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  • 2020-12-22 14:37:18

    sublime常用的以下快捷键:

    【Alt+F3】——选中文本按下快捷键,即可一次性选择全部的相同文本进行同时编辑

    【Alt+Shift+1】——窗口分屏,恢复默认1屏

    【Alt+Shift+2】——左右分屏-2列

    【Alt+Shift+3】——左右分屏-3列

    【Alt+Shift+4】——左右分屏-4列

    【Alt+Shift+5】——等分4屏

    【Alt+Shift+8】——垂直分屏-2屏

    【Alt+Shift+9】——垂直分屏-3屏

    【Ctrl+/】——注释单行

    【Ctrl+】——打开搜索框,自动带#,输入关键字,查找文件中的变量名、属性名等

    【Ctrl+→】——向右单位性地移动光标,快速移动光标

    【Ctrl+←】——向左单位性地移动光标,快速移动光标

    【Ctrl+Alt+↑】——向上添加多行光标,可同时编辑多行

    【Ctrl+Alt+↓】——向下添加多行光标,可同时编辑多行

    【Ctrl+D】——选中光标所占的文本,继续操作则会选中下一个相同的文本

    【Ctrl+Enter】——在下一行插入新行

    【Ctrl+F】——打开底部搜索框,查找关键字

    【Ctrl+F2】——设置书签

    【Ctrl+G】——打开搜索框,自动带:,输入数字跳转到该行代码

    【Ctrl+J】——合并选中的多行代码为一行

    【Ctrl+K+0】——展开所有折叠代码

    【Ctrl+K+B】——开启/关闭侧边栏

    【Ctrl+K+K】——从光标处开始删除代码至行尾

    【Ctrl+K+L】——转换小写

    【Ctrl+K+U】——转换大写

    【Ctrl+L】——选中整行,继续操作则继续选择下一行,效果和

    【Ctrl+M】——光标移动至括号内结束或开始的位置

    【Ctrl+P】——打开搜索框

    【Ctrl+PageDown】——向左切换当前窗口的标签页

    【Ctrl+PageUp】——向右切换当前窗口的标签页

    【Ctrl+R】——打开搜索框,自动带@,输入关键字,查找文件中的函数名

    【Ctrl+Shift+/】——注释多行

    【Ctrl+Shift+[】——选中代码,按下快捷键,折叠代码

    【Ctrl+Shift+]】——选中代码,按下快捷键,展开代码

    【Ctrl+Shift+↑】——将光标所在行和上一行代码互换

    【Ctrl+Shift+→】——向右单位性地选中文本

    【Ctrl+Shift+↓】——将光标所在行和下一行代码互换

    【Ctrl+Shift+←】——向左单位性地选中文本

    【Ctrl+Shift+D】——复制光标所在整行,插入到下一行

    【Ctrl+Shift+Enter】——在上一行插入新行

    【Ctrl+shift+F】——在文件夹内查找,与普通编辑器不同的地方是sublime允许添加多个文件夹进行查找,略高端,未研究

    【Ctrl+Shift+K】——删除整行

    【Ctrl+Shift+L】——先选中多行,再按下快捷键,会在每行行尾插入光标,即可同时编辑这些行

    【Ctrl+Shift+M】——选择括号内的内容

    【Ctrl+Shift+P】——打开命令框

    【Ctrl+T】——左右字母互换

    【Ctrl+Tab】——按文件浏览过的顺序,切换当前窗口的标签页

    【Ctrl+U】——自动读取图片宽高

    【Ctrl+Y】——恢复撤销

    【Ctrl+Z】——撤销

    【Esc】——退出光标多行选择,退出搜索框,命令框等

    【F11】——全屏模式

    【F6】——单词检测拼写

    【shift+↑】——向上选中多行

    【Shift+→】——向右选中文本

    【shift+↓】——向下选中多行

    【Shift+←】——向左选中文本.

