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  • python分组进行排序

    2020-12-29 08:31:59
    python 分组排序问题请教按照城市进行分组,然后按照数值进行排序。多谢各位def top(self,n=5): return self.sort('num',ascending=True)[:n] 表名.groupby(['city']).apply(top)按照城市进行分组,然后按照数值进行...

    python 分组排序问题请教

    按照城市进行分组,然后按照数值进行排序。多谢各位

    def top(self,n=5): return self.sort('num',ascending=True)[:n] 表名.groupby(['city']).apply(top)

    按照城市进行分组,然后按照数值进行排序,返回序列值。多谢各位

    这个应用可以使用JavaConfig完成配置。我把它切分为下面几个部分: ServicesConfig(服务配置) 无需扫描组件,配置真的非常简单: @Configuration public class ServicesConfig { @Autowired private AccountRepository accountRepository; @Be

    怎么对python中列表类型进行分组

    如下,将不同的类型及值放到字典中 例如列表lst有int,list,tuple,dict,str,float等类型。 lst = [1,2,3,'54',45.0,'784','string',[1,2,3],(3,6,7),{"no1":1,"no2":2}] #定义dict_lstype,来对列表lst进行分组 dict_lstype={} for i in lst: ty

    如下,将不同的类型及值放到字典中 例如列表lst有int,list,tuple,dict,str,float等类型。 lst = [1,2,3,'54',45.0,'784','string',[1,2,3],(3,6,7),{"no1":1,"no2":2}] #定义dict_lstype,来对列表lst进行分组dict_lstype={} for i in lst: typ

    如下,将不同的类型及值放到字典中例如列表lst有int,list,tuple,dict,str,float等类型。lst=[1,2,3,'54',45.0,'784','string',[1,2,3],(3,6,7),{"no1":1,"no2":2}]#定义dict_lstype,来对列表lst进行分组dict_lstype={}foriinlst:type_i=type(i

    那画界面那儿,分别双击“打开”、“另存为”这两个按钮,会出现一个对话框,点确定,消息函数就加上了并跳到相应的函数体,在里面写内容就好了。 还可以用菜单栏的VIEW->ClassWizard下的MessageMap功能,处理消息函数。

    In [1]: from itertools import groupby In [2]: data = ["

    acxcfxxc"] In [3]: f = lambda s, n=[]: s[0]=='1' and n.append(0) or l

    怎样用python进行年龄分段并且CSS布局HTML小编今天和大家分享和排序?

    如题,怎样用最简单的Python语言将具体的年纪进行分段并且统计各年龄段def input(): return [ {'age': 16, 'count': 20, }, {'age': 17, 'count': 14, }, {'age': 20, 'count': 17, }, ]def process(data): result = {} for item in data: key = int(item['age']/10)*10 if key not in result: result[key] = 0 resu

    Python 中 dataframe.groupby按多条件分组怎么做?

    如题,我有一组数据,格式大致为(columns = ['YEAR','MONTH','DAY','HOU df.groupby(['YEAR','MONTH','DAY','HOUR'])['TITLE'].apply(lambda x:x.tolist())或df.groupby(['YEAR','MONTH','DAY','HOUR'])['TITLE'].apply(lambda x:','.join(x.tolist()))

    python 标准输入 怎么判断最后一行 我要分组并排序

    你是指从stdin输入吗? 最简单的: import sys for line in sys.stdin: print line 或者: import fileinput for line in fileinput.input(): print line 以上两种方法需要等待EOF才会开始处理,也就是在win下面的Ctrl+Z, *nix下的Ctrl+d

    展开全文
  • 一、pandas分组* 1、分组运算过程:split->apply->combine 拆分:进行分组的根据 应用:每个分组运行的计算规则 合并:把每个分组的计算结果合并起来 2、分组函数 DataFrame.groupby(by=None, axis=0, ...
    • 转载自 https://blog.csdn.net/ai_1046067944/article/details/86300634

