list1 = ['122', '2333', '3444', '', '', None] a = list(filter(None, list1)) # 只能过滤空字符和None print(a) # ['122', '2333', '3444'] # Python内建filter()函数 - 过滤list # filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素 def not_empty(s): return s and s.stri

/** * 方法库-数组去除空值 * @param string $num 数值 * @return string */ public function array_remove_empty(&$arr, $trim = true) { if (!is_array($arr)) return false; foreach($arr as $key => $value){ if (is_array($value)) { self::array_remove_empty($arr[$key]);

最近遇到一个问题,是将不定维数组的空值去除,回来研究了一下,写出来了,不知道是否还能优化 写的不好的,如果有好的想法或者好的实现方法,欢迎提出来,如果哪里写错了,也欢迎大牛可以讲解一下 代码如下,欢迎指正 function array_remove($arr){ //首先判断是不是一个数组 if(!is_array($arr)) return false; foreach ($arr as $key => $value) { if(is_array($value)) { $arr[$key] =

/** * 扩展Array方法, 去除数组中空白数据 */ Array.prototype.notempty = function() { var arr = []; this.map(function(val, index) { //过滤规则为,不为空串.不为null.不为undefined,也可自行修改 if (val !== "" && val != undefined) { arr.push(val); } }); return arr; } //调用方法 va

for(var i = 0 ;i<wordarr.length;i++)                {                    if(wordarr[i] == "" || typeof(wordarr[i]) == "undefined")                    {                        wordarr.splice(i,1);                        i= i-1; } }

package sourceCode.ArrayList; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class arrayListTest { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("a"); list.add("b&

<Python for Data Analysis>一书由Wes Mckinney所著,中文译名是<利用Python进行数据分析>.这里记录一下学习过程,其中有些方法和书中不同,是按自己比较熟悉的方式实现的. 第一个实例:1.usa.gov data from bit.ly 简介:2011年,URL缩短服务bit.ly和美国政府网站usa.gov合作,提供了一份从生成.gov或.mil短链接用户那里收集来的匿名数据 数据下载地址:https://github.com/wesm/py

脚本语言类型: 1.编译型语言:写完代码不能执行,需要先编译     eg:c.c++.c# 2.解释性语言:不需要编译 直接执行                      eg:python.java.php.js.go.ruby 编程工具  pycharm 1.破解方法:https://blog.csdn.net/sophia_11/article/details/86520390   : idea.lanyus.com 2.创建 New project create new project

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

python简介 python是Guido van Rossum在圣诞节打发无聊的时间时候写出来的语言. python是解释性的语言. python是动态类型的语言. python是强类型定义语言(高安全性的语言) python的优缺点 优点 python是一门"优雅,明确,简单"的语言.其他开发者很容易就能读懂你的程序. 开发效率非常高.python有各种现成的开发库.直接下载调用就行.不用自己再重新写. 高级语言.不用你来考虑如何管理内存之类的底层的东西.只需要实现你想要的功能就o

三.数据类型 Python基本类型(能够直接处理的数据类型有以下几种)主要有5种 1.整数(int) Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等. 2.浮点数(float) 浮点数也就是数学中的小数.由于整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的,整数运算永远是精确的,而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差.需要注意. 3.字符串 字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本,比如'abc',"xy

<简明Python教程>这本书是初级的Python入门教材,初级内容基本覆盖,对高级内容没有做深入纠结.适合刚接触Python的新手,行文比较简洁轻松,读起来也比较顺畅. 下面是我根据各个章节的内容进行的简要归纳,相关代码都已按照章节顺序进行命名. 基本介绍 Python特点: 简单.易学.免费.开源.可移植性好.面向对象.可扩展.丰富的库等等. 如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,你可以把你的部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们.C,C++为

XML与JSON的互相转化详见:XML模块 https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/8606223.html <?xml version="1.0"?> <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2008</year> <

异步asyncio asyncio是一个使用async / await语法编写并发代码的库. asyncio用作多个Python异步框架的基础,这些框架提供高性能的网络和Web服务器,数据库连接库,分布式任务队列等. asyncio通常非常适合IO绑定和高级 结构化网络代码. asyncio提供了一组高级 API: 同时运行Python协同程序并完全控制它们的执行; 执行网络IO和IPC ; 控制子过程 ; 通过队列分配任务; 同步并发代码; 此外,还有一些用于库和框架开发人员的低级 API :

# -*- coding:utf-8 -*- import xlrd path = r'D:/工作簿1(已自动还原).xlsx' # 打开excel文件读取数据 data = xlrd.open_workbook(path) # 获取excel中所有工作表sheets sheets = data.sheets() # 获取所有sheet的名称集合 sheet_names = data.sheet_names() # 获取sheet对象的三种方式 # 1 for i in range(len(sh

python中的数据类型 python中什么是变量 python中定义字符串 raw字符串与Unicode字符串 python中的整数和浮点数 python中的bool类型 --- python中的数据类型 整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等. 计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5b

''' 下面是我汇总的我学习一个月python(version:3.3.2)的所有笔记 你可以访问:http://www.python.org获取更多信息 你也可以访问:http://www.cnblogs.com/hongten/tag/python 获取到更多更新的关于python的blog文章 Author : Hongten MailTo : hongtenzone@foxmail.com QQ : 648719819 Blog : http://www.cnblogs.com/hong

数字 整型 包括正整数和负整数,和数学的表示方法一样.如:1.100.8008.-12等. 浮点型 浮点数字也称为小数,如果按照科学计数法表示时,小数点的位置是可变的.如:1.23x109==12.3x108. 布尔值 布尔值只有True.False两种值,要么是True.要么是False. 字符串 字符串是用单引号或双引号括起来的内容.如“abc”‘.'bsc'等.‘’或者“”这种空字符串也是字符串类型的.如果要输出的字符串中含有单引号需要用双引号括起来,如:"I'm Ok" 需要输

Python 基础的数据类型和变量 数据类型 整数 Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数. Python表示十六进制也用0x前缀. 浮点数 1.23x10^9和12.3x10^8是完全相等的.1.23x10^9就是1.23e9,或者12.3e8.0.000012可以写成1.2e-5. 整数和浮点数在计算机内部存储的方式不同,整数运算永远是精确的,而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差. 字符串 Python中表示字符串可以使用单引号 ' 者双引号 " 都行. 转义字符 如果字符串内部

from datetime import date,datetime from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import Border, Side, Font,Alignment from tkinter import * from tkinter import filedialog from tkinter import messagebox ''' 设置单元格

目录: DataFrame概念 DataFrame创建 基本操作 查看.索引 修改.删除 统计功能 条件筛选 合并 去除空值 4. 一些常用的函数 apply memory_usage pivot_table 1.DataFrame概念 Series对应的是一维序列,而DataFrame对应的是二维表结构(表格型的数据结构) DataFrame可以看成共享同一个索引index的Series集合. 2.DataFrame创建 DataFrame对象可以由列表.元祖.字典创建,然后通过DataFra