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Python数据分析—数据排序

在对海量数据进行分析的过程中,可能需要对数据进行排序操作。 本节教大家如何在python中对数据框进行一些排序操作。...本文目录 总结sort_values函数的用法 按年龄对行进行升序排列 按年龄对行进行降序排列 按年龄升序身高降序排列数据框 对列进行排序 注意:本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立...1 总结sort_values函数的用法 python中默认按行索引号进行排序,如果要自定义数据框的排序,可以用sort_values函数进行重定义排序。...4 按年龄升序身高降序排列数据框 若想按年龄升序身高降序排列数据框,可在python中输入如下语句: date_frame.sort_values(by = ['age','height'], ascending...至此,在python中对数据框进行排序操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对数据框进行别的操作 ? 。

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Python数据处理之排序

py height = [20, 10, 30] #交换两个元素 a = height[0] height[0] = height[1] height[1] = a 方法2:单行赋值 【原理】python...py data = [20, 10, 30] data[0], data[1] = data[1], data[0] 交换列表data的前两个元素 排序概述 生活中,我们离不开排序。...排序算法:冒泡排序,选择排序,插入排序,快速排序。。。。。。 冒泡排序 冒泡排序(bubble sort)是一种基础的排序算法。...冒泡排序思想 从第一位开始,依次比较相邻两个数字的大小,并根据 比较结果,交换两个数字的位置。在这个过程中,每个数字都会像小气泡一样,根据自身 大小,一点一点向序列的一侧移动,所以叫冒泡排序。...外循环:控制进行第几轮冒泡排序,循环次数表示冒泡轮数 内循环:实现每一轮冒泡处理,循环次数表示每一轮的比较次数 sort() Python中,可以使用sort()对列表进行排序

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Python算法解析:堆排序的娴熟应用,数据排序高手进阶!堆排序

Python算法解析:堆排序的娴熟应用,数据排序高手进阶! 堆排序排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法,它通过构建最大堆或最小堆来进行排序。...堆排序算法的原理和实现步骤 构建最大堆(Max Heap):将待排序的列表构建成一个最大堆。最大堆是一个完全二叉树,其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值。...排序:将最大堆的根节点(最大值)与堆的最后一个节点交换,并将堆的大小减1。然后对根节点进行堆化操作,使其保持最大堆的性质。重复这个步骤,直到堆的大小减为1,即完成排序。...示例 用Python编写堆排序算法示例 下面是用Python编写的堆排序算法示例: def heapify(arr, n, i): largest = i left = 2 * i +...函数heap_sort用于执行堆排序算法,首先构建最大堆,然后逐步将最大值交换到列表的末尾,最后得到排序好的列表。

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揭秘插入排序算法:用Python轻松实现高效数据排序

揭秘插入排序算法:用Python轻松实现高效数据排序! 插入排序 插入排序是一种简单直观的排序算法,它通过构建有序序列,对未排序的元素逐个进行插入,从而达到排序的目的。...算法步骤: 从第二个元素开始,将其视为已排序序列。 取出下一个未排序元素,在已排序序列中从后向前比较。 如果已排序元素大于取出的元素,则将已排序元素向后移动一个位置。...示例 下面是用Python编写的插入排序算法示例: def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): key = arr...我们从第二个元素开始,将其视为已排序序列,然后依次取出未排序元素,通过比较和移动已排序元素来找到合适的位置,最后将取出的元素插入到该位置。...次排序: [12, 22, 25, 64, 11] 第4次排序: [11, 12, 22, 25, 64] 排序后的数组: [11, 12, 22, 25, 64] 通过这个可视化示例,你可以看到插入排序算法是如何逐步构建有序序列的

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数据结构学习-python实现-数据排序--0412

谢尔排序是将数据一分为二的不断递归,让分开的两部分位置相对应的两个值比较大小,从而达到每个部分都是相对的顺序排列,而归并排序是分治策略,分为分裂和合并两个过程。耗费了额外的存储空间。...merged print(merge_sort([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2])) # 时间复杂度O(logn) # 归并过程复杂度为O(n) # 综合考虑O(nlogn) 快速排序...,依据一个中值把数据表分为两半,然后对每一部分进行快速排序。...主要是依靠游标的移动,来达到排序的目的。代码内有两部分交换,一部分是前后游标位置的大小判断,产生的交换,另一次为游标相遇后,将首项人为选定的中值交换到中间位置。

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数据结构学习-python实现-数据排序--0411

数据为何要排序?首先想到的是排序数据能够更加便于观察,并更好的使用查找算法,降低复杂度。 数据排序算法很多,由简单到复杂,逐渐深入。 # 冒泡法排序。每次从所有的数据项中,将最大的数据移动到最后。...alist[i] testlist = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20] bubblesort(testlist) print(testlist) # 冒泡排序排序的基础...# 比对的时间复杂度是O(n²) # 交换的时间复杂度是O(n²) # 未占用额外空间 # 优化冒泡排序算法,假设中途就排好了顺序,就不用执行剩下的步骤,在此算法中增加了判断是否有数据的顺序交换。...原因是数据均匀,无天然形成的顺序数据,反而 # 增加了判断交换的步骤,导致变得复杂。 # 选择排序,与冒泡排序的方法相同,每趟记录最大项的下标位置,与最后一个值交换。并不需要每步都交换。...,有点复杂,以插入排序做依托,将列表分成两半,运用递归的思想 def shellsort(alist): sublistcount = len(alist) // 2 # 划分数据 while

