原文:《BI那点儿事》数据流转换——条件性拆分根据条件分割数据是一个在数据流中添加复杂逻辑的方法，它允许根据条件将数据输出到其他不同的路径中。例如，可以将TotalSugar<27.4406的输出到一个路径，TotalSugar>=27.4406的输出到另一个路径。如图。可以从上面的属性结构中拖放一个列或者代码段，然后根据逻辑重命名而不是使用默认值Case1，还可以编辑输出列的名字。《BI那点儿事》数据流转换——条件性拆分
系统 2019-08-12 01:32:16 2608
很奇怪，给人家的server部署munin很方便（包括centos或者ubunt…|Tin'sBlog很奇怪，给人家的server部署munin很方便（包括centos或者ubunt…Writtenbytinat6:06amon2009/12/31很奇怪，给人家的server部署munin很方便（包括centos或者ubuntu），但是自己的ubuntuserver的munin却一直什么都输出不了。我已开始只看了/var/log/munin下的munin-
系统 2019-08-12 01:32:08 2608
牛人支持插件的消息中间件【msgbrokerwithplugin】-知然-博客园MsgBroker的安装使用：安装依赖库：由于msgbroker支持Python和lua作为插件，那么必须确保linux下安装了相应的头文件。示例中的插件均只实现了echo功能。确保Linux系统安装了Python，推荐python2.6确保安装了Python-devel，如果是centos，直接yum即可。确保安装了Lua-5.1.4,其他版本没有测试过下载MsgBroker
系统 2019-08-12 01:31:50 2608
准备工作：到企业微信官网，注册一个企业；登录企业微信后台，创建一个“自建”应用，获取企业ID、agentid、secret这3个必要的参数；在企业微信的通讯录中，创建多个测试账号；在手机端安装“企业微信”APP，使用测试账号登录到企业微信，准备接收消息。程序代码：企业微信提供API开发接口，通过HTTPS的GET、POST方法与企业微信后台进行交互，完成获取令牌、发送数据、获取数据的操作。Python代码主要使用requests库，将企业微信API进行简单
系统 2019-09-27 17:56:29 2607
题目描述某人有8角的邮票5张，1元的邮票4张，1元8角的邮票6张，用这些邮票中的一张或若干张可以得到多少中不同的邮资？输入描述:无输出描述:输出一行，表示题目所求。本人解答：a=[8,10,18]b=[5,4,6]all=[]foriinrange(b[0]+1):forjinrange(b[1]+1):forzinrange(b[2]+1):all.append(a[0]*i+a[1]*j+a[2]*z)all_=[]forxinall:ifxnotin
系统 2019-09-27 17:55:32 2607
我们都知道，爬虫获取页面的响应之后，最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来，python从网页中提取数据的包很多，常用的解析模块有下面的几个：BeautifulSoupAPI简单但解析速度慢，不推荐使用lxml由C语言编写的xml解析库(libxm2),解析速度快但是API复杂Scrapy综合以上两者优势实现了自己的数据提取机制，被称为Selector选择器。它是由lxml库构建的，并简化了API，先通过XPath或者CSS选择器选中要提取
系统 2019-09-27 17:54:28 2607
目录：0引言1环境2需求分析3前置准备4抢红包流程回顾5代码梳理6后记0引言提到抢红包，就不得不提Xposed框架，它简直是个抢红包的神器，但使用Xposed框架有一个前提条件：手机需要root，对于苹果手机的话就需要越狱了。现在的手机想要root或越狱并不容易，同时这会对手机安全性带来一些风险，抢红包本身只是个娱乐活动，这样做就得不偿失了。为了自动抢红包，python能帮我们实现吗？答案是肯定的，本文就带大家一起探索下用Python如何实现自动抢红包。1
系统 2019-09-27 17:54:13 2607
在Python3中列表数据类型的内置方法里有三种方法可以删除列表的最后一个元素（我所知道的）：1、pop方法list=[1,2,3,4]list.pop()print(list)#[1,2,3]2、del方法list=[1,2,3,4]del(list[-1])print(list)#[1,2,3]3、切片list=[1,2,3,4]list=list[0:-1]print(list)#[1,2,3]总结：以上三种方法未在内存处理上进行测试，唯一区别，po
系统 2019-09-27 17:53:39 2607
这是书籍《PandasCookbook》书籍第03章的代码复现，所有代码运行在JupyterNotebook上，原讲解地址是：https://www.jianshu.com/p/05cb76788c80我上传代码的github地址是：https://github.com/Asunqingwen/PandasCookbook.gitgithub上有该书中用到的data，里面代码会不定期更新（因为工作原因，时间不定），直到本书学习完成！相比原讲解，会穿插一些自
系统 2019-09-27 17:53:04 2607
何为标准化：在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。几种标准化方法：归一化Ma
系统 2019-09-27 17:50:12 2607
