做数据分析挖掘特征之前，都要先处理好数据，数据处理里第一步我们要先处理有缺失值的情况。 查看导入的数据缺失情况： 1 import pandas as pd 2 from io import StringIO 3 4 csv_data = """A,B,C,D 5 1.0,2.0,3.0,4.0 6 5.0,6.0,,8.0 7 0.0,11.0,12.0, 8 """ 9 df = pd.re
题目描述 Given an unsorted integer array nums, find the smallest missing positive integer. You must implement an algorithm that runs in O(n) time and uses constant extra space. 给你一个未排序的整数数组 nums ，请你找出其中没有出现的最小的正整数。 请你实现时间复
在C#中对Excel的操作是非常方便的，写好一个Excel的模板文件，在程序中对模板就行操作。示例代码如下： /// <summary> /// 生成Excel文件 /// </summary> public void HinBanInfoXmlFile() { //模版路径 string tempFilePat
capwords函数 将序列中的每个单词变成首字母大写 def capwords(s, sep=None): """capwords(s [,sep]) -> string Split the argument into words using split, capitalize each word using capitalize, and join the capitalized words using join. If the
转自：http://www.cnblogs.com/lyhabc/archive/2013/02/10/2909761.html 当大家发现数据库查询性能很慢的时候，大家都会想到加索引来优化数据库查询性能， 但是面对一个复杂的SQL语句，找到一个优化的索引组合对人脑来讲，真的不是一件很简单的事。 好在SQLSERVER提供了两种“自动”功能
金融风控-贷款违约预测-训练营 - Task 2 项目地址 比赛地址 一、 学习知识点概要 学习如何对数据集整体概况进行分析，包括数据集的基本情况（缺失值，异常值）数据特征相关的可视化 二、学习内容 2.1 学习如何对数据集整体概况进行分析，包括数据集的基本情况（缺失值，异常值） 2.1.1 准备
npm ERR! missing script dev问题 在当前项目中无法找到package.json文件中的配置 将cmd命令界面切到package.json文件目录 输入： cnpm run serve #版本不同serve命令不同可查看package.json文件配置
现象：Checking libtoolize version:2.4.2Checking tar version:1.26ERROR: you are missing a basic functioning perl installationplease be sure that you have perl installed includingthe CPAN and ExtUtils::MakeMaker componentsThese components are standard built-in
解决办法：apt-get update或者apt-get cleanapt-get update 或者 apt-get update --fix-missing问题解析1 source本身的问题 根据提示，我们首先应当 apt-get update 一下source,如果在apt-get update后依然报这个error，那就说明这个source本省就有错误，尝试apt-get update --fix-miss
Missing artifact jdk.tools:jdk.tools:jar:1.6 pom.xml添加以下依赖成功解决 <dependency> <groupId>jdk.tools</groupId> <artifactId>jdk.tools</artifactId> <version>1.6</version> <scope>system
Django在根据models生成数据库表时报 init() missing 1 required positional argument: 'on_delete’解决方法： class BookInfo(models.Model): #创建书本信息类，继承models.Model 5 btitle=models.CharField(max_length=20) 6 bdate=models.DateField() 7 class
1 问题描述 Traceback (most recent call last): File "e:\matlab\CNN-classification\LSTM\train_test.py", line 75, in <module> accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correctPred), tf.float32) File "D:\Program\Anaconda3\envs\cat\l
正文 前言：最近项目里面有一些对Excel操作的需求，博主想都没想，NPOI呗，简单、开源、免费，大家都喜欢！确实，对于一些简单的Excel导入、导出、合并单元格等，它都没啥太大的问题，但是这次的需求有两点是NPOI搞不定的： 导入Excel后，需要切割Excel的Sheet页，然后每个Sheet页单独生成一个PDF文件。
这是一个django的跨域访问问题。 django，会对合法的跨域访问做这样的检验，cookies里面存储的’csrftoken’，和post的header里面的字段”X-CSRFToken’作比较，只有两者匹配，才能通过跨域检验。否则会返回这个错误:CSRF Failed: CSRF token missing or incorrect 解决方法： 由上面的分析
File ".\seg_v2\framework.py", line 13, in __init__ self.net = net().cuda() File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 722, in _call_impl result = self.forward(*input,
给如下位置添加空格即可 在文件末尾添加一空白行即可
在之前element项目中引用分页功能的时候，在引入处加入 import Pagination from ‘@/components/Pagination’; 正常编译 后来在element+ts的项目中添加分页的时候，相同的引入方式，但是会如题的错误 改写成 import Pagination from ‘@/components/Pagination/index.vue’; 指定
很简单的题，会用哈希表即可，将哈希表存入出现过的元素，再一个个遍历未出现的元素，如果不用哈希表的话复杂度会增高。 class Solution { public: int missingNumber(vector<int>& nums) { int n=nums.size(); unordered_set<int>hash; f
遇到一个问题——“Unexpected missing generic font family” 按照提示进行修改，在font-family后面添加 sans-serif 。
Add the repo npm install vue-underscore OR yarn add vue-underscore Create a file named plugins/underscore.js import Vue from 'vue' import underscore from 'vue-underscore' Vue.use(underscore) Add it to the nuxtconfig.js file plugi
文章目录 1.数据集获取 1.1 数据集介绍 1.2 导入必要的工具包 1.3 数据读取 2.数据探索 2.1 查看标签的分布情况 2.2 查看缺失值 2.3 查看特征数据类型 2.4 异常点检测 2.5 相关性检验 2.6 年龄对还款的影响(探索) 2.7 外部数据源 文章正文 1. 数据集获取 1.1 数据集介绍
springMvc的新注解：GetMapping 不支持@RequestBody ，使用PostMapping后面我改成以下代码就没有报错了 @PostMapping(value="/schedules/findUserSchedule",produces = MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE) public List<xxxxxx> findUser(@RequestBody xxxxxx xxxxx) { log.debug(&quo
1.df.isnull() 元素级别的判断，把对应的所有元素的位置都列出来，元素为空或者NA就显示True，否则就是False train.isnull() 2,df.isnull().any() 列级别的判断，只要该列有为空或者NA的元素，就为True，否则False train.isnull().any() 3.df[df.isnull().values==True] 可以只显示
出错页面： 降低JDK版本后，错误消失。
代码运行到这：driver.add_cookie(cookies)，报错了 相信坑了不少人，接下来是解决办法 driver.add_cookie(cookies) cookies = { "name": "你的KEY", "value": "你的Value"}driver.add_cookie(cookies)就成功了，如果要添加多个就用for记录此坑
