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对无限级分类数据进行重新排序（非树形结构）

本文记录的方式是先将所有数据查出来，再使用递归对数据进行排序，并附加层级字段（level）。此方式仅仅对无限级的数据进行排序，并没有将子级内容放入父级。 1. 先看效果图 ---- 2....在 TP6.0 中使用的 对无限级分类进行排序，并附加层级字段 ---- <?...CategoryModel::field('id,pid,name') ->order('sort desc') ->select(); $data = $this->_sort($data);//对无限级分类重新排序...dump($data); } /** * 无限级分类递归排序 */ private function _sort($data, $pid = 0, $level = 0) { static $arr...其他写法 ---- /** * 无限级分类排序 */ private function getTree($array, $pid = 0, $level = 0) { // 声明静态数组,避免递归调用时

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使用Python对Excel数据进行排序，更高效！

标签：Python与Excel,pandas 表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序，以帮助更容易地查看或使用数据。...然而，当你的数据很大或包含大量计算时，Excel中的排序可能会非常慢。因此，这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序，并保证速度和效率！...但是，注意，由于默认情况下inplace=False，此结果数据框架不会替换原始df。 图2 按索引对表排序 我们还可以按升序或降序对表进行排序。...图3 按指定列排序 我们已经看到了如何按索引排序，现在让我们看看如何按单个列排序。让我们按购买日期对表格进行排序。默认情况下，使用升序，因此我们将看到较早的日期排在第一位。...图4 按多列排序 我们还可以按多列排序。在下面的示例中，首先对顾客的姓名进行排序，然后在每名顾客中再次对“购买物品”进行排序。

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    数据处理思想和程序架构: 对使用的数据进行优先等级排序的缓存

    而且为了给新来的APP腾出位置记录其标识符 还需要把那些长时间不使用的标识符删除掉. 整体思路 用一个buff记录每一条数据....往里存储的时候判读下有没有这条数据 如果有这个数据,就把这个数据提到buff的第一个位置,然后其它数据往后移 如果没有这个数据就把这个数据插到buff的第一个位置,其它数据也往后移 使用 1.我封装好了这个功能...2.使用的一个二维数组进行的缓存 ? 测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(新数据) 1.先存储 6个0字符 再存储6个1字符 ? 2.执行完记录6个0字符,数据存储在缓存的第一个位置 ?...测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(已经存在的数据) 1.测试一下如果再次记录相同的数据,缓存把数据提到第一个位置,其它位置往后移 ?...使用里面的数据 直接调用这个数组就可以,数组的每一行代表存储的每一条数据 ? ? ? 提示: 如果程序存储满了,自动丢弃最后一个位置的数据.

    1.1K10

    手把手教你用Pandas透视表处理数据（附学习资料）

    本文重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。...所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念不熟悉，维基百科上对它做了详细的解释。...最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。在本例中，我们将使用“Name（名字）”列作为我们的索引。 pd.pivot_table(df,index=["Name"]) 此外，你也可以有多个索引。...我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。 高级透视表过滤 一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。...所以，你可以使用自定义的标准数据帧函数来对其进行过滤。

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    数据科学的原理与技巧 三、处理表格数据

    DataFrame的标签称为DataFrame的索引，并使许多数据操作更容易。 索引、切片和排序 让我们使用pandas来回答以下问题： 2016 年的五个最受欢迎的婴儿名字是？...按照计数对行降序排序。 现在，我们可以在pandas中表达这些步骤。 使用.loc切片 为了选择DataFrame的子集，我们使用.loc切片语法。....loc和.iloc 使用谓词对行切片 在.loc中使用布尔值的序列 对行排序 .sort_values() 分组和透视 在本节中，我们将回答这个问题： 每年最受欢迎的男性和女性名称是什么？...现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。

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    排序算法——Golang实现(一)

