<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; luckarecs]]></copyright><item><title><![CDATA[Pandas中DateFrame修改列名]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/74280107</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/74280107</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Tue, 04 Jul 2017 09:37:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pandas中DateFrame修改列名

在做数据挖掘的时候，想改一个DataFrame的column名称，所以就查了一下，总结如下： 
数据如下：
>>>import pandas as pd
>>>a = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})
>>> a 
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python Pandas修改列类型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/72869073</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/72869073</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Mon, 05 Jun 2017 17:05:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用astype如下：
df[[column]] = df[[column]].astype(type)11

type即int、float等类型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/72869051</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/72869051</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Mon, 05 Jun 2017 17:03:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料，下面话不多说，来看看详细的介绍吧。
方法如下：
导入模块：



?




1
2
3



from 
pandas import DataFrame

import 
pandas as pd 
import 
numpy as np



]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pandas透视表（pivot_table）详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/72869018</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/72869018</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Mon, 05 Jun 2017 17:02:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[介绍

也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。

如果你对这个概念不熟悉，wikipedia上对它做了详细的解]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PANDAS 数据合并与重塑（concat join/merge）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/72570502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/72570502</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Sat, 20 May 2017 10:39:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 concat
concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合

pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
       keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)121212
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pandas 常用统计方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/71627893</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/71627893</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Thu, 11 May 2017 14:01:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[统计方法

pandas 对象有一些统计方法。它们大部分都属于约简和汇总统计，用于从 Series 中提取单个值，或从 DataFrame 的行或列中提取一个 Series。

比如 DataFrame.mean(axis=0,skipna=True) 方法，当数据集中存在 NA 值时，这些值会被简单跳过，除非整个切片（行或列）全是 NA，如果不想这样，则可以通过 skipna=False]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pandas入门（二）——DataFrame结构及常用操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/71604000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/71604000</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Thu, 11 May 2017 11:32:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 介绍

DataFrame unifies two or more Series into a single data structure.Each Series then represents a named column of the DataFrame, and instead of each column having its own index, the DataFrame p]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python数据分析pandas包入门学习（三）汇总和统计描述]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/71603714</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/71603714</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Thu, 11 May 2017 11:30:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文参考《利用Python进行数据分析》的第五章 pandas入门



pandas拥有一组常用的数学和统计方法。它们大部分属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个值（如sum和mean），或从DataFrame的行或列中提取一个Series。跟对应的Numpy数组方法相比，它们都是基于没有缺失数据的假设而构建的。









idxmin()/idxm]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Log4j配置详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/38512829</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/38512829</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Tue, 12 Aug 2014 11:26:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[log4j配置文件有三个主要的组件：Logger，Appender和Layout，分别为日志类型，日志输出目的地，日志输出格式。 
log4j.rootLogger = [level], appenderName, appenderName, ... (level是错误级别，appenderName是输出目的地，本例设为mylog，可以定义多个) 
level优先级分别为FATAL、ERROR]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Java正则表达式入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7941180</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7941180</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Tue, 04 Sep 2012 11:07:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[众所周知，在程序开发中，难免会遇到需要匹配、查找、替换、判断字符串的情况发生，而这些情况有时又比较复杂，如果用纯编码方式解决，往往会浪费程序员的时间及精力。因此，学习及使用正则表达式，便成了解决这一矛盾的主要手段。
 大 家都知道，正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的规范，一个正则表达式就是由普通的字符（例如字符a到z）以及特殊字符（元字符）组成的文字模式，它 用以描述在查找文字主体时待匹配]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hibernate 中的 merge方法何解？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7788200</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7788200</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Thu, 26 Jul 2012 11:14:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章一：


一直很纳闷这个merge和persist方法，平时也很少用。今天研究下总结下

    一、merge  翻译：合并；融合

 

          其实merge方法很简单，看代码。

         


Java代码  



@Entity  
public class Father {  
    @Id @GeneratedVa]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在VMware中的Ubuntu Server搭建Java服务器环境（LAMT架构）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7701713</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7701713</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Fri, 29 Jun 2012 10:43:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[确定了Linux的安装策略，那么下面我就在VMware上操刀实践一个基于Ubuntu Server的基础Java服务器实验环境，本人喜欢叫做LAMT架构：Linux + Apache + MySQL + Tomcat。

