新建文本    Ctrl+N         创建一个新的文本文件. 打开         Ctrl+O    打开一个已存在的文件. 保存         Ctrl+S     保存当前文件. 重新载入为日文  Shift JIS 重新载入当前文件为日文 Shift JIS 编码. 打印          Ctrl+P       打印当前文件. 还原工作空间  Ctrl+0 还原一个已保存的工作空间状态. 保存工作空间  Ctrl+Shift+0 保存该工作空间. 保存并关闭      Ct

private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) {            DataTable dt = new DataTable();            dt.Columns.Add("NUMBER");            dt.Columns.Add("COUNTRY");            dt.Rows.Add(1, "PAK");            dt.Rows.

http://blog.csdn.net/keyrainie/article/details/8513802 http://www.cnblogs.com/qq4004229/archive/2012/05/28/2521611.html http://www.cnblogs.com/zeroone/p/4176887.html using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using S

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2

vim用的不是很熟练,只是有时候需要的时候会学习一下 我们知道,vim有三种模式,一种是一般模式,一种是编辑模式,另外一种是命令行模式 在一般模式下,可以进行删除,复制粘贴等操作,在编辑模式下可以编辑文件,在命令行模式下就是保存,读取文件了 现在我的问题背景是这样的:我想删除文件的某一行到文件的结尾(即删除文件的某一行到结尾所有的行),因为剩下的行都是我不需要的 看到了<鸟哥的linux私房菜>中讲到了按键说明,大概是这样 命令d1G是删除当前行到行首所有的数据,命令dG是删除当前行到行尾的所

js在table指定tr行上或下面添加tr行 function onAddTR(trIndex)         {             var tb = document.getElementById("tb1");             var newTr = tb.insertRow(trIndex);//添加新行,trIndex就是要添加的位置             var newTd1 = newTr.insertCell();             newTd1.

获取jqGrid中选择的行的数据: 获取选择一行的id,如果你选择多行,那下面的id是最后选择的行的id:   1 var id=$('#gridTable').jqGrid('getGridParam','selrow'); 如果想要获取选择多行的id,那这些id便封装成一个id数组,那可以使用以下:   1 varids=$('#gridTable').jqGrid('getGridParam','selarrrow'); 如果想获取选择的行的数据,只要传入rowId即可,如下:   1 v

设置基于Android studio 1.2,其它版本可能位置不大一样,可以直接搜索 1.设置行宽 就是那条右标准线的位置:Setting-->Editor-->Code Style,右侧找到Right margin (columns),默认值是100,公司的显示器分辨率是1680*1050,设置成120比较合适. 2.设置格式化的时候自动断行到行宽位置 这样就不用往右拖看代码了:Setting-->Editor-->Code Style-->Java,点击右侧标签Wrapp

数据透视表创建好之后,如何批量将汇总行的底色修改为绿色呢?目标效果图如下: 解决方案 "启用选定内容"选取所有汇总行 单击任意汇总字段(如:北京 汇总)→选择→启用选定内容→开始→填充颜色→绿色

vim第五章命令行模式 技巧 27 结识vim的命令行模式 在命令行模式中执行的命令有被称作ex命令    在按/调出查找提示符或者<C-r>=访问表示寄存器时 命令行模式也被激活     我们可以用ex命令读写文件(:edit和:write),创建新标签页:tabnew   分割窗口:split    操作参数列表 :prev/:next 缓冲区列表:bprev/:bnext 本节主要关注用来编辑文本的ex命令    在这些命令中  绝大部分都可以指定所操作的范围   :copy命令快速复制

Series索引的工作方式类似于NumPy数组的索引,不过Series的索引值不只是整数,如: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame obj=Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d']) obj=Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d']) obj Out[10]: a 0 b 1 c 2 d 3

pandas读取Excel.csv文件中的数据时,得到的大多是表格型的二维数据,在pandas中对应的即为DataFrame数据结构.在处理这类数据时,往往要根据据需求先获取数据中的子集,如某些列.某些行.行列交叉的部分等.可以说子集选取是一个非常基础.频繁使用的操作,而DataFrame的子集选取看似简单却有一定复杂性.本文聚焦DataFrame的子集选取操作逻辑,力求在实战中遇到子集选取操作的需求时"不迷路". 主目录 一.图解DataFrame DataFrame是一种二维的表格

在Ubuntu下安装Python模块通常有3种方法:1)使用apt-get:2)使用pip命令(推荐);3)easy_instal 可安装方法参考:[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 ——[二.安装] 参考:[Install Python packages on Ubuntu 14.04] 使用pip安装以下包时可能会出现问题(某些基础库缺失),导致安装失败,所以可确定系统中是否存在以下基础库: Ubuntu dependencies A varie

sublime text 3  v-3103默认快捷键设置 [ { "keys": ["ctrl+shift+n"], "command": "new_window" }, { "keys": ["ctrl+shift+w"], "command": "close_window" }, { "keys": ["ctrl

本文重点讲述Linux命令的使用,命令是学习Linux必须熟练掌握的一个部分.Linux下的命令大概有600个,而常用的命令其实只有80个左右,这些常用的命令是需要灵活掌握的.虽然Linux的各个发行版大同小异,但是常用命令基本相同,因此只要掌握了常用的Linux命令,就能融会贯通.触类旁通各个Linux版本了.本章通过分类的方式详细介绍常用命令的使用语法与技巧. 4.1 Linux下的shell简介 4.1.1 什么是shell(略) 4.1.2 shell命令的语法分析 Linux下的各种s

前言 个人感觉网上对numpy的总结感觉不够详尽细致,在这里我对numpy做个相对细致的小结吧,在数据分析与人工智能方面会有所涉及到的东西在这里都说说吧,也是对自己学习的一种小结! numpy用法的介绍 安装部分我就不说了,装个pip,使用命令pip install numpy就可以安装了,在Ubuntu中可能会出现没有权限的提示,直接加上sudo即可,以下讲解都是建立在python3平台的讲解,python2类似,python3中安装的时候使用sudo pip3 install numpy即可

pandas简介 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame),Series也就是序列 ,pandas底层是c写的 性能很棒,有大神#做过测试 处理亿级别的数据没问题,起性能可以跟同等配置的sas媲美#DataFrame索引 df.loc是标签选取操作,df.iloc是位置切片操作print(df[['row_names','Rape']])df['行标签']df.loc[行标签,

Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分.Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis).panel data是经济学中关于多维数

vi:可视化接口(Visual Interface) vim:是vi的增强版(vi iMprove) vi编辑器是所有Unix及Linux系统下标准的编辑器,他就相当于windows系统中的记事本一样,它的强大不逊色于任何最新的文本编辑器.它是我们使用Linux系统不能缺少的工具.Unix及linux系统的任何版本下的vi编辑器是完全相同的,学会它后,您将在Linux的世界里畅行无阻. vim可以说的vi的升级版本,它可以用多种颜色的方式来显示一些特殊的信息. vim具有程序编辑能力,可以以字体

Vim编辑器 文本编辑器 , 字处理器ASCIIvi:Visual Interface vim :VI iMproved 全屏编辑器,模式化编辑器vim 模式:编辑模式(命令模式)输入模式末行模式 模式转换:编辑模式-->输入模式: i : 在当前光标所在的字符的前面,转为输入模式 a : 在当前光标所在的字符的后面,转为输入模式 o :在当前光标所在行的下方,新建一行,并转为输入模式 I : 在当前光标所在行的行首,转为输入模式 A : 在当前光标所在行的行尾,转为输入模式 O : 在当前光标