    排序算法2.1 快速排序（Quick Sort）思想：选择一个基准元素，将小于基准的元素放在左边，大于基准的元素放在右边，然后对左右两部分递归地进行快速排序。...>= high { // 递归终止条件 return } //获取分区位置 pivotIndex := partition(arr, low, high) // 对左右两部分继续进行快速排序...for { if i >= leftLen || j >= rightLen { // 任何一个区间遍历完，就退出 break } // 对所有区间数据进行排序...i 的数，那么父结点索引：\lfloor (i-1)/2 \rfloor 左孩子索引：2*i+1 右孩子索引：2*i+2ok，了解了这些定义，接下来，我们来看看堆排序。...将堆顶元素9和末尾元素4进行交换图片重新调整结构，使其继续满足大顶堆定义图片再将堆顶元素8与末尾元素5进行交换，得到第二大元素8.图片后续过程，继续进行调整，交换，如此反复进行，最终使得整个序列有序图片大致步骤就是

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    深入理解Arrays.sort，怼哭面试官

    正如上图我们所看到的，对于基本数据类型的排序，基本上都是用到所谓的双基准快排算法： 快速排序使用的是分治思想，将原问题分成若干个子问题进行递归解决。...选择一个元素作为轴(pivot)，通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比轴元素小，另外一部分的所有数据都比轴元素大，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行....如上图，接下来就是双基准快排的开始； 思路上虽然并不复杂, 但为了尽可能的提高效率, 在对这个算法进行实现的过程中增加了非常多的细节； 上图就是最具特色的部分, 就是对Pivot的选取: 在这里, 系统会先通过位运算获取数组长度的...1/7的近似值(位运算无法精确表示1/7) 如上图，然后获取本数组中间位置的索引e3； 在中间位置的左右1/7, 2/7处各获取两个索引(e1, e2, e4, e5): 如上图，之后再将这五个索引对应的值用插入算法进行有小到大的排序后..., 再放回五个索引的位置 如上图，接下来进行判断, 若这五个索引对应的元素值各不相同, 则选取e2的值作为Pivot1, e4的值作为Pivot2(特别注意基准是值而不是元素), 然后进行双基准快排 如上图

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    【金九银十】笔试通关 + 小学生都能学会的快速排序

    它的核心思想是通过一趟排序将待排序的数组分成两部分，其中一部分的所有元素比另一部分的所有元素都要小，然后递归地对这两部分分别进行快速排序，直到整个序列有序。...分区（Partition）: 将数组重新排列，所有小于基准的元素放在基准的左边，所有大于基准的元素放在基准的右边。 递归排序: 对基准左边的子数组和右边的子数组分别进行快速排序。...递归排序: 现在对 [1, 2, 1] 和 [6, 8, 10] 分别进行快速排序。 对 [1, 2, 1] 选择 1 作为基准，重新排列得到 [1, 1, 2]。...对 [6, 8, 10] 选择 6 作为基准，重新排列得到 [6, 8, 10]。 组合结果: 最终结果为 [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]。 动态实现 索引（即子数组的第一个元素的索引）。 - `high`: 数组的结束索引（即子数组的最后一个元素的索引）。功能:这是快速排序的主函数，使用递归方法对数组进行排序。

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    干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ? 记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。

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    熟练掌握 Pandas 透视表，数据统计汇总利器

    pivot_table 可以把一个大数据表中的数据,按你指定的"分类键"进行重新排列。...比如你有一份销售记录,可以让 pivot_table 按"商品"和"地区"两个键将数据重新排列成一个漂亮的交叉表。 这个表里的每个格子,都会显示对应"地区+产品"的销售数据汇总。...="布尔值,是否删除所有结果为全 NaN 的列,默认是 True", observed="布尔值,对于分类列,是否只显示实际出现的类别,默认是 False", sort="布尔值,是否对结果进行排序...透视表代码实现如下: # 对 Sales 进行求和操作，行索引是Region，列索引是各个 Product， # 对行和列增加统计 total In [56]: pd.pivot_table(df,...多维度数据透视与总结,透视表功能可以按任意的行列索引对数据进行高效切割与聚合,全方位统计各维度的关键信息。

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    排序算法 | 快速排序（含C++Python代码实现）

    ,rpn}，这样的操作就称为排序。 简单来说，排序就是使输入的序列变成符合一定规则（关键字）的有序序列（非递减或非递增）。大多数遇到的排序问题都是按数据元素值的大小规则进行排序的问题。...所以本文为了方便起见，只讨论数据元素值大小比较的排序问题。 排序的稳定性 假设ki=kj（1排序前的序列中ri领先于rj（即i<j）。...时间和空间复杂度 时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反应当n变化时，操作次数呈现什么规律 空间复杂度：算法在计算机内执行时所需要的存储空间的容量，它也是数据规模n的函数。...（这个过程，我们可以使用递归快速实现） 步骤 快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。...具体算法描述如下： 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），这里我们通常都会选择第一个元素作为prvot； 重新排序数列，将比基准值小的所有元素放在基准前面，比基准值大的所有元素放在基准的后面

