年轻的我不该丢弃自信

转变的力量
最新推荐文章于 2024-11-24 15:36:57 发布
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#工作 #手机

 这几天一直有人在劝我

开导我

让我好好改变自己

我想换手机了

唯有春子的理由

让我觉得豁然开朗

"换一个更好的 ,可能会给你带一个更好的工作状态,就得改变改变,"

也有李老师发信息来

让我一定要有求变的勇气和决心

我很感激

我一定会要改变

 

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09-27
**面部表情和目光接触**：面部表情是人际交流中的无声语言，应保持真实可信，适时微笑，注视对方，展现自信而不失谦逊。目光接触技巧包括适当的视线交流，向上看显得服从，向下看显示权威，水平视线则表示客观和理智...
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我的诗歌集
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一、公务员都不要35岁以上的，何况大公司 这让很多人感到惶恐，现在职场上有一种现象：很多用人单位会在招聘信息上明确标注，年龄需在35岁以下。为什么有经验、有人脉的职场中年人会如此遭“嫌弃”呢？ 首先，思想落后。日新月异的时代需要不断进步的人，而不是守着自己那点老经验的“职场前辈”。 的确，现在很多职场人无论年龄多大，一直追随着时代的脚步，坚持做一个“老顽童”。 但又有多少人，放弃了对新时代的探索，固守自己的老思想，成为一个名副其实的老油条。 再次，家庭牵绊。人到中年，基本都有爱人和孩子，工作成为你生活中的一
经典短文--年轻Youth
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03-11 1175
德裔美籍人塞缪尔.厄尔曼70多年前写的一篇只有四百多字的短文。首次在美国发表的时候，引起全美国轰动效应，成千上万的读者把它抄下来当作座右铭收藏，许多中老年人把它作为安排后半生的精神支柱。 美国的麦克阿瑟将军在指挥整个太平洋战争期间，办公桌上始终摆着装有短文《年轻》复印件的镜 框，文中的许多的词句常被他在谈话或开会作报告时引用。 后来此文传到日本，文章的观点成为许多日本人生活哲学的基础。
青春不是年华，而是心境
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11-18 261
青 春 ——塞缪尔·厄尔曼 青春不是年华，而是心境；青春不是桃面、丹唇、柔膝，而是深沉的意志、恢宏的想象、炽热的感情；青春是生命的深泉在涌流青春气贯长虹，勇锐盖过怯弱，进取压倒苟安。如此锐气，二十后生有之，六旬男子则更多见。年岁有加，并非垂老；理想丢弃，方堕暮年。岁月悠悠，衰微只及肌肤；热忱抛却，颓唐心至灵魂。忧烦、惶恐、丧失自信，定使心灵扭曲，意气如灰。无论年届花甲，抑或二八芳龄，...
YOUTH（年轻）——Samuel Ullman（塞缪尔·乌尔曼）
春の暁的专栏
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HashMap底层原理，扩容机制，jdk8以后会使用红黑树优化？红黑树和二叉平衡树的区别，红黑树和B树，B+树的区别，Mysql二大引擎索引底层实现，HashMap在多线程环境中为何出错？ConcurrentHashMap底层实现，CAS，原子引用，ABA问题，volatile，如何解决HashMap出现的OOM问题？（WeakHashMap） HashMap是Map的一个实现类，它是以键值对存储数据的，Key-Value都是Map.Entry中的属性。当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1)
我始终相信坚持的意义
feigu67776的博客
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因为年轻，所以有的是精力。转眼就已经上班一个多月了，一个月来累得时间很多很多，刚开始还不知道自己能不能做下去，只是一晃还是坚持到了现在。   可能是因为累得缘故，所以和自己一起来的人很多都已经辞职走了。还有的人只是来做上几天就再也没有出现过，可能他们是知难而退了吧。这已经是自己第四次做暑假工，想想也挺不容易的。有些人放假可以到处旅游，可以在家好好陪着爸妈，而有的人不行，他们需要用力工作，使自己变
程序员坐牢了，会被安排去写代码吗？
Java技术江湖
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点击蓝色“程序员黄小斜”关注我哟 加个“星标”，每天和你一起多进步一点点！ 今天给大家分享一篇有意思的爽文，但也是根据多年之前一个真实报道改编而来的。 本文字数较多，建议先收藏，上下班路上、带薪上厕所、浑水摸鱼时再慢慢看~ 来源： https://www.zhihu.com/question/483752248/answer/2127520344 本故事纯属虚构 请大家不要随意模仿，后果自负！ 因为删库跑路，我坐牢了。 公司老板经营不善，拖欠工资半年，我终于忍无可忍，提出离职。 而老板居然说：爱.
