0; } 选项： A、1，2，3 B、1、0、2 C、1、3、2 D、3、2、1 分析：在 小端序 机器中，低位存储数据的低地址，大端序 则相反；long long 占用 8byte 大小的空间...（long long 匹配格式为 lld） 结果：B ---- 编程题 1.字符串中找出连续最长的数字串 题目链接：OR59 字符串中找出连续最长的数字串 题目分析：存在一个字符串 str，其中包含数字和其他字符...2.数组中出现次数超过一半的数字 题目链接：JZ39 数组中出现次数超过一半的数 题目分析：非常经典的题目，存在一个数组，其中某个数值超过了数组长度的一半，要求找出这个数，既然某个数超过了数组长度的一半...，那么我们可以将其中的每个数出现次数统计起来，再次遍历即可确定这个数，当然这种解法比较废空间，除此之外，我们还可以将数组进行排序，中位数即出现次数超过一半的值 解法一：通过容器将其中的值与出现次数进行统计...不相同的两个值置为 -1，最后再遍历数组，不为 -1 的值，就是目标 因为某个值出现次数超过一半，所以每 “去除” 两个不同的值，必然会将 某个值 以外的全部值去除，剩下的自然就是目标值了 时间复杂度
前面说过了字典去除重复的使用方法，既然字典可以去除重复，那就可以统计数据出现的次数，现在我们来说说如何利用字典来做到这个。...统计数据出现的次数就是要使用到字典的Item值。...要统计数据出现的次数，因为字典是不会有重复的Key的，我们直接把Item的值加1就行了，这个时候是有2种情况： 不存在的Key：这个时候Item也不存在，也就是vbEmpty，CLng转换vbEmpty...的Item的值为0，所以+1正好是第一次出现 存在的Key：这个时候就好理解了，首先会取出这个Key的Item值，也就是前面已经出现过的次数，然后再+1，再更新这个Key的Item 所以直接更新Item...'将A列数据记录到字典中，并更新Item的值+1 For i = 2 To rowA d(VBA.CStr(arrA(i, 1))) = VBA.CLng(d(VBA.CStr
返回某范围内的数据 应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列 不应 应 频繁修改索引列 不应 应 一个或极少不同值 不应 不应 建立索引的原则： 1) 定义主键的数据列一定要建立索引...7) 对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。 8) 对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。...= 112 我们来看看这条SQL语句在SQL执行引擎中是如何执行的： 1)Sales表在ProductID列上有一个非聚集索引，因此它查找非聚集索引树找出ProductID=112的记录; 2...如果非聚集索引页中包括了聚集索引键和其它两列(SalesDate,，SalesPersonID)的值，SQL Server引擎可能不会执行上面的第3和4步，直接从非聚集索引树查找ProductID列速度还会快一些...，但覆盖索引中包括过多的列也不行，因为覆盖索引列的值是存储在内存中的，这样会消耗过多内存，引发性能下降。
随机数发生器对话框 该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。 变量个数：在此输入输出表中数值列的个数。 随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。...产生的正态分布随机数 3.3 产生0-1分布随机数 伯努利：以给定的试验中成功的概率（p 值）来表征。伯努利随机变量的值为 0 或 1。等价于函数：“=IF(RAND())”....在G列输入累积的试验次数；H2输入公式，统计正态朝上的次数（1的个数）；I2求得频率(=H2/G2)；将H2:I2复制到H3:I21单元格区域。 ?...频率法概率定义的验证 3.4 产生二项分布随机数 二项式：以一系列试验中成功的概率（p 值）来表征。例如，可以按照试验次数生成一系列伯努利随机变量，这些变量之和为一个二项式随机变量。...（1）在A列和B列输入参数（经验分布） （2）随机数发生器选择“离散”，设置如下： ? 离散分布对话框 （3）单击确定，在C1:M8产生80个随机数。
