将DataFrame写入同个表格的不同sheetname 在实际工作中总会遇到这样的需求：将类型的数据放在一个excel表格中，但是位置在不同的sheetname。...本文介绍使用pandas来实现这样的需求。...方法 通过pandas的ExcelWriter方法来实现，比如现在有3个不同的DataFrame，我们通过如下的代码来实现数据写入： 实例化一个ExcelWriter对象 通过对象的to_excel方法来分批写入...import pandas as px # 1、准备好3个DataFrame # 2、写入数据 writer = pd.ExcelWriter("学生成绩.xlsx") # 设置表名 df1....to_excel(writer,"语文",index=False) # 第一个sheetname，同时去掉DataFrame中的行索引 df2.to_excel(writer,"数学",index=False
实现一个调整链表的函数， 将表调整为左部分都是值小于 pivot 的节点， 中间部分都是值等于pivot的节点， 右部分都是值大于 pivot的节点。...总之，满足左部分都是小于3的节点，中间部分都是等于3的节点(本例中这个部 分为空)，右部分都是大于3的节点即可。对某部分内部的节点顺序不做要求。 进阶题 在原问题的要求之上再增加如下两个要求。...Node next; public int value; public Node(int data) { value = data; } } 基础解法 思路 1、按链表顺序...，用数组装每一个节点 2、用荷兰国旗算法对数组排序，其实就是快拍的partition过程，详文见https://www.jianshu.com/p/9494a3ba1555 3、将数组还原为链表 代码实现...2、每一次遍历都更新对应区域的头尾节点 3、全部遍历节点完毕后，将连接小于的尾->等于的头->等于的尾->大于的头 代码实现 public static Node listPartition2
前言 以专题的形式更新刷题贴，欢迎跟我一起学习刷题，相信我，你的坚持，绝对会有意想不到的收获。每道题会提供简单的解答，如果你有更优雅的做法，欢迎提供指点，谢谢。...实现一个调整链表的函数，将链表调整为左部分都是值小于privot的节点，中间部分都是值等于privot的节点，右部分都是大于privot的节点。...本题对某部分的内部节点不做要求，一种很简单的方法就是用一个数组来存链表的节点，然后像类似于快速排序的分割函数那样，按照某个值把他们进行划分。 不过这样做的话，空间复杂度为 O(N)。...我们也可以采取使用3个指针，把原链表依次划分成三个部分的链表，然后再把他们合并起来，这种做法不但空间复杂度为 O(1), 而且内部节点的顺序也是和原链表一样的。...， 42 //串联的过程下面代码的精简程度是最学习的部分了 43 44 //1.小的与中的串联 45 if (sB !
有人提议说模拟 背包算法....背包算法大概可以表示为给你一个包，然后你让这个包尽可能的有价值，对应的就是，这个包的大小就是 sum(c)/2 (这样就可以让他们的绝对值最小），然后问题来了，这个算法只会视价值来分配...，不会执着于时候分成两半........但是，他的解决思维还是可以借鉴的： 背包算法说，我在拿第 i 件的时候，分成两个情况，一种是不拿，一种是拿....j,c) ); 用 node 链表来存储，分出来的结点索引。...有更好的方法，就提出来参考参考。...deleteNode(p1); return max2; } } 再接着，突然想起 C++的标准算法里面有个全排列的，发现用他的话，也可以很容易的写出来，不过，
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duplicated()和drop_duplicates()方法默认判断全部列，如果不想这样，传入列的集合作为参数可以指定按列判断，例如： ?...3.DataFrame的povit方法 虽然这种存储格式对于关系型数据库是好的，不仅保持了关系完整性还提供了方便的查询支持。但是对于数据操作可能就不那么方便了，DataFrame的数据格式才更加方便。...DataFrame的pivot方法提供了这个转换，例如： ? 使用函数也能达到同样的效果： ? 4.替换值 replace()方法用于替换： ? 一次替换多个值： ? 对不同的值进行不同的替换： ?...5.DataFrame重命名轴索引 重命名列： ? 重命名索引： ? 6.将数据分成不同的组 ? 7.检测和过滤异常值 假设你有一组数据： ? 找出绝对值大于2的值： ?...找出绝对值大于2的行： ? 将异常值设置为0: ?
