{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...，只保留年龄最大的那个 data = data.drop_duplicates('name', inplace=False) print(data) 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个思路，先排个序...{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...，只保留年龄最大的那个 data = data.sort_values(by="age", ascending=False).drop_duplicates('name', inplace=False)...，只保留年龄最大的那个 data = data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates(subset=['name'], keep='first
一、sort_values()函数用途 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序...=‘last’) 参数说明 参数 说明 by 指定列名(axis=0或’index’)或索引值(axis=1或’columns’) axis 若axis=0或’index’，则按照指定列中数据大小排序；...若axis=1或’columns’，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0 ascending 是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列 inplace 是否用排序后的数据集替换原来的数据...，默认为False，即不替换 na_position {‘first’,‘last’}，设定缺失值的显示位置 三、例子 单条件根据排序删除重复值 import pandas as pd data =...，只保留年龄最大的那个） a = data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates('name') print(a) 多条件根据排序删除重复值
SUMPRODUCT+MAX+ROW函数 公式如下： =INDEX($B$2:$B$10,SUMPRODUCT(MAX(ROW($A$2:$A$10)*($D$2=$A$2:$A$10))-1)) 公式先比较单元格D2中的值与单元格区域...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...图2 使用LOOKUP函数 公式如下： =LOOKUP(2,1/($A$2:$A$10=$D$2),$B$2:$B$10) 公式中，比较A2:A10与D2中的值，相等返回TRUE，不相等返回FALSE...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。
Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境 基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数 重复值的数量 重复值 打印重复的值 总结 ---- 前言 这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame记录每个值出现的次数...语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset：判断是否是重复数据时考虑的列 keep：保留第一次出现的重复数据还是保留最后一次出现的
例题描述和简单分析有 Excel 文件，数据如下所示：A列的数据由多段组成，每一段是连续的 N 行 +1 个空行，现在要新 B 列，将每段 N 行的字符串用横线连接起来，填在空行处，B 列其他位置保持空...([null]*(~.len()-1)|~.to(~.len()-1).concat(""-"")).conj()",A1:A28)如图：简要说明：当上一个成员为空串时，新分一组，去掉每组内的空串。...将每组的成员用 - 拼接成串，计算每组有多少个成员就在 [串] 前补齐多少个空串。
大家在项目开发过程中，数据库几乎是每一个后端开发者必备的技能，并且经常会遇到对于数据表重复数据的处理，一般需要去除重复保留最新的记录。今天这里给大家分享两种种方案，希望对大家日常开发能够提供一些帮助！...使用ROW_NUMBER()函数删除重复项ROW_NUMBER()函数是SQL Server中处理重复数据的强大工具之一，可以通过窗口函数来为每一组重复数据分配行号，然后保留每组数据中最新的一条记录。...示例SQL语句假设有一个表Sales，包含ID, OrderDate, ProductName等字段，其中ID为主键，但ProductName和OrderDate上有重复数据，我们要保留每个产品的最新订单记录...ROW_NUMBER()：为每组内的记录分配一个行号，最新的记录行号为1。删除重复记录：在CTE中删除RowNum大于1的记录，即除了每个分组最新的一条记录外，其余视为重复并删除。...，然后清空原表，并将临时表中的数据重新插入原表，最终达到保留最新记录的目的。