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    JS常见算法小总结

    ---- 我们再来测试一下插入排序的性能： //插入排序 过程就像你拿到一副扑克牌然后对它排序一样 function insertionSort(arr) { let len = arr.length...如果你认为这个是最快其实就误解了，因为我们现在数组里面的值刚刚好是从小到大排序的所以它才会这么快，如果对我们的这个数组做个反转再来使用插入排序的话，插入排序就会很慢很慢。...所以平均来说，插入排序的时间复杂度是O(n^2)。显然，次方级别的时间复杂度代表着插入排序不适合数据特别多的情况，一般来说插入排序适合小数据量的排序。...原地(in-place)分区算法描述 从数列中挑选一个元素，称为“基准”（pivot），数组第一个元素的位置作为索引。...遍历数组，当数组数字小于或者等于基准值，则将索引位置上的数与该数字进行交换，同时索引+1。 将基准值与当前索引位置进行交换。

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    【数据结构与算法】高级排序（希尔排序、归并排序、快速排序）完整思路，并用代码封装排序函数

    希尔排序也叫做缩小增量排序，它通过先设置一个增量n，大小为数组长度的一半，将间隔为n的元素视作一个组，然后对每个组内部的元素进行从小到大进行插入排序；然后再将增量n缩小一半，再次进行分组插入排序，直到增量...我们继续将增量缩小一半，即 2 / 2 = 1，同样的，现在将所有元素重新组合，把所有间隔为1的元素视作一组，此时所有的元素都为同一组了，就相当于对所有的数据进行普通的插入排序，我们可以看到，对比最开始的数据...从 arr[interval] 开始往后遍历，将遍历到的数据与其小组进行插入排序 for(let i = interval; i 排序 归并排序的实现是使用了一种分而治之的思想，即将一个数组不断地通过两两分组的方式进行比较大小，最后直到所有元素都被分到一组里，那自然就是整体有序的了。...了解了快速排序的实现思路，我们来用代码来实现一下 function quickSort(arr) { // 两个数据进行交换 function exchange(v1, v2) {

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    【向量检索研究系列】本地向量检索（下）

    对这三种方案的QPS和资源占用情况进行了测试，测试结果如下图：图片QPS：倒排索引 > Bitmap> 对象CPU资源：Bitmap > 对象 > 倒排索引时延（微秒级别，此处没有展示）：对象 > Bitmap...在离线刷入数据到Redis阶段，有两种刷入方案：方案一：如下图左侧所示，使用单个Hash存储，Hash的Key和Field存储条件，Value存储向量列表，同时对这些向量列表进行zip和base64压缩...图片后台服务从Redis读取向量数据到内存，若10万个广告，使用方案二，存储向量需要内存270M，存储倒排索引3M。如果线上4个版本的向量进行AB实验，则内存总占用约1G。...并行浮点数基数排序思想：多协程分批排序后各取TopK子结果汇总后再取TopK对于上面提到的几种排序算法进行了测试，同样也和SIMD内积运算时间进行对比，其测试结果如下：图片上图中各排序方案性能：并行浮点数基数排序...3.2 局部排序前面提到的排序都是对全量的数据进行排序，然后对结果取TopK，如果只对部分数据进行排序拿到TopK结果，不关心其它数据顺序，因此可以考虑对现有排序算法进行局部排序改造。

    1.9K31

    NumPy、Pandas中若干高效函数！

    argpartition() 借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 个最大数值的索引，也会将找到的这些索引输出。然后我们根据需要对数值进行排序。...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、 DataFrame等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换； 简化将数据转换为...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集； 更加灵活地重塑...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...如果对pivot_table()在excel中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

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    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

    argpartition() 借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 个最大数值的索引，也会将找到的这些索引输出。然后我们根据需要对数值进行排序。...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

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    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

    argpartition() 借助于 argpartition()，Numpy 可以找出 N 个最大数值的索引，也会将找到的这些索引输出。然后我们根据需要对数值进行排序。...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。

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