文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...例如，可以查到张无忌最近是2019年9月9日值班，因此下一天的值班就不会安排张无忌了。现在就是要求给出张无忌后，获得他最近值班的日期2019年9月9日，对于其他的员工也是这样。 ?...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。
String.charAt(index) String.split("") String.toCharArray() 具体如下： /** * 通过String.charAt(index)获取字符串中的字符...PrintUtill.printlnRule(); PrintUtill.println(map); } /** * String.charAt(index)的变种...，将最后存储的Character类型转为String类型 * @param str */ public static void count2(String str){...} PrintUtill.printlnRule(); PrintUtill.println(map); PrintUtill.println( "出现次数最多的字母是...：" + maxChar + ",出现次数是：" + maxToal); } /** * 通过String.split("")将字符串直接切割成字符串数组 * @param
本篇博客,小菌为大家带来的则是MapReduce的实战——统计指定文本文件中每一个单词出现的总次数。 我们先来确定初始的数据源,即wordcount.txt文件! ?...import java.io.IOException; /** * @Auther: 封茗囧菌 * @Date: 2019/11/11 17:43 * @Description: * 需求：在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数...这里介绍的是在IDEA上运行的效果) 让我们来查看一下效果! 在我们本地的E盘上,出现了result文件夹 ?...思路回顾: 每读取一行数据,MapReduce就会调用一次map方法,在map方法中我们把每行数据用空格" "分隔成一个数组,遍历数组,把数组中的每一个元素作为key,1作为value...reduce把收集到的数据根据key值进行分区,把每个分区的内容进行单独计算，并把结果输出。
，因此我们这里只探讨数字的绝对值小于等于 maxsize 的情况。...，从而限制循环次数，得到正确的结果： 63 3.3....我们通过将初始值为 1 的变量 base 进行移位，从而得到我们所需要的除符号位全 1 数字，从而实现对负数符号位的复位。...更加巧妙的两种方法 4.1. 山不过来我过 — 引入测试位 上述所有方法我们都是通过对传入参数移位实现的，如果不对传入参数移位，而是使用测试位，就不会出现上述的问题了。...高效新颖的解法 下面是最巧妙的一个方法，基本思路是把一个整数减去1，再和原整数做与运算，会把该整数最右边一个1变成0。 那么一个整数的二进制表示中有多少个1，就可以进行多少次这样的操作。
在Python中，你可以使用字典来实现统计一个字符串中每个字符出现的次数。...以下是Python示例代码：def count_characters(input_string): char_count = {} # 遍历字符串，统计每个字符出现的次数 for...然后遍历该字符串并使用字典char_count来统计每个字符出现的次数。...最后，使用items()方法遍历字典并打印每个字符以及其出现的次数。你可以通过将上述代码粘贴到Python解释器或脚本中来运行并查看输出结果。...这种方法可以快速而简单地计算一个字符串中每个字符出现的次数。
根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。...肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程： 其实我也想问这个问题。...，我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数。...select * from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量，因为前一个sql只访问5次数据页，而后一个sql访问300005次数据页。...符合我们的预测。也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。
一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 quantity 是明细项数量 item_price 是该明细项的总价钱...需求： 找到 choice_description 的缺失值，并使用同样的 item_name 的值进行填充 同上，如果 同组item_name 中出现多个不同的 choice_description...，使用出现频率最高的进行填充 同上，如果存在多个 choice_description 的出现频率一致，随机选取填充 下面是答案了 ---- 构建数据 原题数据的缺失值情况比较简单，为此我改造一下数据。...fillna 是上一节介绍过的前向填充 从结果上看到，行索引 1414 是 Salad 组内第一条记录。所以他无法找到上一笔记录参考填充 ---- 有没有办法把 Salad 的缺失值填上？...() ) 注意我们这次把行索引1的记录修改为nan 这里可以发现，其实大部分的表(DataFrame)或列(Series)的操作都能用于分组操作 现在希望使用组内出现频率最高的值来填充组内的缺失值：
现在紧接着又出现一个问题就是时间变量是以13位时间戳形式存储的，所以要先将时间进行转换 ?...默认值为subset=None表示考虑所有列。 keep='first'表示保留第一次出现的重复行，是默认值。...keep另外两个取值为"last"和False，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。...虽然已经成功提取到了数据但是依旧有一个问题，并不是每天数据都是完整的，在疫情刚开始的时候，很多大洲并没有数据，这会导致绘图时的不便，而在之前的缺失值处理的文章中我们已经详细的讲解了如何处理缺失值。...关于pandas中其他语法我们会在以后的技术解析文章中慢慢探讨，最后彩蛋时间，有没有更省事的获取历史数据的办法？
首先，我们第一个函数将value转化成了(1, value)的元组，元组的第0号元素表示出现该单词的文档数，第1号元素表示文档内出现的次数。...所以第二个函数，也就是在分组内聚合的函数，我们对于出现的文档数只需要加一即可，对于出现的次数要进行累加。因为这一次聚合的对象都是(1, value)类型的元素，也就是没有聚合之前的结果。...比如apple在一个分区内出现在了两个文档内，一共出现了20次，在一个分区出现在了三个文档中，一共出现了30次，那么显然我们一共出现在了5个文档中，一共出现了50次。...由于我们要计算平均，所以我们要用出现的总次数除以出现的文档数。最后经过map之后由于我们得到的还是一个二元组，我们不能直接collect，需要用collectAsMap。...countByKey countByKey这个操作顾名思义就是根据Key值计算每个Key值出现的条数，它等价于count groupby的SQL语句。我们来看个具体的例子： ?
