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【Redis】Redis 列表 List 操作 ( 查询操作 | 根据下标获取元素 | 获取列表长度 | 增操作 | 插入值 | 删操作 | 移除值 | 修改操作 | 设置列表指定索引的值 )

文章目录 一、List 列表简介 二、查询操作 1、根据下标获取元素 2、获取指定下标索引的元素 3、获取列表长度 三、增操作 1、插入值 2、在指定元素前后插入值 四、删操作 1、移除值 2、...删除列表指定个数的指定值 五、修改操作 1、多列表操作 2、设置列表指定索引的值 一、List 列表简介 ---- 在 Redis 中 , 通过 一个 键 Key , 可以 存储多个值 , 这些值存放在一个...llen key 命令 , 可以 获取 key 列表 的长度 ; 代码示例 : 127.0.0.1:6379> lrange name 0 -1 1) "Jerry" 2) "Tom" 3) "abc"...插入值 : 从左侧插入值 : 从左边开始放数据 , value2 在 value1 左边 , value3 在 value2 左边 ; lpush key value1 value2 value3 ....从右侧插入值 : 从右边开始放数据 , value2 在 value1 右边 , value3 在 value2 右边 ; rpush key value1 value2 value3 ...

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Pandas的列表值处理技巧,避免过多循环加快处理速度

= ";") 图3 -数据集示例 列表值有什么问题呢?...让我们直击要点:列表值打乱了您所知道的关于数据分析的一切。如果没有无尽的循环,甚至不能执行最简单的操作。...问题1:列表存储为字符串 您经常会遇到的一个问题是,panda将以字符串的形式读取列表,而不是以列表的形式。...如果我们将列表数据集化作为一个2D数组,然后将其维度从2减少到1,将允许我们再次应用经典的Pandas功能。...问题3:针对有唯一值的单独列 如果您对我们之前得到的结果感到满意,就到此为止吧。但是,您的研究目标可能需要更深层次的分析。也许您希望将所有列表元素相互关联以计算相似度得分。

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    如何在 Python 中计算列表中的唯一值?

    Python 提供了各种方法来操作列表,这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值的出现次数,这在数据分析、处理和筛选任务中通常是必需的。...在本文中,我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中,我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...方法 1:使用集合 计算列表中唯一值的最简单和最直接的方法之一是首先将列表转换为集合。Python 中的集合是唯一元素的无序集合,这意味着当列表转换为集合时,会自动删除重复值。...然后,我们循环访问列表my_list并将每个值作为字典中的键添加,值为 1。由于字典不允许重复键,因此只会将列表中的唯一值添加到字典中。最后,我们使用 len() 函数来获取字典中唯一值的计数。...方法 3:使用列表理解 Python 中的列表理解是操作列表的有效方法。它为创建新列表提供了紧凑且可读的语法。有趣的是,列表推导也可以计算列表中的唯一值。

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    PHPExcel写入单元格的数据为空,但是数据源有值【php】

    objActive = objPHPExcel->getActiveSheet() 2,两种写入方式 $objActive->setCellValue("A1", "content") 根据传入内容自动判断单元格内容类型...", 支持的类型有:TYPE_STRING TYPE_STRING2 TYPE_NULL TYPE_NUMERIC TYPE_FORMULA TYPE_BOOL TYPE_ERROR 二,问题出现 1,...问题描述 从数据库获取数据,然后循环遍历写入excel的时候 有的单元格可以写入数据,有的单元格数据为空,查询数据源,发现并没有丢失的数据。...2,排查 对比了可以写入的数据和不能写入的数据 发现只有emoji表情方面的区别,原来PHPExcel不支持这种编码的 当然有解决的办法,请参考:https://github.com/iamcal/php-emoji...: 源输入 实例:返回过滤后的数据,数组对应数组,字符对应字符 function filterEmoji($str) { $str = preg_replace_callback(

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    Excel公式练习47: 根据单元格区域中出现的频率和大小返回唯一值列表

    本次的练习是:有一个包含数字和空的单元格区域,如下图1所示示例的单元格区域A1:F6,要求生成这些数字的唯一值,并按数字出现的频率顺序排列,出现频率高的排在前面,如果几个数字出现的频率相同,则数字小的排在前面...单元格H1中为返回的数字数量,公式为: =SUMPRODUCT((Range1"")/COUNTIF(Range1,Range1&"")) 公式解析 在公式中,使用了3个名称,分别为: 名称:Range1...通过在第二个参数指定的值后添加一个空字符串,Excel将空单元格解析为空字符串而不是0,因此公式: COUNTIF(Range1,Range1&"") 解析为: COUNTIF(Range1,{"1",...COUNTIF(Range1,Range1)+1/(Range1*10^6) 将为单元格区域内的每个值生成一个计数数组,这很重要,因为问题的症结在于根据值在该区域内的频率返回值。...使用额外的子句的原因是为我们提供一种方法,使我们可以区分在区域内两个或多个值出现频率相同的情况。更重要的是,此子句的目的是在这种情况下首先返回较小的值。

