Python Trie 前缀树（字典树）前缀树（字典树）是一种树形的数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。前缀树可以用 O(|S|) 的时间复杂度完成如下操作，其中 |S|是插入字符串或查询前缀的长度。向前缀树中插入一个字符串word查询某前缀字符串是否为已插入到前缀树中的任意一个字符串的前缀Trie的构造Trie是一颗有根树，每个节点包含以下字段指向子节点的指针数组children布
转载
2023-07-14 15:13:09
70阅读
Python将hive的table表转成dataframe一步到位，代码如下：from pyhive import hive
import pandas as pd
def hive_read_sql(sql_code):
connection = hive.Connection(host='10.111.3.61', port=10000, username='account')
转载
2023-05-30 19:21:00
137阅读
# Python 树形结构的探索
树形结构是一种非常常见的数据结构，在计算机科学中发挥着重要作用。它们不仅在文件系统中应用广泛，也在数据库、网络协议、搜索算法、以及图形学中有所体现。在Python中，我们可以使用类和递归来实现树形结构。这篇文章将探讨Python中的树形结构，并展示如何构建和遍历一棵简单的树。
## 树形结构的定义
树结构有一个“根”节点（root），其下有多个“子”节点（c
原创
2024-10-25 04:45:01
23阅读
已知List如下：
转载
2023-05-25 00:09:19
82阅读
本系列文章目录
树树是一种非线性的数据结构，树包含根，枝，叶树的特征： 1.树是有层次的：越接近顶层的分类越普遍，越接近底层的分类越独特 2.一个节点的子节点和另一个节点的子节点相互之间是隔离，独立的 3.每一个叶节点（最底层的节点）都具有唯一性树的应用： 文件系统 HTML标签 域名体系树结构的术语： Node 节点：每个节点都有一个key-value Edge 边：边是连接两
转载
2023-07-24 14:36:09
96阅读
1. SeriesSeries 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。1.1 下边生成一个最简单的Series对象，因为没有给Series指定索引，所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。# 引入Series和DataFrameIn [16]: from pandas import Series,DataFrame
In [17]: import pandas
1. 基础数据准备import pandas as pd
data = [{"a": 1, "b": ' djidn. '},
{"a": 11, "b": 22.123456},
{"a": 111, "b": ''},
{"a": 1111},
{"a": '1111'}]
df = pd.DataFrame(da
转载
2023-06-08 10:46:41
176阅读
DataFrame.sampleDataFrame.sample方法主要是用来对DataFrame进行简单随机抽样的。PS：这里说的是简单随机抽样，表示是不能用来进行系统抽样、分层抽样的。DataFrame.sample这个方法可以从DataFrame中随机抽取行，也可以随机抽取列，这个方法接收的参数如下：DataFrame.sample(n=None
, frac=None
, replace=
转载
2023-07-10 21:22:22
190阅读
python DataFrame常用描述性统计分析方法 文章目录python DataFrame常用描述性统计分析方法sum() 求和mean() 求平均值max() 最大值 & min() 最小值median() 中位数mode() 众数var() 方差std() 标准差quantile() 分位数 sum() 求和使用sum()方法对DataFrame对象求和。 其中**set_opt
转载
2023-07-14 16:08:08
183阅读
DataFrameDataFrame 概念和创建 :先来看一个例子 :这是一个由列表组成的字典importnumpy as npimportpandas as pddata= {'name':['Jack','Tom','Mary'],'age':[18,19,21],'gender':['m','m','w']}frame=pd.DataFrame(data)print(frame)可以看到 D
转载
2023-07-21 22:08:11
223阅读
首先，这两种数据类型是python中pandas包中的,使用之前记得导包目录初步认识series组成创建获取运算dataframe创建初步认识1、DataFrame可以看成一个矩形表格（比如m行n列的数据）甚至是整个表格，存储的是二维的数据,可以被看做是由Series组成的字典，每一个坐标轴都有自己的标签。2、Series则是DataFrame中的一列，存储的是一维的数据。series组成Seri
转载
2023-07-14 16:46:52
102阅读
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 对于Pandas包，在Python中常见的导入方法如下：from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd首先，我们需要对于Series和DataFrame有个基本的了解：Series：一维数组，类似于Python中的基
转载
2023-07-21 12:31:06
91阅读
前面一节我们学习了concat()把两个Series或者DataFrame表格进行连接，连接是基于相同结构的两个表的简单连接。在实际工作中，数据往往在不同的表中进行拼凑才能取得最终的结果，而这个拼凑过程在Pandas中叫做merge()。先来做一下数据准备。 left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.
转载
2023-08-25 15:41:13
139阅读
官方网址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.aggregate.html目的该篇文章主要线路为探索agg的基本用法，以及对应有哪些适用场景，最后做一个简单探索源代码层。1、介绍agg的参数及使用demo2、GroupBy的agg用法案例3、通过查看底层推演agg的路线原理1、介绍agg的参数及使用demoag
转载
2023-08-18 19:17:45
89阅读
怎样删除list中空字符？ 最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != ” ]设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用） 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a
转载
2023-07-21 22:05:52
93阅读
这个repo 用来记录一些python技巧、书籍、学习链接等，欢迎star
github地址用pandas中的DataFrame时选取行或列：import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Sereis, DataFrame
ser = Series(np.arange(3.))
data = DataFrame(np.ara
转载
2023-07-10 21:18:47
100阅读
最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != '' ]这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示：a b cone 4 1 1two 6 2 0three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data
转载
2023-11-16 09:25:08
120阅读
print np.mean(df.title.apply(lambda x: len(x)))
# 24.072694718
print df.title.apply(lambda x: len(x) < 30).value_counts()
"""
True 4069
False 1516
"""
转载
2023-07-03 23:30:09
127阅读
前言如何学习：先随着小编看一下几个重要的函数方法，然后用实例加以巩固预备知识：NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：实际的数据、描述这些数据的元数据开始使用pandas，你需要熟悉它的两个重要的数据结构： Series：是一个值的序列，它只有一个列，以及索引。DataFrame：是有多个列的数据表，每个列拥有一个 label，当然，DataFrame 也有
转载
2023-09-27 22:25:48
110阅读
文章目录一.简介二.创建1.python字典型2.嵌套list/numpy的多维数组3.文件读取三.操作1.索引的赋值2.查看3.添加4.修改5.删除 一.简介DataFrame是一个二维的表格型结构，可以视为Series的容器，规定每一列所有元素的数据类型必须相同，不同列的元素数据类型可以不同DataFrame有行索引和列索引（或者称为行标签、列标签），分别可以用index和columns进行
转载
2023-07-10 21:38:51
235阅读