导读 订单的拆分是指将一个订单分成两个子订单，而订单的合并则是指发货单的合并，根据不同的业务场景，订单需要进行拆分或者合并处理。那么拆分和合并是根据什么原则和场景进行的呢？...1）按商家 不同商家的拆单 同一商家的拆单 2） 按单据 订单拆分成多个子订单 订单的发货单拆分成多个发货单 订单合并：指的是发货单的合并。...按仓库拆分（多仓库） 电商平台商家存在多仓库 自营平台不同商品存放在不同自建仓库 下单时订单内的商品存放于不同仓库，需要对不同仓库进行拆分，将拆分完的订单匹配到各自的仓库当中，最终根据商品的货物数量进行出库备货...按订单类型拆分 订单的类型由商品类型进行归属分配，包括普通商品、跨境商品、分销商品等，下单之后根据商品类型拆分成不同的订单类型。 4....按商品类目拆分 不同的商品有不同的类目，由于部分商品类目的特殊性，我们将根据商品的类目进行分单处理。
需要掌握的主要有两个方法，一个是 DataFrame.insert() 方法，用来增加对应的列，另一个是 DataFrame.pivot_table() 方法。...也可以按列进行统计 aggfunc={'c1' : numpy.mean, 'c2' : numpy.sum} fill_value : 将缺失值替换的值，幽灵将 Nan 换成 0 : fill_value...，将一组数据拆成三组 data1 = data[["用途", "贷款金额", "单位1", "分成比例1"]] data2 = data[["用途", "贷款金额", "单位2", "分成比例2"]]...data3 = data[["用途", "贷款金额", "单位3", "分成比例3"]] # 将三组内容，重新命名之后合成一个新表 data1 = data1.rename(columns={"单位1...=True) # 将数据中的空值清除 data4 = data4.dropna() # 插入新的数据 # 1. insert() 方法 data4.insert(2, "分成百分比", data4[
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成若干组。...参数: ①分组键是列名: 单个列名直接写(按一列进行分组),多个列名以列表的形式传入(这就是按多列进行分 组)。...aggregate神奇就神奇在一次可以使用多种汇总方式是，还可以针对不同的列做不同的汇总运算。...② 针对不同的列做不同的汇总运算:字典形式，*键名*是*列名*，*键值*是*汇总方式*字符串形式。 返回值: 一个DataFrame对象。
生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行 value_counts() Pandas groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...() 的不同用例。
生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行 value_counts() Pandas groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...() 的不同用例。
生成的Series可以按降序或升序排序，通过参数控制包括或排除NA。 在本文中，我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。您将学习如何使用它来处理以下常见任务。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame... 323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行 value_counts() Pandas groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。 ...() 的不同用例。
5# pd.concat(list)括号中传入的是一个DataFrame列表。 6# ignore_list=True表示忽略原有索引，重新生成一组新的索引。...1、将一个Excel表中的多个sheet表合并，并保存到同一个excel。 ?...五、一表拆分(按照表中某一列进行拆分) 1、将一个Excel表，按某一列拆分成多张表。 ?...') 4 5area_list=list(set(data['店铺'])) 6 7writer=pd.ExcelWriter(r"C:\Users\Administrator\Desktop\拆好的表...data[data['店铺']==j] 12 df.to_excel(writer,sheet_name=j,index=False) 13 14writer.save() #一定要加上这句代码，“拆好的表
而我们如果想要去测试这样的产品就要对分布式计算的原理有个清晰的认知并且也要熟悉分布式计算框架的使用来针对各种ETL场景设计不同的测试数据。 而一般来说我们需要从以下两个角度来进行测试。...所以我们针对一个特别大的数据的计算任务， 会首先把数据按partition读取到不同节点的不同的内存中， 也就是把数据拆分成很多小的分片放在不同机器的内存中。 然后分别在这些小的分片上执行计算任务。...这样就违背了分布式计算的初衷， 分布式计算的初衷就是把数据切分成很多的小数据分布在不同的节点内存中，利用多个节点的并行计算能力来加速计算过程。...也就是它是否按我们期望的逻辑将数据进行清洗，提取，拼接等操作。 也即是说这是功能测试， 原理上跟我们传统的测试思路是一样的。 输入一份数据，然后判断输出的数据是否是正确的。...根据刚才讲的这样的分组操作后会触发shuffle，把有相同职业的数据传到一个数据分片上。 然后我们做count这种操作统计每一个组的行数。 因为这个算法我是按1：1拆分的，也就是按50%采样。