    一、pandas分组*

    1、分组运算过程:split->apply->combine

    • 拆分:进行分组的根据
    • 应用:每个分组运行的计算规则
    • 合并:把每个分组的计算结果合并起来

    img

    2、分组函数

    DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs
    
    
    
     
    
    
    
    by: 依据哪些列进行分组,值可以是:mapping, function, label, or list of labels
    

    3、聚合函数

    img

    4、分组聚合实例

    • 单列分组
    >>> import pandas as pd
    
    
    
    >>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'c', 'b', 'c'], 'B': [2, 8, 1, 4,
    
    
    
    3, 2, 5, 9], 'C': [102, 98, 107, 104, 115, 87, 92, 123], 'D': [2, 98, 17, 14, 15, 7, 92,
    
    
    
     13]})
    
    
    
    >>> df
    
    
    
       A  B    C   D
    
    
    
    0  a  2  102   2
    
    
    
    1  b  8   98  98
    
    
    
    2  a  1  107  17
    
    
    
    3  c  4  104  14
    
    
    
    4  a  3  115  15
    
    
    
    5  c  2   87   7
    
    
    
    6  b  5   92  92
    
    
    
    7  c  9  123  13
    
    
    
    >>> df.groupby(by='A').sum()
    
    
    
        B    C    D
    
    
    
    A
    
    
    
    a   6  324   34
    
    
    
    b  13  190  190
    
    
    
    c  15  314   34
    
    • 多列分组
    >>> df.groupby(by=['A','B']).sum()             ###A,B成索引
    
    
    
           C   D
    
    
    
    A B
    
    
    
    a 1  107  17
    
    
    
      2  102   2
    
    
    
      3  115  15
    
    
    
    b 5   92  92
    
    
    
      8   98  98
    
    
    
    c 2   87   7
    
    
    
      4  104  14
    
    
    
      9  123  13
    
    • 多列聚合
    >>> df.groupby(by=['A','B'])['C'].sum()      ###1个列
    
    
    
    A  B
    
    
    
    a  1    107
    
    
    
       2    102
    
    
    
       3    115
    
    
    
    b  5     92
    
    
    
       8     98
    
    
    
    c  2     87
    
    
    
       4    104
    
    
    
       9    123
    
    
    
     
    
    
    
    >>> df.groupby(by=['A','B'])['C','D'].sum()   ###2个列
    
    
    
           C   D
    
    
    
    A B
    
    
    
    a 1  107  17
    
    
    
      2  102   2
    
    
    
      3  115  15
    
    
    
    b 5   92  92
    
    
    
      8   98  98
    
    
    
    c 2   87   7
    
    
    
      4  104  14
    
    
    
      9  123  13
    
    • 多列不同聚合方式
    >>> import numpy as np
    
    
    
    >>> df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean, 'sum'], 'D':['count',np.std]})
    
    
    
                C          D
    
    
    
             mean  sum count       std
    
    
    
    A
    
    
    
    a  108.000000  324     3  8.144528
    
    
    
    b   95.000000  190     2  4.242641
    
    
    
    c  104.666667  314     3  3.785939
    
    
    
     
    
    
    
     
    
    
    
    >>>ps: 不同列使用多个不同函数进行聚合C: mean,sum;D:count,std
    
    • 返回值类型区别
    方法1:agg
    
    
    
    >>> df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean]})
    
    
    
                C
    
    
    
             mean
    
    
    
    A
    
    
    
    a  108.000000
    
    
    
    b   95.000000
    
    
    
    c  104.666667
    
    
    
    >>> type(df.groupby(by=['A']).agg({'C':[np.mean]}))
    
    
    
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    
    
    
     
    
    
    
     
    
    
    
    方法2:索引
    
    
    
    >>> df.groupby(by=['A'])['C'].mean()
    
    
    