    【Shift+F11】——免打扰模式

    【Shift+Tab】——向左缩进

    【Tab】——向右缩进

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  • 今天跟大家分享一下Excel如何快速将多列数据复制一列中 1.如下图是从文档中复制的数据,现在我们想要将单元格中的数据按照空格拆分为多行单元格数据。 2.首先我们选中数据单元格区域 3.然后...

    今天跟大家分享一下Excel如何快速将多列数据复制到一列中

    1.如下图是多列名单表,现在我们想要将这些名单数据转为一列显示。

    2.首先我们选择名单数据单元格区域

    3.然后点击下图选项(Excel工具箱,百度即可了解详细下载安装信息,本文这里就不做详细解说。)

    4.点击【合并转换】,选择【行列转换】

    5.然后点击【转为一列】,点击【确定】

    6.最后我们点击F2单元格作为存放位置,点击【确定】即可完成

    7完成效果如下图所示

    展开全文
  • I have a large DataFrame (million +) records I'm using to store core of my data (like a database) and I then have a smaller DataFrame (1 to 2000) records that I'm combining a few of the columns for ea...

    I have a large DataFrame (million +) records I'm using to store core of my data (like a database) and I then have a smaller DataFrame (1 to 2000) records that I'm combining a few of the columns for each time step in my program which can be several thousand time steps . Both DataFrames are indexed the same way by a id column.

    the code I'm using is:

    df_large.loc[new_ids, core_cols] = df_small.loc[new_ids, core_cols]

    Where core_cols is a list of about 10 fields that I'm coping over and new_ids are the ids from the small DataFrame. This code works fine but it is the slowest part of my code my a magnitude of three. I just wanted to know if they was a faster way to merge the data of the two DataFrame together.

    I tried merging the data each time with the merge function but process took way to long that is way I have gone to creating a larger DataFrame that I update to improve the speed.

    解决方案

    There is nothing inherently slow about using .loc to set with an alignable frame, though it does go through a bit of code to cover lot of cases, so probably it's not ideal to have in a tight loop. FYI, this example is slightly different that the 2nd example.

    In [1]: import numpy as np

    In [2]: import pandas as pd

    In [3]: from pandas import DataFrame

    In [4]: df = DataFrame(1.,index=list('abcdefghij'),columns=[0,1,2])

    In [5]: df

    Out[5]:

    0 1 2

    a 1 1 1

    b 1 1 1

    c 1 1 1

    d 1 1 1

    e 1 1 1

    f 1 1 1

    g 1 1 1

    h 1 1 1

    i 1 1 1

    j 1 1 1

    [10 rows x 3 columns]

    In [6]: df2 = DataFrame(0,index=list('afg'),columns=[1,2])

    In [7]: df2

    Out[7]:

    1 2

    a 0 0

    f 0 0

    g 0 0

    [3 rows x 2 columns]

    In [8]: df.loc[df2.index,df2.columns] = df2

    In [9]: df

    Out[9]:

    0 1 2

    a 1 0 0

    b 1 1 1

    c 1 1 1

    d 1 1 1

    e 1 1 1

    f 1 0 0

    g 1 0 0

    h 1 1 1

    i 1 1 1

    j 1 1 1

    [10 rows x 3 columns]

    Here's an alternative. It may or may not fit your data pattern. If the updates (your small frame) are pretty much independent this would work (IOW you are not updating the big frame, then picking out a new sub-frame, then updating, etc. - if this is your pattern, then using .loc is about right).

