大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...："); for (int i=0; i<N; i++) { arr[i] = s.nextInt(); //将输入信息的下一个标记扫描为一个 int } System.out.println...("你输入的数组为："); PrintArr(arr); System.out.print("\n"); System.out.println("交换后的结果为："); Swap(arr...int[] arr){ for (int i=0; i<arr.length; i++) { System.out.print(arr[i]+" "); } } //此函数用于最大的与第一个元素交换...，最小的与最后一个元素交换，输出数组。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 输入数组，最大的与第一个元素交换，最小的与最后一个元素交换，输出数组。...static void main(String[] args) { // 创建数组 int[] a = { 6,4,2,1,5,9,3,31,45}; // 假设第一个数位最大数...if (a[i] == sum){ a[i] =a [0]; } } //让最小值和最后一位数交换位置...a[i2] = a[a.length-1]; } } // 让第一位数和最大值交换位置 a[0] = sum; // 最后一位数和最小值交换位置...a[a.length-1] = sum2; //最后输出数组 for (int i = 0;i < a.length;i++){
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁...，因为我的图床写好了，上传图片方便多了。
SQL语句提供了很多种JOINS 的类型： 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义，自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...进行左链接，如果没有这个经理则会得到 NaN，最后就是重命名列。 最终输出如下所示。Regina Philangi 没有经理，这意味着她不向任何一位经理汇报。她是最高管理者。...df_manager2 的输出与 df_manager 相同。 交叉连接 交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。...也可以使用 pandas.concat () 函数，与 pandas.merge () 函数相同的结果。
目录 1 需求 2 实现 1 需求 现在从数据库查询出一个list 集合的数据，是一个实体类，现在需要根据多个字段进行分组，最后只是返回一个map 集合。...一层一层的 2 实现 如果你想在最后一层的列表数据上进行计算，并将计算结果保存并返回一个Map集合，可以按照以下方式修改代码： import java.util.List; import java.util.Map...// ... } 在修改后的代码中，我们使用Collectors.collectingAndThen方法来在最后一层分组的数据上进行计算。...calculateValue方法接收一个最后一层的列表数据，并根据实际需求进行计算，并返回计算结果。这样，最终的分组结果将包含计算结果的Map集合。...如果在最后一层，需要传另外的参数 如果calculateValue方法需要接收一个最后一层的列表数据和一个额外的字符串变量，你可以将该变量添加到方法的参数列表中，并在Collectors.collectingAndThen
导读 pandas中最常用的数据结构是DataFrame，而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。...后文将以此作为操作对象，针对索引的几种常用变换进行介绍。 注：这里的索引应广义的理解为既包扩行索引，也包括列标签。...），可接收字典或函数完成单列数据的变换；apply既可用于一列（即Series）也可用于多列（即DataFrame），但仅可接收函数作为参数，当作用于Series时对每个元素进行变换，作用于DataFrame...时对其中的每一行或每一列进行变换；而applymap则仅可作用于DataFrame，且作用对象是对DataFrame中的每个元素进行变换。...05 stack与unstack 这也是一对互逆的操作，其中stack原义表示堆叠，实现将所有列标签堆叠到行索引中；unstack即解堆，用于将复合行索引中的一个维度索引平铺到列标签中。
索引器中括号内行列下标的位置上都允许使用切片和花式索引，下例中行使用切片，列使用花式索引。 注意：下面的3:5表示下标为3和4的两行，[0,2]表示下标为0和2的两列。...(过滤掉不满足条件的分组) 现在要求找到前两个季度平均销售额都大于45的团队，显然这是一个对分组进行过滤的任务。...NaN(Not a Number)，它是一个特殊的浮点数；另一种是使用Python中的None；Pandas会自动把None转变成NaN。...data=pd.Series([1, np.nan, 'hello', None]) data 2、 与缺失值判断和处理相关的方法 isnull(): 判断每个元素是否是缺失值，会返回一个与原对象尺寸相同的布尔性...Pandas对象 notnull(): 与isnull()相反 dropna(): 返回一个删除缺失值后的数据对象 fillna(): 返回一个填充了缺失值之后的数据对象 （1）判断是否含有缺失值： data.isnull
数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。...Series对象本质上是一个NumPy的数组，因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。...2.3 Series增删改查 2.3.1增加 Series的增加有两个类似的API，但是不要混淆了啊，一个是add，它的效果是元素对应相加，另一个是append，才是将元素拼接到原series后。...既然DataFrame和Series如此紧密，那么它们之间又是如何通信的呢？ 下面看下如何将一个Series转载到一个DataFrame的实例中。...可以观察到s3的name变为了加入后的行标签 以上，pandas的两种最重要的数据结构，弄明白了其原理，用起来便能顺手些，如有疏漏或错误，请指针。
