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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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Pandas如何將Series的復(fù)合索引提取為列?
2023-05-15
Pandas是一個(gè)功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫,它提供了許多有用的函數(shù)和方法來操作數(shù)據(jù)。其中之一是Series對(duì)象,它是一種帶有標(biāo)簽的一維數(shù)組,可以存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)。在Pandas中,Series對(duì)象支持復(fù)合索引,這意味著它們可以 ...
如何獲取 Pandas 列中的唯一值并進(jìn)行排序?
2023-05-15
Pandas 是一種流行的數(shù)據(jù)分析工具,它提供了一系列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù),用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。在 Pandas 中,我們經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行唯一值篩選和排序操作,以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。本篇文章將介紹如何使用 Pandas ...
pandas如何實(shí)現(xiàn)從總表中篩選出另一個(gè)表中出現(xiàn)的值?
2023-05-15
Pandas是Python中一個(gè)重要的數(shù)據(jù)處理庫,它提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)操作和分析功能。在數(shù)據(jù)分析過程中,經(jīng)常需要從一個(gè)數(shù)據(jù)表中篩選出另一個(gè)數(shù)據(jù)表中出現(xiàn)的值,這是一項(xiàng)常見且重要的操作。在本文中,我們將詳細(xì)介紹如何使用 ...
python中如何把dict按照key插入pandas.DataFrame?
2023-05-12
在Python中,Pandas是一種非常常用的數(shù)據(jù)處理和分析庫。它提供了一種名為DataFrame的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),類似于電子表格或數(shù)據(jù)庫表格。DataFrame可以用于存儲(chǔ)和操作二維數(shù)據(jù),其中每列可以是不同的數(shù)據(jù)類型(例如數(shù)字,字符串 ...
pandas如何合并相同引索行?
2023-05-12
Pandas是Python編程語言中最流行的數(shù)據(jù)分析工具之一,它提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具,使得數(shù)據(jù)處理變得更加容易和高效。在Pandas中,數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在DataFrame和Series對(duì)象中,而合并具有相同索引的行通常是我們?cè)跀?shù) ...

如何使用Python和Pandas處理SQLite數(shù)據(jù)庫?

如何使用Python和Pandas處理SQLite數(shù)據(jù)庫?
2023-05-09
SQLite是一種輕量級(jí)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,它被廣泛用于嵌入式設(shè)備和小型應(yīng)用程序中。Python中的Pandas庫提供了一個(gè)簡單而強(qiáng)大的接口來處理SQLite數(shù)據(jù)庫。 在本文中,我們將探討如何使用Python和Pandas來連接、查詢和 ...
pandas中如何求某個(gè)特定值在數(shù)據(jù)框中出現(xiàn)的次數(shù)?
2023-05-09
在 Pandas 中,可以使用 value_counts() 方法來計(jì)算數(shù)據(jù)框中某個(gè)特定值出現(xiàn)的次數(shù)。這個(gè)方法可以應(yīng)用于 Series 對(duì)象和 DataFrame 對(duì)象。 對(duì)于 Series 對(duì)象,value_counts() 方法返回一個(gè) Series,其中包含每個(gè)唯一值 ...
python的pandas庫怎么對(duì)某一列的每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片呢?
2023-05-08
為了簡化操作和分析大量數(shù)據(jù),Python提供了一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫Pandas。 Pandas是Python中最受歡迎的數(shù)據(jù)處理工具之一,它提供了高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和各種數(shù)據(jù)操作方法。 當(dāng)我們需要對(duì)一列中每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片時(shí),可以使 ...
pandas中index對(duì)象是不可修改的,但是為什么可以通過賦值修改呢?
2023-05-08
Pandas是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫,它提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方法,使得數(shù)據(jù)分析和處理變得更加便捷。其中,Index對(duì)象是Pandas中非常重要的一個(gè)概念,它被用來表示一組有序的標(biāo)簽或者索引,可以理解為是一個(gè)軸。 在Pand ...

如何在pandas中提取特定值的行和列標(biāo)簽?

如何在pandas中提取特定值的行和列標(biāo)簽?
2023-05-05
在Pandas中提取特定值的行和列標(biāo)簽可以通過許多不同的方法來實(shí)現(xiàn)。在本文中,我們將探討常用的幾種方法,包括使用.loc索引器、使用.iloc索引器、使用布爾索引、使用isin()方法以及使用query()方法。 使用.lo ...
python: pandas如何向下填充NaN的數(shù)值?
2023-05-05
Pandas 是一個(gè)非常強(qiáng)大的 Python 庫,它提供了許多用于數(shù)據(jù)處理和操作的函數(shù)和工具。在數(shù)據(jù)分析中,經(jīng)常會(huì)遇到缺失值的問題,而 Pandas 提供了一些方法來處理 NaN 值,比如向下填充 NaN。 本文將介紹 Pandas 中向下 ...

