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  • pandas读取文件,不去掉前面的0(前面的0出现数据丢失,保留原有数据格式) 第一种方法:使用converters 源文件: data_child2 = pd.DataFrame(pd.read_excel('F:\\dong\\2019程序测试.xls',converters = {u'...

    pandas读取文件时,不去掉前面的0(前面的0出现数据丢失,保留原有数据格式)

    第一种方法:使用converters

    源文件:

    在这里插入图片描述

    data_child2 = pd.DataFrame(pd.read_excel('F:\\dong\\2019程序测试.xls',converters = {u'lqzydm':str,u'lqyxsm':str}))#使用converters进行转换
    department_all = data_child2['lqzydm']
    department_al = data_child2['lqyxsm']
    print(department_all)
    print(department_al)
    

    结果:

    在这里插入图片描述
    可以看出使用converters可以很好的读取还有0的数据,但是当还有0较多时,可能较麻烦,为此推荐使用第二种方法。

    第二种方法:不使用DataFrame,指定dtype=object即可

    源文件:

    [外链图片转存失败(img-OqQLT81z-1563597513950)(C:\Users\innduce\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1563597381039.png)]

    代码:

    import pandas as pd
    data1 = pd.read_excel(r"F:\AAlianxi\AAAAAAAAAAAA.xlsx",dtype=object)
    data_dty = data1['lqzydm']
    data2 = pd.DataFrame(pd.read_excel(r"F:\AAlianxi\AAAAAAAAAAAA.xlsx"))
    data_nodty = data2['lqzydm']
    print(data1)
    print(data2)
    print(data_row)
    print(data_nodty)
    

    结果:

     ksbh  lqzydm   lqzymc lqyxsm lqyxsmc
    0     1  030100       法学    001     法政系
    1     2  030100       法学    001     法政系
    2     3  030100       法学    001     法政系
    3     4  030100       法学    001     法政系
    4     5  030100       法学    001     法政系
    5     6  030100       法学    001     法政系
    6     7  030100       法学    001     法政系
    7     8  030100       法学    001     法政系
    8     9  035101  法律(非法学)    001     法政系
    9    10  035101  法律(非法学)    001     法政系
    10   11  035101  法律(非法学)    001     法政系
    11   12  035101  法律(非法学)    001     法政系
    12   13  035101  法律(非法学)    001     法政系
    13   14  035101  法律(非法学)    001     法政系
    14   15  035101  法律(非法学)    001     法政系
    15   16  035101  法律(非法学)    001     法政系
        ksbh  lqzydm   lqzymc  lqyxsm lqyxsmc
    0      1   30100       法学       1     法政系
    1      2   30100       法学       1     法政系
    2      3   30100       法学       1     法政系
    3      4   30100       法学       1     法政系
    4      5   30100       法学       1     法政系
    5      6   30100       法学       1     法政系
    6      7   30100       法学       1     法政系
    7      8   30100       法学       1     法政系
    8      9   35101  法律(非法学)       1     法政系
    9     10   35101  法律(非法学)       1     法政系
    10    11   35101  法律(非法学)       1     法政系
    11    12   35101  法律(非法学)       1     法政系
    12    13   35101  法律(非法学)       1     法政系
    13    14   35101  法律(非法学)       1     法政系
    14    15   35101  法律(非法学)       1     法政系
    15    16   35101  法律(非法学)       1     法政系
    0     030100
    1     030100
    2     030100
    3     030100
    4     030100
    5     030100
    6     030100
    7     030100
    8     035101
    9     035101
    10    035101
    11    035101
    12    035101
    13    035101
    14    035101
    15    035101
    Name: lqzydm, dtype: object
    0     30100
    1     30100
    2     30100
    3     30100
    4     30100
    5     30100
    6     30100
    7     30100
    8     35101
    9     35101
    10    35101
    11    35101
    12    35101
    13    35101
    14    35101
    15    35101
    Name: lqzydm, dtype: int64
    

    35101
    10 35101
    11 35101
    12 35101
    13 35101
    14 35101
    15 35101
    Name: lqzydm, dtype: int64

    
    
    展开全文
  • 这里以从深交所现在的日行情数据文件为例,格式为xlsx 直接使用df = pd.read_excel(os.getcwd() + os.sep + 'stock.xlsx')读取文件,证券代码被转换为数字(000001 =>1),0被舍去,导致不正确。这里为了省去读入...

    这里以从深交所现在的日行情数据文件为例,格式为xlsx


    这是从深圳交易所下载的股票行情数据


    直接使用df = pd.read_excel(os.getcwd() + os.sep + 'stock.xlsx')读取文件时,证券代码被转换为数字(000001 =>1),0被舍去,导致不正确。

    这里为了省去读入后在对代码进行补全的麻烦,再读取Excel文件时:
    df = pd.read_excel(os.getcwd() + os.sep + 'stock.xlsx',converters = {u'证券代码':str})
    证券代码按照str类型读入,不会出现0被舍去的情况

    展开全文
  • 问题描述:java导出大量数据出现错误:jxl.write.biff.RowsExceededException: The maximum number of rows permitted on a works 问题解释:这个问题实质上就是在导出数据的时候数据的最大值超出了jxl.write包中...

