<![CDATA[<cite id="u8ayv"><strike id="u8ayv"><th id="u8ayv"></th></strike></cite>]]> |
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')
}
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);
}
首頁 > 行業(yè)圖譜 >
- 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 ...
- Series是什么？基本使用方法有哪些？
- 2020-07-16
-
Series 是一種類似于一維數(shù)組的對(duì)象，它由一組數(shù)據(jù)(各種NumPy數(shù)據(jù)類型)以及一組與之 相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽(即索引)組成。
一、對(duì)于Series定義的理解
1.Series像是一個(gè)Python的dict類型，因?yàn)樗乃饕c元素是映射 ...
- pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series
- 2020-06-16
-
pandas有Series和DataFrame兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們之前已經(jīng)講過了DataFrame，接下來給大家介紹下另一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Series。
什么是Series？
# 自定義Series索引
arr = np.random.rand(5)
s = pd.Series(arr, ind ...
- Series是什么？
- 2020-05-12
-
Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Series是一種類似于一位數(shù)組的對(duì)象，由一組數(shù)據(jù)及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽（即索引）組成。
上面這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是Series，第一列數(shù)字是數(shù)據(jù)標(biāo)簽，第二列是具體的數(shù)據(jù) ...
- CDA 備考干貨：Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧
- 2025-07-08
-
CDA 備考干貨：Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧?
?
在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中，Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心工具，貫穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全級(jí)別考核內(nèi)容。無論是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)清洗、可視化，還 ...
- 【CDA干貨】Excel 中為不同柱形設(shè)置獨(dú)立背景（按數(shù)據(jù)分區(qū)）的方法詳解
- 2025-06-26
-
Excel 中為不同柱形設(shè)置獨(dú)立背景（按數(shù)據(jù)分區(qū)）的方法詳解?
?
在數(shù)據(jù)分析與可視化呈現(xiàn)過程中，Excel 柱形圖是展示數(shù)據(jù)的常用工具。當(dāng)我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)展示，比如區(qū)分不同產(chǎn)品類別、銷售區(qū)域或時(shí)間段的數(shù)據(jù)表 ...
- 【教程】30000字長文，手把手教你用Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)
- 2025-02-27
-
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)簡介
聽說你已經(jīng)被統(tǒng)計(jì)學(xué)勸退，被Python唬住……先別著急劃走，看完這篇再說！
先說結(jié)論，大多數(shù)情況下的學(xué)不會(huì)都不是知識(shí)本身難，而是被知識(shí)的傳播者勸退的。
比如大佬們授課，雖邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、思維縝密，但你 ...
- python可視化數(shù)據(jù)分析
- 2025-01-10
-
Python作為一門功能強(qiáng)大的編程語言，已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析和可視化領(lǐng)域的重要工具。無論你是數(shù)據(jù)分析的新手，還是經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士，Python都能為你打開通往數(shù)據(jù)世界的大門。通過各種庫和工具，Python讓復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析 ...
- 數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些技能
- 2024-12-16
-
在現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界里，數(shù)據(jù)分析是不可或缺的一部分。無論是企業(yè)戰(zhàn)略決策，還是科研創(chuàng)新，都離不開數(shù)據(jù)分析的支持。隨著數(shù)據(jù)的增長和分析需求的復(fù)雜化，選擇合適的工具和掌握必要的技能顯得尤為重要。在這一領(lǐng)域中 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第3節(jié) 10 Pandas 時(shí)序數(shù)據(jù)
- 2023-11-30
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第3節(jié) 10 Pandas 時(shí)序數(shù)據(jù)
在Pandas中，時(shí)間序列（Time Series）是一種特殊的數(shù)據(jù)類型，用于處理時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)。Pandas提供了豐富的功能和方法，方便對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。下 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 8-2 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
- 2024-11-27
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 8-2 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
數(shù)據(jù)堆疊
df = pd.DataFrame({'專業(yè)': np.repeat(['數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)', '計(jì)算機(jī)', '統(tǒng)計(jì)學(xué)','物理學(xué)'], 6), &n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 8-1 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
- 2024-08-27
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 8-2 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
數(shù)據(jù)堆疊
df = pd.DataFrame({'專業(yè)': np.repeat(['數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)', '計(jì)算機(jī)', '統(tǒng)計(jì)學(xué)','物理學(xué)'], 6), &n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 6 Pandas合并連接
- 2024-11-24
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 6 Pandas合并連接
在pandas中，有多種方法可以合并和拼接數(shù)據(jù)。常見的方法包括append()、concat()、merge()。
追加(Append)
append()函數(shù)用于將一個(gè)DataFrame或Series對(duì)象追加到另 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 5 Pandas數(shù)據(jù)查看
- 2024-11-23
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 5 Pandas數(shù)學(xué)計(jì)算
import pandas as pdd = np.array([[81, 28, 24, 25, 96], [&n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 2 Pandas數(shù)據(jù)類型
- 2024-11-20
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《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 2 Pandas數(shù)據(jù)類型
Pandas 有兩種自己獨(dú)有的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。需要注意的是，它固然有著兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗廊皇?Python 的一個(gè)庫，所以 Python 中有的數(shù)據(jù)類型在這里依然適用。我 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 1 Pandas簡介
- 2024-11-20
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 1 Pandas簡介
說好開始學(xué)Python，怎么到了Pandas？
前面說過，既然定義為極簡入門，我們只抓核心中的核心。
那怎么樣挑核心重點(diǎn)呢？
在你不熟悉的情況下，肯定需要請(qǐng)教別人，需要 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第1節(jié) Python基礎(chǔ)知識(shí)
- 2024-11-18
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近年來，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的逐步發(fā)展，Python語言的使用率也越來越高，不僅可以做數(shù)據(jù)處理，網(wǎng)頁開發(fā)，更是數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等從業(yè)者的首選語言。
“工欲善其事，必先利其器?！?要做好數(shù)據(jù)分析，離不開一 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《統(tǒng)計(jì)學(xué)極簡入門》第7節(jié) 相關(guān)性分析
- 2024-10-09
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7. 相關(guān)性分析
前面的假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析基本上都是圍繞差異性分析，不論是單個(gè)總體還是兩個(gè)總體及以上，總之都是屬于研究“區(qū)別”，從本節(jié)開始，我們關(guān)注“聯(lián)系”，變量之間的關(guān)系分為 函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系。 本節(jié)這 ...
- 利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
- 2024-09-20
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數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代商業(yè)和科學(xué)研究中不可或缺的一部分。Python憑借其強(qiáng)大的庫和易用性，成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的首選編程語言。本文將深入探討如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，介紹適合數(shù)據(jù)分析的主要庫，并詳述統(tǒng)計(jì)分析 ...
- Pandas進(jìn)階技巧實(shí)踐：電商平臺(tái)數(shù)據(jù)分析案例
- 2024-03-01
-
引言
在當(dāng)今的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代，能夠高效地處理和分析數(shù)據(jù)變得極為重要。Pandas，作為一個(gè)開源的Python數(shù)據(jù)分析庫，因其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力而受到數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家的廣泛歡迎。它提供了靈活高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ...
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