2021-11-11

Java初学者入门:源码编码与首个程序解析
博主分享了Java学习的第二天体验,主要涉及源码乱码问题的解决,强调了public static void main方法的重要性及其变体,以及代码规范如分号、括号的使用。课堂笔记还涵盖了main方法参数的灵活性,System.out.println的输出功能,以及Java源文件的命名规则。此外,介绍了单行、多行和文档注释的用法。

今天是正式学习Java的第二天,我觉得并不是和我想象的那样简单,听课很迷茫,只能下课来补习

下面是课堂笔记

如果在源文件中出现乱码,是因为DOS系统的默认编码方式是GBK,所以这时候需要修改源码的编码方式为
ANSI,这样就可以处理乱码问题了。

第一个java程序需要注意的点:

1、public static void main(String[] args)是所有java应用程序的入口

2、public static void main不能变的

3、main方法的参数String[] args有几种写法:String [] args,String args[]

4、main方法的参数名称args是可以改变的,只要是合法的标识符就可以

5、System.out.println向控制台输出信息

6、每一句java代码都要以;结束

7、java代码块中的括号必须是成对出现的{}[]()


8、一个java源文件中可以有多个class,如果存在public修饰的class的话,那么有且只能有一个public修饰的类,并且源文件的名称要和public修饰的类保持一致


9、如果一个java源文件中没有public修饰的类,那么这个源文件的名称就无所谓了,
以任何一个class类起名字都是可以的

java中的注释

1、  //单行注释*/
 //2、/*  */  多行注释
 //3、/**
 //     *  文档注释
 //     *
 //     */

<think>好的,我现在要帮用户解决在Pandas中筛选特定日期范围内数据的问题。用户的需求是在列名为'time'的数据中筛选2021-10-112021-11-11之间的数据,需要Python代码示例。首先,我得回想一下Pandas处理日期数据的常用方法。 首先,用户提到列名是'time',所以需要确保该列的数据类型是datetime。如果原始数据中的'time'列是字符串格式,就需要先转换。根据引用[2]里的内容,可以用pd.to_datetime()函数来转换。比如:df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])。这一步很重要,否则后续的日期比较可能不会按预期工作。 接下来,筛选日期范围。用户需要的是2021-10-112021-11-11之间的数据,包括这两个日期吗?通常使用布尔索引,结合两个条件:df['time'] >= '2021-10-11' 和 df['time'] <= '2021-11-11'。用逻辑运算符&连接这两个条件,同时要注意括号的使用,避免运算优先级的问题。所以代码应该是df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')]。 另外,如果数据量大的话,可能要考虑效率问题。比如,先确保'time'列已经转换为datetime类型,并且设置为索引,这样可能提高查询速度。不过用户的问题中没有提到数据量,所以基本的筛选方法应该足够。 再想一下是否有其他方法。比如使用between方法,可能更简洁。df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')]。这也是一种可行的方法,可能更容易理解。 还需要注意日期格式是否正确。用户给出的日期是'YYYY-MM-DD'格式,这在Python中是可以被Pandas正确解析的。但如果有不同的格式,可能需要指定format参数。不过用户的问题中日期格式符合标准,所以不需要额外处理。 另外,是否需要考虑时区?如果数据中的时间有时区信息,可能会影响比较结果。但用户的问题中没有提到时区,所以假设数据是本地时间或没有时区信息。 总结一下步骤:首先转换'time'列为datetime类型,然后用布尔索引筛选日期范围。给出这两种方法,并附上示例代码。同时,提醒用户如果数据中存在时间部分的情况,比如时间戳包含具体时间,可能需要调整结束日期为'2021-11-11 23:59:59',或者使用包含时间的方法。 还需要参考用户提供的引用内容。引用[2]提到了转换字符串到时间格式的方法,引用[3]有关于数据排序的内容,但当前问题不需要排序,所以可能不需要涉及。但用户的问题可能是在处理时间数据后进行筛选,所以确保引用了正确的部分。 最后,生成相关问题的时候,要考虑用户可能的后续问题,比如如何处理不同日期格式、如何筛选时间范围包含时间部分,或者如何优化性能。这样用户如果有进一步的问题,可以自行参考这些问题。</think>以下是筛选特定日期范围数据的Python代码示例及详细说明: ### 基础实现步骤 1. **转换时间格式** ```python # 将列转换为datetime类型(若原始数据为字符串) df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) ``` 2. **筛选日期范围** ```python # 筛选2021-10-112021-11-11的数据(包含两端) filtered_df = df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')] ``` ### 完整示例代码 ```python import pandas as pd # 示例数据生成 data = {'time': ['2021-10-10', '2021-10-15', '2021-11-05', '2021-11-12'], 'value': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) # 转换时间列 df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 引用字符串转时间戳方法[^2] # 执行筛选 result = df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')] # 或使用布尔表达式 print(result) ``` ### 特别说明 1. 若时间列包含时分秒,可使用: ```python start_date = pd.Timestamp('2021-10-11 00:00:00') end_date = pd.Timestamp('2021-11-11 23:59:59') ``` 2. 若日期列是索引: ```python df.loc['2021-10-11':'2021-11-11'] ```
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