    A
    
    
    
    a    108.000000
    
    
    
    b     95.000000
    
    
    
    c    104.666667
    
    
    
    Name: C, dtype: float64
    
    
    
    >>> type(df.groupby(by=['A'])['C'].mean())
    
    
    
    <class 'pandas.core.series.Series'>
    
    
    
     
    
    
    
     
    
    
    
     
    
    
    
    总结: 两种方法结果一样,但是一个类型是DataFrame,一个为Series;有时候会用上
    

    二、pandas排序

    • 按索引进行降序排列
    >>> df
    
    
    
       A  B    C   D
    
    
    
    0  a  2  102   2
    
    
    
    1  b  8   98  98
    
    
    
    2  a  1  107  17
    
    
    
    3  c  4  104  14
    
    
    
    4  a  3  115  15
    
    
    
    5  c  2   87   7
    
    
    
    6  b  5   92  92
    
    
    
    7  c  9  123  13
    
    
    
    >>> df.sort_index(ascending=False)       ### 索引
    
    
    
       A  B    C   D
    
    
    
    7  c  9  123  13
    
    
    
    6  b  5   92  92
    
    
    
    5  c  2   87   7
    
    
    
    4  a  3  115  15
    
    
    
    3  c  4  104  14
    
    
    
    2  a  1  107  17
    
    
    
    1  b  8   98  98
    
    
    
    0  a  2  102   2
    
    • 按值进行降序排列
    >>> df.sort_values(by="A",ascending=False)        # 按某一列
    
    
    
       A  B    C   D
    
    
    
    3  c  4  104  14
    
    
    
    5  c  2   87   7
    
    
    
    7  c  9  123  13
    
    
    
    1  b  8   98  98
    
    
    
    6  b  5   92  92
    
    
    
    0  a  2  102   2
    
    
    
    2  a  1  107  17
    
    
    
    4  a  3  115  15
    
    
    
     
    
    
    
    >>> df.sort_values(by=["B","A"],ascending=False)   # 按2列
    
    
    
       A  B    C   D
    
    
    
    7  c  9  123  13
    
    
    
    1  b  8   98  98
    
    
    
    6  b  5   92  92
    
    
    
    3  c  4  104  14
    
    
    
    4  a  3  115  15
    
    
    
    5  c  2   87   7
    
    
    
    0  a  2  102   2
    
    
    
    2  a  1  107  17
    
    
    
     
    
    
    
     
    
    
    
     
    
    
    
     
    
    展开全文
  • # 取分组的max = 取大小排序后的top1 (head(1)) result = result.sort_values(by=['cnt'], ascending=[False]).reset_index(drop=True) result_max = result.groupby(['A', 'B']).head(1) # 比取idmax后再df[]...

    import pandas as pd 

    import nump as np

    # 取分组的max = 取大小排序后的top1 (head(1))

    result = result.sort_values(by=['cnt'], ascending=[False]).reset_index(drop=True)

    result_max = result.groupby(['A', 'B']).head(1) 

    # 比取idmax后再df[]便捷一点

    展开全文
  • # 最外层的dict几个键,表示分组排序 position = [i for i in in_result.keys()] for pos in position: # 在每个组内,按某个字段排序 sort_dict = sorted(in_result[pos], key = lambda x:x["b"], reverse = ...

    思路:
    1.对嵌套字典转换结构。
    2.最内层以组为键:{“a”:[],“b”:[]},即对"a","b"排序。外面多少层都可以,递归到组这一层即可。
    3.再对组里面的数组,按某个键或者值排序。