说句题外话，前几天听到一个某国企的同志把大名鼎鼎的F-14 Tomcat说成是玩具，好像我现在准备搭建的就是个过家家的平台。我也曾有幸参与过某leading AppServe]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Http学习之使用HttpURLConnection发送post和get请求]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7695473</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7695473</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Wed, 27 Jun 2012 11:12:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[最常用的Http请求无非是get和post，get请求可以获取静态页面，也可以把参数放在URL字串后面，传递给servlet，post与get的不同之处在于post的参数不是放在URL字串里面，而是放在http请求的正文内。
在Java中可以使用HttpURLConnection发起这两种请求，了解此类，对于了解soap，和编写servlet的自动测试代码都有很大的帮助。
下面的代码简单描述了]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[有关JAVA BigDecimal的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7679298</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7679298</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Wed, 20 Jun 2012 12:10:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[先看段官方文档





[java] view
 plaincopy






/*The results of thisconstructor can be somewhat unpredictable. One might assume that  
new BigDecimal(.1) is exactlyequal to .1, but it is act]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux的五个查找命令：find,locate,whereis,which,type]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7647985</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7647985</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Sat, 09 Jun 2012 13:11:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. find

find是最常见和最强大的查找命令，你可以用它找到任何你想找的文件。

find的使用格式如下：

　　$ find   

　　- ： 所要搜索的目录及其所有子目录。默认为当前目录。

　　- ： 所要搜索的文件的特征。

　　- ： 对搜索结果进行特定的处理。

如果什么参数也不加，find默认搜索当前目录及其子目录，并且不过滤任何结果（也就是返回]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[让我恍然大悟的Mysql高效率分页方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7645470</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7645470</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Fri, 08 Jun 2012 15:09:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[记得我还在念大学的时候，一位教我们单片机的老师说了一句话："学习编程刚开始你就得照葫芦画瓢...",以前我在mysql中分页都是用的 limit 100000,20这样的方式，我相信你也是吧，但是要提高效率，让分页的代码效率更高一些，更快一些,那我们又该怎么做呢?

第一部分：看一下分页的基本原理：

mysql explain SELECT * FROM message ORDER BY]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Groovy-java 脚本2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7612938</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7612938</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Tue, 29 May 2012 15:21:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[join
该操作用给定的字符串连接list中元素的toString的值.例如,它在list的所有字符串元素中间插入了一个’^’分隔符.
['one', 'two', 'three'].join(‘^’)返回"one^two^three".
sort
该操作对list元素进行排序并创建一个新的list.排序可以接受用java.util.Comparator或闭包作为参数.
    frui]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Groovy – Java的脚本语言]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7612932</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7612932</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Tue, 29 May 2012 15:21:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[介绍
Groovy是用Java实现的开源脚本语言并且和它联系紧密.它需要JDK 1.4. Groovy向Java添加了许多Ruby和Python脚本语言的特性. Groovy的特性包括动态类型（dynamic typing）, 闭包（closures）,简单对象导航（ easy object navigation）和更加简洁的Lists和Maps语法.所有这些特性和其他一些特性将会在本文中详细介]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Vi中内容查找]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7590894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7590894</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Tue, 22 May 2012 14:35:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[/place   Enter     当前光标位置向上搜索，place 表示要搜索的特定字符

?place  Enter    当前光标位置向下搜索

n，继续朝同一方向搜索  

 N，继续反方向进行搜索。
    
在上面的示例中，查找到包含place 的任何序列，其中包括displace、placement   和   replaced。要查找单个的  place，请键入该]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Nexus入门指南（图文）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7588348</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/luckarecs/article/details/7588348</guid><author>luckarecs</author><pubDate>Mon, 21 May 2012 18:49:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[Nexus介绍

Nexus 是Maven仓库管理器，如果你使用Maven，你可以从Maven中央仓库 下载所需要的构件（artifact），但这通常不是一个好的做法，你应该在本地架设一个Maven仓库服务器，在代理远程仓库的同时维护本地仓库，以节省带宽和时间，Nexus就可以满足这样的需要。此外，他还提供了强大的仓库管理功能，构件搜索功能，它基于REST，友好的UI是一个extjs的REST]]></description><category></category></item></channel></rss>