敢对自己狠的男生,到底有多赚?

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今天给大家推荐一个朋友的公众号:痴海(ID:ch726612)。 

痴海一位 96 年的技术博主,非常喜欢探索不同技术,用数据挖掘这个世界最真实的一面,爬虫分析和增长黑客手段玩得特别溜。现在每天分享一些 Python 干货、增长黑客、爬虫实战、数据分析等相关内容,对这块感兴趣的同学,一定不要错过。

每天早上 9:00 准时推送,用干货叫醒你。

渴望向上成长的你,记得留意文末的彩蛋!

    长按识别,一起向上生长   

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关注痴海

一起成为终身学习者


 1 

Python 技术

如今的时代技术,早已改变了我们的生活。而这其中最火的技术那一定是 Python。痴海自身就是学计算机专业出生的,刚毕业的时候就来到上海做着爬虫的工作,至今已有一年多的爬虫经验。

一年前的痴海还是一个只会写一些小爬虫代码的愣头青;一年后的今天痴海已经有能力写出千万级别的爬虫代码,能进行加密破解,初探app逆向。

如果你想学习最新 Python 技术,想用数据的角度看待这个世界,一定不要错过痴海的公众号。

 2 

增长黑客

「增长黑客」这一概念近年来兴起于美国互联网创业圈,最早是由互联网创业者 Sean Ellis 提出。「增长黑客」是介于技术和市场之间的新型团队角色,主要依靠技术和数据的力量来达成各种增长的目标。

痴海也是「增长黑客」的先行者,自身很多行为都是基于「增长黑客」的理念不断发展,取得了不错的成果。现今的痴海也转型到增长的岗位,如果你想学习增长黑客相关的内容,一定不要错过这个公众号。