应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列 不应 应 频繁修改索引列 不应 应 一个或极少不同值 不应 不应 建立索引的原则： 1) 定义主键的数据列一定要建立索引。...7) 对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。 8) 对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。...= 112 我们来看看这条SQL语句在SQL执行引擎中是如何执行的： 1)Sales表在ProductID列上有一个非聚集索引，因此它查找非聚集索引树找出ProductID=112的记录; 2...如果非聚集索引页中包括了聚集索引键和其它两列(SalesDate,，SalesPersonID)的值，SQL Server引擎可能不会执行上面的第3和4步，直接从非聚集索引树查找ProductID列速度还会快一些...，但覆盖索引中包括过多的列也不行，因为覆盖索引列的值是存储在内存中的，这样会消耗过多内存，引发性能下降。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Excel数据透视表与Python实现对比 就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...Pandas中的数据透视表各功能 用过Excel透视表功能的话我们知道，出了统计出现次数之外，还可以选择计算某行的求和、最大最小值、平均值等(数据透视表对于数值类型的列默认选求和，文本类型默认选计数)，...True则将计数变成频率，例如df的a列中共有6行，而C出现了3次，于是C对应的值就是0.5；bin参数可以设置分箱；dropna可以设置是否考虑缺失值，默认是不考虑（可以结合normalize影响频率...A对应1，B对于1，C对应2，通过set对c列去重后再计数。
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数，其功能基本上相当于函数FREQUENCY。...统计分组观测值数据 操作步骤： （1）先确定组上限 利用工作表函数在H1和H2单元格求得最大和最小值；H3求得全距R，H4为确定的组数，H5计算组距。...J2为第1组上限＝最小值+组距；其他各组上限均等于前组上限+组距。 ? 组上限 （2）调用直方图工具 在EXCEL表格中进行如下操作：“数据分析-直方图”，弹出直方图工具对话框。 ?...直方图对话框设置 输入区域：观测值所在的单元格区域。 接收区域：组上限所有的单元格区域。 标志：如果数据源区域的第一行或第一列中包含标志项，请选中此复选框。...输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用，可在当前工作表中输入结果。 新工作表：在当前工作簿中插入新工作表，并从新工作表的 A1 单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名，请在框中键入名称。
在本教程中，您将了解如何轻松地从数据库加载数据sqlite3，如何使用pandas和探索数据并提高数据质量matplotlib，以及如何使用Scikit-Learn包提取一些有效的见解你的数据。...如上所述，空值会影响数据质量，进而可能导致机器学习算法出现问题。 这就是为什么你会删除下一个。有几种方法可以消除空值，但最好先显示每列的空值计数，以便决定如何最好地处理它们。...如果消除列中具有少量空值的行，则会丢失超过百分之五的数据。由于您正在尝试预测胜利，因此得分和允许的运行与目标高度相关。您希望这些列中的数据非常准确。...使用该iterrows()方法遍历数据框。runs_per_year使用年份作为关键字填充字典，并将该年份的评分数作为值进行填充。...Pandas通过将R列除以G列来创建新列来创建新列时，这非常简单R_per_game。 现在通过制作几个散点图来查看两个新变量中的每一个如何与目标获胜列相关联。
max() #最大值 d1.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 d1.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 d1.quantile...在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。...将之前创建的d1,d2,d3数据构建数据框： df = pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T, columns=['x1','x2','x3']) df.head()...左连接中，没有Score的学生Score为NaN 缺失值处理 现实生活中的数据是非常杂乱的，其中缺失值也是非常常见的，对于缺失值的存在可能会影响到后期的数据分析或挖掘工作，那么我们该如何处理这些缺失值呢...a2列的均值 a2_mean = 7.5 a3_mean = df['a3'].mean() #计算a3列的均值 a3_mean = 14.5 df.fillna({'a1':a1_median,'
