合并_合并单元格 - CSDN
  • 合并两个有序数组

    2020-03-04 17:13:54
    暴力法:给了两个数组,我们想把两个数组合并成一个数组后,再对这个数组进行排序,即得到了我们想要的结果。 class Solution {public: void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& ...

    暴力法:给了两个数组,我们想把两个数组合并成一个数组后,再对这个数组进行排序,即得到了我们想要的结果。

    
    class Solution 
    {public:    
    void merge(vector<int>& nums1, int m, vector<int>& nums2, int n) {        
    	int i=m;        
    	int j=0;        
    	for(i,j;i<m+n,j<n;i++,j++){            
    	nums1[i] = nums2[j];         
    	}        
    	sort(nums1.begin(),nums1.end());
        }
        };
    

    在这里插入图片描述

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  • 方法一: 有文档1.txt、2.txt、3.txt,在demo目录下(目录必须是英文) ... 输入代码: ...方法二:一行代码合并文档 有文档1.txt、2.txt、3.txt 新建一个文档:合并文档.txt 代码如下: cop...

    方法一:

    有文档1.txt、2.txt、3.txt,在demo目录下(目录必须是英文)

    进入该目录,按住shift,点击鼠标右键,选择“在此处打开命令行窗口”

    输入代码:

    type *.txt>res

    然后把res文件的后缀添加上.txt。完成

     

    方法二:一行代码合并文档

    有文档1.txt、2.txt、3.txt

    新建一个文档:合并文档.txt

    代码如下:

    copy/b 1.txt+2.txt+3.txt 4.txt

    保存后,把后缀改为bat

    点击运行,生成文档4.txt

    文档4.txt就是合并后的文档

     

    方法三:

    网上下载的文件常常会分割成好几个文件,阅读起来非常不便,本教程为大家介绍如何快速将多个txt文件合并。

    同时选定需要合并的txt文档进行压缩

    步骤1:首先选中需要合并的多个TXT文档,然后单击鼠标右键,在弹出的菜单中选中“Win-RAR—添加到压缩文件”命令,这时会出现“压缩文件名和参数”窗口,在“常规”标签页中对压缩文件进行命名,并将“压缩方式”下拉框中的“存储”一项选中,点击“确定”按钮退出。

    选择压缩方式为“存储”

    步骤2:文件压缩完毕后,再用鼠标右键单击该压缩文件,在弹出菜单中选中“重命名”命令,接着把该压缩文件的扩展名rar更改为txt,单击“回车键”,此时系统会出现“如果改变文件扩展名,可能会导致文件不可用。确定要更改吗?”的提示对话框,直接单击“是”。

    重名名以上压缩好的文件(格式为txt)

    步骤3:扩展名更改好之后,双击并打开已完成合并的该TXT文档,把文档上头的几行乱码删除掉,再次“保存”,这样便大功告成了。

    txt文档合并成功

    好了以上为大家介绍的就是如何将多个TXT文档合并成一个文档,怎么样,没想到还有这招吧。其实这种方法很多时候也比较实用,尤其是文档很长,如果去直接复制再粘贴那样的效率势必会很低,如果觉得本文不错,记得告诉你身边朋友哦。

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  • Ts视频合并

    2019-08-26 09:57:04
    (此处假设你要合并的高清文件位于 E:\temps 这个位置) copy /b E:\temps\*.ts E:\temps\new.ts 如上,执行该命令后,E:\temps目录下的全部TS文件就被合并成一个new.ts文件了(你原来的那堆文件仍然存在)。...

    方法:可以使用以下DOS命令达到目的。

    1、即“开始”菜单,“运行”,输入 cmd 再按回车。
    2、此处假设你要合并的高清文件位于 E:\temps 这个位置。

    copy  /b  E:\temps\*.ts  E:\temps\new.ts
    

    ps: 如上,执行该命令后,E:\temps目录下的全部TS文件就被合并成一个new.ts文件了(你原来的那堆文件仍然存在)。

    参考资料来源:CSDN-TS文件合并命令

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  • 【Pandas】【合并

    2020-07-30 10:48:53
    Pandas合并合并1.append与assign1.1 append1.2 assign2. combine和update2.1 combine2.2 update3. concat4.merge和join4.1 merge4.2 join总结 合并 1.append与assign 1.1 append (1)添加Series行 gender ...

