的操作数，再计算右边的操作数。右操作数的类型和值作为整个表达式的结果。左操作数只是为了副作用需要而被计算，它其值会被丢弃。在计算完左操作数之后，存在一个序列点，例如： x = 2.7, sqrt( 2*x ) 在上述表达式中，在 sqrt（）函数被调用之前，赋值运算会首先发生。整个表达式的值是此函数的返回值。 逗号运算符的优先级是所有运算符中最低的。因此，前述例子中的表达

python爬取网页版QQ空间,生成各类图表

题目描述 本文旨在向大家介绍如何用 Python 爬取自己或好友的 QQ 空间数据，并通过数据分析与可视化功能生成各类图表。 前置技能 Python 基础知识 数据抓取基础 数据处理与可视化基础 步骤 1：登录空间 首先，我们需要通过 QQ 的网页登录界面进行登录，然后跳转到相应的空间页面。 示例一： from selenium import webdriver def login(): login_url = 'http

C++默认参数（函数参数的默认值）

在 C++ 中，声明一个函数时，可以为函数的参数指定默认值。当调用有默认参数值的函数时，可以不写出参数，这时就相当于以默认值作为参数调用该函数。 例如： void Function1(int x=20); //函数的声明中，指明参数 x 的默认值是 20 //... Function1(); //正确的调用语句，等效于 Function1(20); 不仅可以用常数，还可以用任何有定义的表达式作为参数的默认值。例如： int Max(int m, int n);

在连接两个Pandas数据框架时防止重复的列

在连接两个Pandas数据框架时，如果两个数据框架中的列名重复，那么连接时可能会出现一些问题，比如连接后的数据框架中的列名不好区分或者连接出来的结果不正确等。因此，我们需要防止列名重复。有以下几种方法可以实现： 重命名列名：在连接之前，可以对一个或两个数据框架的列名进行重命名，从而确保连接时不会出现列名重复的情况。可以使用Pandas的rename方法来实现。例如： python df1.rename(columns={'nam

《WEB前端开发技术（慕课版）》PDF下载（高清完整版）

作者：鄢涛、于曦、刘永红 出版时间：2018年10月01日 出版社： 科学出版社 ISBN：9787030590879 总页数：327 总字数：51W 《WEB前端开发技术（慕课版）》是写给 Web 前端开发人员的，它从基础的语法

pandas中对文本类型数据的处理小结

对于pandas中的文本类型数据，我们通常需要进行一些处理和分析。下面是一些关于pandas中文本数据处理的小结： 1.导入pandas库 在开始处理pandas中的文本数据之前，需要引入pandas库，可以使用以下命令导入pandas库： import pandas as pd 2.读取数据 在使用pandas处理数据时，首先需要读取数据，可以使用以下命令读取数据： data = pd.read_csv('data.csv')

Pandas中根据条件替换列中的值的四种方式

下面我详细讲解一下“Pandas中根据条件替换列中的值的四种方式”的完整攻略。 1. 使用.loc方法进行条件替换 DataFrame.loc[]方法可以通过布尔型的条件对DataFrame对象进行赋值操作。 先来看一个示例，我们可以使用下面的代码创建一个简单的DataFrame对象，该对象包含两列数据name和age： import pandas as pd data = {'name': ['Tom', 'Jerry',

C++字符串指针（指向字符串的指针）

在 C++ 程序中，字符串可以存储在字符数组中，我们可以用指针访问数组，自然也就可以用指针访问字符串。 字符串指针本质是一个 char 类型的指针，然后将它指向一个字符串的开头，即字符串中的第一个字符。 字符串指针的定义 用指针指向字符串，和指向数组没有什么区别，要么在定义指针后给指针赋值，要么在定义时就初始化。 例如： char str[] = "http://task.lmcjl.com"; char* p = str;//初始化字符指针

如何计算Pandas数据框架中某一列的NaN出现次数

计算 Pandas 数据框架中某一列的 NaN 出现次数，可以使用 Pandas 库自带的 isna() 和 sum() 方法。下面是具体的步骤： 读取数据 首先，我们需要读取数据，可以使用 Pandas 的 read_csv() 方法。读取的数据应该是一个 Pandas 数据框架。 import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') 计算 NaN 出现次数 假设我们想要计算数

SQL DELETE语句：删除数据

SQL DELETE 语句用于删除数据表中现有的记录。DELETE 命令通常和 WHERE 子句一起使用，用以删除满足条件的记录；如果不使用 WHERE 子句，那么表中所有的记录都将被删除，这往往不是我们所期望的。 语法 带有 WHERE 子句的 DELETE 命令的基本语法如下： DELETE FROM table_name WHERE [condition]; 你可以使用 AND 或者 OR 运算符连接多个条件。 示例 现有一个包含如下记录的 website

JSP request对象

JSP request 是 javax.servlet.http.HttpServletRequest 的实例对象，主要用来获取客户端提交的数据。 request 对象提供了一系列方法，可以获取请求参数信息、表单数据、HTTP 头信息、cookie 和 HTTP 请求方法等。request 对象常用方法如下表所示。 request 对象常用方法 方法 说明 String getPa

在Pandas数据框架中把浮点数转换成整数

在Pandas中，可以使用astype()方法将浮点数转换为整数。astype()方法可以将字段转换为指定的数据类型，包括int、float、category等。 以下是将浮点数转换为整数的完整攻略： 1. 创建一个包含浮点数的数据框架 我们首先需要创建一个包含浮点数的数据框架，用于演示astype()方法的使用。 import pandas as pd data = {'A': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5],

C++ STL advance()函数用法详解

通过前面的学习，已经讲解了 C++ STL 标准库中所有的基础迭代器以及迭代器适配器的用法。但除此之外，为了方便用户操作这些迭代器，C++ STL 标准库中还提供有一些辅助函数，如表 1 所示。 表 1 C++ STL迭代器辅助函数 迭代器辅助函数 功能 advance(it, n) it 表示某个迭代器，n 为整数。该函数的功能是将 it 迭代器前进或后退 n 个位

Pandas.DataFrame转置的实现 原创

标题：Pandas.DataFrame转置的实现原创 首先，在Pandas库中实现DataFrame转置很简单，只需要使用transpose()或T属性即可。下面我们详细讲解一下这两种转置的方式： 使用transpose()方法 将DataFrame对象的行和列进行转置，通过使用transpose()方法轻松地实现： import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame对象 df = pd.DataFrame({

C# DataRow和DataColumn：更新数据表

在前面《C# Command》一节中已经介绍了使用 SqlCommand 对象中的 ExecuteNonQuery 方法执行非查询 SQL 语句来实现对数据表的更新操作，使用 DataSet 对象也能实现相同的功能， 并且能节省数据访问时间。 每个 DataSet 都是由多个 DataTable 构成的，更新 DataSet 中的数据实际上是通过更新 DataTable 来实现的。 每个 DataTable 对象都是由行 (DataRow) 和列 (DataColumn) 构成的