因此，本文的目标是从我们的信用卡交易数据中，通过分析获得对数据的理解，从而了解一些关于我们自己消费的习惯，也许能制定一个行动计划来帮助改善我们的个人财务状况。...在下面的示例中，我们首先按星期几对数据进行分组，然后指定要查看的列——“Debit（借方）”，最后对分组数据的“Debit”列执行操作：计数或求和。...图3 实际上，我们可以使用groupby对象的.agg()方法将上述两行代码组合成一行，只需将字典传递到agg()。字典键是我们要处理的数据列，字典值（可以是单个值或列表）是我们要执行的操作。...要更改agg()方法中的列名，我们需要执行以下操作： 关键字是新的列名 这些值是命名元组 pd.namedagh，第一个参数用于列，第二个参数用于指定操作 图6 pd.NamedAgg是一个名称元组...图16 图17 合并结果 最后，合并步骤很容易从我们上面获得的结果中可视化，它基本上将结果放回数据框架中，并以更有意义的方式显示，就像图17中的结果一样。
order_amount:购买金额 观察数据 查看数据的数据类型 数据中是否存储在缺失值 将order_dt转换成时间类型 查看数据的统计描述 计算所有用户购买商品的平均数量 计算所有用户购买商品的平均花费...—— 用户消费月份的最小值，即第一次买出现的月份 df.groupby(by = 'user_id')['month'].min() # 人数统计 df.groupby(by='user_id')[...用户最后一次消费的时间分布，和人数统计 绘制线形图 # 用户最后一次消费的时间分布 df.groupby(by='user_id')['month'].max() # 人数统计 df.groupby...().plot() 新老客户的占比 消费一次为新用户 消费多次为老用户 分析出每一个用户的第一个消费和最后一次消费的时间 agg(['func1','func2']):对分组后的结果进行指定聚合 分析出新老客户的消费比例...df 将函数做用于DataFrame中的所有元素(elements) apply:返回Series apply()将一个函数作用于DataFrame中的每个行或者列 #统计每个用户每个月的消费次数 user_month_count
上周末英雄联盟S9总决赛落下帷幕，FPX打败了G2获得了冠军。 于是乎小F又来水文啦，好久不见～ 这次来看一下那些参加过英雄联盟全球总决赛的选手们。 来看看会不会发现什么有意思的东西。...数据来源于「Liquipedia」，一个国外的网站。 ?...最后来看一下Top20榜单的情况。...) print(df1) df1.to_csv('lol_name.csv', encoding='utf-8-sig') # 统计队伍出现在榜单的次数 df2 = df.groupby(['team...)) print(df3) df3.to_csv('lol_country.csv', encoding='utf-8-sig') # 统计位置出现在榜单的次数 df4 = (df.groupby([
从开放数据中，你可以了解一个城市或者社区是否安全，并合理避险。 ?...为了你能够更为深入地学习与了解代码，我建议你在 Google Colab 中开启一个全新的 Notebook ，并且根据下文，依次输入代码并运行。在此过程中，充分理解代码的含义。...这里我们使用的是 Pandas 中的 value_counts 函数。它可以帮助我们自动统计某一列中不同类别出现的次数，而且还自动进行排序。为了显示的方便，我们只要求展示前10项内容。...因为许多时间段，本来就没有抢劫案件发生，所以这个表中，出现了许多空值（NaN）。我们根据具体情况，采用0来填充。Pandas 中数据填充的函数是 fillna。...小结 通过本文的学习，希望你已掌握了以下内容： 如何检索、浏览和获取开放数据； 如何用 Python 和 Pandas 做数据分类统计； 如何在 Pandas 中做数据变换，以及缺失值补充； 如何用 Pandas
01 问题描述 这个问题来源于自己Python交流群中的一个问题，如下图所示，需要计算每列中各值的出现次数，然后组成一个新的表。 ?...02 解决思路 计算每列各值的出现次数，我们可以使用groupby方法，当然最简单的还是使用value_counts方法。...首先读取数据 接着使用一个循环语句，依次计算每列的值计算 （由于每列的值计数返回的是series数据，而且我们也需要在结果表中的一列加上列名），构建每列值计数的dataframe。...最后将这些dataframe合并即可。...data.columns: s = data[i].value_counts().sort_values() d = pd.DataFrame({'列名':i,'变量名':s.index,'次数
