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python怎么判断pdf是否加密是否识别 \写的习惯 [复制链接]

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发表于 2020-04-03 09:44 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 xinshou6 于 2020-07-03 10:28 编辑

rt 其他工具也行 最好有判断后自动解密自动识别的-------会了 写了一个特别特别慢 还没软件一个个拉过去快,是不是变成机器码好些。还有怎么识别pdf是否有错误 PyPDF2.utils.PdfReadError: EOF marker not found 老是这个错误不会改 怎么像warn一样跳过 不停止------7.3 习惯很重要 还是一次少写点 分开写 看着舒服还好找 最后在合起来。Cannot convert non-finite values (NA or inf) to intege 尝试df=df.dropna() df.fillna(value=9999,inplace=True) df.replace(np.inf,np.nan) 开头pd.set_option('mode.use_inf_as_na', True) df.describe() df.info(null_counts=True)  np.where(df==np.inf) df[(df==np.inf)].index.tolist() 都不对 后来全篇看一遍,错误是在df=pd.DataFrame(df,columes=[,],dtype=np.int) 或者=‘int’ 这句 原因是列多写了 写完之后有空值 把dtype去掉默认float print出来发现的。之前在前面找所以没毛病。 纠错方式有问题。------You are trying to merge on int64 and object columns. If you wish to proceed you should use pd.concat merge join concat都不会 =pd.merge(dedao2,db,on=['date','hour'],how='inner') 以为type不对 ;df.dtype 显示列都是int 最后dtype object不知道啥意思指的哪个;怀疑索引不对 df.index.get_level_values(0).dtype  也是int 尝试 df.astype('int64')  df.apply(int) df=pd.DataFrame(...dtype=)  df.apply(int)提示标题str 都不行 后来不知道怎么他自己行了。df.to_csv打开缺列 想想之前,把这句看一遍,发现少定义columns了 这玩仍折磨耐心 不是一般人干的 我要是天天这么找岂止秃头 呼------cannot specify cols with a MultiIndex on the columns 多索引合并 忘了咋解决的了-------

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发表于 2020-04-21 16:51 |只看该作者
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