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小哈里的博客
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【收纳】整理收纳师与私人管家 | 整理一个家，也是帮主人梳理生活 文章目录 1、新奇职业｜整理收纳师，帮委托人梳理生活 2、传统职业 | 私人管家 - 家与生活的事务管理 3、日常整理 | 收纳师小技巧
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然而，图片中的文字信息往往难以获取，尤其对于那些需要快速获取信息的人们来说，阅读图片中的文字会是一项繁琐且费时的任务。现在，我们有一个好消息要告诉大家：通过使用我们的图片文字提取工具，您将能够轻松地提取图片中的文字信息。您只需要将图片上传到我们的平台，然后工具就会自动识别图片中的文字，并将其转化为可编辑的文本格式，方便您进行编辑、存储和分享。高精度：我们的工具采用了最先进的OCR技术，可以快速准确地从图片中提取文字信息，避免了传统OCR技术中的错误和漏识别问题。将需要提取文字信息的图片上传到我们的平台。
2023年1月手机热门品牌型号排行榜（手机行业趋势分析）
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DataFrame会丢弃不完整的行
11-16
<think> 首先，用户的问题是：“我想了解DataFrame丢弃不完整行的相关信息 请问DataFrame丢弃不完整行的原理、方法及相关操作”。这涉及到Pandas库中的DataFrame操作，具体是丢弃包含NaN（缺失值）的行。 我需要参考提供的引用： - 引用[1]：介绍了DataFrame的基础，它是二维数据结构，类似于表格，并有行和列标签。还展示了如何从字典创建DataFrame。 - 引用[2]：讨论了DataFrame的列操作，包括添加、删除列。提到了使用`drop`方法删除列，但没有直接提到删除行。 - 引用[3]：提到了groupby方法用于分组，但这不是直接相关的。 用户没有提供上一次的问题或我的回答历史，所以我只能基于当前查询和引用内容。用户的问题焦点是“丢弃不完整行”，意思是删除DataFrame中包含缺失值的行。 在Pandas中，丢弃不完整行通常使用`dropna()`方法。这个方法会移除任何包含NaN值的行（除非指定了其他参数）。 原理： - 在DataFrame中，缺失值通常表示为NaN（Not a Number）。 - 当数据有缺失时，我们可能想移除这些行以进行干净的分析。 - `dropna()`方法默认检查每一行，如果任何列的值是NaN，就删除整行。 方法： - 基本使用：`df.dropna()` – 这会删除任何包含NaN的行。 - 参数： - `how`：可以是'any'（默认）或'all'。'any'表示如果行中有任何NaN就删除；'all'表示如果整行都是NaN才删除。 - `axis`：指定轴。默认为0（行），所以是删除行。设置为1会删除列。 - `subset`：指定检查NaN的列列表。只检查这些列。 - `inplace`：如果True，会修改原DataFrame而不返回新对象；默认为False，返回新DataFrame。 - `thresh`：设置一个阈值，表示非NaN值的最小数量。例如，`thresh=2`要求行至少有2个非NaN值才保留。 相关操作： - 类似操作：`fillna()`用于填充缺失值，而不是删除。 - 检查缺失值：使用`isna()`或`isnull()`方法查看哪些值是NaN。 我需要确保回答： - 使用中文。 - 结构清晰，逐步解释。 - 在回答中引用段落时添加引用标识。 - 生成相关问题。 - 遵循LaTeX格式：行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。 结构化回答： 1. 解释原理：简要说明为什么丢弃不完整行和背后的概念。 2. 描述方法：详细解释`dropna()`方法及其参数。 3. 展示例子：提供代码示例来演示操作。 4. 相关操作：提及其他相关方法。 5. 生成相关问题：最后添加相关问题。 代码示例： - 创建一个有NaN的DataFrame。 - 使用`dropna()`删除行。 - 展示参数如`how`、`subset`等。 引用： - 在回答中引用提供的引用。例如，提到DataFrame基础时引用[1]，提到删除列时引用[2]。 - 引用标识如[^1]，但用户提供的引用是[1]、[2]、[3]，所以我应该保持一致。 用户提供的引用是： - [^1]: DataFrame是二维带行标签和列标签的数组... - [^2]: Pandas系列基础知识以及DataFrame常用操作... - [^3]: Pandas DataFrame 提供了 groupby() 方法... 所以，在回答中，我应该使用[^1]、[^2]、[^3]。 