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数据清洗，清洗“RHU”列为999999的数据#!/usr/bin/python3#-*-coding:utf-8-*-"""@Time:2025/1/2022:50@Author:Suyue@Email:1493117872@qq.com@File:cloud_area.py@Project:untitled4"""importpandasaspdimportnumpyasnp

目录一、concat方法1.基本语法2.示例示例1：按行合并（垂直方向）示例2：按列合并（水平方向）示例3：使用join='inner'进行内连接示例4：处理列名冲突二、merge方法1.基本语法2.示例示例1：内连接（InnerJoin）示例2：外连接（OuterJoin）示例3：左连接（LeftJoin）示例4：右连接（RightJoin）

3.4Pandas数据合并和连接：掌握数据整合的核心技巧在实际的数据分析工作中，数据往往分散在多个数据源中。为了进行全面的分析，我们需要将这些数据合并或连接在一起。Pandas提供了强大的工具来实现数据的合并和连接操作。本文将详细介绍如何使用Pandas进行数据合并和连接，帮

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PD快充适配器电压输出9V12V15V20V28V36V48V等电压来PD快充适配器如何把电压输出高电压9V12V15V20V28V36V48V呢？很简单只需要用一颗泛海微的FS8025B就可以把快充充电器电压输出9V12V15V20V28V36V48V等高电压出来。​一、引言随着科技的飞速发展，快充技术已成为现代设备充电的

一、基础概念1.时间戳（Timestamp）时间戳表示一个具体的时刻，例如2023年1月1日12点整。Pandas中的Timestamp对象可以精确到纳秒级别。2.时间间隔（Timedelta）时间间隔表示两个时间戳之间的差值，例如1小时、5分钟等。Timedelta对象用于表示这种差值。3.周期（Period）周期表示一段时间

题目传送门前置知识线段树与离线询问解法普通的回退背包无法处理本题中的删除操作，考虑线段树分治后转化为只进行添加的背包。具体实现时可以对每个深度开一个背包的转移数组，时间复杂度为\(O(nk\logq+qk)\)，可以接受。代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#

在数据分析的世界里，数据清洗是一项不可或缺的工作。我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式，以适应分析的需求。然而，在处理数值数据时，一个常见的问题就是数值被自动转换为科学计数法，尤其是当数值非常大时。这不仅影响了数据的可读性，还可能对后续的分析造成影响:譬如无法关联

#默认读取第一个表单df=pd.read_excel('b.xlsx')print(df)#读取指定表单的内容df=pd.read_excel('b.xlsx',sheet_name='Sheet1')print(df)#读取多个表单，返回一个字典dfs=pd.read_excel('b.xlsx',sheet_name=['Sheet1','Sheet2'])pri

 一、Series特点 二、特点练习importpandasaspdimportnumpyasnp#pandas---Series#默认索引从0开始且数组类型数据data=np.array(['张三','李四','王五','赵六'])s=pd.Series(data)print(s)#自定义索引s=pd.Series(data,index=['100','

使用 concat 函数concat 函数可以将多个 DataFrame 连接在一起，通过这种方式可以实现类似 append 的功能。importpandasaspd#创建示例DataFramedf=pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]})#创建要添加的新行，以DataFrame形式new_row=pd.DataF

先来看看协议层主要做什么事情：本章描述了USB电源传输规范协议层的要求，包括：如何构建和使用消息的细节。计时器和超时值的使用。使用消息和重试计数器。复位操作。错误处理。状态下的行为。（状态机）1、Message先来了解一下Message，本规范定义了三种类型的Message：控制消息

随着电子设备的种类不断增加，对充电的效率要求也在提高，特别是在智能家居和互联网邻域，设备需要频繁充电，高效充电解决方案的需求也在日益增长，此外，节能环保的社会趋势也在促使增效、节能设备的需求怎加，从而带动取电协议芯片的市场需求。取电协议芯片的技术不断进步，整合型产品将外

在Python中，使用pandas库操作DataFrame是非常常见的，pandas提供了丰富的函数和方法来处理表格数据。下面是一些常见的DataFrame操作示例：1.创建DataFrameimportpandasaspd#从字典创建DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],�

一、Pandas简介定义Pandas是一个开源的、用于数据处理和分析的Python库。它建立在NumPy之上，提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得在Python中处理和分析结构化数据变得更加容易。它主要有两个核心数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于一维数组的数据结构，它可以

importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine#username="root"password="@WSX3edc"host="127.0.0.1"port=3306database="test"engine=create_engine("mysql+pymysql://{username}:{password}@{hos

importakshareasakimportpandasaspd#获取000300的历史行情数据df_000300=ak.index_zh_a_hist(symbol="000300")#获取sh000852的历史行情数据df_sh000852=ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000852")#获取HSI的历史行情数据df_HSI=ak.stock_hk_index_dail

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前言：

Python|Pandas处理文本数据Series和Indexes配备了一组字符串处理方法，可以轻松对数组的每个元素进行操作。也许最重要的是，这些方法会自动排除缺失/NA值。这些方法可通过 str 属性访问，并且通常具有与等效（标量）内置字符串方法匹配的名称。将数据转换为小写和大写为了将

1、定义物理层(PHY层）定义了USB电源传输的信令技术。本章定义了USBPD设备之间的互操作性所需的PD物理层的电气要求和参数。2、物理层的功能USBPD物理层由一对发射机和接收器组成，它们通过单个信号线（CC）进行通信。所有的通信都是半双工的。PHY层实现了避免冲突，以最小化信道上的通

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