Python实现数据结构八大排序：常见的八大排序算法，他们的关系如下： 他们的性能比较： 下面，用python代码将他们一一实现：直接插入排序直接插入排序的核心思想就是：将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较，如果选择的元素比已排序的元素小，则交换，直到全部元素都比较过。因此，从上面的描述中我们可以发现，直接插入排序可以用两个循环完成： 1.第一层循环：遍历待比较的所有数组元素；
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2023-06-19 22:31:03
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1. LOOKUP函数①单条件定位查找=lookup( 待匹配内容, 待匹配内容所在区域 , 结果范围显示区域 ) 两个区域的列数需相同e.g. 查找 “东区”对应的C1省会城市， = lookup （A2, A:A , C:C ）= 杭州A1B1C1东区 浙江杭州西区甘肃兰州②多条件定位查找
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2023-10-07 16:14:08
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第一步：导入本地的目标数据集 使用pandas库中的read_excel()函数导入的数据格式会默认为dataframe(数据框)，可以直接使用数据框支持的所有方法。观察数据可以发现，数据后三列为数值型，但是各个数值的度量单位是不同的，housesize一般以平方米为单位，rental一般以元为单位，houseage一般以年为单位。第二步：截取出需要进行标准化处理的列 第三
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2023-09-06 15:52:40
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Pandas 数据帧是数据科学家分析数据时使用最多的工具。其主要功能是放置数据并进行数据分析，但我们可以为数据框的展示样式进行优化，一方面可以让数据更加美观，另一方面突出主题。让我们以如下数据集为例，来一步一步的讲解吧！import pandas as pdimport seaborn as snsplanets = pd.read_csv('seaborn-data-master/planets
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2023-11-04 22:21:13
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参考：http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/ 使用Magellan进行数据匹配过程如下： 假设有两个数据源为A和B， A共有四列数据：（A_Column1，A_Column2，A_Column3，A_Column4） B共有五列
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2023-08-21 15:31:12
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1. 列表1.1 创建列表列表由 list 函数创建，且能像 c 函数那样指定内容，只需简单地用逗号分隔每个参数即可指定列表中的内容。列表中元素变量的类型不限, 可以是向量、矩阵，甚至函数。与向量的命名类似，可以在构造列表时就给元素命名，或在构造之后使用 names 函数命名:(a_list <- list(
c(1, 1, 2, 5, 14, 42),
month.abb,
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2024-06-03 23:06:33
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Table 2. Configuration qualifier names. Configuration Qualifier Values Description 说明：本文档目的为分析android工程res目录下的资源文件夹(drawable,values,layout等)在屏幕适配方面的限定与适配方法。 1、 Res下文件夹命名方式 1. 可用的命名属性 在文
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2024-05-24 14:10:23
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## 如何实现Python数据框
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python数据框。在这篇文章中，我将向你展示整个实现过程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 步骤概览
下面是实现Python数据框的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建一个字典或列表来表示数据 |
| 3 | 使用panda
原创
2023-08-10 06:21:34
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DataFrame行数：len(data) DataFrame列数：len(data.ix[1]) 查看行数和列数：data.shapefrom numpy import #
m,n =shape(data) #m为行数，n为列数数据类型：type(data) 生成新数据框：df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=l
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2023-06-11 14:47:42
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众所周知，Pandas是基于Python平台的大数据分析与处理的利器。在数据为王的时代，想要掌握数据分析能力，学会Pandas数据可视化工具是十分重要的。本文将带领大家一步一步学习Pandas数据可视化基础绘图，内容比较基础，相信有一定Python基础的小伙伴看完可以很快上手，现在就让我们一起来看看教程吧！1、环境IDE : jupyter notebookAnaconda 3.X2、基于matp
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2023-10-12 07:40:11
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Python中数据框数据合并方法有很多，常见的有merge()函数、append()方法、concat()、join()。1.merge()函数先看帮助文档。 import pandas as pd
help(pd.merge)
Help on function merge in module pandas.core.reshape.merge:
merge(left, right, how:
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2023-08-12 12:11:30
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在Python和R中，数据框可谓是使用最频繁的数据结构之一。但二者对于数据框的操作是存在一定差异的，稍加不注意，就容易弄混，今天就对此进行总结。 目录一、数据框创建二、查看数据框基本信息三、增减列字段四、数据筛选4.1 单条件筛选4.2 多条件筛选 一、数据框创建Pythonimport pandas as pd
data = pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五
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2023-06-19 22:29:21
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今天介绍数据分析的第五课，教大家如何在python中对数据框进行一些更新操作。 本文目录 在数据框最后追加一行在数据框中插入一列删除数据框中的行删除数据框中的列删除满足某种条件的行 注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
1 在数据框最后追加一行 假设要在原数据框中增加一行，可先定义该
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2024-03-04 01:32:52
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参考书目：《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》pandas数据框有时候我们需要合并，对多个数据框一起操作。pandas里面有很多用法，了解一下导入包import numpy as np
import pandas as pdappend()append和列表的用法一样，直接在数据框后面追加df.append(self,other,ignore_index=Fal
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2023-09-28 15:39:15
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粘贴答案不是目的把Python学会这才叫做意义童年的纸飞机现在终于飞回我手里~~ 文章目录第1关：序列和数据框第2关：外部数据文件读取第3关：逻辑索引、切片方法，groupby 分组计算函数应用第4关：数据框关联操作第5关：数据框合并操作第6关：序列移动计算方法应用第7关：数据框切片（iloc、loc）方法第8关：数据框排序第9关：数据框综合应用案例第10关：序列及简单随机抽样第11关：序列及较复
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2023-10-16 09:15:48
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python：匹配对象 匹配对象总是有一个布尔值 True。如果没有匹配的话 match() 和 search() 返回 None 所以你可以简单的用 if 语句来判断是否匹配 match = re.search(pattern, string)
if match:
process(match)匹配对象支持以下方法和属性：Match.expand(template) 对 templ
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2024-04-10 09:49:22
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正则表达式全局匹配函数表达式re.compile(正则表达式）.findall(源字符串）匹配模式方法说明re.match从字符串的起始位置匹配一个模式re.search返回第一个成功的匹配re.compile编译正则表达式re.findall在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。 match 和 search 是匹配一次， findall 匹
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2023-06-16 17:04:06
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文章目录4.1 字典的用途4.2 创建和使用字典 字典名={键：值，键：值，……}4.2.1 函数dict4.2.2 基本的字典操作4.2.3 将字符串格式设置功能用于字典4.2.4 字典方法 .方法()1. clear方法2. copy方法3. fromkeys方法4. get方法5. items方法6. keys方法7. pop方法8. popitem方法9. setdefault方法10.
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2023-10-15 14:09:44
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我们知道Excel有一个match函数，可以做数据匹配。比如要根据人名获取成绩而参考表sheet1的内容如下：要根据sheet1匹配每人的成绩，用Excel是这么写index(Sheet1!B:B,MATCH(A2,Sheet1!A:A,0))意思就是获取sheet1的B列的内容，根据我的A列匹配sheet1的A列的内容但是如何用python实现这一点呢，我写了一个函数，非常好用，分享给大家。这个
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2023-06-27 23:19:41
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经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas前言本系列已经有一篇文章介绍 pandas 中实现 Excel 的 vlookup 函数的方式，但是 vlookup 中还有一个"模糊匹配"的功能，主要用于分段匹配，今天就来看看 pandas 中是如何做到同等效果。案例1
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2024-08-19 14:37:38
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