    def sort_dict(in_result,limit):
    	# 最外层的dict几个键,表示分组排序
        position = [i for i in in_result.keys()]
        for pos in position:
        	# 在每个组内,按某个字段排序
            sort_dict = sorted(in_result[pos], key = lambda x:x["b"], reverse = False)
            # 获取第limit个小值,比如前3个最小值,包括重复值
            min_b = sort_dict[0]["b"]
            # 记录非重复个数
            conter = 0
            # 记录重复个数
            index = 0
            # 重复的放进同一个列表中,即filter_result 子列表中
            filter_result = [[] for i in range(limit)]
            for doc in sort_dict:
                if not doc["b"] == min_b:
                    min_b = doc["b"]
                    conter +=1
                    if conter>=limit:
                        break
                # 存储第i小值
                filter_result[conter].append(sort_dict[index])
                index +=1
            io_result.update({pos:filter_result})
        """
        io_result = {'in': [[{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 1.1, 'b': 2}], [{'a': 1, 'b': 3}, {'a': 1, 'b': 3}]],
         'out': [[{'a': 1, 'b': 2.1}], [{'a': 1.1, 'b': 3.1}, {'a': 1, 'b': 3.1}]]}
    	"""
        # 转换结果,方便写入excel
        result_list = []
        for i in range(limit):
            for pos in position:
                if len(io_result[pos][i])>0:
                    result_list.extend(io_result[pos][i])
                else:
                    result_list.append(io_result[pos][i])
        return result_list
        
    if __name__ == "__main__":
        in_result = {"in":[{"a":1,"b":2},{"a":1.1,"b":2},{"a":1,"b":3},{"a":1,"b":3},{"a":1,"b":4}],
                    "out":[{"a":1,"b":2.1},{"a":1.1,"b":3.1},{"a":1,"b":3.1},{"a":1,"b":4.1},{"a":1,"b":5.1}]}
        result = sort_dict(in_result,2)
        print(result)
        """
        [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 1.1, 'b': 2}, {'a': 1, 'b': 2.1}, {'a': 1, 'b': 3}, 
        {'a': 1, 'b': 3}, {'a': 1.1, 'b': 3.1}, {'a': 1, 'b': 3.1}] 
    	"""
        
    
    展开全文
  • 再按id分组,再取组内grade最大的两行 data.sort_values('grade',ascending = False) group = data.groupby(['id']).head(2) print(group) id grade time 0 A 6 0102 1 A 7 0203 3 B 5 0405 4 B 6 0506 5 C 4 0607 6...
  • 源数据如上所示,需要输出每个城市销售额排名靠前的三家零售商。具体做法如下: S1:读取文件 #读取源数据文件 import pandas as pd file_path=r"E:\临时\20211103\temp.xlsx" ...S3:分组后取每组排名前三的.
  • 缘由:需要做一个信息统计,但是手头上的源数据先得杂乱无章, 就利用Python写一个依照某些内容对EXCEL分组排序的小脚本吧。功能:依照工作表中的不同部分对整张表进行分组排序#!/usr/bin/env python# --*-- coding:...
  • dayincome).aggregate(nums=Sum("priceBath")) print("total_income",total_income["nums"]) 输出结果:total_income 572 第二种输出的是正确的数字 以上这篇python 实现分组求和与分组累加求和代码就是小编分享给...
  • 你有一个字典或者实例的序列,然后你想根据某个特定的字段比如 date 来分组迭代访问。itertools.groupby() 函数对于这样的数据分组操作非常实用。为了演示,假设你已经有了下列的字典列表: from operator import ...
  • 先按币别分组 筛选出你小于指定日期的最大时间和币别集合select cur_Id,max(pre_time)as preTime from fc_excrate_adjust fe where fe.pre_time<=to_date('2020-05-11', 'yyyy-MM-dd') group by cur_Id在用原表内...
  • python 日期排序

