双指针有两种：1）快慢指针：两个指针向同一个方向前进，一快一慢；2）左右指针：两个指针相向或相背移动快慢指针【简单】26. 删除有序数组中的重复项https://leetcode.cn/problems/remove-duplicates-from-sorted-array 给你一个 升序排列 的数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。元素
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2024-04-22 19:51:50
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import numpy as np
import pandas as pd
#DataFrame创建
#1.通过字典创建三行两列，使用默认索引
d = {"code":[1,2,3],"name":['zhangsan','lisi','wangwu']}
pd.DataFrame(data=d)
# Out[162]:
# code name
# 0 1 zhan
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2024-04-25 09:47:10
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# Python Dataframe Groupby 获取索引
在进行数据处理和分析时，经常需要对数据进行分组并进行聚合操作。在Python的pandas库中，我们可以使用`groupby`方法来实现数据的分组操作。然而，有时我们需要获取分组后的数据的索引值，以便进一步分析或处理。本文将介绍如何使用`groupby`和`get_group`方法来获取分组后的数据的索引。
## 使用`group
原创
2024-04-30 06:13:12
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# 如何在Python DataFrame中设置双重索引
在数据分析中，Python的Pandas库是一个非常强大的工具，其中一个重要的特性就是可以对DataFrame设置双重索引（MultiIndex）。本文将教你如何实现这一功能，并在此过程中提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是设置双重索引的流程概览：
| 步骤 | 描述
文章目录索引DataFrame 多层索引分组计算通过函数来分组多级索引数据根据索引级别来分组聚合给不同的列应用不同的聚合函数分组运算和转换距平化apply 函数载入数据到 Pandas处理不规则的分隔符缺失值处理逐块读取数据统计每个 key 出现的次数保存数据到磁盘二进制格式其他格式 索引import numpy as np
import pandas as pd
# 指定索引的Series
Pandas的分层索引MultiIndex为什么要学习分层索引MultiIndex？分层索引：在一个轴向上拥有多个索引层级，可以表达更高维度数据的形式；可以更方便的进行数据筛选，如果有序则性能更好；groupby等操作的结果，如果是多KEY，结果是分层索引，需要会使用一般不需要自己创建分层索引(MultiIndex有构造函数但一般不用)演示数据：百度、阿里巴巴、爱奇艺、京东四家公司的10天股票数据
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2024-05-15 15:17:23
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1、groupby主要用于数据的某些标签或索引的局部进行累计分析，大致过程为输入，分割，应用，组合。import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C'],
'data':range(6)},columns = ['key','data'
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2024-07-08 04:43:51
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1.分组groupby在日常数据分析过程中，经常有分组的需求。具体来说，就是根据一个或者多个字段，将数据划分为不同的组，然后进行进一步分析，比如求分组的数量，分组内的最大值最小值平均值等。在sql中，就是大名鼎鼎的groupby操作。 pandas中，也有对应的groupby操作，下面我们就来看看pandas中的groupby怎么使用。2.groupby的数据结构首先我们看如下代码def ddd(
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2023-11-03 13:48:49
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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 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=DataFrame(data);a.head(6)表示显示前
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2024-10-09 14:26:13
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在SQL语言里有group by功能，在Pandas里有groupby函数与之功能相对应。DataFrame数据对象经groupby()之后有ngroups和groups等属性，本质是DataFrame类的子类DataFrameGroupBy的实例对象。ngroups反应的是分组的个数，而groups类似dict结构，key是分组的index或label，value则为index或label所对应
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2024-07-02 22:45:21
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前言大家好，我是潜心。上篇文章提到了Groupby，但其中举例的代码有点问题，在提取序列时用到了for循环，效率很慢，后来查找了官方文档，才明白apply的重要性，再次对Groupby进行深入并总结。Groupby: split-apply-combinePandas中Groupby定义如下：def groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=Tru
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2024-07-02 09:48:16
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作者：Zarten 简介： 互联网一线工作者，尊重原创并欢迎评论留言指出不足之处，也希望多些关注和点赞是给作者最好的鼓励 ！概述这篇将介绍Series和DataFrame公有的一些重要的基础功能知识点。重新索引排列重新索引排列是指：可以将索引重新排列，若给出的新索引在旧索引中不存在时，会引入缺失值NaN。重新索引排列不会改变原来的对象，而是会生成一个重新排列索引的对象。使用
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2024-04-10 20:59:33
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# 使用 Java Lambda 进行双重 GroupBy 的实践指南
在 Java 的函数式编程中，Lambda 表达式使得处理集合变得更加优雅和简洁。今天，我们将学习如何通过 Lambda 表达式实现双重的 GroupBy 操作。我们将使用 `Stream API` 来处理数据集，以达到分组的目的。下面是实现这个功能的整体流程以及每一步所需的代码示例。
## 整体流程
我们可以将整个过程
原创
2024-08-22 03:44:33
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在日常的数据分析中，经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析，如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分，分析各省销售额的变化情况，社交领域将用户根据画像(性别、年龄)进行细分，研究用户的使用情况和偏好等。在Pandas中，上述的数据处理操作主要运用groupby完成，这篇文章就介绍一下groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply操作。为了
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2023-10-04 14:43:01
935阅读
s=['A','B','C'])...
原创
2023-01-13 06:43:10
108阅读
### 如何实现“SparkSQL DataFrame GroupBy”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在SparkSQL中使用DataFrame实现GroupBy操作。在这篇文章中，我将指导你完成整个流程，并给出每个步骤需要做的代码示例。
#### 整个流程概览
首先，让我们看一下实现“SparkSQL DataFrame GroupBy”的整个流程。这里使用一个简单的表格来展
原创
2024-04-14 06:14:23
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# 如何使用Python进行DataFrame分组（GroupBy）
如果你是一名刚入行的开发者，可能会遇到一些困惑和挑战。其中之一是如何使用Python对DataFrame进行分组（GroupBy）操作。在本篇文章中，我将向你介绍DataFrame分组的流程以及每一步所需要的代码和注释。
## DataFrame分组的流程
下面是DataFrame分组的基本流程：
1. 导入所需的库
2
原创
2023-07-25 23:15:37
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数据分组分组统计 - groupby功能① 根据某些条件将数据拆分成组 ② 对每个组独立应用函数 ③ 将结果合并到一个数据结构中Dataframe在行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort
原创
2021-04-30 21:23:28
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在使用 Python 进行数据分析时，`pandas` 库是非常重要的一个工具，其中 `DataFrame` 的 `groupby` 方法能够帮助我们高效地进行数据分组和聚合。但初学者在使用 `groupby` 时，可能遇到了一些问题，特别是在返回结果的类型和结构上。本文将深入研究这一问题，围绕 “python dataframe groupby 返回的” 展开讨论。
## 背景描述
在过去的
这篇文章主要介绍了DataFrame.groupby()所见的各种用法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧groupby的函数定义：DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, s
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2023-10-23 10:47:46
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