但有两个缺点：（1）有时评估的公式元素相对于公式求值对话框来说太大了；（2）有时这个对话框没有显示所有步骤或者与在公式处理于编辑模式时使用F9键显示的结果不同。...image.png 图2 查找列，在该列中匹配条件并提取数据 如下图3所示，首先查找一列（“第3天”），然后在该列中匹配条件（Job 4），获取对应的员工名，并垂直显示。...image.png 图4 计算满足1个条件的百分位 下图5展示了如何计算与第90百分位相应的CPA分数。被计算的分数将数据集划分为90%的值低于标记值，10%高于标记值。...如下图6所示，计算每个系的学生成绩排名。 image.png 图6 计算连续两天运行时间之和的最大值 如下图7所示，计算7天内连续两天运行时间之和的最大值。...image.png 图8 计算连续出现的最大次数 如下图9所示，使用了FREQUENCY函数，令人惊叹！公式中，OR条件统计是否在两列中的某一列，AND条件确定不在两列的任一列中。
relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x列和y列的数据关系。...relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...对于单一变量，我们可以统计出其在列中的出现次数，绘制柱状图、饼图等，用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...)，其他的也类似； 统计tips数据集里晚餐和午餐的出现次数，变成柱状图： sns.catplot(x='time',y='total_bill',data=tips,kind='bar') countplot
如果我们看到k-1位是零，那么最后一位必须是1，因为变量必须具有k个值中的一个。 在数学上，可以写下这个约束条件为“所有位的和必须等于1”。 等式 5-1. 独热编码e1,e2,e3限制条件。...例5-3 对单词的特征哈希 ? 功能散列的另一个变体添加了一个符号组件，因此计数也是从哈希箱中增加或减少。 这确保了内部产品之间散列特征与原始特征的期望值相同。 ?...表5-6包含分类变量每个可能值的汇总历史计数。 根据用户点击任何广告的次数以及未点击的次数，我们可以计算用户“Alice”点击任何广告的概率。...单热编码会生成一个稀疏矢量长度为10,000，在列中对应于值的单个1当前数据点。 Bin-counting将所有10,000个二进制列编码为一个功能的真实值介于0和1之间。...在实践中，增加一个分布拉普拉斯（0,1）的小随机噪声足以掩盖单个数据点的任何潜在泄漏。 这个想法可以结合一次性计算来制定当前数据的统计数据。
https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2ViPzNDjw 或者老规矩，订阅号后台回复 "pd" 获取 点击下面搜索框解锁小破号更多干货吧...Pandas连续剧又来啦，在我们之前两篇文章中， 超详细整理！...但因为这个使用情境实在太常出现，让我们再次尝试将Titanic数据集里头Ticket栏位最常出现的值取出： value_counts函数预设就会把栏位里头的值依照出现频率由高到低排序，因此搭配head函数就可以把最常出现的...： 找出栏位里所有出现过的值 针对特定栏位使用unique函数即可： 分组汇总结果 很多时候你会想要把DataFrame里头的样本依照某些特性分门别类，并依此汇总各组（group）的统计数据。...让我们再次拿出Titanic数据集： 你可以将所有乘客（列）依照它们的Pclass栏位值分组，并计算每组里头乘客们的平均年龄： 你也可以搭配刚刚看过的describe函数来汇总各组的统计数据： 你也可以依照多个栏位分组
昨天客户的网站被cc攻击了，cpu和负载都100%，赶紧先分析一下日志，出现大量的非法访问，如下图所示，导致php运行错误，我们该如何统计这些ip出现的次数呢？随ytkah一起来看看 ? ...的访问，导出列表 2、将数据复制到excel中，分列后只保留ip那一列 3、点击 插入 - 数据透视表 - 在弹出的框中选一个表或区域（选A列），选择放置透视表的位置（现有工作表，选一个单元格如...B1） ? ...鼠标放在“IP”这里点住，拖拉到“值”这里，如图所示。这一步是最重要一步，是统计字符出现次数，在这里，是统计名称出现次数。 ? 5、行标签列是IP，计数项列是IP出现的次数 ? ...6、可以进行排列，点击右侧的小三角，弹出的面板中点“其他排序选项” ? 弹出操作框，在“降序排序”这里，小三角点下，弹出的菜单中点“计数项：IP“，再点击确定。 ? 显示效果如下 ?
我们首先需要更新X的索引，以匹配它们出现在每个折叠的每个测试集中的顺序，否则颜色编码的特征值会全部错误。...输出是在第五次交叉验证重复后，样本编号为10的X每列的SHAP值。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...在实际情况下，您需要保持足够高的次数以保持稳健的结果，同时也要获得最佳参数，对于这些参数，您可能需要HPC（或耐心）。 请参见下面的代码，其中 #-#-# 表示新添加的内容。 3.
