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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(cè)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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python的pandas庫(kù)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(jiǎn)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(kù)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(kù)，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(kù)，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(kù)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(kù)，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(yǔ)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(kù)，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(kù)，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(kù)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(kù)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(kù)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(kù)，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 ...
pandas 如何在已有DataFrame的基礎(chǔ)上，指定它的某某列為索引？
2023-04-25
Pandas是一個(gè)開源的Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)，它提供了一種靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame，可用于處理和操作大型數(shù)據(jù)集。在Pandas中，DataFrame是一種二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于Excel電子表格或SQL數(shù)據(jù)庫(kù)表，并且支持標(biāo)簽索引和自 ...
pandas DataFrame里行按條件篩選后如何重新index？
2023-04-24
當(dāng)我們使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，經(jīng)常需要對(duì)DataFrame中的行按照一定的條件進(jìn)行篩選。在篩選完成后，有時(shí)候我們需要重新為DataFrame中的行進(jìn)行編號(hào)，以便于后續(xù)的分析。本文將介紹如何在Pandas中對(duì)DataFrame重新進(jìn) ...
pandas如何提取每天固定時(shí)間段的數(shù)據(jù)？
2023-04-24
在數(shù)據(jù)分析和處理中，pandas是一個(gè)強(qiáng)大的工具。它可以輕松地在Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以及進(jìn)行多種常見的數(shù)據(jù)操作，如索引、切片、聚合和過濾等。在這篇文章中，我們將學(xué)習(xí)如何使用pandas提取每天固定時(shí)間段的數(shù)據(jù)。 ...
python讀取excel xlrd和pandas區(qū)別？
2023-04-23
Python是一種流行的編程語(yǔ)言，廣泛用于數(shù)據(jù)分析和處理。其中，讀取Excel文件是Python數(shù)據(jù)處理中常見的任務(wù)之一。在Python中，有兩個(gè)主要的庫(kù)可以用于讀取Excel文件：xlrd和pandas。 xlrd是Python中最受歡迎的Excel閱 ...
在 pandas 中如何 實(shí)現(xiàn) sql 查詢中 case when then end 的功能？
2023-04-21
在pandas中實(shí)現(xiàn)SQL查詢中的CASE-WHEN-THEN-END功能是一項(xiàng)非常有用的技能，可以幫助我們快速和高效地處理數(shù)據(jù)。我將向你介紹如何在Pandas中實(shí)現(xiàn)此功能，并提供一些示例，以便您更好地理解。 首先，讓我們先回顧一下SQ ...
如果利用pandas處理多列數(shù)據(jù)條件篩選？
2023-04-21
Pandas是Python中一個(gè)非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，可以用于處理各種數(shù)據(jù)類型，包括多列數(shù)據(jù)條件篩選。在實(shí)際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要從數(shù)據(jù)集中選擇滿足特定條件的數(shù)據(jù)子集。這篇文章將介紹如何使用Pandas進(jìn)行多列數(shù)據(jù)條件篩 ...
pandas讀取的文件怎么轉(zhuǎn)換成numpy的數(shù)組？
2023-04-19
Pandas和Numpy都是Python中常用的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。其中，Pandas用于處理和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通常使用DataFrame和Series等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示數(shù)據(jù)，而Numpy則用于處理數(shù)值計(jì)算和科學(xué)計(jì)算，主要是數(shù)組運(yùn)算。 在某些情況下，我們 ...

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