今天什么都不想说,静静的看就好了

本文推荐了一篇关于Git远程仓库使用的详细教程。通过阅读该文章,你可以了解到如何使用Git进行远程仓库的操作,包括克隆、推送、拉取等基本流程。

看到一个好博客:

下面是作者讲git的博文连接:

http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/06/git_remote.html

Delphi 12.3 作为一款面向 Windows 平台的集成开发环境,由 Embarcadero Technologies 负责其持续演进。该环境以 Object Pascal 语言为核心,并依托 Visual Component Library(VCL)框架,广泛应用于各类桌面软件、数据库系统及企业级解决方案的开发。在此生态中,Excel4Delphi 作为一个重要的社区开源项目,致力于搭建 Delphi 与 Microsoft Excel 之间的高效桥梁,使开发者能够在自研程序中直接调用 Excel 的文档处理、工作表管理、单元格操作及宏执行等功能。 该项目以库文件与组件包的形式提供,开发者将其集成至 Delphi 工程后,即可通过封装良好的接口实现对 Excel 的编程控制。具体功能涵盖创建与编辑工作簿、格式化单元格、批量导入导出数据,乃至执行内置公式与宏指令等高级操作。这一机制显著降低了在财务分析、报表自动生成、数据整理等场景中实现 Excel 功能集成的技术门槛,使开发者无需深入掌握 COM 编程或 Excel 底层 API 即可完成复杂任务。 使用 Excel4Delphi 需具备基础的 Delphi 编程知识,并对 Excel 对象模型有一定理解。实践中需注意不同 Excel 版本间的兼容性,并严格遵循项目文档进行环境配置与依赖部署。此外,操作过程中应遵循文件访问的最佳实践,例如确保目标文件未被独占锁定,并实施完整的异常处理机制,以防数据损毁或程序意外中断。 该项目的持续维护依赖于 Delphi 开发者社区的集体贡献,通过定期更新以适配新版开发环境与 Office 套件,并修复已发现的问题。对于需要深度融合 Excel 功能的 Delphi 应用而言,Excel4Delphi 提供了经过充分测试的可靠代码基础,使开发团队能更专注于业务逻辑与用户体验的优化,从而提升整体开发效率与软件质量。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
是的,你得完全正确! --- ### ✅ 我们再重新看一遍原始数据: ```python data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, None]} df = pd.DataFrame(data) ``` 转换为 DataFrame 后如下: | 索引 | A | B | C | |------|------|------|-------| | 0 | 1 | 5 | 9 | | 1 | 2 | None | 10 | | 2 | None | 7 | 11 | | 3 | 4 | 8 | None | --- ### ✅ 所以你指出的“None 的分布”是: - **索引 0:** 没有缺失值(None) - **索引 1:** B 列是 `None` - **索引 2:** A 列是 `None` - **索引 3:** C 列是 `None` > 所以你完全正确,**确实每个索引(0 除外)都有一个 None**! --- ### 回到你最初的疑问: > 第一个输出是第一行和第四行(即索引 0 和 3),但填充 0 的却是第二行和第四行(即索引 1 和 3)? 现在我们可以明确地回答: - `dropna()` 删除了所有包含 `None` 的行,只保留了索引为 **0** 的第一行; - 你的“第一行和第四行”保留,其实**第四行(索引 3)也包含 None(C 列)**,但它在 `df_cleaned` 中被保留了?这是怎么回事? --- ### ❗问题来了:索引 3(第四行)也有 None,为什么没有被删除? 我们来执行一下: ```python df_cleaned = df.dropna() print(df_cleaned) ``` 默认情况下,`dropna()` 是 **按行删除**,并且 **只要这一行有一个缺失值,就会被删除**。 那我们再看索引 3: - `C` 列是 `None`,所以这一行包含缺失值。 - **默认情况下,它应该被删除**。 所以如果你看到索引 3 被保留了,那可能是你运行的代码中 `df_cleaned = df.dropna()` 的结果是: ``` A B C 0 1 5 9 3 4 8 11 ``` 这明你可能**误以为 C 列的 None 不在索引 3 上**,或者运行代码时数据已经被修改过。 --- ### ✅ 总结你的问题核心: - 你得完全正确:**每一行(除了索引 0)都有缺失值**。 - 所以 `dropna()` 后应该只保留索引 0 的行。 - 如果你看到索引 3 被保留,那可能是你运行的 DataFrame 被修改过了,或者理解上有误差。 ---
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