像正常的函数调用即可 二. sorted() 排序函数 语法:sorted(iterable, key=none, reverse=false) iterable:可迭代对象 key: 排序规则(排序函数)...递归 在函数中调用函数本身,就是递归def func():print(我是递归) func()func() 在python中递归的深度最大到998def foo(n):print(n) n
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2023-09-25 09:40:55
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1.冒泡排序1.描述重复重复地走访过要排序的数列，比较相邻元素的大小，把大的元素换到后面，最大元素先浮出来，再比较剩余需要排序数列，同样的方法找出最大元素，直到没有序列需要再排序2.代码def bubbleSort(arr):
n = len(arr)
# 遍历所有数组元素
for i in range(n):
# Last i elements are already in place
for
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2024-04-24 14:33:34
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经常使用python和numpy进行排序，但没有很好的总结，以至于每次遇到新问题是都要看一遍manual或网上找。说实话在网上找的好些都是参差不齐、断章取义。下面对这些做点基本总结。网上关于python及numpy排序函数，感觉比较好的有：1、https://www.runoob.com/numpy/numpy-sort-search.html3、https://docs.scipy.org/do
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2024-03-12 07:21:48
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sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。sort 与 sorted 区别：sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。示例>>> x = [36, 5, 12, 9, 2
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2023-10-10 09:33:18
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定义：sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。语法：sorted 语法：sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)返回值：返回重新排序的列表。参数说明：iterable -- 可迭代对象。cmp -- 比较的函数，这个具有两个参
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2023-08-18 22:05:25
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2020年12月全国计算机等级考试马上就要开始了，不知小伙伴们准备的如何了呢?不会还没开始预习吧?不要担心，今天给大家分享几个Excel的必会函数和考试技巧，并为大家免费分享国二的视频课程，只要好好学，人人都能过!!!01.Rank函数排名函数，第三个参数是0或者省略时表示降序，是1表示升序，用法和Rank.eq函数一样。函数格式：=Rank(数值，要在其中排名的数据区域，降序/升序)应用举例说明
Pandas用rank排名，有四种排序方法，默认使用average在相等分组中，为各个值分配平均排名值；使用min和max在相等分组中的最小和最大排名值；
原创
2022-10-08 08:35:56
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在处理数据的时候，很多时候会遇到批量替换的情况，如果一个一个去修改效率过低，也容易出错。replace()是很好的方法。 1.基本结构： df.replace(to_replace, value) 前面是需要替换的值，后面是替换后的值。 这样会搜索整个DataFrame, 并将所有符合条件的元素全部
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2018-12-20 11:13:00
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Python 使用Pandas操作数据的常用函数方法
前言本文主要介绍使用pandas对数据文件进行操作的一些常用且基础的函数。该篇文章适合对DataFrame结构有一定了解的读者阅读。使用函数前先导入pandas库import pandas as pd。一 创建DataFrame数据结构# 方法一
df1 = pd.DataFrame
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2023-06-18 16:07:04
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今天来给大家分享下面三个函数：describe()描述性统计（一次性返回多个统计结果）groupby()分组aggregate()聚合运算（可以自定义统计函数）用到的数据如下：1、describe()生成描述性统计数据。描述性统计包括那些总结数据集分布的集中趋势、离散度和形状的统计数据，不包括 NaN 值。describe(percentiles=None, include=None, exclu
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2023-08-21 11:30:00
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy-----------------------arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64)np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.ara...
原创
2021-06-10 17:29:31
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代码数据集：通过上图数据集，使用如下三个时间操作函数进行演示。to_datetime()DateOffset()Datetimeindex()1 pd.to_datetime()功能：将str和unicode转化为指定时间戳格式ti
原创
2022-06-23 17:22:46
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy-----------------------arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float)np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.ara...
原创
2022-03-02 10:05:44
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在数据处理过程中，经常会遇到多个表进行拼接合并的需求，在Pandas中有多个拼接合并的方法，每种方法都有自己擅长的拼接方式
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2022-06-04 00:05:28
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drop函数的使用（1）drop() 删除
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2023-05-18 17:08:27
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1. DataFrame 处理缺失值 dropna()
df2.dropna(axis=0, how='any', subset=[u'ToC'], inplace=True)把在ToC列有缺失值的行去掉 补充：还可以用df.fillna()来把缺失值替换为某个特殊标记df = df.fillna("missing") # 用字符串替代
df = df.fill
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2024-05-18 08:54:28
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库
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2022-06-02 07:16:28
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说明：python使用pandas+mysql学生成绩排名
我计划用python去处理学生成绩数据，
1.简单的学生成绩录入，姓名 ，语文成绩，数学成绩，英语成绩，
2.新增，总分排名，英语成绩排名，数学成绩排名，语文成绩排名，
3.存储过程随机生成一万条数据
4.用python生成排名后的表格文件，存在本地
step1:数据结构
仿照下面的样式，给我生成十条sql数据，建表，添加数据
{
1.简单的学生成绩录入，姓名 ，语文成绩，数学成绩，英语成绩，2.新增，总分排名，英语成绩排名，数学成绩排名，语文成绩ql 存储过程。step1:数据结构。
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-- Title： 实例说明四个排名函数的区别
-- Author: maco_wang(叶子)
-- Create date: 2011-04-26
-- Description: 三国版
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2024-07-23 11:10:32
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