def removeDuplicates(nums): if not nums: # 如果数组为空，直接返回 return 0 i = 0 # 慢指针，用于记录不重复元素的位置...= nums[i]: # 如果出现不同的元素 i += 1 # 慢指针加一 nums[i] = nums[j] # 将不同的元素放到慢指针所在位置...return i + 1 # 返回长度 使用 Python 的内置函数 set()，将有序数组转化为集合去重，再转回为列表，时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)。...def removeDuplicates(nums): nums[:] = sorted(set(nums)) # 将有序数组转为集合去重，再排序后转回为列表 return len(nums...) # 返回长度 使用 Python 的内置函数 itertools.groupby()，对有序数组进行分组，然后取每组的第一个元素，时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)。
然后返回 nums 中唯一元素的个数。...考虑 nums 的唯一元素的数量为 k ，你需要做以下事情确保你的题解可以被通过： 更改数组 nums ，使 nums 的前 k 个元素包含唯一元素，并按照它们最初在 nums 中出现的顺序排列。...nums 的其余元素与 nums 的大小不重要。 返回 k 。 思路： 使用python作答，题目中要求唯一元素，首先考虑集合，但是集合是无序的，所以考虑使用一个新的数组来存储唯一元素。...但是题目要求返回的前k个不重复元素，所以还要将原数组的前k项替换成新数组的前k项。...(nums[i]) # 将元素加入到新的数组中 for i in range(len(new)): # 将新的数组中的元素赋值给原数组 nums[i] = new
给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。...不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 说明: 为什么返回数值是整数，但输出的答案是数组呢? 请注意，输入数组是以「引用」方式传递的，这意味着在函数里修改输入数组对于调用者是可见的。...// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中该长度范围内的所有元素。
前文介绍 从 PDF 表格中提取表格数据时比较困难的。不久前，一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具，满足大家从 PDF 文件中提取表格数据。...（1）安装 使用conda 安装Camelot的最简单方法是使用[conda]（https://conda.io/docs/）进行安装，这是[Anaconda]的软件包管理器和环境管理系统。...conda install -c conda-forge camelot-py Camelot 支持 Python 2.7, 3.5, 3.6 and 3.7 包含 （Linux, macOS and...文件的形式 # In[*] >>> tables[0].df # get a pandas DataFrame!...].to_csv('foo.csv') # to_json, to_excel, to_html, to_sqlite， 导出数据为文件 ?
解答 python: 56ms， 12.7MB， 98.03% class Solution(object): def removeDuplicates(self, nums):
删除有序数组中的重复项 题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/ 也可以点击「阅读原文」直达题目链接...// 根据你的函数返回的长度, 它会打印出数组中 该长度范围内 的所有元素。...删除有序数组中的重复项 II 题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array-ii/ 题目描述 给你一个有序数组...nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 最多出现两次 ，返回删除后数组的新长度。...解题思路 可以看到，这道题和前面这道题非常的像，唯一不同的点在于这道题允许重复的元素出现两次，比上面那道题稍微有点麻烦，不过道题考察的也是双指针的思想，只不过我们再额外维护一个变量，用于记录此元素出现的次数就够了
CPT接受两个.csv文件--训练和测试。训练文件里是训练序列，而测试文件包含每个序列需要预测的接下来的3项。...如果没有，我们将A添加到根节点的子列表中，在带有值为seq 1的倒排索引中添加一个A的条目，然后将当前节点移到A。 查看下一项，即B，看看B是否作为当前节点A的子节点存在。...如果不存在，我们将B添加到A的子列表中，在带有seq1值的倒排索引中添加B的条目，然后将当前节点移动到B。 重复上面的过程，直到我们完成添加seq 1的最后一个元素为止。...通过以下几步来查找： 找到目标序列中唯一的数据项， 查找存在特定唯一数据项的序列ID集， 然后，取所有唯一数据项集合的交集。...将每个相似序列的后续项与得分一起添加到字典中。例如，继续上面的示例，随后的[‘E’，‘F’]项的得分计算如下： 计数字典的初始状态= {},是一个空字典。
生成数据表 常见的生成数据表的方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。 Excel中的“文件”菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。 ?...数据表检查 数据表检查的目的是了解数据表的整体情况，获得数据表的关键信息、数据的概况，例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有 空值和重复项和具体的数据内容，为后面的清洗和预处理做好准备。...5.查看唯一值 Excel中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色 标记。 ? Python中使用unique函数查看唯一值。...6.删除重复值 Excel的数据目录下有“删除重复项”的功能 ?...函数嵌套到loc的数据提取函数中，将判断结果为Ture数据 提取出来。