下面我们通过一个简单的案例来看看Python报表自动化的建模过程。某银行贷款业务部门数据分析员每天需要根据系统生成的个人贷款客户信息表统计管辖区域内各经营单位的不同贷款产品今年的投放情况。...2.Excel制作过程 结合以上两张图，我们知道利用Excel的数据透视表功能就制作该报表：选中数据表中任意一个单元格，点击插入数据透视表，然后按以下步骤执行： 将合同生效日字段放在页区域（筛选今年）...此时大部分人都会想到先在数据源表格中添加三列按分成比例分成以后的贷款金额。 ?...存在多个分成比例产生了很多重复性的工作。由于每笔贷款的三个分成比例都是对同一个贷款金额进行分成，我们可以将贷款金额分别与分成单位1、2、3及分成比例1、2、3组成三张分表，然后将分表纵向追加。...按照 1.3节 Python优化报表制作过程中的分析，我们需要先将贷款金额分别与分成单位1、2、3及分成比例1、2、3组成三张分表。数据表的拆分代码很简单。
示例： 创建一个透视表，计算不同状态下的平均工资。 pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Status', aggfunc='mean') 23....示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....AgeGroup'] = pd.cut(df['Age'], bins=[20, 30, 40, 50], labels=['20-30', '30-40', '40-50']) 使用方式： 使用cut函数将数值列分成不同的箱子...示例： 将“Age”列分成年龄组。...使用groupby和transform在组内进行操作，并将结果广播到原始DataFrame。
示例： 创建一个透视表，计算不同状态下的平均工资。 pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Status', aggfunc='mean') 23....示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....AgeGroup'] = pd.cut(df['Age'], bins=[20, 30, 40, 50], labels=['20-30', '30-40', '40-50']) 使用方式： 使用cut函数将数值列分成不同的箱子...示例： 将“Age”列分成年龄组。...： 使用groupby和transform在组内进行操作，并将结果广播到原始DataFrame。
本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。...用人话来说，json就是一种长得像嵌套字典的字符串。 数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...安装完成之后，使用Sublime text打开要解析的json文件，然后按ctrl + command + J即可将json格式化，如下图所示： 格式化以后的json通过缩进来区分嵌套的层级，和python...我们可以先把它拆掉，然后转化成一个DataFrame： load_dict = load_dict['mainData'] #拆第一层花括号 data_raw = pd.DataFrame(columns...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
dfg = df.groupby(['key1','key2']) print(list(dfg)) #分成a one a two b one b two 四组 【例3】采用groupby函数针对某一列的值进行分组...如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。...这里也可以传入带有自定义名称的一组元组： 假设你想要对一个列或不同的列应用不同的函数。...Apply函数会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。 【例13】采用之前的小费数据集,根据分组选出最高的5个tip-pct值。
系统降级可以分为两个方面，一是把核心功能进行分拆和简化，通过辅助轻量化的服务实现，确保最短关键路径的可行，比方说在接入层置入摇红包逻辑，将每秒千万级请求转化为每秒万级的红包请求，再传到红包服务的后端逻辑...接入层面也会进行自我保护，针对频繁发出请求的客户端限制响应速度，并对系统负载划分出若干等级，达到不同阈值时引导客户端使用不同限速速率；在异常情况出现时，采取减少红包数，异步限流降低拆/分享红包的速率等措施减轻服务器端压力...柔性可用是在有损服务价值观支持下的方法，重点在于实际上会结合用户使用场景，根据资源消耗，调整产品策略，设计几个级别不同的用户体验场景，保证尽可能成功返回关键数据，并正常接受请求，绝不轻易倒下。...柔性服务更具有产品的思维性质，意义在于深刻理解产品每一个场景的核心价值，把握用户在每一个场景中的核心需求，设计不同层次的满足核心诉求的办法，对柔性服务在微信红包中的实践，红包团队也有相应的措施，主要可以分为几大类...4、支付分组：从支付环节入手，将所有红包分为50个组，放在50个单独的set上互不影响，单组set出问题最多只影响1/50用户，保证多数人服务不受干扰。
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