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    Excel实战技巧62: 获取不重复的值作为数据验证列表项

    选择要设置数据验证的单元格或单元格区域,在功能区“数据”选项卡中,选取“数据验证——数据验证…”命令,弹出“数据验证”对话框,在“允许”下拉列表中选择相应项,在“来源”中输入数据条件,如下图1所示。...图1 设置好的数据验证如下图2所示,本例中给单元格H1设置数据验证。 ? 图2 这样,在单元格H1中,我们可以从下拉列表中选择输入项了。...然而,细心的朋友可能注意到,在单元格H1的下拉列表中,原原本本地照搬了列A中的数据,其中有很多重复项,这显然是我们所不需要的。 如何基于已有数据在数据验证列表中填充不重复的数据项呢?...方法1:使用公式获取不重复值 如下图3所示,选择单元格E2,输入用于获取不重复值的数组公式,然后下拉至数据末尾,得到不重复项列表。 ?...方法2:利用数据透视表获取不重复值 选择单元格E1,插入数据透视表,数据源为数据区域A1:A14,得到结果如下图5所示。 ?

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    17、将数据渲染到组件(列表渲染、模板语法、父子组件之间的传值)

    Ewall1106/mall(请选择分支17) 1、基础语法 (1)v-for语法 https://cn.vuejs.org/v2/guide/list.html 我们用 v-for 指令根据一组数组的选项列表进行渲染...vue官网 (2)模板语法 https://cn.vuejs.org/v2/guide/syntax.html 我们获取到的值要用模板语法将值插入到页面中, 数据绑定最常见的形式就是使用Mustache...父组件传值 :是v-bind的简写形式 ② 子组件接收数据 子组件什么接收数据呢?...子组件接收值 ③ 接下来就是用v-for循环把数据渲染到页面上 ? 数据渲染 ok,至此为止,父子组件的基本传值就是这样了。 (3)分类模块 跟轮播图组件渲染数据的模式大同小异,不过多阐述。 ?...分类模块数据渲染 (4)推荐模块 这是除了使用前面提到的列表渲染外,就是使用Mustache语法 (双大括号) 的文本插值了。 ?

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    Excel实战技巧55: 在包含重复值的列表中查找指定数据最后出现的数据

    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。...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。

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    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

    /img/aa282d53-2377-44e2-9fa3-e87784e108db.png)] 现在,假设我们要创建一个数据帧并将一个字典传递给它,但是该字典不由长度相同的列表组成。...我有一个列表,在此列表中,我有两个数据帧。 我有df,并且我有新的数据帧包含要添加的列。...但是,对于数据帧,您需要设置by参数; 您可以将by设置为一个字符串,以指示要作为排序依据的列,或者设置为字符串列表,以指示列名称。...我们也可以在创建 Pandas 序列或数据帧时隐式创建MultiIndex,方法是将列表列表传递给index参数,每个列表的长度与该序列的长度相同。...然后,我们为MultiIndex的每一行分配采用这些级别中的哪个级别。 因此,此第一列表的每个零指示值a,此列表的每个零指示值b。 然后第二个列表中的alpha为零,beta为。

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    2021-11-03:数据流的中位数。中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数,中位数则是中间两个数的平均值。例如,[2,3

    2021-11-03:数据流的中位数。中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数,中位数则是中间两个数的平均值。...例如,[2,3,4] 的中位数是 3,[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5。...设计一个支持以下两种操作的数据结构:void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。...进阶:如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内,你将如何优化你的算法?如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内,你将如何优化你的算法?力扣295。

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    多表格文件单元格平均值计算实例解析

    获取文件路径列表: 使用列表推导式获取匹配条件的文件路径列表。创建空数据框: 使用pandas创建一个空数据框,用于存储所有文件的数据。...根据您的数据,脚本将输出每个单元格数据的平均值。通过这个简单而强大的Python脚本,您可以轻松地处理多个表格文件,提取关键信息,并进行必要的数据计算。这为数据分析和处理提供了一个灵活而高效的工具。...过滤掉值为0的行,将非零值的数据存储到combined_data中。...总体来说,这段代码的目的是从指定文件夹中读取符合特定模式的CSV文件,过滤掉值为0的行,计算每天的平均值,并将结果保存为一个新的CSV文件。...脚本使用了os、pandas和glob等库,通过循环处理每个文件,提取关键列数据,最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。

    1.4K00

    增强Jupyter Notebook的功能,这里有四个妙招

    执行 Shell 命令 在技术或编程文本中,shell 表示使用文本与计算机进行交互的方式。...尤其是当你搜索外部库的命令时(示例如下所示)。这简直太方便了! ? 拆分单元格(Split Cells) 拆分单元格允许开发者并排查看 2 个单元格。...使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid,该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下,探索和编辑数据帧。...Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧,这样你就可以执行一些直观的控制,如滚动、排序和筛选,以及双击单元格编辑数据帧。...) qgrid_widget 这样,你可以对数据帧执行大量交互式操作: 添加和删除行; 筛选行; 编辑单元格。

