函数 NUMERIC_CHECK

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本文介绍了NUMERIC_CHECK函数的功能及限制。此函数用于检测输入字符串是否为整数，若为整数则返回NUMC，否则返回CHAR。需要注意的是，带有小数点的数值将被视为字符。

函数 NUMERIC_CHECK
这个函数可以检查一个输入串的类型，返回CHAR或者NUMC，但是只能检查整数，带小数点的都被当作CHAR了。

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07-23
void check_max() { // 类型安全的用法 T value = std::numeric_limits<T>::max(); std::cout ; } int main() { // 安全使用不同类型 check_max(); check_max(); check_max(); // 尝试使用 DBL_MAX 作为 ...
import pandas as pd import os def Task(): # 使用pandas库的read_excel方法读入数据中医数据 #********** Begin **********# data = pd.read_excel('./excels/TCM_data.xlsx') # Adjust the path and filename as necessary answer_1 = data.head(5) #********** End **********# #********** Begin **********# # 观察数据属性类型是否符合算法要求 # Using dtypes to capture data types answer_2 = data.dtypes # Alternatively, for a statistical summary: # answer_2 = data.describe(include='all') #********** End **********# #********** Begin **********# # 缺失值检测 index_array = data.isnull().sum() #********** End **********# answer_3 = index_array #********** Begin **********# # Max-Min标准化处理 # Check if required columns exist if 'Id' in data.columns and all(col in data.columns for col in ['R', 'F', 'M']): data_zs = data.copy() # Avoid division by zero epsilon = 1e-8 data_zs[['R', 'F', 'M']] = (data[['R', 'F', 'M']] - data[['R', 'F', 'M']].min()) / ((data[['R', 'F', 'M']].max() - data[['R', 'F', 'M']].min()) + epsilon) else: # Normalize all numeric columns except 'Id' if it exists numeric_cols = data.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist() if 'Id' in numeric_cols: numeric_cols.remove('Id') if numeric_cols: data_zs = data.copy() # Avoid division by zero epsilon = 1e-8 data_zs[numeric_cols] = (data[numeric_cols] - data[numeric_cols].min()) / ((data[numeric_cols].max() - data[numeric_cols].min()) + epsilon) else: # No numeric columns to normalize data_zs = data.copy() #********** End **********# answer_4 = data_zs.head(5) # 将处理后的数据存储到datazs.csv文件中 filepath = 'data/datazs.csv' # Ensure the directory exists os.makedirs(os.path.dirname(filepath), exist_ok=True) # Correcting the to_csv parameters data_zs.to_csv(filepath, header=True, index=False, s
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