<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[O_nice的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; O_nice]]></copyright><item><title><![CDATA[Mac下 R 与RStudio 安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/124710904</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/124710904</guid><author>O_nice</author><pubDate>Wed, 11 May 2022 15:42:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[Mac下 R 与RStudio 安装
注意： 要先安装R，再安装RStudio
1、R安装
R下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/
步骤1: 在网站中，选择下载版本，如下图（绿色矩形）：

步骤2: 双击下载的.pkg文件进行运行，出现【红色警报】，如下：
WARNING: You’re using a non-UTF8 locale, therefore only ASCII characters will work.
Please read R ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python中的groupby分组]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/124334480</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/124334480</guid><author>O_nice</author><pubDate>Mon, 09 May 2022 15:20:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python中的groupby分组
一、groupby函数
groupby函数功能：对DataFrame进行分组（可单类分组，可多类分组）
需求：按“字段”列对数据data进行分组
groupby函数基本格式：data.groupby([‘分组字段’])

data：要分组的原始数据
分组字段：分组参考的数据列名

举例：
原数据data:


单类分组举例

根据“班级”进行分组：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('/Users/weihairui/Doc]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python删除字符串中的符号]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/124043331</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/124043331</guid><author>O_nice</author><pubDate>Fri, 08 Apr 2022 16:51:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[删除字符串中的符号
1、删除字符串中的指定符号
对字符串中间的特殊符号或制定字符串的删除，常用replace函数。（注：replace方法不能改变原始字符串，替换出来的字符串为内存新建字符串，并未改变原始变量指针。）
replace函数格式：str.replace(old, new, count)

str：已知原始给定字符串
old： 将被替换的制定字符（串）
new：新字符串，用于替换old字符串。
count：最大替换次数

注：需要删除而非替换的作用时仅需将new设为‘’即可
举例：
#删除顿号
s]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Javascript正则表达式表示固定开头和结尾的字符串]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/123735881</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/123735881</guid><author>O_nice</author><pubDate>Fri, 25 Mar 2022 15:09:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[Javascript正则表达式表示固定开头和结尾的字符串
举例：用Javascript正则表达式表示以“法宝联想”开头和“智能发现”结尾的字符串
avascript正则表达式：/法宝联想.*?\智能发现/g

/…：表示匹配开始
…/：表示匹配结束
.*?\：表示“法宝联想”“智能发现”中的任何字符
g：表示匹配所有符合条件的字符串。
如果未标明g：avascript正则表达式：/法宝联想.*?\智能发现/，表示仅匹配到第一条符合条件的字符串就结束。

该正则表达式可使用于后羿采集器中，字段-数据处理-正则]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensorflow-Python-keras版本匹配]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/123424569</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/123424569</guid><author>O_nice</author><pubDate>Fri, 11 Mar 2022 15:02:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[Tensorflow-Python-keras版本匹配代码运行问题解决方案
代码运行问题
操作：机器学习中对应用于神经网络的分类文本分词结果（allcutwords）进行编码并构建词典时，运行以下代码：
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(allcutwords)
d_allcutwords = tokenizer.word_index
print(d_al]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解决python应用.to_csv()导出数据时乱码问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/119681235</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/119681235</guid><author>O_nice</author><pubDate>Fri, 13 Aug 2021 18:08:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[解决python应用.to_csv()导出数据时乱码问题
问题代码：
data.to_csv('path')


data：假设为python代码中生成的数据，即要导出保存的数据；
path：假设为数据导出的绝对路径，如：E:\project\data.csv

问题结果
如下图：

解决方法:
添加参数：encoding='utf_8_sig
正确格式：
data.to_csv( "E:\project\data.csv", encoding='utf_8_sig')

正确结果：


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中pandas读取文件用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/119667178</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/O_nice/article/details/119667178</guid><author>O_nice</author><pubDate>Fri, 13 Aug 2021 10:38:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[python中pandas读取文件用法
1、pandas读取xlsx、xls文件
格式：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('path', sheetname = 'sheet1', header = 0, names = ['第一列','第二列','第三列'])


path：要读取的文件绝对路径
sheetname：指定读取excel中哪一个工作表，默认sheetname = 0，即默认读取excel中的第一个工作表
若sheetname = ‘sheet]]></description><category></category></item></channel></rss>