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zxq997

excel中同时满足2个条件的个数的统计

1、EXCEL中，同时满足两个条件的个数统计，可以使用COUNTIFS函数实现2、COUNTIFS函数介绍：将条件应用于跨多个区域的单元格，并计算符合所有条件的次数。3、语法：COUNTIFS(criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2],…)4、参数：criteria_range1 必需。在其中计算关联条件的第一个区域

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啊啊啊啊啊吖

根据group_by行及其列值选择行

我制作了一个可重复的数据集。在这个数据集中，我试图获取按“值”和“类别”分组的列，并且只有在该group_by中存在值大于4的“值”时，才能获得“类别”中所有值的最大值提出问题的另一种方法是为每个标签的每个“类别”获取最大的“值”，只有在“类别”中存在大于4的“值”时das

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啊啊啊啊啊吖

dplyr arrange（）的问题

我在网上找到的有关tidyeval的所有内容都是较旧的，并且不及最新版本的tidyverse \ dplyr，或者不太适用。一个示例是：df

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啊啊啊啊啊吖

按日期和月份选择时间段

我有一个按年组织的数据框。例如：date < - seq（as.Date（“2001-07-20”），as.Date（“2010-12-31”），by = 1）现在我想通过使用两个时间段来选择子集：2004年至2008年6月23日至7月13日和7月20日至8月9日。你能提供一些线索吗？谢谢！是的，它可以通过以下方式解决：test [%%之间的％c（“2004-07-20”，“2004-08-

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PGC123

python 中使用字典来去重

python的数据结构-字典，有一个特性。可以在计数的时候，去重，这比使用列表来计数容易得多字典能够检索内部的键，如果有，就将值 1；如果没有，就新添加一个键，并且值 1.如下：x='12312333445566778899'y = {}for i in range(len(x)): if x.count(x[i]) >=1: y[x[i]] = x.count

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PGC123

python的特点是什么？

特点：1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代

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zxq997

买卖力度指标公式

解析思路：VAR2赋值:(收盘价-24日内最低价的最低值)/(24日内最高价的最高值-24日内最低价的最低值)*200*10输出买卖力度: VAR2的5日[1日权重]移动平均,画绿色输出异常区: 1500,画黄色VAR3赋值:成交量(手)/((最高价-最低价)*2-收盘价-开盘价的绝对值)VAR4赋值:(如果收阳线,返回VAR3*(最高价-最低价),否则返回如果收阴线,返回VAR3*(最

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zxq997

趋势力度指标公式

MA1:=MA(CLOSE,5);MA2:=MA(CLOSE,10);DIF:=EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);DEA:=EMA(DIF,MID);MACD:=(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;DIFF:=SUM(MA1-MA2,0);SUMMACD:=SUM(MACD,0);W1:=BARSLAST(CROSS(MA2,MA1)) 1;

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啊啊啊啊啊吖

Numpy CSV fromfile（）

我可能试图在这里重新发明轮子，但numpy有一个fromfile()可以读取的功能 - 我想 - CSV文件。它似乎非常快 - 甚至与熊猫相比read_csv()，但我不清楚它是如何工作的。这是一些测试代码：import pandas as pdimport numpy as np# Create the file here, two columns, one million r

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啊啊啊啊啊吖

Pandas - 使用算术向数据框添加新行

假设我有一个像这样的数据框（df），有大量的行和列...... v w x y ... z0 a p 1 1 ... 11 a q 0 1 ... 02 b p 1 1 ... 13 b q 0 1 ... 04 c p 1 1 ... 15 c q

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啊啊啊啊啊吖

替换给定轴的值

一个numpy超立方体例如 x = np.random.rand(8, 8, 8, 8)尺寸指数，例如 dim = 1替换阵列，例如 y = np.random.rand(8)如何替换给定尺寸的所有值？也就是说，我能做得比：if dim == 0: x[0,:,:,:] = yelif dim == 1: x[:,0,:,:] = yelif dim == 2

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使用算术向数据框添加新行

假设我有一个像这样的数据框（df），有大量的行和列...... v w x y ... z0 a p 1 1 ... 11 a q 0 1 ... 02 b p 1 1 ... 13 b q 0 1 ... 04 c p 1 1 ... 15 c q

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为什么在列表中打印数组（[]）

想看看我是否可以使用理解或数组运算符，而不是for循环。import numpy as npa=[[1,2],[3,4]]b=np.array(a)c=[[x*z for x in z] for z in b[0:1]]print(c)OUTPUT = [[array（[1,2]），array（[2,4]）]]我想要一个列表或数组= [2,12]之后我可以将列表转换为

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啊啊啊啊啊吖

替换给定轴的值

考虑以下几点：一个numpy超立方体例如 x = np.random.rand(8, 8, 8, 8)尺寸指数，例如 dim = 1替换阵列，例如 y = np.random.rand(8)如何替换给定尺寸的所有值？也就是说，我能做得比：if dim == 0: x[0,:,:,:] = yelif dim == 1: x[:,0,:,:] = yelif d

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W11YA

pandas纵向和横向连接

pandas纵向和横向连接 pd.concat(objs, axis=0, join=’outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)参数说明: objs：连接对象，多以列表、字典传入axis：轴向，0

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W11YA

pandas填充缺失值

数据都是宝贵的，也许有时候你的数据不够多，因为数据越多对于模型的训练，数据分析都是有好处的，所以很多的时候我们都不想删除数据。通常情况下，也许你会选择用一些特殊值来填充缺失值。 1、指定特殊值填充缺失值 2、不同列使用不同缺失值 3、向前填充和向后填充 4、使用列的平均值进行填充

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W11YA

DataFrame的缺失值过滤

DataFrame删除缺失值相对于Series而言就要复杂一些，也许有的时候你是想删除含有缺失值的行或列，也许有时候你需要删除的是，当整行或整列全为缺失值的时候才删除，好在pandas对于这两种情况都有相对应的处理方法。 1、删除含有缺失值的行和列df.dropna(axis=0, # 0: 对行进行操作; 1: 对列进行操作how='any' # 'any': 只要存在 NaN 就

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W11YA

pandas删除列

Python中pandas dataframe删除一行或一列：drop函数DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认：axis=0，指删除index，因此删除columns时要指定axis=1；inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操

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W11YA

python pandas 读csv数据报错： 0x8b

用pandas 读取csv数据报错了，报错内容如下：读取的代码：import pandas as pd#载入数据:train = pd.read_csv('Train.csv')主要错误是：UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0x8b in position 2: invalid start byte全部显示信息pand

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詹惠儿

python如何修改语句结束字符？

默认情况下，python的print（）函数以换行符结束。具有C / C 背景的程序员可能想知道如何在没有换行的情况下进行打印。Python的print（）函数带有一个名为'end'的参数。默认情况下，此参数的值为'\ n'，即新行字符。您可以使用此参数结束包含任何字符/字符串的print语句。# This Python program must be run with # Pyt

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