快速合并统计数据 今天我们来学习一下如何利用Power Query合并统计数据。例如我们需要将图1的数据归总为图2针对每一户家庭成员信息的表格形式。...图1 图2 接下来就和小编来看一看具体是如何操作的吧！ 1 将表格导入到【查询编辑器】中，点击【将第一行作为标题】。然后点击功能区的【添加列】-【条件列】，将【新列名】命名为【户主】。...在这里我们需要用到if语句生成的公式。将【列名】选择为【户主关系】；【运算符】选择【等于】；【值】输入【户主】，点击【输出】-【选择列】-【成员姓名】。具体操作如下。...2 选择新增的【户主】列，点击功能区的【转换】-【填充】-【向下】。 3 选择【户主】字段，点击【主页】-【分组依据】。...在弹出的编辑框中，我们选择【高级】，【新列名】改为【家庭成员】；【操作】选择【求和】；【柱】选择【成员姓名】。
一、TFIDF算法指标的简介 监督式算法需要把非结构化的文本信息转化为结构化的一些指标，这个算法提供了以下的一些指标，在这简单叙述： TF = 某词在文章中出现的次数/文章包含的总词数（或者等于某词出现的次数...） DF = （包含某词的文档数）/（语料库的文档总数） IDF = log（（语料库的文档总数）/（包含某词的文档数+1）） TFIDF = TF*IDF TF就是一篇文章中出现某个词的次数...所有文档每个词的次数就是计数一下即可，在这用table函数。 图2 现在有了每个词的文档频率，该如何匹配到原来的数据集中呢？...图3 3.3 计算IDF（逆文档频率）以及TFIDF指标 IDF = log（（语料库的文档总数）/（包含某词的文档数+1）） IDF的起源是因为一堆无用的高频词（比如中国、政府）出现的太多...先构造一个n（缺失词）*length(训练集变量个数)的空矩阵， 然后将确实存在放入这个矩阵中，temp[,3]函数； 把空矩阵的变量名，改成训练集的变量名，对的上模型，names函数； 将缺失值与原值进行合并
，这个算法提供了以下的一些指标，在这简单叙述： TF = 某词在文章中出现的次数/文章包含的总词数（或者等于某词出现的次数） DF = （包含某词的文档数）/（语料库的文档总数） IDF =...log（（语料库的文档总数）/（包含某词的文档数+1）） TFIDF = TF*IDF TF就是一篇文章中出现某个词的次数，你可能认为“中国”出现的次数最多，其实不然，“的”、“是”、“在”...所有文档每个词的次数就是计数一下即可，在这用table函数。 图2 现在有了每个词的文档频率，该如何匹配到原来的数据集中呢？...图3 3.3 计算IDF（逆文档频率）以及TFIDF指标 IDF = log（（语料库的文档总数）/（包含某词的文档数+1）） IDF的起源是因为一堆无用的高频词（比如中国、政府）出现的太多...先构造一个n（缺失词）*length(训练集变量个数)的空矩阵， 然后将确实存在放入这个矩阵中，temp[,3]函数； 把空矩阵的变量名，改成训练集的变量名，对的上模型，names函数； 将缺失值与原值进行合并
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE> table(x) #重复值统计x1 3 5 #第一行返回向量中的取值（去重后的向量元素）2 1 1 #第二行返回每个元素的重复次数> sort...each，指定x中每个元素重复的次数。...> m[2,3]c 8 #取出指定的连续的行和列。...指定的列名称取交集，其余列均包含在新数据框中。...默认all=FALSE，表示只取共同列或行中相同值的内容进行合并，当指定all=TRUE时，取两个数据框中指定行列的并集进行合并，任一表中的缺失值，则用NA填充。
在一次出租车行程中记录的乘客人数最多为 255 人，这似乎有点极端。让我们计算一下每一位乘客的出行次数。这很容易通过值计数方法实现： ?...由于这是一个连续变量，我们可以绘制行程的分布。参考最小和最大距离，我们用一个更合理的范围绘制一个柱状图。 ? 纽约出租车数据集的行程距离直方图 从上面的图表我们可以看出，旅行次数随着距离的增加而减少。...从 describe 方法的输出中，我们可以看到 fare_amount、total_amount 和 tip_amount 列中有一些异常值。首先，这些列中的任何值都不应为负。...在本文的前一部分中，我们简要介绍了 trip_distance 列，在从异常值中清除它的同时，我们保留了所有小于 100 英里的行程值。...从数据集文档中，我们可以看到此列只有 6 个有效条目： 1 = credit card payment 2 = cash payment 3 = no charge 4 = dispute 5 = Unknown
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