木头大左的博客

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DataFrame是pandas库中的一种二维表格型数据结构，它类似于Excel中的表格，可以存储多种类型的数据，并且支持对数据进行各种操作，如筛选、分组、聚合等。DataFrame具有灵活的索引和列标签，可以轻松地对数据进行排序、过滤和切片等操作。本文介绍了如何使用Python的DataFrame进行排序操作，包括按照单列、多列、多级索引以及值的大小进行排序。通过掌握这些排序方法，你可以轻松地对数据进行分析，发现数据之间的规律，为后续的数据分析提供有力的支持。希望本文对你有所帮助，欢迎在评论区留言交流。

在Windows系统中，我们可以使用任务计划程序来创建和管理定时任务。任务计划程序是Windows操作系统自带的一个功能，可以帮助我们自动执行一些重复性的任务，例如备份文件、更新软件等。

一、安装官方建议要先装pypiwin32，选择合适版本就行。python环境是3.6，这是win10中可用的地址：https://pypi.org/project/pyttsx3/2.7/#files最新版本的pyttsx3是2.90，https://pypi.org/project/pyttsx3/2.90安装后会报错，Collecting comtypes; platform_system == "Windows" (from pyttsx3==2.90) Could not f.

da=pd.read_csv(filepath_or_buffer='data.csv',sep='\t') print(da) datas=pd.DataFrame(da) # 第2行第2列 ds =datas.ix[[1]].values[0][1] ds = datas.loc[1, 'open'] # 名为“open"的列 ...

def paserTime(timestamp): t = time.time() f=time.localtime(timestamp/1000) print (t) #原始时间数据 # print (int(t)) #秒级时间戳 print (int(round(t * 1000))) #毫秒级时间戳 #nowTime = lambda: int(round(t * ..

1、日期格式化def paserTime(timestamp): t = time.time() f=time.localtime(timestamp/1000) print (t) #原始时间数据 # print (int(t)) #秒级时间戳 print (int(round(t * 1000))) #毫秒级时间戳 #nowTime = lambda: int(ro

1、批量查找替换# -*- coding: utf-8 -*-import osimport re# path=os.getcwd()str_old = 'insert'str_new = 'frs.event.queue'file_formate = 'init.sql'file_sql=open(r'F:\bak\init_all.sql', 'r+', encoding='utf-8')def replace_txt(path): if path.find(file_f