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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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是一個功能強大的數(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對象,它是一種帶有標簽的一維數(shù)組,可以存儲不同類型的數(shù)據(jù)。在Pandas中,Series對象支持復(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)常需要對數(shù)據(jù)進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 ...

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庫提供了一個簡單而強大的接口來處理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 ...

sav格式文件spss打開文字亂碼如何解決?

sav格式文件spss打開文字亂碼如何解決?
2023-05-08
當我們在使用SPSS軟件打開.sav格式文件時,有時會出現(xiàn)文字亂碼的情況。這種情況通常是由于文件編碼不一致或缺少相應(yīng)的字體所導(dǎo)致的。本文將介紹幾種解決方法來解決.sav文件打開文字亂碼的問題。 修改文件編 ...
如何檢查 NaN 是否存在于 pandas DataFrame 中?
2023-05-05
Pandas是用于數(shù)據(jù)處理和分析的Python庫,它為用戶提供了一個靈活且高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),即DataFrame。 DataFrame是由行和列組成的二維表格,其中每個元素都可以是數(shù)字、字符串、時間戳等類型。 在某些情況下,Pandas Dat ...
pandas 中如何獲取列與特定值匹配的行的索引?
2023-05-04
Pandas是一個強大的數(shù)據(jù)處理庫,能夠方便地進行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析。在實際應(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 ...
如何計算 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 計算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。 了解 Pandas DataFrame 中的 NaN 值 ...
如何從 pandas DataFrame 單元格獲取值?
2023-04-25
Pandas是一個廣泛使用的Python庫,用于數(shù)據(jù)分析和處理。Pandas中的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是DataFrame,這是一個表格形式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),類似于Excel表格或SQL表。DataFrame具有許多功能,例如數(shù)據(jù)排序、過濾、統(tǒng)計和聚合等。 在D ...
如何在 pandas 中遍歷 DataFrame 的行?
2023-04-23
在 Pandas 中,DataFrame 是一個非常重要且常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它提供了對表格數(shù)據(jù)進行操作的強大功能。當我們需要遍歷 DataFrame 的行時,通常有兩種方法可供選擇:使用 iterrows() 方法和使用 itertuples() 方法。這 ...

如何在  pandas  中將 DataFrame 列轉(zhuǎn)換為日期時間?

如何在 pandas 中將 DataFrame 列轉(zhuǎn)換為日期時間?
2023-04-23
Pandas是一種非常流行的數(shù)據(jù)分析和處理工具,它提供了許多強大的功能來處理和操作數(shù)據(jù)。其中一個常見的需求是將DataFrame中的列轉(zhuǎn)換為日期時間類型。在本文中,我將向您介紹如何在Pandas中實現(xiàn)此目標。 Pandas ...
pandas DataFrame 中如何歸一化某列?
2023-04-10
Pandas是一種用于數(shù)據(jù)分析和處理的常用Python庫。在Pandas DataFrame中,歸一化某列可以將該列的值從原始比例縮放到0到1之間的標準比例,使其更容易與其他列進行比較和分析。本文將介紹如何對Pandas DataFrame中的某 ...
如何理解數(shù)據(jù)分析師?
2023-04-07
數(shù)據(jù)分析師是指在不同行業(yè)中,專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。數(shù)據(jù)分析師的工作內(nèi)容和能力要求可能因行業(yè)和崗位而異,但一般來說,需要掌握以下幾方面 ...
初級數(shù)據(jù)分析師學什么內(nèi)容
2023-03-31
初級數(shù)據(jù)分析師是指在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域剛剛?cè)腴T的人員,他們主要負責從事數(shù)據(jù)的收集、清洗、整理、分析和呈現(xiàn)等工作,為業(yè)務(wù)部門提供數(shù)據(jù)支持和決策參考。初級數(shù)據(jù)分析師需要掌握以下幾方面的內(nèi)容:   數(shù)據(jù) ...
考數(shù)據(jù)分析師要學什么內(nèi)容?
2023-03-31
數(shù)據(jù)分析師是在不同行業(yè)中,專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。數(shù)據(jù)分析師需要掌握數(shù)據(jù)分析的基本概念、方法和流程,以及數(shù)據(jù)分析的常用工具和技術(shù),還需要具 ...

 pandas 新增一列并按條件賦值?

pandas新增一列并按條件賦值?
2023-03-15
Pandas是一個功能強大的Python庫,用于數(shù)據(jù)處理和分析。其中之一的常見操作是在DataFrame中添加新的列,并根據(jù)某些條件對其進行賦值。在本篇文章中,我們將詳細介紹如何使用Pandas新增一列并按條件賦值。 首先 ...

數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

Python數(shù)據(jù)分析使用教程

Python數(shù)據(jù)分析使用教程
2022-10-21
關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析,其實網(wǎng)上能夠找到的學習資源很多,主要分為兩類: 一類是提供各種資源的推薦,比如書單、教程、以及學習的先后順序; 另一類是提供具體的學習內(nèi)容,知識點或?qū)嶋H案例。 但很多繁 ...

數(shù)據(jù)分析師之數(shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之數(shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

盤點一個Python字典處理的基礎(chǔ)題目--方法多多

盤點一個Python字典處理的基礎(chǔ)題目--方法多多
2022-08-29
作者:Python進階者 來源:Python爬蟲與數(shù)據(jù)挖掘 一、前言 前幾天在Python最強王者交流群【?????與歌同行???】問了一個Python字典的處理問題,提問截圖如下: 下面是他的元素數(shù)據(jù)。 a = ...

用Python爬取了2900多款防脫洗發(fā)水數(shù)據(jù)分析,助你緩解脫發(fā)困擾

用Python爬取了2900多款防脫洗發(fā)水數(shù)據(jù)分析,助你緩解脫發(fā)困擾
2022-08-29
作者:俊欣 來源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 就在前段時間,一項由衛(wèi)健委發(fā)起的脫發(fā)人群調(diào)查數(shù)據(jù)顯示:中國受脫發(fā)問題困擾的人群高達2.5億。聽到這兒,遠在韓國的各家媒體又開始出來搞事情了, ...

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