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Pandas Sort:你的 Python 数据排序指南

Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。...EPA 燃油经济性数据集非常棒,因为它包含许多不同类型的信息,您可以对其进行排序上,从文本到数字数据类型。该数据集总共包含八十三列。 要继续,您需要安装pandas Python 库。...本教程中的代码是使用 pandas 1.2.0 和Python 3.9.1 执行的。 注意:整个燃油经济性数据集约为 18 MB。将整个数据集读入内存可能需要一两分钟。...有关这些不同排序算法的更多信息,请查看Python 中的排序算法。 对单列进行排序时默认使用的算法是quicksort。要将其更改为稳定的排序算法,请使用mergesort。...如果您熟悉 Python 的内置函数sort()and sorted(),那么inplacepandas 排序方法中可用的参数可能会感觉非常相似。

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Python 冒泡排序_python

要学习冒泡排序必须知道它的原理: 冒泡排序算法的原理如下: 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。...这里面有n个数字,你要对其进行从大到小的排序的话,你就要拿相邻的两个数进行比较,如果第一个数比第二个大就交换他们的位置:第二个就和第三个比较,一直这样下去,直到最小的就会在最后面了,然后继续从第一和第二个进行比较...4,5,3,6,2,1 4,5,6,3,2,1 第4轮:4,5,6,3,2,1 5,4,6,3,2,1 5,6,4,3,2,1 第5轮:5,6,4,3,2,1 6,5,4,3,2,1 由上面可以清楚了解到一个进行了五轮排序...a_list[i] if a_list[i] < a_list[i+1]: a_list[i] = a_list[i+1] a_list[i+1] =tmp print(a_list) 这样就是冒泡排序

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Python-排序-冒泡排序-优化

说到算法中的排序,冒泡排序是最简单的一种排序算法了,甚至不学数据结构与算法的同学都会使用它。但是你有没有想过可以怎么优化?...第一次冒泡的过程中,第一个元素 4 被移动到下标为【3】的位置(python 列表索引从 0 开始),位置 【3】就是有序部分的开始位置。...第二次冒泡的过程中,第一个元素 3 被移动到下标为【2】的位置(python 列表索引从 0 开始),位置 【2】就是有序部分的开始位置。...优化思路:在排序的过程中,数据可以从中间分为两段,一段是无序状态,另一段是有序状态。...当然有用,因为在软件开发中,要排序数据不单单是一个属性的数据,而是有多个属性的对象,假如对订单排序,要求金额排序,订单金额相同的情况下,按时间排序

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Python 排序-插入排序-优化

插入排序,我想你也并不陌生。可以简单地这样理解,插入排序就是就是往一个有序的数列中添中新的数据,插入之后保证数据列仍然有序,因此叫插入排序。 那么具体是如何实现的呢?...你可以先试着自己写写代码,练习 Python 编码的能力,不能眼高手低。...优化入口 当有序区间数据量很大时,查找数据的插入位置就会显得非常耗时,插入排序算法每次都是从有序区间查找插入位置,以此为切入点,我们可以使用二分查找法来快速确认待插入的位置,于是就有了优化版的插入排序算法...0,0 insert_index = 0 while low < high-1: count +=1 mid = (low + high)//2 #python...其实不论怎么优化,冒泡排序的元素交换次数是一次的,等于原始数据的逆序度,插入排序也是同样,无论怎么优化,元素的移动次数也等于原始数据的逆序度。

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Python-排序-选择排序-优化

选择排序的思想:将一组数据分为两部分,前面是已排序部分,后面是未排序部分,初始状态可认为位置 0 为已排序部分 (数组下标从0开始),其余为未排序部分,每一次都从未排序部分选择一个最小元素放在已排序部分的末尾...,然后已排序部分增加一个元素,未排序部分减少一个元素,直到数据全部有序。...算法的过程: 1、第一次从 1 到 n-1 个元素中选择一个最小数据与位置 0 的数据交换 2、第二次从 2 到 n -1 个元素中选择一个最小数据与位置 1 的数据交换 3、第三次从 3 到 n -1...在实际应用中,当数据量很大时,优化的结果还是很可观的。 性能分析 首先,选择排序的只需要一个变量做为交换,因此空间复杂度是O(1),是一种原地排序算法。...选择排序无论数据初始是何种状态,均需要在未排序元素中选择最小或最大元素与未排序序列中的首尾元素交换,因此它的最好、最坏、平均时间复杂度均为 O(n^2)。

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