    1.6K30

    数据分析从业者必看!10 个加速 python 数据分析的简易小技巧

    这是对 pandas 数据帧进行探索性数据分析的一种简单快速的方法。pandas df.describe()和 df.info()函数通常用作 EDA 过程的第一步。...但是,它只提供了非常基本的数据概述,对于大型数据集没有太大帮助。另一方面,pandas 分析函数使用 df.profile_report()扩展 pandas 数据帧,以便快速进行数据分析。...对于给定的数据集,pandas 分析包计算以下统计信息: ?...2.第二步,为 pandas plots 带来交互性 pandas 有一个内置的.plot()函数作为数据帧类的一部分。然而,用这个函数呈现的可视化并不是交互式的,这使得它不那么吸引人。...所有可用的 magic 函数列表 magic 命令有两种:行 magics(前缀为一个% 字符并在一行输入上操作)和单元 magics(用%% 前缀关联并在多行输入上操作)。

    2.4K30

    使用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)

    我将一步一步地指导你,以我们正在进行的示例为基础。 什么是小部件? 如果你曾经创建过图形用户界面(GUI),那么你已经知道小部件是什么。...首先,我们将获取数据并将其加载到一个dataframe中: 1import pandas as pd 2import numpy as npurl = "https://data.london.gov.uk...df_london.样本 假设我们想按年过滤数据帧。我们首先定义一个下拉列表,并用唯一的年份值列表填充它。...使用下拉列表筛选数据帧 到目前为止还不错,但是所有查询的输出都在这个非常相同的单元格中累积;也就是说,如果我们从下拉列表中选择一个新的年份,新的数据框将呈现在第一个单元格的下面,在同一个单元格上。...不过,理想的行为是每次刷新数据帧的内容。 捕获小部件输出 解决方法是在一种特殊的小部件(即输出)中捕获单元输出,然后将其显示在另一个单元中。

    14.6K61

    高逼格使用Pandas加速代码,向for循环说拜拜!

    前言 使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。...Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的,循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以,在使用Pandas时,你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...现在让我们建立一个标准线,用Python for循环来测量我们的速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算,然后测量整个操作的速度。...考虑这样一个例子,我们想把1到1000之间的所有数字加起来。下面代码的第一部分说明了如何使用for循环来实现这一点。 如果列表很小,比如长度为1000,那就很好了。...这是因为每次访问list值时,生成器和xrange都会重新生成它们,而range是一个静态列表,并且内存中已存在整数以便快速访问。 ?

    6.1K21

    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    标签:python与Excel,pandas 至此,我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出(即读取和保存文件)数据,现在,我们转向更深入的部分。...在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。

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    增强Jupyter Notebook的功能,这里有四个妙招

    执行 Shell 命令 在技术或编程文本中,shell 表示使用文本与计算机进行交互的方式。...尤其是当你搜索外部库的命令时(示例如下所示)。这简直太方便了! ? 拆分单元格(Split Cells) 拆分单元格允许开发者并排查看 2 个单元格。...使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid,该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下,探索和编辑数据帧。...Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧,这样你就可以执行一些直观的控制,如滚动、排序和筛选,以及双击单元格编辑数据帧。...) qgrid_widget 这样,你可以对数据帧执行大量交互式操作: 添加和删除行; 筛选行; 编辑单元格。

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    4 个妙招增强 Jupyter Notebook 功能

    执行 Shell 命令 在技术或编程文本中,shell 表示使用文本与计算机进行交互的方式。...例如,你想使用 Python 读取磁盘中的某份文件,而这需要你确认文件名。通常情况下,你需要在终端输入 ls,获得当前目录的所有文件和文件夹列表。但这样来回切换非常繁琐低效。...使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid,该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下,探索和编辑数据帧。...Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧,这样你就可以执行一些直观的控制,如滚动、排序和筛选,以及双击单元格编辑数据帧。...) qgrid_widget 这样,你可以对数据帧执行大量交互式操作: 添加和删除行; 筛选行; 编辑单元格。

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    4 个妙招增强 Jupyter Notebook 功能

    执行 Shell 命令 在技术或编程文本中,shell 表示使用文本与计算机进行交互的方式。...例如,你想使用 Python 读取磁盘中的某份文件,而这需要你确认文件名。通常情况下,你需要在终端输入 ls,获得当前目录的所有文件和文件夹列表。但这样来回切换非常繁琐低效。...使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid,该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下,探索和编辑数据帧。...Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧,这样你就可以执行一些直观的控制,如滚动、排序和筛选,以及双击单元格编辑数据帧。...) qgrid_widget 这样,你可以对数据帧执行大量交互式操作: 添加和删除行; 筛选行; 编辑单元格。

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