4 pandas基本功能 4.1 重建索引(见上一篇文章) 4.2 数据选择 pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。...iloc是根据整数标签进行选择，frame[:1，[1，2]]选择第一行的第一、二列。...df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列 df.loc[val1, val2] 根据标签同时选中行和列的一部分 df.iloc[where] 根据整数选择一行或多行 df.iloc[:,...Numpy的通用函数（逐元素数组方法）对pandas对象也有效。...(绝对值)方法 另外一个常用操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上，DataFrame的apply方法可以实现这个功能，是个很有用的方法。
所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...当然，如果说只实现这两个需求还不能完全表达出数据透视表与常规的groupby有何区别，所以不妨首先看个例子： 给定经典的titanic数据集，我们需要统计不同性别下的生还人数，则可以进行如下设置： ?...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具，其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近，在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...04 SQL中实现数据透视表 这一系列的文章中，一般都是将SQL排在首位进行介绍，但本文在介绍数据透视表时有意将其在SQL中的操作放在最后，这是因为在SQL中实现数据透视表是相对最为复杂的。...当然，二者的结果是一样的。 以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。
如果你在使用Python进行高性能计算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行@jit的装饰。它支持CPU和GPU，是数据科学家必不可少的编程利器。...其余部分还是使用Python原生代码，在计算加速的前提下，避免过长的编译时间。（有关编译时间的问题下节将会介绍。）Numba可以与NumPy紧密结合，两者一起，常常能够得到近乎C语言的速度。...尽管Numba不能直接优化pandas，但是我们可以将pandas中处理数据的for循环作为单独的函数提出来，再使用Numba加速。 编译开销 编译源代码需要一定的时间。...声明一个变量的语法很简单，如a = 1，但没有指定a到底是一个整数和一个浮点小数。Python解释器要进行大量的类型推断，会非常耗时。...Numba还可以使用GPU进行加速，目前支持英伟达的CUDA和AMD的ROC。GPU的工作原理和编程方法与CPU略有不同，本专栏会在后续文章中介绍GPU编程。 Numba原理 ?
导读 前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。...这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签，就不得不提到pandas中的另一个数据结构：Index，例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。...前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...pandas完成这两个功能主要依赖以下函数： concat，与numpy中的concatenate类似，但功能更为强大，可通过一个axis参数设置是横向或者拼接，要求非拼接轴向标签唯一（例如沿着行进行拼接时
标签：Python,pandas 有时候，我们想要计算数据框架中行之间的差，可以使用dataframe.diff()方法，而不遍历行。...对于Excel用户来说，很容易使用循环来计算行之间的差异，因为在Excel中就是这样做的。然而，pandas提供了一个简单得多的解决方案。 我们将使用下面的示例数据框架进行演示。...图2 对于相同的推理，我们可以通过将periods设置为负数来向后计算行之间的差异。这非常方便，因为我们不必颠倒数据的顺序。...图3 还可以通过将periods设置为1以外的数字来计算非连续行之间的差异。 图4 为了帮助可视化上述示例，可以先将列向下移动两行，然后执行减法。...图5 计算两列之间的差 还可以通过将axis参数设置为1（或“columns”）来计算数据框架中各列之间的差异。pandas中的axis参数通常具有默认值0（即行）。
print语句使用worksheet对象的name属性确定每个工作表名称，使用nrows和ncols属性确定每个工作表中行与列的数量。...设置数据框和iloc函数，同时选择特定的行与特定的列。如果使用iloc函数来选择列，那么就需要在列索引值前面加上一个冒号和一个逗号，表示为这些特定的列保留所有的行。...用loc函数，在列标题列表前面加上一个冒号和一个逗号，表示为这些特定的列保留所有行。 pandas_column_by_name.py #!...想知道一个文件夹中工作簿的数量，每个工作簿中工作表的数量，以及每个工作表中行与列的数量： 12excel_introspect_all_ workbooks.py #!...用pandas将多个工作簿中所有工作表的数据垂直连接成一个输出文件 pandas_concat_data_from_multiple_workbook.py #!