表示根据手机号去查询模式 * 参数五：selectionArgs 表示查询条件对应的值,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应的值 * 参数六：String..., new String[]{areaName}, null, null, null,null); 全部查询代码如下： /** * 根据景区名称查询景点数据 * @param areaName * @return...,new String[]{MODEL}表示查询该表当中的模式（也表示查询的结果） * 参数思：selection表示查询的条件，PHONE_NUMBER+" = ?"...表示根据手机号去查询模式 * 参数五：selectionArgs 表示查询条件对应的值,new String[]{phoneNumber}表示查询条件对应的值 * 参数六：String groupBy...，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。
keep：对重复值的处理方式，可选{'first', 'last', 'False'}。默认值first，即保留重复数据第一条。...若选last为保留重复数据的最后一条，若选False则删除全部重复数据。 inplace：是否在原数据集上操作。...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...相当于保留第一行，把其余重复行删除。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...图1 图2 如示例图2所示，可以在单元格G2中输入公式： =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...))),""))-1,DROP(TAKE(data,i),i-1)) 即可获得想要的数据。...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...#N/A值的位置发生改变，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。
只出现一次的数字 题目详情 代码(直接来异或） class Solution { public: int singleNumber(vector& nums) { //...根据：某个元素只出现一次 直接来异或 int ret=0; for(auto e:nums) { ret=ret^e;...利用上述性质，遍历nums中的所有元素，并进行异或运算，最终得到的结果就是只出现一次的元素。 2. 118....删除有序数组中的重复项 传送门 题目详情 代码 class Solution { public: int removeDuplicates(vector& nums) {...index 初始值为1，因为我们从第二个元素开始遍历；pre_index 初始值为0，因为第一个元素肯定是不重复的 循环遍历数组，从第二个元素开始。
Pandas提供了一个功能强大的去重函数——drop_duplicates()，它可以帮助我们轻松地处理数据中的重复值。本文将详细介绍drop_duplicates()函数的用法和应用场景。...完全去重（所有列都相同）df.drop_duplicates()如果不指定subset参数，默认会比较所有列的值，只保留第一次出现的唯一行。...保留重复值df[df.duplicated(subset='column_name', keep=False)]通过结合duplicated()函数和布尔索引，我们可以选择保留所有重复值。...基于索引的去重：df.drop_duplicates(keep='first')默认情况下，保留第一次出现的重复行。可以通过keep参数设置为'last'来保留最后一次出现的重复行。...总结drop_duplicates()函数是Pandas中强大的去重工具，能够帮助我们轻松处理数据中的重复值。通过去重操作，我们可以清洗数据、消除重复值，并确保数据的准确性和一致性。
（2）在一张连续动态GIF里，每一帧之间信息差异不大，颜色是被大量重复使用的。 针对这两个特性，做过存储的同学可能会想到，我们一般会采用内存索引+磁盘实际存储的方式来减少内存空间占用。...直观来说，帧信息应该由一系列的点阵数据组成，点阵中存储着一系列的颜色值。 点阵数据本身的存储也是可以进行压缩的，GIF图所采用的是LZW压缩算法。...基本思路是，对于原始数据，将每个第一次出现的串放在一个串表中，用索引来表示串，后续遇到同样的串，简化为索引来存储（串表压缩法）。 举一个简单的例子来说明LZW算法的核心思路。...原始字符串存在重复字符，比如AB，CC，都重复出现过。用4代表AB，5代表CC，上面的字符串可以替代表示为45A4CDDAA5DB，这样就完成了压缩，串长度从16缩减到12。...压缩算法 GIF默认的压缩算法为LZW算法，理论上我们也可以尝试其他压缩算法来获得更高的压缩比。比如LZW算法只针对完全相等的数据，那么我们是否可以使用一定程度的近似值来做更极值的压缩？ 4.
在停止等待协议中，除了数据帧丢失，还可能出现以下两种差错： 到达目的站的帧可能已遭破坏，接受站利用在前面讨论过的差错检测技术检出后，简单地将该帧丢弃。...{这个数据帧的副本仍保留在发送缓存中} 5 设置超时计时器。{选择适当的超时重传时间Tout} 6 等待。...{丢弃的数据帧就是重复帧} 5.将收到的数据帧中的数据部分送交主机。 6.V(R)<---[1-V(R)]。{更新接受状态变量，准备接受下一个数据帧} 7.发送确认帧ACKn，并转到2。...在停止-等待协议中，若连续出现相同发送序号的数据帧，表明发送端进行了超时重传。连续出现相同序号的确认帧，表明接收端收到了重复帧。...此外，为了超时重发和判定重复帧的需要，发送方和接受方都需设置一个帧缓冲区。发送端在发送完数据帧时，必须在其发送缓存中保留此数据帧的副本，这样才能在出差错时进行重传。