    2021-01-12 08:17:02
    ,data[x] = data[x],data[i] 20 j = 4 21 print data python 经典排序算法 python 经典排序算法 排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能...
  • 我有一个有一百万个号码的文件。.../usr/bin/python3#Find the 10 largest integers#Don't store the whole listimport sysdef fOpen(fname):try:fd = open(fname,"r")except:print("Couldn't o...
  • 这个函数可以对数组进行分组排序,排序根据字符串的相似性,用户可以在第二个参数指定相似程度,比如75表示相似程度在75%以上# [代码名字: Sort list by group]# [代码分类: Python Core]# [代码描述: This function...
  • 准备dataset: import pandas as pd sql="select * from uds.amz_daily_sales where purchase_date&...1.排序 (1)单列 mysql: select * fromuds.amz_daily_saleswhere purchase_date>='2021-04-01' order b...
  • Python列表按日期分组

    2021-01-12 08:16:55
    说我有一个列表看起来像这样: [(datetime.datetime...像mysql类似的东西: select date(timestamp), max(value) from table group by date(timestamp) mysql语句只是为了展示这个想法,我绝对想要一个python解决方案.
  • 十大排序算法的python源码3.1冒泡排序3.2插入排序3.3插入排序3.4希尔排序3.5归并排序3.6快速排序3.7堆排序3.8计数排序3.9桶排序3.10基数排序 1. 前言 最近经常用到各种排序算法,但是网上的python排序源码质量...
  • 在日常做数据处理中,我们可能或涉及到取不同分组中的前几名。比如,某零售企业经营的业务中,包含“蔬菜”、“水果”、“水产”这3个板块的商品,此时,我们需要计算出每个不同的层级索引中销量(销售数量)前几的...
  • 也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本,该方法的基本思想是:先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的)分别进行直接插入排序,然后依次缩减增量再进行排序,...
  • 涉及到分组和排序,可以使用Pandas中的分组,在使用Pandas中的,在使用Panda之前,可以使用Python内建的数据结构实现分组Java分组,思路类似,这里展示了两种方法,一种是传统的,一种是Java 1.8+版本的Python分组...
  • 123 //按首字母分组排序数组45 -(NSMutableArray *)sortObjectsAccordingToInitialWith:(NSArray *)arr {6789 //初始化UILocalizedIndexedCollation1011 UILocalizedIndexedCollation *collation =...
  • python sorted多列排序

    2021-02-09 10:29:24
    sorted可以对所有可迭代的对象进行排序操作也就是说,任意元组、列表、字典互相嵌套的结构都可以用sorted进行排序sorted 语法sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])参数说明iterable可迭代对象, 任意元组、...
  • 学习Python分组和列表肯定不陌生,...下面就分组和列表进行详细的区分:Python中如何区分分组与列表切片Python内置函数列表的创建和删除遍历列表添加列表元素语法格式对列表进行统计和计算对列表进行排序列表推...
  • 我想将我的数据帧分成两列,然后对组中的聚合结果进行排序。In [167]:dfOut[167]:count job source0 2 sales A1 4 sales B2 6 sales C3 3 sales D4 7 sales E5 5 market A6 3 market B7 2 market ...
  • >>> d = pd.DataFrame({'x':[1, 2, 3, 4, 5], 'y':[4, 5, 6, 7, 8]}) >…python pandas:按行对条件进行分组 - python 我有一个大的pandas数据框,试图从中形成一些行的对。我的df如下所示:object_id increment ...
  • 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。希尔排序的核心是对步长的理解,步长是...
  • python 冒泡排序,快排

    2020-12-30 06:04:36
    一、冒泡排序1.1、冒泡的原理比较相邻的元素。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。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。针对所有的元素重复...
  • 我试图根据第一个列表[2]按字母顺序对列表进行排序,然后在按列表[3]和列表[4]排序的匹配条目内对列表进行排序,依此类推。真实的数据更大,每个列表中的条目更多,但只是一个例子:list = [['X_campestris_...
  • Day4-Python分组(DataWhale)

    2020-12-25 20:02:38
    分组 import numpy as np import pandas as pd 一、分组模式及其对象 1. 分组的一般模式 分组的三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果 一般模式:df.group(分组依据)[数据来源].使用操作 df = pd.read_...

空空如也

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