使用numpy.zeros来创建一个全0的数组，数组中的各个元素均为0。 使用numpy.ones来创建一个全1的数组，数组中的各个元素均为1。 ...Numpy广播机制 NumPy广播是NumPy对不同形状的数组进行数值计算的方式，NumPy广播要求对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。...简单的说，当两个数组计算时，会比较它们的每个维度（若其中一个数组没有当前维度则忽略），如果满足以下三个条件则触发广播机制： 数组拥有相同形状。 当前维度的值相等。 当前维度的值有一个是1。..., 2]) print("frame_c中行索引为\"a\"、列索引为\"x\"的元素是：", frame_c.loc["a"]["x"]) frame_c.iloc[1, 2] = 99 print(..., axis=1)) print("frame_c丢弃\"a\"行后的结果是：") print(frame_c.drop("a")) 排序与统计 import pandas as pd import
i是行选择器，j是列选择器。...表示附加修饰符。当前可用的修饰符是by()、join()和sort()。这个工具包与pandas非常相似，但更侧重于速度和大数据支持。...df_per.shape) -------------------------------------------------------------------- (394356, 25) (17247631, 31) 与pandas...有394356行和26列，其中包含关于贷款利率、付款日期、属性状态和每个属性邮政编码的最后几个数字的信息。...从这里开始，就可以将数据输入模型进行训练。...为了比较它们的性能，我们建立了一个基准，该基准定期针对这些包的最新版本运行并自动更新。这对包的开发人员和用户都是有益的。
在前一章中，我们详细介绍了 NumPy 及其ndarray对象，它在 Python 中提供了密集类型数组的高效存储和操作。在这里，通过详细了解 Pandas 库提供的数据结构，我们将构建这些知识。...Pandas 是一个基于 NumPy 构建的新软件包，它提供了高效的DataFrame实现。DataFrame本质上是多维数组，带有附加的行和列标签，通常具有异构类型和/或缺失数据。...虽然它很好地服务于此目的，但当我们需要更多的灵活性（例如，将标签附加到数据，处理缺失数据等），以及尝试一些操作，它们不能很好地映射到逐元素广播时（例如， 分组，透视等），它的局限性就很明显了。...在本章中，我们将重点介绍有效使用Series，DataFrame和相关结构的机制。我们将在适当的地方使用从真实数据集中提取的示例，但这些示例不一定是重点。...__version__ # '0.18.1' 正如我们通常在别名np下导入 NumPy 一样，我们将在别名pd下导入 Pandas： import pandas as pd 此导入约定将在本书的其余部分中使用
有关boot_params的创建及其hdr的初始化，我们在 linux内核启动流程分析 - efi_pe_entry 中有讲到，这里就不再赘述。 继续看该函数的其余部分。 ?...该部分主要讲在某些情况下，加载到内存的kernel需要被移动到合适的位置。 710行通过将bzimage_addr和image_offset相减，计算出kernel被加载到内存时的起始地址。...看上图中的选中行，startup_32的编译时地址是0，也就是说，它是compressed部分的起始地址。...build.c是一个小工具，用于将setup部分和compressed部分拼接起来，组成最终的bzImage。 在该工具执行过程中，其有如下操作： ?...最后805行，返回bzimage_addr的值，即startup_32的运行地址给efi_stub_entry，函数结束。
，因此，本系列文章将引入 Excel 中一个非常高效的数据处理插件—— Power Query，并且看看 pandas 是怎样灵活解决。...本文结构： - 先看看简单的分列 - 接着尝试分割扩展成行 - 最后是多列分割扩展成行 Excel 分列 Excel 中对数据进行分列是非常简单的。...这符合当前需求 复杂点的需求 有时候，我们希望分割的内容，转化成行，需求如下： - 比如，第一行 张三 的科目中有3个元素，则分割结果 张三就有3行 使用 Excel 自带功能处理这需求就比较困难...如下： - 同时把科目和成绩分割扩展到行 直接看 pandas 怎么解决： - 先对 科目 与 成绩 列分别进行 split 后，再进行 explode - 然后通过 concat，与原来的 性名...，通常与 Series.str.split() 配合使用 下一节，将看看 Excel 举世闻名的 vlookup 函数与 pandas 中的实现
哈喽大家好，本次是python数据分析、挖掘与可视化专栏第五期 ⭐本期内容：Pandas数据载入 系列专栏：Python数据分析、挖掘与可视化 “总有一段时光悄悄过去然后永远怀念.”...Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。...Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd ---- 一、数据载入 1.文本文件读取 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。...read_csv默认为“,”，read_table默认为制表符“\t”，如果分隔符指定错误，在读取数据的时候，每一行数据将连成一片 header 接收int或sequence，表示将某行数据作为列名，默认为...1.merge数据合并 · merge·函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来，Pandas中的数据合并merge( )函数格式如下： merge(left, right, how=
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