    问题描述:java导出大量数据出现错误:jxl.write.biff.RowsExceededException: The maximum number of rows permitted on a works
    问题解释:这个问题实质上就是在导出数据的时候数据的最大值超出了jxl.write包中预设的sheet表格的最大值后者是内存溢出问题,是因为一次性将大量数据载入到内存中,导致虚拟内存不足。
    解决的办法:
    1、需要注意Excel的行数限制,在导出文件的时候对大数据量导入进行分页处理。
    2、将大量数据加载到内存中,会使虚拟内存不足,导致程序无法运行,可以通过增加虚拟内存来解决此问题,但不推荐此方式,建议将大量数据的操作划分成小量数据进行操作。
    具体的测试代码如下:

    import java.io.File;
    import java.io.IOException;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    import jxl.Workbook;
    import jxl.write.Label;
    import jxl.write.WritableSheet;
    import jxl.write.WritableWorkbook;
    import jxl.write.WriteException;
    
    public class TestDome {
        public static void outputExcelData() throws IOException, WriteException {
            /*1、设置写入excel表格的值
             * 这里可扩展为在数据中调取的相关的数据*/
            List<User> result = new ArrayList<User>();
            User user = new User();
            user.setId("1");
            user.setName("zhangshang");
            result.add(user);
            User user2 = new User();
            user2.setId("1");
            user2.setName("shanghai");
            result.add(user2);
            User user3 = new User();
            user3.setId("1");
            user3.setName("beijing");
            result.add(user3);
            /*2、设置文件的名字和导出的位置
             * 这里可扩展为服务器地址或者是硬盘地址*/
            String fileName = "D://sfData.xls";
            /*3、Workbook类的工厂方法创建一个可写入的工作薄(Workbook)对象*/
            WritableWorkbook wwb = Workbook.createWorkbook(new File(fileName));
            File dbfFile = new File(fileName);
            if (!dbfFile.exists() || dbfFile.isDirectory()) {
                dbfFile.createNewFile();
            }
            int totle = result.size();//获取List集合的size
            int mus = 2;//每个工作表格最多存储2条数据(注:excel表格一个工作表可以存储65536条)
            int avg = totle / mus;
            for (int i = 0; i < avg + 1; i++) {
                WritableSheet ws = wwb.createSheet("列表" + (i + 1), i); //创建一个可写入的工作表
                //添加表头
                ws.addCell(new Label(0, 0, "序号"));
                ws.addCell(new Label(1, 0, "姓名"));
                int num = i * mus;
                int index = 0;
                for (int m = num; m < result.size(); m++) {
                    if (index == mus) {//判断index == mus的时候跳出当前for循环
                        break;
                    }
                    User use = (User) result.get(m);
                    //将生成的单元格添加到工作表中
                    //(这里需要注意的是,在Excel中,第一个参数表示列,第二个表示行)
                    ws.addCell(new Label(0, index + 1, use.getId()));
                    ws.addCell(new Label(1, index + 1, use.getName()));
                    index++;
                }
            }
            wwb.write();//从内存中写入文件中
            wwb.close();//关闭资源,释放内存
        }
        //测试
        public static void main(String[] args) {
            try {
                outputExcelData();
                System.out.println("导出完成!");
            } catch (WriteException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    /**
     * Title: 实体类
     * Description: TestDemo
     * @author cxg
     * @date 2016年7月19日 上午10:25:04
     */
    public class User {
        private String id;
        private String name;
        public String getId() {
            return id;
        }
        public void setId(String id) {
            this.id = id;
        }
        public String getName() {
            return name;
        }
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    
    
    }
    展开全文
  • 用yolo_v2训练自己的数据,,参考各类博客,准备好了数据,修改了配置文件,但训练不断出现各种问题。刚开始出现loss为nan的情况,经排查是学习速率太大,loss发散了(因训练数据较少,约1500张图片) 再次训练...

    用yolo_v2训练自己的数据,,参考各类博客,准备好了数据,修改了配置文件,但训练时不断出现各种问题。刚开始出现loss为nan的情况,经排查是学习速率太大,loss发散了(因训练数据较少,约1500张图片)
    再次训练出现Obj: 0.000000, No Obj: 0.000000的情况,这个问题说明网络没有检查到任何物体,截图如下:
    这里写图片描述
    解决步骤:
    1.上网搜解决方案,有说是数据集问题,但检查了标签内容、存放路径、配置文件等,没问题
    2.怀疑自己无意修改了yolo-xxx.cfg文件的某些参数,于是重新复制了yolo-voc.cfg的内容,修改batch=32,max_batches为120次epoch(即,训练数据量/32*120),最后一个[convolutional]中filters和[region]中的classes。学习速率按自己的实际情况调节,建议慢慢试(太大太小都不行,太大发散,太小易陷入局部最优)
    成功解决~

    展开全文
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空空如也

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