java删除指定文件
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java删除指定文件相关知识
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Linux下批量删除空文件或者删除指定大小的文件Linux下批量删除空文件（大小等于0的文件）的方法find . -name "*" -type f -size 0c | xargs -n 1 rm -f删除指定大小的文件，只要修改对应的 -size 参数find . -name "*" -type f -size 1024c | xargs -n 1 rm -f就是删除1k大小的文件。（但注意 不要用 -size 1k，这个得到的是占用空间1k，不是文件大小1k的）。如果只要删除文件夹或者名字连接等，可以相应的改 -type 参数，具体细节见 man find作者：Pala风链接：https://www.jianshu.com/p/8a30c2841b22
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python-删除文件的特定行有一次需要删除一些html文件中的统计链接，通过用遍历文本的每行，然后正则查找网址，使用下面的函数删除行。删除文本文件的特定行def removeLine(filename, lineno): fro = open(filename, "r",encoding='UTF-8') current_line = 0 while current_line < lineno: fro.readline() current_line +
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js删除指定目录下的文件和文件夹<html><head><title>无标题文档</title><script type="text/javascript"> function test(){ //创建FileSystemObject对象fso var fso = new ActiveXObject("Scripting.FileSystemObject"); //path 删除文件的路径(文件夹) var
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js删除指定目录下的文件和文件夹<html><head><title>无标题文档</title><script type="text/javascript"> function test(){ //创建FileSystemObject对象fso var fso = new ActiveXObject("Scripting.FileSystemObject"); //path 删除文件的路径(文件夹) var
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java删除指定文件相关教程
- 2.2 删除指定的列 # 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 删除指定列data_res=data.drop(labels=["推出时间","主要创始人"],axis=1)print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 价格0 java 45.61 python 67.02 C 33.93 js 59.54 php 69.95 C++ 75.0输出解析：通过 labels 设置删除指定的列，列索引名要真实存在，不然会报错，同时 axis=1 是指定删除列操作，不能省略。通过输出结果可以看到删除了推出时间和主要创始人这两列的数据。
- 2.3 删除指定的行和列 有时候我们需要将某行和某列同时删除，这时候我们可以同时传入 index 和 columns 的参数值即可，如果只传一个，则是只删除对应的行或者列：# 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 同时删除指定行和列data_res=data.drop(index=4, columns="主要创始人")print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格0 java 1995年 45.61 python 1991年 67.02 C 1972年 33.93 js 1995年 59.55 C++ 1983年 75.0输出解析：这里我们同时指定了行索引和列索引的值，通过输出结果可以看出，这里删除了行索引为4的数据并且删除了主要创始人这一列的数据。
- 2.1 删除指定的行 # 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 删除指定行 等价于drop(labels=[0,1],axis=0)data_res=data.drop(labels=[1,3])print(data_res)print(data)# --- 输出结果 ---# --- data_res的数据集 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# --- data的数据集 ---- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：我们通过 drop() 方法的 labels 设置了标签为 1 和 3，默认是 axis=0 则对应的是删除行索引为 1 和 3 的行数据，如果 axis=0 是删除行数据而设置的 labels 对应的不是行索引标签，则删除时会报错，这里可以看到输出结果正是删除了行索引为1和3的两行数据。这里值得注意的是：在执行删除操作后我们再次打印了原 data 数据集，通过输出可以看到，data 的数据并没有被影响到，还是完整的数据集。这里如果我们的 inplace 参数设置了 True，则对应的删除操作后，原数据就会被修改，通过下面的代码可以看到操作效果：# 删除指定行 等价于drop(labels=[0,1],axis=0)data_res=data.drop(labels=[1,3],axis=0,inplace=True )print(data_res)print(data)# --- 输出结果 ---None 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：这里可以看到 data_res 的输出结果为 None ，而 data 原数据集则被删除了1和3的索引行。这是因为当我们设置了 inplace=True 时，drop() 操作后就不会返回一个新的数据集，而是在原数据集的基础上进行了操作，在实际应用中，如果不是特别的需要，建议不要指定该参数为 True，不然会改变原有数据对其他的分析产生一定的影响。
- 2. 强制删除文件 直接使用 rm 命令删除文件的话会提示你一次是否确定删除文件。使用 rm -f 可以不需要提示强制删除文件，以删除普通文件为例：ls -l # 列出当前目录下的所有文件rm -f a.out # 加上 -f 参数强制删除 a.out 文件ls执行结果如下图：Tips：实际业务中尽量不要使用 -f 删除文件，使用这种方式删除几乎不能恢复，所以删除文件时需要谨慎。
- 1. 删除文件 使用 rm 文件名 命令可以删除文件，以删除普通文件为例：ls -l # 列出当前目录下的所有文件 rm test.c # 使用 rm 命令删除 test.c 文件ls -l # 再次查看当前目录下的所有文件执行结果如下图：可以看到 test.c 文件已经被删除了。
- 2. 删除指定行或列 这里删除指定的行或列，我们主要用到了 Pandas 提供的一个函数 drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’) ，该函数提供了七个参数，为我们删除指定的行或者列提供了便捷的操作，下面我们列举了该函数常用参数的说明：参数名说明labels标签（行标签或者列标签）axis表示删除行（axis=0 默认）或者删除列（axis=1）index删除的行索引名columns删除的列索引名inplace指定删除是否要在原数据上进行操作，默认是 False
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