后端包括局部和全局PLCA，局部PLCA优化滑窗内的位姿以及这些位姿观察到的地标，新关键帧出现时，执行局部PLCA。全局PLCA优化了除第一个位姿外的所有地标和所有位姿。...如果一些边缘点彼此接近，只保留具有最大c的边缘点。这些点形成一个集合E，然后将扫描线分割为段。段端点之间的点形成一个集合F。采用区域生长方法来检测标志点。...3)检测后续 检测初步结束后，合并具有相似参数的地标。只在第一次扫描时检测整个扫描中的平面、线和圆柱体。对于其他关键帧，这些地标点在非跟踪点中被检测到。下图展示了该检测算法的结果。...对于 P m ij 中的每个点，在 Si+1 中找到 n 个最近邻（在我们的实验中 n = 2）。对于平面或圆柱体，只需将这些点组合起来。对于线，只保留 c 最大的一条。假设这会产生一个集合 Q 。...滑窗中的关键帧有限，最旧的关键帧会被剔除，如果满足下述条件之一，进行保留： a)该关键帧包含新检测到的地标 b)该关键帧与最后保留的关键帧之间的旋转角度大于 10° c)该关键帧与最后保留的关键帧之间的距离大于
在停止-等待协议中，除数据帧丢失外，还可能出现以下两种差错。 到达目的站的帧可能已遭破坏，接收站利用前面讨论过的差错检测技术检出后，简单地将该帧丢弃。为了对付这种可能发生的情况，源站装备了计时器。...发送端在发送完数据帧时，必须在其发送缓存中保留此数据帧的副本，这样才能在出差错时进行重传。只有在收到对方发来的确认帧ACK时，方可清除此副本。...多帧滑动窗口与后退N帧协议（GBN) 接收方只允许按顺序接收帧 在后退N帧式ARQ中，发送方可以连续发送帧。...多帧滑动窗口与选择重传协议（SR) 为进一步提高信道的利用率，可设法只重传出现差错的数据帧或计时器超时的数据帧，但此时必须加大接收窗口，以便先收下发送序号不连续但仍处在接收窗口中的那些数据帧。...在选择重传协议中, 接收窗口和发送窗口的大小是相同的, 且最大值都为序号范围的一半, 采用 n 比特对帧编号, 则需要满足: W_{\operatorname{Tmax}}=W_{R \max }=2
它以一种简单的设计方式击败了当时各路“魔改”跟踪器，在 MOT17 数据上首次突破了80 MOTA，并且在单张 V100 中推理速度高达 30 FPS。...新起的航迹中 state = Tracked，只第一帧新起航迹 is_activated =True，否则is_activated = false。...第一次匹配 预测框与高置信度检测框 预测框：2.2中的跟踪预测框。...为了要连续两规避偶尔出现某一帧假阳性，至少需帧高置信度的检测才可被 confirm，有机会参与后续计算。 2.4、结果发布 在发布结果前，需要变更BYTETrack类成员变量的值。...如果前两次匹配都未成功，则此时 state = Lost，只能参与下一帧第一次匹配，如果连续 max_time_lost 帧在第一次匹配都未匹配上，此时会被遗忘 Removed，永久移除此航迹。
2023-11-29：用go语言，给你一个字符串 s ，请你去除字符串中重复的字母，使得每个字母只出现一次。 需保证 返回结果的字典序最小。 要求不能打乱其他字符的相对位置)。...大体过程如下： 1.初始化一个长度为 26 的整数数组 cnts，用于记录字符串中每个字母出现的次数。 2.初始化一个长度为 26 的布尔数组 enter，用于标记字母是否已经入栈。...3.遍历字符串 s 中的每个字符，统计每个字母出现的次数，并更新到 cnts 数组中。 4.初始化一个长度为 26 的字节数组 stack 作为栈，用于存储最终的结果。...5.初始化一个整数变量 size，表示当前栈的大小，初始值为 。 6.遍历字符串 s 中的每个字符： 6.1.将当前字符存储在变量 cur 中。...6.5.将 cur 的出现次数减一。 7.根据栈中的元素构造移除重复字母后的结果字符串，并将其返回。 总的时间复杂度：O(n)，其中 n 是字符串 s 的长度。
IP数据报的首部明确地标志了这两个主机的IP地址。我们需要知道，真正进行通信的实体是在主机中的进程，是这个主机中的一个进程和另一个主机中的进程在交换数据（即通信）。...TCP/IP的运输层用一个16位的端口号来标志一个端口，但需要注意的是，端口号只具有本地含义，它只是为了标志本计算机应用层中的各个进程和运输层进行交互时的层间接口，在因特网不同计算机中，相同的端口号是没有任何关联的...接收端接收到数据帧时，就要将发送序号 N(S) 与本地的接收状态变量 V(R) 相比较。若二者相等就表明是新的数据帧，就收下，并发送确认。否则为重复帧，就必须丢弃。...但这时仍须向发送端发送确认帧 ACKn，而接收状态变量 V(R) 和确认序号 n 都不变。连续出现相同发送序号的数据帧，表明发送端进行了超时重传。连续出现相同序号的确认帧，表明接收端收到了重复帧。...发送端在发送完数据帧时，必须在其发送缓存中暂时保留这个数据帧的副本。这样才能在出差错时进行重传。只有确认对方已经收到这个数据帧时，才可以清除这个副本。
，而 ring_buf_p->size - （ring_buf_p->in - ring_buf_p->out）即为循环缓存区剩余未使用的大小，与即将要写入的数据大小取二者中较小的，保证填入的数据不会出现越界或覆盖原有的数据...而我们知道无符号类型的数据，大小超过最大值时，会出现溢出，导致数值又会从零开始变化， 比如unsigned char, 254 + = 1,就是255 ，而255在计算机中的二进制存储为11111111...r_cursor 读指针，只在线程B中才能被修改，对于线程A，它是readonly的 tr_cursor 辅助读指针，只在线程B中才能被引用，用于计算当前有多少可读数据 w_cursor 写指针，只在线程...更重要的是，在向缓冲区中写数据时，只需要判断一次是否有空闲块并获取其块首指针就可以了，从而减少了重复性的条件判断，大大提高了程序的执行效率；同样在从缓冲队列中读取数据时，也是一次读取10字节的数据块，同样减少了重复性的条件判断...这样会出现同时接收到多个数据帧中的数据包，因而需要有个接收队列对同时接收的数据帧进行管理。
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