    Instead of updating the big frame, update the small frame with the columns from the big frame, e.g.:

    In [10]: df = DataFrame(1.,index=list('abcdefghij'),columns=[0,1,2])

    In [11]: df2 = DataFrame(0,index=list('afg'),columns=[1,2])

    In [12]: needed_columns = df.columns-df2.columns

    In [13]: df2[needed_columns] = df.reindex(index=df2.index,columns=needed_columns)

    In [14]: df2

    Out[14]:

    1 2 0

    a 0 0 1

    f 0 0 1

    g 0 0 1

    [3 rows x 3 columns]

    In [15]: df3 = DataFrame(0,index=list('cji'),columns=[1,2])

    In [16]: needed_columns = df.columns-df3.columns

    In [17]: df3[needed_columns] = df.reindex(index=df3.index,columns=needed_columns)

    In [18]: df3

    Out[18]:

    1 2 0

    c 0 0 1

    j 0 0 1

    i 0 0 1

    [3 rows x 3 columns]

    And concat everything together when you want (they are kept in a list in the mean time, or see my comments below, these sub-frames could be moved to external storage when created, then read back before this concatenating step).

    In [19]: pd.concat([ df.reindex(index=df.index-df2.index-df3.index), df2, df3]).reindex_like(df)

    Out[19]:

    0 1 2

    a 1 0 0

    b 1 1 1

    c 1 0 0

    d 1 1 1

    e 1 1 1

    f 1 0 0

    g 1 0 0

    h 1 1 1

    i 1 0 0

    j 1 0 0

    [10 rows x 3 columns]

    The beauty of this pattern is that it is easily extended to using an actual db (or much better an HDFStore), to actually store the 'database', then creating/updating sub-frames as needed, then writing out to a new store when finished.

    I use this pattern all of the time, though with Panels actually.

    perform a computation on a sub-set of the data and write each to a separate file

    then at the end read them all in and concat (in memory), and write out a gigantic new file. The concat step could be done all at once in memory, or if truly a large task, then can be done iteratively.

    I am able to use multi-processes to perform my computations AND write each individual Panel to a file separate as they are all completely independent. The only dependent part is the concat.

    This is essentially a map-reduce pattern.

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  • 笔者在日常工作之余喜欢读一点英文新闻,在阅读过程中把一些生词积累起来,建立了一个英语生词表,如下图:词汇现在已经累积到了1291个,见下图:为了记忆单词方便,笔者想把“单词”这一列单独拿出来,单词的顺序...

    在Excel中,我们也经常碰到要将表格中一列的数据快速转换成多列的数据,怎么办呢?下面笔者以自己的一个亲身体会举例说明。

    笔者在日常工作之余喜欢读一点英文新闻,在阅读过程中把一些生词积累起来,建立了一个英语生词表,如下图:

    词汇现在已经累积到了1291个,见下图:

    为了记忆单词方便,笔者想把“单词”这一列单独拿出来,单词的顺序不变,做成一个5列的单词记忆表。由1列变成5列,到底怎么做比较好呢?如果5个单词一组进行复制粘贴,1291个单词,那要反复做259次,这是很费时费力的,笔者又另外想了不少别的办法,比如用公式、函数等,都不能如意。后来用Excel的数据筛选法,则豁然开朗了。

    首先,把“单词”这一列复制粘贴到一个新表中:

    然后,在第一列前插入一新列:

    在第1列的第2行开始,依次往下输入“1”、“2”、“3”、“4”、“5”:

    选择这五格:

    将鼠标移到所选区域右下角,鼠村由空心十字变成黑十字,按住鼠标不放,往下拉至第1291行,再按住CTRL键不放,先放开鼠标,再放开CTRL键,效果如下图:

    选择表格数据区域:

    单击菜单栏上的“数据”--“筛选”--“自动筛选”:

    推荐:Office2007专区>>

    效果如下图:

    单击“A列”下的倒三角按钮,选择“1”:

    这样就可把单词分成5列后第1列的单词选出来了。见下图:

    选择筛选出来的第1列单词:

    将其复制粘贴到另一个新表中:

    回到刚才的筛选表,将筛选条件改为“2”:

    再将数据复制粘贴到新表中:

    采取相同的办法,做出其余3列:

    加标题,边框,效果如下图:

    这样,由1列数据快速转换成5列,就做成了。如果转换成6列、7列,以此类推。读者是否有所感悟了?^-^

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空空如也

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怎样快速复制一列数据