它可以用于实现一些较复杂的文件处理，包括将文件合并在一起(也就是真正的文件连接)、将文件追加到另一个文件中、以及给文件行编号等功能。...、字节计数以及与文本文件相关的内容。...以下命令就是在树结构中搜索特殊文件的例子，即从当前目录(“.”)开始，搜索以“iris”开头，并以任意字符结尾，类型为普通文件类型(“-type f”)的文件: find： https://en.wikipedia.org...uniq uniq是通过将文本中的重复行进行去重，从而将文本输出标准化的工具。...考虑到样本文件iris.csv相当有限的文本多样性，以下这行命令就可以调用awk，在给定的文件(“iris.csv”)中搜索字符串“setosa”，并将所有项(在$0变量中保存的)一个一个地标准输出如下
我们还将添加大量重复项，以便您不止一次看到相同的婴儿名称。你可以想到每个名字的多个条目只是全国各地的不同医院报告每个婴儿名字的出生人数。...将数据框导出到文本文件。我们可以将文件命名为births1880.txt。函数to_csv将用于导出。除非另有说明，否则文件将保存在运行环境下的相同位置。 ?...获取数据 要读取文本文件，我们将使用pandas函数read_csv。 ? 这就把我们带到了练习的第一个问题。该read_csv功能处理的第一条记录在文本文件中的头名。...这显然是不正确的，因为文本文件没有为我们提供标题名称。为了纠正这个问题，我们将header参数传递给read_csv函数并将其设置为None（在python中表示null） ?...您可以将数字[0,1,2,3,4，...]视为Excel文件中的行号。在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。
图片 2.写入数据处理完数据后，我们可能会把处理后的DataFrame保存下来，最常用的文件写入函数如下：to_csv: 写入 CSV 文件。 注意：它不保留某些数据类型（例如日期）。...很多情况下我们会将参数索引设置为False，这样就不用额外的列来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle：写入pickle文件。...图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。
如果字典中传递，将作为键参数，使用排序的键，除非它传递，在这种情况下的值将会选择 （见下文）。任何没有任何反对将默默地被丢弃，除非他们都没有在这种情况下将引发 ValueError。...如果为 True，则不要串联轴上使用的索引值。由此产生的轴将标记 0，…，n-1。这是有用的如果你串联串联轴没有有意义的索引信息的对象。请注意在联接中仍然受到尊重的其他轴上的索引值。...levels︰ 列表的序列，默认为无。具体水平 （唯一值） 用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。 names︰ 列表中，默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。...检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。 副本︰ 布尔值、 默认 True。如果为 False，请不要，不必要地复制数据。...df_inner.corr() 九、数据输出 分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式 1、写入Excel df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name
比如csv文件为user.dat，把它放在测试的jmx文件下的data文件夹下，文件名中输入“data/user.dat”。 Ø 文件编码：csv文件的编码格式。默认使用当前操作系统的编码格式。...如果文件中包含中文字符，建议使用utf-8。 Ø 变量名(西文逗号间隔)：csv文件中各列的名字（有多列时，用英文逗号隔开列名）。名字顺序要与内容对应，这个变量名称是在其他处被引用的，所以为必填项。...√ 所有现场：所有线程，此元件作用范围内的所有线程共享csv数据，每个线程依次读取csv数据，互不重复。...为每个用户独立的跟踪计数器：换句话说，这是一个全局计数器，还是每个用户独有的计数器？如果没有选中，则计数器为全局计数器（即：用户1将获得值“1”，用户2将在第一次迭代中获得值“2”）。...如果选中，则每个用户都有一个独立的计数器。 为每个线程组迭代上重置计数器：此选项仅在每个用户跟踪计数器时可用，如果选中此选项，计数器将重置为每个线程组迭代的起始值。
Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。 获取外部数据 python 支持从多种类型的数据导入。...数据表检查的另一个目的是了解数据的概况，例如整个数据表的大小，所占空间，数据格式，是否有空值和重复项和具体的数据内容。为后面的清洗和预处理做好准备。 ...类似与 Excel 中删除重复项后的结果。 ...“删除重复项”的功能，可以用来删除数据表中的重复值。...默认 Excel 会保留最先出现的数据，删除后面重复出现的数据。 删除重复项 Python 中使用 drop_duplicates 函数删除重复值。
