我想在元组列表中按连续数字的多次重复进行分组。 import more_itertools as mit
df=pd.DataFrame({'a': [0,1,2,0,1,2,3,4], 'b':[2,10,24,56,90,1,3,6]})
for group in mit.consecutive _groups(df['a'])
print(list(group) 我得到的输出结果是 [0,1,2],[0,1,2,3,4,5] 我想要的输出是 [(0,2),(1,10),(2,24)],
[(0,56),(1,90),(2,1),(
从这个问题:Python: Best Way to remove duplicate character from string答案: ''.join(ch for ch, _ in itertools.groupby(string_to_remove) 我知道如何删除重复的字母只存在于彼此相邻的位置,如何将此解决方案应用于pandas中的列? df: df=pd.DataFrame({'A':['ODOODY','LLHHEELLO'],'B':['NNMminee','DDasdss&
在“计划”中重复某个函数的代码如下:
(define (repeat f n)
(if (= n 1)
f
(lambda (x) (f ((repeat f (- n 1)) x)))))
但我无法理解这里的递归是如何与lambda(x)等一起工作的。
有人能用(重复f3)这样的例子来解释吗?
谢谢
我在网上找到了lambda功能。我正在使用它,并得到正确的输出。但我需要知道解释,这样才能将函数更改为我的需求。
此函数正在删除列表中的任何重复数据。但我无法弄清楚L和X值是如何发生的。另外,l.append(x)或我在这里做什么。在什么情况下它会选择哪一个。请解释一下。假设“Hello”列有1,1,2,3,4,5,6,6,7,8,9,10,0列
repeating_data = reduce(lambda l, x:
l.append(x) or l if x not in l else l,
我已经看到了这个问题的许多变体,从简单的删除重复项到查找和列出重复项。即使尝试从这些例子中获取零星的东西,我也不会得到我的结果。
我的问题是,我如何检查我的列表是否有重复的条目?更好的是,我的列表是否有一个非零的重复项?
我有几个想法-
#empty list
myList = [None] * 9
#all the elements in this list are None
#fill part of the list with some values
myList[0] = 1
myList[3] = 2
myList[4] = 2
myList[5] = 4
myList[7]
我用吡喃在本地开发我的羊驼。结果是,在默认情况下,IDE不识别要启动的处理程序函数,所以每当我在本地测试时,我必须注释掉代码。当它上升到AWS时,再次删除注释和缩进。例如:
#Local testing
#def lambda_handler(event, context):
print(f"test")
while true:
print(f"test")
#Code formatted to run in the cloud
def lambda_handler(event, context):
条件格式设置选项可以很好地识别重复项。如何使用检测到的重复项将值写入单独的列?1表示重复,0表示不重复。我想我可以用一个基于细胞颜色的VBA函数。然而,Excel不将检测到的dup单元格颜色存储在“正常单元格颜色”属性中。
注: 99不是浅红色的颜色,它只是供参考。
Function LightRed(rng As Range) As Boolean
If rng.Interior.ColorIndex = 99 Then
LightRed = 0
Else
LightRed = 1
End If
End Function
我试图创建一个基于逻辑情况的重复循环函数,如下所示:
n=5 # number of element in lambda
t=10 # limit state
lambda=c(runif(n,2,4)) #vector to be tested
tes=function(x)
{
if(x>=t) {a=0;b=0;c=0}
else
{
repeat
{
a=runif(1,0.5,0.8)
b=runif(1, 5, 8)
c=x+a+b
print(a)
print(b)
我的100百万,量化的数据:
(1424411938', [3885, 7898])
(3333333333', [3885, 7898])
预期结果:
(3885, [3333333333, 1424411938])
(7898, [3333333333, 1424411938])
因此,我想要的是转换数据,以便将3885 (例如)与所有拥有它的data[0]分组)。以下是我在中所做的
def prepare(data):
result = []
for point_id, cluster in data:
for index, c in en