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dataframe 某列字段 截取第一次出现符号‘-’之后所有的字符
时间: 2023-07-15 07:15:58
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假设你使用 pandas 库来处理 DataFrame，可以使用 `str` 对象的 `split()` 和 `get()` 方法来实现：
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc-def-ghi', 'jkl-mno-pqr', 'stu-vwx-yz']})
# 按照 '-'符号分割字符串，并获取第二个分割后的字符串
df['col2'] = df['col1'].str.split('-').str.get(1).str[1:]
print(df)
输出结果：
col1 col2
0 abc-def-ghi def
1 jkl-mno-pqr mno
2 stu-vwx-yz vwx
代码解释：
1. 首先创建了一个示例 DataFrame，其中包含了一个 `col1` 列，每个单元格中都包含了一个由 '-' 分割的字符串。
2. 使用 `str` 对象的 `split()` 方法，将每个单元格中的字符串按照 '-' 分割成一个列表。
3. 使用 `str` 对象的 `get()` 方法获取分割后的列表中的第二个元素（即第一次出现的 '-' 符号之后的字符串）。
4. 最后使用字符串切片的方式去掉该字符串的第一个字符，即 '-' 符号。
相关问题
dataframe 某列字段 截取符号‘-’之后所有的字符
假设你的 DataFrame 中有一列名为 `column_name`，其中的值包含了符号 `'-'`，你可以使用 `.str.split(
dataframe 某列字段 截取符号‘-’之后所df['col1'] = df['col1'].str.split('-', n=1).str[1]有的字符
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最优条件下三次B样条小波边缘检测算子研究
"这篇文档是关于B样条小波在边缘检测中的应用，特别是基于最优条件的三次B样条小波多尺度边缘检测算子的介绍。文档涉及到图像处理、计算机视觉、小波分析和优化理论等多个IT领域的知识点。"
在图像处理中，边缘检测是一项至关重要的任务，因为它能提取出图像的主要特征。Canny算子是一种经典且广泛使用的边缘检测算法，但它并未考虑最优滤波器的概念。本文档提出了一个新的方法，即基于三次B样条小波的边缘提取算子，该算子通过构建目标函数来寻找最优滤波器系数，从而实现更精确的边缘检测。
小波分析是一种强大的数学工具，它能够同时在时域和频域中分析信号，被誉为数学中的"显微镜"。B样条小波是小波家族中的一种，尤其适合于图像处理和信号分析，因为它们具有良好的局部化性质和连续性。三次B样条小波在边缘检测中表现出色，其一阶导数可以用来检测小波变换的局部极大值，这些极大值往往对应于图像的边缘。
文档中提到了Canny算子的三个最优边缘检测准则，包括低虚假响应率、高边缘检测概率以及单像素宽的边缘。作者在此基础上构建了一个目标函数，该函数考虑了这些准则，以找到一组最优的滤波器系数。这些系数与三次B样条函数构成的线性组合形成最优边缘检测算子，能够在不同尺度上有效地检测图像边缘。
实验结果表明，基于最优条件的三次B样条小波边缘检测算子在性能上优于传统的Canny算子，这意味着它可能提供更准确、更稳定的边缘检测结果，这对于计算机视觉、图像分析以及其他依赖边缘信息的领域有着显著的优势。
此外，文档还提到了小波变换的定义，包括尺度函数和小波函数的概念，以及它们如何通过伸缩和平移操作来适应不同的分析需求。稳定性条件和重构小波的概念也得到了讨论，这些都是理解小波分析基础的重要组成部分。
这篇文档深入探讨了如何利用优化理论和三次B样条小波改进边缘检测技术，对于从事图像处理、信号分析和相关研究的IT专业人士来说，是一份极具价值的学习资料。
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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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- Byte Rate：4字节，每秒音频数据的字节数，等于Sample Rate乘以Bits Per Sample和Num Channels。
- Block Align：2字节，每个样本数据的字节数，等于Bits Per Sample除以8乘以Num Channels。
- Bits Per Sample：2字节，每个样本的位深度，影响声音质量和文件大小。
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