交集）|outer（并集）|left（只保留左侧）|right（只保留右侧） #suffixes:如果两个表中有多个相同列，用suffixes给的值进行区分(默认值xy) #按照游客分组，统计每个游客的购买次数...') plt.xlabel('购物次数') plt.ylabel('消费金额') 结论：斜率就是门票价格110，用户的消费金额和消费次数呈现线性关系 b1.用户购买门票数量分析 df.groupby....购买次数在1~5次之间的用户占比分析 1.按照用户进行分组 2.取出购买次数 3.过滤出1~5次用户 4.绘制饼图 df_frequency_gte_1 = df.groupby('author')[...status = [] #存储每一个月回购状态 for i in range(30):#遍历每一个月（最后一个月除外） ####本月消费 if data...#计算方式：每一个用户最后一个购买商品的时间——用户第一次购买商品的时间，转换成天数，即为生命周期 time_min = df.groupby('author')['time'].min() time_max
df A B 0 a 1 1 a 3 2 a 2 3 a 4 4 a 3 5 b 5 6 b 2 7 b 3 8 b 2 9 b 2 10 b 2 假设我们想知道根据A列分组后，查看每组内B列元素出现次数最多的元素和其出现的次数...，我们看到a组和b组中出现次数最多的分别是3和2。...apply与value_counts和max的结合，我们看到a组和b组中出现次数最多的元素分别出现了2次和4次。...，即标签两两之间共同出现的次数。...2 3 5 3 labal_D 2 1 3 5 其中对角线上的数代表每个标签中1出现了多少次，该矩阵是一个对称矩阵。
最简单的情况是试图将函数的结果分配回原始的dataframe。也就是说返回的shape是（len(df)，1）。注：如果与groupby()方法联合使用，需要对值进行去重 2....而下面两图中红框内容可观察发现：python自带的stats统计模块在pandas结构中的计算也非常慢，也需要避免使用！ ? ? 3....实例分析 需求：计算每个用户每天 某种行为消费次数、消费总额、消费均额、消费最大额、消费最小额 在几个终端支付、最常支付终端号、最常支付终端号的支付次数、最少支付终端号、最少支付终端号的支付次数 某种行为最常消费发生时间段...、最常消费发生时间段的消费次数、最少消费发生时间段、最少消费发生时间段的消费次数 某种行为最早消费时间、最晚消费时间 原始数据信息：306626 x 9 ?...此外，匿名函数永远不是一个很好的办法，在进行简单计算时，无论是使用transfrom、agg还是apply，都要尽可能使用自带方法！！！ 4.
data.append(a1) list1.extend(data) time.sleep(5+random.random()) return list1 这样我们就可以获得...下面我们需要进入每篇歌单爬取所有歌曲url，并且要注意最后“去重”，不同歌单可能包含同一首歌曲。 点开一篇歌单，注意红色圈出的id。 ?...第一个和第三个只是末尾有没有句号的区别，可以归为一类。这样的话，重复次数最多个这句话竟然重复了412次，额~~ 看看上热评次数次数最多的是哪位大神？从他的身上我们能学到什么经验？...成功“捕获”一枚“段子手”，上热评次数高达347，我们再看看这位大神究竟都评论些什么？...但最终能打动人心的，依然是基于歌曲本身的真诚分享，和点出歌中蕴含的真正共鸣。 本文相关代码： #下载链接 https://t.zsxq.com/F6UfUbA ----
下面我们需要进入每篇歌单爬取所有歌曲url，并且要注意最后“去重”，不同歌单可能包含同一首歌曲。 点开一篇歌单，注意红色圈出的id。...() 第一个和第三个只是末尾有没有句号的区别，可以归为一类。...这样的话，重复次数最多个这句话竟然重复了412次，额~~ 看看上热评次数次数最多的是哪位大神？从他的身上我们能学到什么经验？...成功“捕获”一枚“段子手”，上热评次数高达347，我们再看看这位大神究竟都评论些什么？...《网易云音乐热评的规律，44万条数据告诉你》 也许我们可以通过分析规律收获点赞，成为热评网红段子手。但最终能打动人心的，依然是基于歌曲本身的真诚分享，和点出歌中蕴含的真正共鸣。
众所周知，我们生活在一个信息时代，数据在其中发挥着关键作用。可以毫不夸张地说，如果你拥有数据，你就拥有一切。 但是获得数据后会发生什么？这取决于你得到什么样的数据。...IPL（2008-2020）各队的比赛 我们计算第一列中每支球队的价值，并将第二支球队的每支球队的数量相加，以获得所需的输出。...你可以看到 Mumbai Indians 在 IPL 中的比赛次数最多。...IPL中的顶级击球手 想想我们如何得到这部分数据？我们必须找出跑垒次数最多的球员。因而必须从击球手的得分数据及其跑垒次数来总结。其实这个逻辑挺简单的。...投球次数最多的投球手 对在 IPL 比赛中投球的前 10 名投球手分组，并总结了最终出口的投球。
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