最终回答结构： - 开头引出问题。 - 解释原理部分。 - 方法部分。 - 例子部分（代码块）。 - 相关操作部分。 - 生成相关问题。 </think>### DataFrame丢弃不完整行的原理、方法及相关操作 在Pandas中，DataFrame是二维数据结构，类似于表格（行和列均有标签）。当数据包含缺失值（如NaN）时，这些行被称为“不完整行”。丢弃这些行是数据清洗的关键步骤，能提高分析准确性。以下是详细说明： #### **1. 丢弃不完整行的原理** - **缺失值表示**：在Pandas中，缺失值通常用`NaN`（Not a Number）表示。例如，用户数据中某些字段未填写时会被标记为`NaN`。 - **丢弃逻辑**：丢弃操作基于行中是否包含缺失值。默认情况下，如果一行中**任何列**有`NaN`，该行会被视为不完整行并移除。这确保了剩余数据完整可靠[^1]。 - **数学表达**：设DataFrame为矩阵$M_{m \times n}$，其中$m$为行数，$n$为列数。丢弃操作等价于删除所有满足$\exists j \in \{1,2,\dots,n\}$ 使得 $M_{ij} = \text{NaN}$ 的行$i$。 #### **2. 丢弃不完整行的方法** 使用`dropna()`方法实现，核心参数如下： | **参数** | **说明** | **默认值** | |---------------|--------------------------------------------------------------------------|------------| | `axis` | 指定丢弃方向：`0`（行）或`1`（列） | `0` | | `how` | `'any'`（行中有任何`NaN`即丢弃）；`'all'`（仅当整行全为`NaN`才丢弃） | `'any'` | | `subset` | 指定检查的列列表（如`subset=['列A','列B']`），仅这些列参与缺失值判断 | `None` | | `thresh` | 保留非`NaN`值数量≥`thresh`的行（如`thresh=2`要求每行至少2个非缺失值） | `None` | | `inplace` | 若为`True`，直接修改原DataFrame；若为`False`，返回新DataFrame（推荐） | `False` | **基本操作步骤**： 1. 导入Pandas库。 2. 创建或加载包含`NaN`的DataFrame。 3. 调用`dropna()`并设置参数。 4. 处理结果（保存或分析）。 #### **3. 代码示例** 以下示例演示如何创建DataFrame并丢弃不完整行： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建包含NaN的DataFrame data = { '姓名': ['张三', '李四', '王五', np.nan], '年龄': [25, np.nan, 30, 22], '销售额': [30000, 20000, np.nan, 15000] } df = pd.DataFrame(data) print("原始DataFrame:") print(df) # 方法1：丢弃任何行有NaN的行（默认） df_cleaned = df.dropna() print("\n丢弃任何NaN行后:") print(df_cleaned) # 方法2：仅丢弃'年龄'列为NaN的行 df_subset = df.dropna(subset=['年龄']) print("\n仅检查'年龄'列后:") print(df_subset) # 方法3：保留至少2个非NaN值的行 df_thresh = df.dropna(thresh=2) print("\n保留非NaN值≥2的行:") print(df_thresh) ``` **输出解释**： - 原始DataFrame有4行，其中第2行（李四）年龄为`NaN`，第3行（王五）销售额为`NaN`。 - `dropna()`默认删除所有含`NaN`的行（仅保留第1行）。 - 使用`subset=['年龄']`时，只检查年龄列，因此保留第1、3、4行。 - `thresh=2`要求每行至少2个非`NaN`值，因此删除第2行（仅1个非`NaN`）。 #### **4. 相关操作** - **填充缺失值**：若不丢弃，可用`fillna()`填充，如`df.fillna(0)`将`NaN`替换为0。 - **检测缺失值**：使用`isna()`或`isnull()`识别`NaN`位置，例如`df.isna().sum()`统计每列缺失值数量。 - **列操作关联**：丢弃行常与列删除结合（如`drop()`方法删除列）[^2]。例如，先删除无关列再丢弃行： ```python df.drop(columns=['无关列'], inplace=True) # 删除指定列 df.dropna(inplace=True) # 再丢弃不完整行 ``` ###
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