计算某字母出现的次数 题目描述 写出一个程序，接受一个由字母、数字和空格组成的字符串，和一个字母，然后输出输入字符串中该字母的出现次数。不区分大小写。...输入描述: 第一行输入一个由字母和数字以及空格组成的字符串，第二行输入一个字母。 输出描述: 输出输入字符串中含有该字符的个数。...示例1 输入 ABCabc A 输出 2 大写字母与小写字母的ASCALL值之差为32。输入中有空格，不能用%s。
, 'eyes', "you're", 'under' ] from collections import Counter word_counts = Counter(words) 出现频率最高的3
昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。...这是定义一个 DataFrame 对象的常用方法——使用 dict 定义。...因为在定义 f3 的时候，columns 的参数中，比以往多了一项('debt')，但是这项在 data 这个字典中并没有，所以 debt 这一竖列的值都是空的，在 Pandas 中，空就用 NaN 来代表了...定义 DataFrame 的方法，除了上面的之外，还可以使用“字典套字典”的方式。 ?...自动对齐之后，没有被复制的依然保持 NaN。 还可以更精准的修改数据吗？当然可以，完全仿照字典的操作： ? 这些操作是不是都不陌生呀，这就是 Pandas 中的两种数据对象。
前两天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，DataFrame的使用，今天我们将是最后一次学Pandas了，这次讲的读取csv文件。...普通方法读取 最简单、最直接的就是 open() 打开文件： ? 此方法可以，但略显麻烦。 Python 中还有一个 csv 的标准库，足可见 csv 文件的使用频繁了。 ?...从上面结果可以看出，csv 模块提供的属性和方法。仅仅就读取本例子中的文件： ? 算是稍有改善。 用 Pandas 读取 如果对上面的结果都有点不满意的话，那么看看 Pandas 的效果： ?...可以说，当你已经掌握了通过 dir() 和 help() 查看对象的方法和属性时，就已经掌握了 pandas 的用法，其实何止 pandas，其它对象都是如此。...读取其它格式数据 csv 是常用来存储数据的格式之一，此外常用的还有 MS excel 格式的文件，以及 json 和 xml 格式的数据等。它们都可以使用 pandas 来轻易读取。
导读基本的数据结构 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。...读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。...并且如果你跟我一样是使用 ipython notebook，只需要开始引入模块即可。 Series Series 就如同列表一样，一系列数据，每个数据对应一个索引值。...Pandas 的优势在这里体现出来，如果自定义了索引，自定的索引会自动寻找原来的索引，如果一样的，就取原来索引对应的值，这个可以简称为“自动对齐”。 ?...Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。 ? 此外，Series 对象也有同样的方法： ? 其实，对索引的名字，是可以从新定义的： ?
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...他的代码如下： import pandas as pd results = [] df = pd.read_excel('G:\合并结果+2023-09-22.xlsx',dtype=str).convert_dtypes...： 二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路，如下所示： 直接df['销售地'].value_counts(ascending=True)或者使用【哎呦喂 是豆子～】提出的df.groupby(by...= '销售地').count() 都是可以得到预期的结果的： 后来【巭孬】也给了一个代码，如下所示： # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('G:\合并结果+2023-09...这篇文章主要盘点了一个Python数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。
前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。...---- 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：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。...二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head()) 该处使用的...---- 总结 提示：这里对文章进行总结： 例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...这是一个很好的开始，但是我们真正感兴趣的是同时处理多个文件。 接下来让我们探讨如何做到这一点。 处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。...使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。简而言之，你必须一个一个地阅读文件，然后把它们垂直地叠起来。 如果您考虑一下，单个CPU内核每次加载一个数据集，而其他内核则处于空闲状态。...: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将20+GB的数据放入16GB的RAM中。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。 让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。
彭博社今日援引知情人士的消息称，微软和Salesforce.com已接近达成协议，允许微软云计算客户使用Salesforce的客户管理程序。...该知情人士称，此次合作将允许Salesforce的客户管理程序运行在微软的Azure云平台上。此外，两家公司还在商讨将Salesforce产品产生的数据整合到微软Office应用中。...当前软件厂商正在寻求更多的方式来开发应用程序，包括从对手或合作形式获得，因为客户希望能够使用多种不同的产品，并进行信息共享。...在新任CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)的领导下，微软也一直希望强化基于互联网的云软件和企业应用。
前言 本文并非从本质上去讲解计算机的启动过程，而是站在汇编程序执行的角度去理解计算机在启动过程中是如何执行最底层的汇编程序的，并进一步了解这些汇编程序是从哪里来的。...寻址空间的大小由地址总线的地址寄存器宽度（位数）决定，假设地址总线位数为 N 位，则寻址空间为 2 的 N 次方字节（因为计算机使用的是二进制所以是 2 的 N 次方）。...小知识 目前（2015年5月），Intel 的 32位架构下，可使用的地址线是 36个，可使用的最大物理地址是 2^36B，折合 64GB，可用的地址空间是 4GB。...主引导扇区共 512字节，只有在这 512字节的最后两个字节为 0x55 和 0xAA 时才能被用于计算机启动，如果不是就表明此硬盘不可用于计算机启动，BIOS 则会继续读取启动顺序中记录的下一个设备。...思维之际：计算机加电后操作系统启动过程 阮一峰的网络日志：计算机是如何启动的？ Adam’s blog：计算机启动过程