如何將Excel工作表中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成pandas中dateframe的形式?

如何將Excel工作表中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成pandas中dateframe的形式?
2023-05-05
Pandas是Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具包中極其重要的庫之一,它提供了許多方便的函數(shù)和結(jié)構(gòu),可以幫助我們快速、高效地處理和分析數(shù)據(jù)。在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析任務(wù)中,Excel是一個(gè)非常普遍的數(shù)據(jù)源,并且我們通常需要將Excel中的 ...
pandas中dropna函數(shù)的作用是什么?
2023-05-04
pandas是一個(gè)開源的Python庫,用于數(shù)據(jù)分析和處理。它提供了許多內(nèi)置函數(shù)和工具,以幫助處理各種數(shù)據(jù)操作和任務(wù)。其中之一就是dropna()函數(shù),該函數(shù)可以刪除存在缺失值的行或列。 dropna()函數(shù)是pandas中用于處理缺 ...

python pandas.to_csv追加模式為啥出現(xiàn)空行?

python pandas.to_csv追加模式為啥出現(xiàn)空行?
2023-05-04
Python是一種開源的、高級(jí)的動(dòng)態(tài)編程語言,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域。Pandas是Python中一個(gè)常用的數(shù)據(jù)分析庫,提供了兩個(gè)非常重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),分別是Series和DataFrame。其中DataFrame是一種表格型的數(shù)據(jù) ...
在 Pandas 中如何獲取列與特定值匹配的行的索引?
2023-05-04
Pandas是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫,能夠方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析。在實(shí)際應(yīng)用中,我們經(jīng)常需要根據(jù)某些條件獲取DataFrame中符合條件的行的索引。本文將介紹如何使用Pandas來獲取列與特定值匹配的行的索引。 如何 ...
Python pandas庫怎樣根據(jù)某一列的數(shù)據(jù)將所有數(shù)據(jù)分類?
2023-05-04
Python的pandas庫是一種方便的數(shù)據(jù)分析工具,它提供了許多用于數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和分析的函數(shù)和類。其中一個(gè)非常有用的功能就是根據(jù)某一列的數(shù)據(jù)將所有數(shù)據(jù)分類。這個(gè)功能對(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分組或者篩選都非常實(shí)用。 ...
pandas怎么讀取每月一號(hào)的數(shù)據(jù)?
2023-04-28
Pandas是Python中最具有代表性的數(shù)據(jù)分析庫之一,它提供了強(qiáng)大的工具來處理和分析數(shù)據(jù)。在許多情況下,我們需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,其中包括讀取每月的第一天的數(shù)據(jù)。在本篇文章中,我將詳細(xì)介紹如何使用Pandas ...
如何計(jì)算 Pandas DataFrame 列中的 NaN 出現(xiàn)的次數(shù)?
2023-04-28
在 Pandas 中,NaN 表示空或缺失值。在數(shù)據(jù)分析中,經(jīng)常需要計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。本文將介紹如何使用 Pandas 計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。 了解 Pandas DataFrame 中的 NaN 值 ...

請(qǐng)問pandas中read_csv的參數(shù)quoting是怎么用的?

請(qǐng)問pandas中read_csv的參數(shù)quoting是怎么用的?
2023-04-25
在pandas中,read_csv()是一個(gè)非常重要的函數(shù),用于將CSV文件讀取為一個(gè)Pandas DataFrame對(duì)象。該函數(shù)有很多參數(shù),其中quoting就是其中之一。 在本文中,我們將深入探討quoting參數(shù)的含義、用法和示例。 含 ...

Python 中pandas  DataFrame  最大能處理多少行?

Python 中pandas DataFrame 最大能處理多少行?
2023-04-25
Python中的pandas是一個(gè)非常受歡迎的數(shù)據(jù)分析庫,它提供了許多功能強(qiáng)大的工具來處理和分析大型數(shù)據(jù)集。其中最重要的就是DataFrame對(duì)象,它可以將數(shù)據(jù)組織成類似于表格的結(jié)構(gòu),方便用戶進(jìn)行各種操作。那么,Python ...

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