花了个把小时,终于把vs2015 profession版卸载了(亲测)

因为想改vs安装目录的文件夹名字,没有想什么好办法,就想删除vs,再重新安装一下,网上的方法很多,最后亲测了一种,成功,推荐给大家:

 

(作者本人花了一整天时间寻找各种方法,最终成功卸载VS2015且成功重新安装该软件)

卸载VS2015步骤如下:

 

1.在windows系统c盘中,搜索vs_enterprise.exe(我的是企业版的,如果是其他版本则对应相应的exe文件),会在“C:\ProgramData\Package Cache\{数字和字母组成}”目录下查找到,每个人具体的目录不一定相同,我的目录为“C:\ProgramData\Package Cache\{aaff6d8c-30d0-4446-82ae-1f1650eab4b9}”,如下图所示:

       

 

2.使用快捷键win+r ,输入cmd,进入控制台命令命令操作界面,使用cd +“目录名称”,进入相应的目录下,然后输入如下命令进行卸载vs2015:

vs_enterprise.exe /uninstall /force

 

        

3.vs2015卸载结束后,需要使用一个工具名称叫“Setup.ForcedUninstall.exe”工具,右击使用管理员权限点击运行,然后手动输入“Y”,然后等待卸载结束。该工具可以在如下链接进行下载:https://pan.baidu.com/s/1o8fzP3c

 

 

附录:如果以上操作还是没能正确卸载成功,或者不能重新安装vs2015成功,有以下方法可以尝试:

 

1. 这篇博客针对vs2015安装包丢失或损坏文件的解决方法,本人使用这种方法成功把软件卸载掉并成功安装成功,链接:http://blog.youkuaiyun.com/k0000000r/article/details/49718637,具体的注册文件可以从我的百度云盘下载,链接如下:https://pan.baidu.com/s/1eRUQJC2

2. 注意:在安装的过程中,关闭360,安全卫士等杀毒软件,安装IE11浏览器(具体方法请百度),且使用系统管理员方式进行安装vs2015。

//blog.youkuaiyun.com/wuxie318/article/details/78733747

### 如何将二维数据添加到 Pandas DataFrame 在 Pandas 中,`DataFrame` 是一种非常常用的数据结构,用于存储和操作表格型数据。如果要向现有的 `DataFrame` 添加新的二维数据,通常有多种方法实现这一目标。 以下是几种常见的方法: #### 方法一:通过追加新行的方式插入二维数据 当需要将一个新的二维数据作为多行加入现有 `DataFrame` 时,可以先将其转换为另一个 `DataFrame` 并使用 `.append()` 或者 `pd.concat()` 进行拼接[^2]。 ```python import pandas as pd # 原始 DataFrame data = [['Alice', 25, 'Engineer'], ['Bob', 30, 'Manager']] df_original = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Profession']) # 新的二维数据 new_data = [['Charlie', 35, 'Scientist'], ['David', 40, 'Analyst']] # 转换为 DataFrame 后拼接到原表上 df_new = pd.DataFrame(new_data, columns=df_original.columns) result_df = pd.concat([df_original, df_new], ignore_index=True) print(result_df) ``` 这种方法适用于新增多个记录的情况,并且能够很好地保持原有列名一致。 #### 方法二:直接扩展已有 DataFrame 的底层 NumPy 数组 另一种方式是直接修改支持该 `DataFrame` 底层储存形式——即 NumPy 数组的内容。不过需要注意的是此法较为低级,一般推荐仅限于了解内部机制的情况下谨慎采用[^1]。 ```python import numpy as np import pandas as pd # 初始化原始数据框及其对应的numpy array arr_initial = np.array([ ["Tom", 29], ["Jerry", 38] ]) columns_names = ['Character', 'Years'] df_base = pd.DataFrame(arr_initial , columns=columns_names ) additional_rows=np.array([["Spike",75]]) expanded_array=np.vstack((arr_initial , additional_rows)) updated_dataframe=pd.DataFrame(expanded_array,columns=columns_names ) print(updated_dataframe) ``` 这里我们首先构建了一个简单的例子展示如何手动调整数组尺寸再重新封装成 DataFrames 实例。 #### 方法三:利用 assign 函数动态定义额外字段并赋值 假如希望基于当前某些特定条件计算得出的新维度填充至整个集合里,则可通过调用 .assign() 达成目的[^3]: ```python import pandas as pd source_dict={ "Fruit":["Apple","Banana"], "Color":["Red","Yellow"] } base_frame=pd.DataFrame(source_dict) enhanced_columns= base_frame.assign(Price=[1.2,0.8]) print(enhanced_columns) ``` 上述代码片段展示了怎样借助字典初始化一个基础框架之后,紧接着附加价格信息形成更丰富的描述性资料集。 --- ### 注意事项 无论采取哪种策略都需要确保待导入项与既有体系兼容匹配良好;比如行列数目对应关系正确无误以及各单元格类型统一等等因素均需考虑周全以免引发异常错误或者丢失重要细节部分[^4]。
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