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 quantity 是明细项数量 需求：将价格列转成数值 下面是答案了 ---- 方式1 这是源项目的解决方式...x[1:-1] 是 python 的切片，从第二个字符取到最后，实际作用就是去掉 $ 符号 用 float 函数转成数值 点评： 这种方式不是 pandas 的风格 ---- 方式2 pandas 为文本列提供了切片方式...---- 方式3 大部分从文件加载数据的方法都会提供一个转换的参数，让你可以在数据加载成 DataFrame 之前做类型转换： df = pd.read_csv('chipotle.tsv',...此时该列的每个值都被传入函数中处理 点评： 有时候我们必须在数据转成 DataFrame 之前做正确的处理，比如身份证号码，如果加载后已经变成科学计数法，那么你是没有机会转回正确的文本。...自动生成pandas代码，python数据处理神器 打开你的思路！pandas居然可以存放函数与参数
Tximeta：自动导入并附加元数据 Bioconductor 家族中的 tximeta 包，在 tximport 的基础上进行了扩展，不仅保留了原有功能，还增加了一项新特性：能够自动为常用的转录组数据...快速从比对文件生成计数矩阵的另一种方法是使用 Rsubread 包中的 featureCounts 函数。...featureCounts 函数（Liao, Smyth, 和 Shi 2013），可以直接从该函数输出的列表中的 "counts" 项获取读数计数矩阵。...通常情况下，计数矩阵和样本信息可以通过 R 基础函数如 read.csv 或 read.delim 从文本文件中导入。对于 htseq-count 文件，请参阅下面的专门输入函数。...，可以通过将这些数据添加到新创建对象的元数据列中，进而将它们整合到 DESeqDataSet 中。
今天我们主要来介绍应用程序当中的通用 Python 代码片段，一起进步吧 Lists Snippets 我们先从最常用的数据结构列表开始 №1：将两个列表合并成一个字典 假设我们在 Python 中有两个列表...这是在用 Python 编写代码时经常遇到的一个非常常见的问题 但是为了解决这个问题，我们需要考虑几个限制，比如两个列表的大小，两个列表中元素的类型，以及其中是否有重复的元素，尤其是我们将使用的元素作为...else: dict_method_3[key] = value №2：将两个或多个列表合并为一个包含列表的列表 另一个常见的任务是当我们有两个或更多列表时，我们希望将它们全部收集到一个大列表中...№9：使用 f 字符串 格式化字符串可能是我们几乎每天都需要完成的一项任务，在 Python 中有多种方法可以格式化字符串，使用 f 字符串是比较好的选择 #Formatting strings with...在数据科学和许多其他应用程序中，我们经常需要从文件中读取数据或向其中写入数据，但要做到这一点，我们需要检查文件是否存在，因此，我们需要确保代码不会因 IO 错误而终止 #Checking if a file
1：将两个列表合并成一个字典假设我们在 Python 中有两个列表，我们希望将它们合并为字典形式，其中一个列表的项作为字典的键，另一个作为值。...这是在用 Python 编写代码时经常遇到的一个非常常见的问题但是为了解决这个问题，我们需要考虑几个限制，比如两个列表的大小，两个列表中元素的类型，以及其中是否有重复的元素，尤其是我们将使用的元素作为...else: dict_method_3[key] = value2：将两个或多个列表合并为一个包含列表的列表另一个常见的任务是当我们有两个或更多列表时，我们希望将它们全部收集到一个大列表中...9：使用 f 字符串格式化字符串可能是我们几乎每天都需要完成的一项任务，在 Python 中有多种方法可以格式化字符串，使用 f 字符串是比较好的选择#Formatting strings with f...-8'))str_size(str1)str_size(str2)最后我们来看看输入输出方面的代码片段12：检查文件是否存在在数据科学和许多其他应用程序中，我们经常需要从文件中读取数据或向其中写入数据，
pandas为 Python开发者提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。该包基于NumPy（发音‘numb pie’）中，一个基本的科学计算包，提供ndarray，一个用于数组运算的高性能对象。...从读取UK_Accidents.csv文件开始。该文件包括从2015年1月1日到2015年12月31日中国香港的车辆事故数据。.csv文件位于这里。 一年中的每一天都有很多报告， 其中的值大多是整数。...另一个.CSV文件在这里，将值映射到描述性标签。 读.csv文件 在下面的示例中使用默认值。pandas为许多读者提供控制缺失值、日期解析、跳行、数据类型映射等参数。...它是SAS读.csv文件的几个方法之一。这里我们采用默认值。 ? 与SAS不同，Python解释器正常执行时主要是静默的。调试时，调用方法和函数返回有关这些对象的信息很有用。...由于为每个变量产生单独的输出，因此仅显示SAS输出的一部分。与上面的Python for循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。 ?
列表 与列表相关的6个操作，介绍如下； 1. 将两个列表合并到一个字典中 假设我们在Python中有两个列表，我们希望将它们合并为字典形式，其中一个列表的项目作为字典的键，另一个作为值。...但是为了解决这个问题，我们需要考虑几个限制，比如两个列表的大小，两个列表中项目的类型，以及其中是否有重复的项目，尤其是我们将使用的项目 作为钥匙。...当我们有两个或更多列表时，我们希望将它们全部收集到一个大列表中，其中较小列表的所有第一项构成较大列表中的第一个列表。...检查子串 我之前需要多次执行的一项非常常见的任务是，检查字符串是否在字符串列表中。...检查文件是否存在 在数据科学和许多其他应用程序中，我们经常需要从文件中读取数据或向其中写入数据。但要做到这一点，我们需要检查文件是否存在。因此，我们的代码不会因错误而终止。
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