目录题目描述题目大意解题方法库函数Fisher–Yates 洗牌水塘抽样日期题目描述Shuffle a set of numbers without duplicates.Example:
// Init an array with set 1, 2, and 3.
int[] nums = {1,2,3};
Solution solution = new Solution(nums);
//
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2023-12-27 18:02:11
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在安装pandas第三方模块时，需要依赖好多环境配置，为了省去这些配置，可以使用一下方法安装这个模块访问一下这个地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/在这个页面搜索pandas，定位到pandas,我的python版本是3.4的，安装的是：下载之后，可以将文件改为zip格式的，然后解压，将解压之后的文件夹中的两个文件放到python的安装目录–&
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2023-06-01 22:57:19
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一、遍历整个列表，对其中每个元素执行享用的操作——for循环 编写for循环，对于用于存储列表中的每个值的临时变量可指定任何名称，一般会选择对于描述有意义的名称。1 # 想出三个你喜欢的任何东西放在一个列表中，将其打印出来，在每个后面接一句话，最后表明你最喜欢的
2 favorite_things = ['panda', 'apple', 'read', 'paiting']
3 for fav
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2023-07-03 18:40:44
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pandas模块导入现象 依赖的so下载 http://kronos.pharmacology.dal.ca/public_files/icg_workshop/all_ICG/minico
Python3 pandas用法大全 一、生成数据表 1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： 2、导入CSV或者xlsx文件： （1）pandas.read_csv()参数整理: 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame，也支持文件的部分导入和选择迭代。 f
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2018-09-13 13:49:00
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之前一直做得只是采集数据，而没有再做后期对数据的处理分析工作，自己也是有意愿去往这些方向学习的，最近就在慢慢的接触。
首先简单理解一下numpy和pandas：
一.NumPy:
1.NumPy是高性能计算和数据分析的基础包。
2.NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。
3.可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要
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2023-06-29 08:51:04
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文章目录HSql 行列转换(collect_list/set, lateral view + explode/posexplode)pandas 行列转换1、一个array字段纵向扩展(多行) explode(col)2、一个array字段横向扩展(多列) .str.split(,expand=True)3、行转列(某些字段值转换为表头) pd.pivot4、列转行（部分列名转换位一列数据值）p
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2023-10-14 07:40:41
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1.首先需要安装pandas，安装的时候可能由依赖的包需要安装，根据运行时候的提示，缺少哪个库，就pip安装哪个库。 2.示例代码importpandasaspdfrompandasimportExcelWriterEX_PATH="E:\\code\\test2.xlsx"#读取excel里面的内容data=pd.read_excel(EX_PATH,sheet_name='Sheet
原创
2019-09-22 22:30:35
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一、列转行1、背景描述在日常处理数据过程中，你们可能会经常遇到这种类型的数据： 而我们用pandas进行统计分析时，往往需要将结果转换成以下类型的数据：2.方法描述准备数据df = pd.DataFrame({'姓名': ['A','B','C'],
'英语':[90,60,70],
'数学':[80,98,80],
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2023-10-26 12:16:00
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1、创建数据帧 index是行索引，即每一行的名字；columns是列索引，即每一列的名字。建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2'])
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2024-02-06 16:00:14
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Python3快速入门（十四）——Pandas数据读取
原创
2019-09-05 19:52:52
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在DataFrame的某一行插入列表 rowdata=pd.DataFrame(columns=['a','b','c','d']) row=[1,2,3,4] rowdata.loc[1]=row rowdata.loc[0]=row #输出 #loc 是序号 iloc行号 # a b c d # ...
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2021-08-20 12:53:00
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Python3快速入门（十三）——Pandas数据结构一、Pandas数据结构简介Pandas有三种主要数据结构，Series、DataFrame、Panel。Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等），轴标签统称为索引（index）。DataFrame是带有标签的二维数据结构，具有index（行标签）和columns（列标签）。如果传递in
原创
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2019-08-09 20:49:36
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linux中python3的编译安装步骤 下载python3的tar包并解压到/usr/local，进入解压后的目录，执行： .configure = /usr/local/python3 make && make install 做软链接 ln -s /usr/local/python/bin/p ...
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2021-09-13 17:31:00
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Python3快速入门（十五）——Pandas数据处理一、函数应用1、函数应用简介如果要将自定义函数或其它库函数应用于Pandas对象，有三种使用方式。pipe()将函数用于表格，apply()将函数用于行或列，applymap()将函数用于元素。2、表格函数应用可以通过将函数对象和参数作为pipe函数的参数来执行自定义操作，会对整个DataFrame执行操作。#-*-coding=utf-8-*
原创
2019-09-04 21:33:51
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本次给大家介绍关于pandas 行列转换2个常用技巧。在我们处理数据的过程中，经常会遇到这样的情况。工作中，比如用户画像用explode这个“爆炸”方法...
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2023-08-08 01:27:28
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14_Pandas.DataFrame行和列的转置如果要交换（转置）pandas.DataFrame的行和列，使用T属性或transpose（）方法。这两种方法都不会保留原始对象不变，也不会返回交换了行和列（转置）的新对象。请注意，根据每一列的数据类型dtype，将生成视图而不是副本，并且更改原始对象和转置对象之一的值将更改另一个视图。pandas.DataFrame.T可以使用T属性获得转置的p
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2023-09-30 09:23:03
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这几天由于对excel的模块使用及数据分析处理的需求，看了下pandas，分享一下。1.pandas之numpy1.1NumPy是Python数值计算最重要的基础包。很多都采用NumPy的数组作为构建基础。NumPy自己并没有提供很高级的数据分析处理功能，理解NumPy数组及面向数组的计算是为了更加高效方便的使用pandas。1.2创建ndarray创建序列最简单就是使用array函数，举几个简单
原创
2020-06-22 17:39:05
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前言python3的heapq模块提供了堆的数据结构（即优先队列）。索引一、堆排序二、基本push pop三、其他 1. 返回堆排序 2. push+pop组合操作 &nb
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2023-09-22 22:45:49
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一. 检验权限模式# os.access() 方法使用当前的uid/gid尝试访问路径。大部分操作使用有效的 uid/gid, 因此运行环境可以在 suid/sgid 环境尝试。path -- 要用来检测是否有访问权限的路径mode -- mode为F_OK，测试存在的路径，或者它可以是包含R_OK, W_OK和X_OK或者R_O
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2024-06-21 13:05:34
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