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plotlymode：该参数用于指定绘图模式，比如折线图（'lines'）、散点图（'markers'）等。name：设置图例中的名称。marker：用于设置数据点的样式，比如颜色、大小和符号。line：用于设置线条的样式，比如颜色、宽度和样式。text：用于指定数据点的文本标签。hoverinfo：设置鼠标悬停时显示的信息，可以包括数据值、标签等。layout：用于设置整个图表的布局信息，包括标题、轴标签、背景颜色等。title：用于设置图表的标题。
2024-04-21 23:55:13
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原创 github笔记-远端仓库branch操作
git reset --hard origin/[分支名]，直接覆盖本地内容。2. git reset --hard [commit_id]，强制切到某个版本。1. git log，查看当前分支历史（没log就是切错分支/文件夹了）1. git push origin --delete [分支名]4. git pull origin [分支名]，更新分支内容。6. git push -u origin [分支名]3. git branch，查看并切换到常规操作分支。4. 新建分支并在上面操作。
2023-08-22 22:55:09
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原创 python笔记（三）pandas
merge 更灵活，可以指定连接的左右键值和连接方式，但是有重复的时候需要先用duplicate去重，比较新的python版本应该可以直接指定validate连接方式，更方便。pd.merge(df3, df4, left_on='lkey', right_on='rkey') #连接键可以指定一个/两个。pd.merge(df1, df2, how='outer') # 默认“内连接”inner取交集，outer外键去并集。独热编码：分类变量的每个类别都转换为一个新的二进制列（1/0）
2023-07-18 23:38:43
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原创 python笔记（二）dataframe操作
x2 = df.loc[(df['利润中心（项目编号）']==i)&(df['品类']==j), ['方向','时间']]df.loc[(df['利润中心（项目编号）']==i)&(df['品类']==j), 'ans'] = '小'df.loc[(df['利润中心（项目编号）']==i)&(df['品类']==j), 'ans'] = '大'# data2[(data2['利润中心（项目编号）']==i)]['ans']=a['ans']但是， apply() 只允许与函数一起使用。
2023-07-18 23:37:47
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原创 SQL笔记（三）字符串+日期
窗口函数只能在select命令中和select命令之后使用，不能在where中使用，其执行顺序是和select同级别的，位于distinct顺序之前,可以把窗口函数与分析函数结合后形成的看成select中字段一样，也是可以取别名的，是select的一部分。(str，str_before，str_after)：将字符串str中所有的str_before用str_after。(param1,"$.param2")：解析json字符串param1中key为param2的字符串。日期转换为年、月、周、时、分、秒。
2023-07-17 22:52:04
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原创 python笔记（一）notebook
运行代码块, 选择下面的代码块(在编辑模式下也可用)`x`剪切，`c`复制，`v`粘贴`a`: 在上面插入代码块`b`: 在下面插入代码块查看宏包版本——conda listsns.set()
2023-07-17 22:36:18
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原创 SQL笔记（二）窗口函数示例
ql中有一类函数叫聚合函数，比如count、sum、avg、min、max等，这些函数的可以将多行数据按照规整聚集为一行，一般聚集前的数据行要大于聚集后的数据行。思路，利用窗口函数 ntile将每个用户和对应的支付金额分成5组（这样每组就有1/5），取分组排名第一的用户组即前支付金额在前20%的用户。例如，有3条排在第1位时，排序为：1，1，1，4······例如，有3条排在第1位时，排序为：1，1，1，2······例如，有3条排在第1位时，排序为：1，2，3，4······
2023-07-17 22:31:49
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原创 SQL笔记（一）窗口函数
窗口函数 over （partition by 用于分组的组名，order by 用于排序的列名）排名函数：row_number() 连续不重复rank() 重复不连续dense_rank() 连续重复聚合函数：max() min() count() sum() avg() median()向前向后取值：lag(field,n,default) lead(field,n,default)百分位：percent()
2023-07-17 22:29:10
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原创 python民用汽车保有量可视化(pyecharts1.9.1)
利用数据可视化作业的机会学了一下piecharts基本操作，记录一下避免下次踩坑。一开始没注意教程用的版本不一样，频频报错，浪费了很多时间。查看版本的方式：import pyechartspyecharts.__version__使用的是国家数据网站上的工业数据，可以直接下载先导入pyechartsimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Line, Bar, Pie1. 总体变化趋势作柱
2021-12-04 22:13:34
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空空如也
求问关于selenium+python的属性定位的问题
2021-04-20
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