 3 

副业有道

「副业刚需」已经是成年人该有的觉悟,不管你做什么工作,永远都要有自己的 plan B。因为你永远不知道你身边的朋友,在做的副业是工资的几倍。

痴海从两年前就开始发展自己的副业,发展至今刚毕业的第一年就赚到了人生第一个 10W,来上海一年还没有花过工资一分钱。

 4 

个人成长

痴海的公众号不仅是写作分享干货的地方,更是记录痴海个人的成长史。做公众号至今已有一年多的时间,从最初零个关注者到如今 4.7W,这一年也是痴海成长最多的一年。

一年前痴海的读者数 2W+;一年后的今天痴海的读者数 4.7W+。

-End-



最后,痴海还特意给大家准备了福利,关注痴海公众号,后台回复「获取资源」,即可获取包括但不限于:Python, 算法、人工智能、Java等最新编程资料。

人必有痴,而后有成。

关注痴海,一起向上成长。

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考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
<think>我们面对的任务是统计性别数量。用户想知道如何使用编程语言或工具来分别统计男生和女生的人数。考虑到常见的编程语言和工具,这里将介绍几种常用的方法:使用Python(Pandas库和纯Python)、SQL、Excel以及R语言。由于要求中禁止将所有引用内容集中在末尾,因此我们在每个方法中会直接融入关键点,同时注意不出现第一人称和步骤词汇。我们将按照以下方法进行说明:1.Python的Pandas库(适用于数据分析)2.纯Python(使用字典或计数器)3.SQL(用于数据库查询)4.Excel(使用数据透视表或COUNTIF函数)5.R语言(使用dplyr或基础函数)注意:在代码和公式部分,严格遵守格式要求。首先,假设我们有一个包含性别信息的数据集,其中有一列名为“gender”或“性别”,其值为“男”/“女”或“Male”/“Female”等。方法1:使用Python的Pandas库Pandas是Python中强大的数据分析库,可以轻松进行分组统计。假设数据存储在DataFrame中,列名为'gender'。```pythonimportpandasaspd#假设df是包含性别列的DataFrame#使用value_counts()方法统计count=df['gender'].value_counts()print(count)```如果要分别获取男生和女生的数量,可以进一步:```pythonmale_count=count.get('男',0)#如果没有'男'则返回0female_count=count.get('女',0)```或者直接按条件筛选:```pythonmale_count=df[df['gender']=='男'].shape[0]female_count=df[df['gender']=='女'].shape[0]```方法2:使用纯Python如果不使用Pandas,可以使用Python内置的collections.Counter或字典进行统计。```python#假设有一个包含性别的列表gendersgenders=['男','女','男','男','女']#示例数据fromcollectionsimportCountercount=Counter(genders)male_count=count['男']female_count=count['女']```或者使用循环和字典:```pythoncount_dict={}forgenderingenders:count_dict[gender]=count_dict.get(gender,0)+1male_count=count_dict.get('男',0)female_count=count_dict.get('女',0)```方法3:使用SQL如果数据存储在关系型数据库中,可以使用SQL语句进行统计。```sqlSELECTgender,COUNT(*)AScountFROMtable_nameGROUPBYgender;```或者分别统计:```sqlSELECTCOUNT(CASEWHENgender='男'THEN1END)ASmale_count,COUNT(CASEWHENgender='女'THEN1END)ASfemale_countFROMtable_name;```方法4:使用Excel在Excel中,可以使用数据透视表或COUNTIF函数。使用COUNTIF函数:-假设性别列在A列(从A2到A100)-统计男生数量:`=COUNTIF(A2:A100,"男")`-统计女生数量:`=COUNTIF(A2:A100,"女")`使用数据透视表:-选中数据区域,包括标题行。-插入数据透视表,将“性别”字段拖到行区域,再将“性别”字段拖到值区域(设置为计数)。方法5:使用R语言在R中,可以使用dplyr包或基础函数。使用dplyr:```rlibrary(dplyr)data%>%group_by(gender)%>%summarise(count=n())```或者分别统计:```rmale_count<-sum(data$gender=='男',na.rm=TRUE)female_count<-sum(data$gender=='女',na.rm=TRUE)```以上方法覆盖了多种常用工具和编程语言,用户可以根据自己的数据环境和熟悉程度选择合适的方法。最后,按照要求生成相关问题部分。</think>### 统计性别数量的方法 #### 1. Python (Pandas) 使用Pandas库处理CSV/Excel数据: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据 gender_counts = df['gender'].value_counts() # 统计性别 print(f"男生: {gender_counts.get('男', 0)}人") print(f"女生: {gender_counts.get('女', 0)}人") ``` #### 2. Python (基础) 处理列表数据: ```python genders = ['男','女','男','男','女'] # 示例数据 male_count = sum(1 for g in genders if g == '男') female_count = len(genders) - male_count print(f"男生: {male_count}人, 女生: {female_count}人") ``` #### 3. SQL (MySQL示例) 数据库查询统计: ```sql SELECT SUM(CASE WHEN gender = '男' THEN 1 ELSE 0 END) AS male_count, SUM(CASE WHEN gender = '女' THEN 1 ELSE 0 END) AS female_count FROM users; ``` #### 4. Excel 使用公式统计: - 男生数量:`=COUNTIF(B2:B100, "男")` - 女生数量:`=COUNTIF(B2:B100, "女")` 或使用数据透视表: 1. 选择数据区域 2. 插入 > 数据透视表 3. 将"性别"拖到"行"和"值"区域 #### 5. R语言 使用dplyr包: ```r library(dplyr) df %>% count(gender) %>% mutate(gender = case_when( gender == "M" ~ "男生", gender == "F" ~ "女生" )) ``` #### 6. JavaScript 处理JSON数据: ```javascript const data = [{gender:'男'}, {gender:'女'}, ...]; const counts = data.reduce((acc, {gender}) => { acc[gender] = (acc[gender] || 0) + 1; return acc; }, {}); console.log(`男生: ${counts['男'] || 0}人`); ``` #### 注意事项 1. 数据清洗:处理缺失值(如`df.dropna(subset=['gender'])`) 2. 统一格式:确保性别字段值一致(如统一为"男/女"或"M/F") 3. 区分大小写:使用`.str.lower()`或`LOWER()`统一大小写 4. 可视化:使用`gender_counts.plot(kind='bar')`生成柱状图
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