    合并

    1.append与assign

    1.1 append

    (1)添加Series行

    gender height
    0 M 173
    1 F 163
    2 M 155

    注:一定要指定name属性

    s = pd.Series(['gender':'F','height':188],name='new_row')
    data_df.append(s)
    

    (2)添加dataframe表

    df_temp = pd.DataFrame({'gender':['F','M'],'height':[182,173]},index=['new1','new2'])
    data_df.append(df_temp)
    

    若不写index,默认值是从0开始,而不会按照原表的索引自动往下续。如果需要延续索引,可以使用参数ignore_index=True

    DataFrame.append(self,other,ignore_index=False,verify_integrity=False,sort=False)
    

    1.2 assign

    用于添加列,列名直接由参数指定,Letter是列名,可以任意取名

    s = pd.Series(list('abcd'),index=range(4))
    df_append.assign(Letter=s)
    
    • 一次添加多列
    df_append.assign(col1=lambda x:x['Gender']*2,col2=s)
    
    Gender Height col1 col2
    0 M 173 MM a
    1 F 192 FF b
    2 M 186 MM c
    3 F 167 FF d

    2. combine和update

    2.1 combine

    combine和update都是用于表的填充函数,可以根据某种规则填充

    直白的说,就是合并的时候填充元素,而且combine是按照表的顺序轮流进行逐列循环,自动索引对齐,缺失值为NaN

    df1 = pd.DataFrame({'A': [5, 0], 'B': [2, 4]})
    df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
    df1.combine(df2, np.minimum)
    
    A B
    0 1 2
    1 0 3
    combine语法结构:
    DataFrame.combine(self,other:'DataFrame',func,fill_value = None,overwrite = True)
    
    overwise:使得原来符合条件的值不会被覆盖
    fill_value :对NaN值的填充
    

    小例子:根据列均值的大小填充

    df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
    df2 = pd.DataFrame({'A': [8, 7], 'B': [6, 5]})
    df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y)
    

    这里的均值比较是两个矩阵的对应位置元素比较

    • combine_first方法
      这个方法作用是用df2填补df1的缺失值,功能比较简单,但很多时候会比combine更常用。在df1基础上使用df2数据补充缺失值,df1有值的地方保持原值。大家都是缺失值,则不会填充。
    df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]})
    df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
    df1.combine_first(df2)
    
    A B
    0 1 3
    1 0 4

    2.2 update

    框索引默认使用左连接,即与被调用框一致。nan不会起到填充作用,并且update方法没有返回值,直接在dataframe上操作

    • 例子1:索引完全对齐时
    df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                        'B': [400, 500, 600]})
    df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6],
                        'C': [7, 8, 9]})
    df1.update(df2)
    
    输出:
    1 4
    2 5
    3 6
    
    • 例子2:部分填充
    df1 = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
                        'B': ['x', 'y', 'z']})
    df2 = pd.DataFrame({'B': ['d', 'e']}, index=[1,2])
    df1.update(df2)
    
    输出:
    a x
    b d
    c e
    

    3. concat

    用于在两个维度上拼接,默认是纵向拼接(axis=0),拼接方式默认是外连接

    4.merge和join

    4.1 merge

    merge主要用在横向合并,并对重复的索引项使用笛卡尔积,默认时inner,可选Left,right,outer

    关于左右外连接,这里不做太多阐述,可以通过网上搜索找到相关细节。

    merge与concat的不同之处是on参数,可以指定某一个对象为key进行连接,而且可以多组键连接,how参数用于选择笛卡尔积方法

    validate检验的是到底哪一边出现了重复索引,如果是“one_to_one”则两侧索引都是唯一,如果"one_to_many"则左侧唯一

    indicator的作用是展示一列出来,看到合并后该行索引的来源

    pd.merge(left,right,on=['key1','key2'],validate='one_to_one',indicator=True)
    

    4.2 join

    join函数也是横向拼接,遇到重复的索引项时会使用笛卡尔积,默认左连接,可选inner、outer、right连接。

    join做合并时,是对带有index属性的对象进行合并,然后是按照index对齐。merge也是通过列索引连表,并且把索引列也展示,join就不展示且作为行索引展示

    left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                         'B': ['B0', 'B1', 'B2']},
                        index=['K0', 'K1', 'K2'])
    right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C2', 'C3'],
                          'D': ['D0', 'D2', 'D3']},
                        index=['K0', 'K2', 'K3'])
    left.join(right)
    
    
    多层的key拼接:
    left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                         'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                         'key1': ['K0', 'K0', 'K1', 'K2'],
                         'key2': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']})
    index = pd.MultiIndex.from_tuples([('K0', 'K0'), ('K1', 'K0'),
                                       ('K2', 'K0'), ('K2', 'K1')],names=['key1','key2'])
    right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                          'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                         index=index)
    left.join(right, on=['key1','key2'])
    

    总结

    • append:主要是用来添加行,也就是在一个表中下方添加。

    • assign:主要是用来添加列,也就是在表的右方添加。

    • combine:这个函数的填充可以根据某种规则来填充,当然它衍生的combine_first就是一个比较常用的函数了,这个函数是直接填充。

    • update:这个函数是会在前表的基础之上,将后表填充,不会更改索引,也就是按照前表的索引来操作。

    • concat:这个函数也是进行直接的拼接,不会管索引,所以会出现多个相同的索引的情况,主要用于列的拼接。

    • merge:这个函数就是用于行拼接多一些,可以指定key来拼接,多用于one_to_one和one_to_many的情况。

    • join:这个函数也适用于行拼接,多用于many_to_one的情况,还可以应对多层keys的拼接。

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