在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计 Transformation ：执行一些特定组的操作 Filtration：根据某些条件下丢弃数据 1 加载数据 import...Team Rank Year Points 5 kings 4 2015 812 默认情况下，groupby对象标签名称与组名称相同，看下面的例子就清楚了 2.4 选取某一个分组 使用...，该对象的索引大小与正在分组的对象的大小相同。...因此，转换返回与组块大小相同的结果。.../python_pandas_groupby.htm
1 问题 当我们在游玩原神的时候，尤其遇到喜欢的角色，在准备原石抽取时，需要多少次数能够拿到满意的命座。...2 方法 利用random随机数，当73抽之前是固定概率，之后每一次6%递增，直至90抽，其中还包含歪的角色，之后再定义一个函数计算十连的次数。...代码清单 1 import random #随机数 def chouka(cishu,wai): if cishu<=73: p=0.6 #前73抽中，出金的概率为0.6%...print("评A,祝你十连满命",shilian) shilianchou() 3 结语 通过random包可以计算出原神出金的次数大概是多少抽，再通过定义函数来计算十连出金的次数...，可以通过改变x的取值来求取十连多少金的次数，结果不一定，仅供参考。
通过key（一个）合并两个DataFrame ---- import pandas as pd # 通过key（一个）合并两个DataFrame left = pd.DataFrame({'key':...通过key（多个）进行合并 ---- import pandas as pd # 通过key（多个）进行合并 left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1...# how='outer' 表示两个DataFrame中没有数据的地方会补充NaN # how='left' 表示给予left位置的DataFrame进行合并填充（就相当于把left的key进行合并，...没有数据的位置填充NaN） # how='right' 表示给予right位置的DataFrame进行合并填充 res =pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2...pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'right') print(res4) 3. indicator 显示合并方式 ---- import pandas
python计算列表项出现次数的方法 1、计算列表项的出现次数，可以使用count()。...>>> l = ["a","b","b"] >>> l.count("a") 1 >>> l.count("b") 2 计算列表中所有项目的出现次数也称为“计数”列表或创建计数计数器。...2、使用count()计算所有项目，要计算一个项目的出现次数可以简单地使用列表理解和count()方法。...[[x,l.count(x)] for x in set(l)] 计算列表中一项的出现次数 3、可以将任何可迭代对象转储到Counter中。...而不仅仅是列表，并且 Counter 将保留元素计数的数据结构。 Counter(l) 以上就是python计算列表项出现次数的方法，希望对大家有所帮助。
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3,...17 d NaN 4.0 j 18 e 2.0 5.0 k 19 float64 float64 object 20 ------- 21 ''' 22 # 计算每一列的均值...24 print(df.mean()) 25 ''' 26 key1 3.5 27 key2 3.0 28 dtype: float64 29 ''' 30 # 不忽略nan值计算均值...key1 NaN 36 key2 NaN 37 dtype: float64 38 ''' 39 # 计算单一列的均值 40 print('计算单一列的均值',df['key2']....mean()) 41 ''' 42 计算单一列的均值 3.0 43 ''' 44 45 df2 = pd.DataFrame({ 46 'key1': [1, 3, 5], 47
参考链接： 访问Pandas Series的元素 Python Pandas 的使用——Series Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）...Pandas 安装 官方推荐的安装方式是通过Anaconda安装，但Anaconda太过庞大，若只是需要Pandas的功能，则可通过PyPi方式安装。 pip install Pandas 2....Pandas 的数据结构——Series 使用pandas前需要先引入pandas，若无特别说明，pd作为Pandas别名的通用写法 import pandas as pd 2.1 Series...使用默认索引，[0, 1, 2, 3, 4...] series1 = pd.Series([10, 7, -4, 1]) # 或者通过以下方式创建Series l = [10, 7, -4, 1] series1...如果python版本 >= 3.6 并且 Pandas 版本 >= 0.23 , 则通过dict创建的Series索引按照dict的插入顺序排序 如果python版本 < 3.6 或者 Pandas
1.调用Series的原生方法创建 import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[1,2,4,6,7],index=['a','b','c','d','e'])#...d']) # 范围是一个闭合 print(s1[['a','d']]) #用逗号隔开，表示分别取这两个元素 注意 这里用两个中括号括起来 2.使用字典生成Series sdata = {'beijing...Series的相关特性及函数 from pandas import Series #用数组生成Series ,默认情况下使用数字索引 obj = Series([4, 7, -5, 3]) print...(obj2[obj2 > 0]) # 找出大于0的元素 # # #指定Series及其索引的名字obj4.name = '我定义的名字'obj4.index.name = 'index'print(...，欢迎大家关注我的公众号LHWorld.
1. axis（合并方向） ---- import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns...df2, df3], axis = 0, ignore_index = True) print(res) 2. join, ['inner', 'outer'] （合并方式） ---- import pandas...1, columns = ['b', 'c', 'd', 'e'], index = [1, 2, 3]) print(df1) print(df2) # join默认outer模式，会将没有数据的位置使用...NaN填充，类似于字段并集 res = pd.concat([df1, df2], join = 'outer') print(res) # join='inner'，会将相同的部分进行合并，不同的部分被抛弃掉...res = pd.concat([df1, df2], axis = 1, join_axes = [df1.index]) print(res) 4. append（添加数据） ---- import pandas
最近做水务局的巡查系统的时候遇到的这么个问题，就是根据不管多少次，计算出24小时的平均时间，这可把我难住了，后来想了很久的一个计算方法，记下来了，希望能帮助大家！...代码： var minuteTime = 1440; //24*60计算出的分钟数，因为24小时的，写死了，这里可以改天的等等 var count = 5; //修改你想要的平均次数 var minute
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