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  • 如图,是对每个产品的描述,整个数据大概有50万条,如何统计“Description”字段下[b]每个单词[/b]出现的次数? 最后我要形成的表格是如下图例子所示 [img=...
  • address_all = {'A': [5, 20, 300], 'C': [1, 50, 600], 'B': [5, 20], 'D': [6, 30, 300]}# 需要得到是 [5,20,300]如何改写以下方法,获取出现次数最多地址:def get_most(address_all)...

    使用 python 从一组数据中获取 最可能的 地址ID [省份ID,城市ID,区域ID] 的集合。

    address_all = {'A': [5, 20, 300], 'C': [1, 50, 600], 'B': [5, 20], 'D': [6, 30, 300]}

    # 需要得到的是 [5,20,300]

    如何改写以下方法,获取出现次数最多的地址:

    def get_most(address_all):

    """

    :param address_all:

    :return:

    """

    # 查找最可能的 id1 id2 id3

    address = []

    id1 = id2 = id3 = 0

    ids = {}

    for x, y in address_all.items():

    if len(y) >= 1 and y[0] > 0:

    ids[y[0]] = ids.get(y[0], 0) + 1

    id1 = sorted(ids.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[0][0]

    ids = {}

    for x, y in address_all.items():

    if len(y) >= 2 and y[0] == id1 and y[1] > 0:

    ids[y[1]] = ids.get(y[1], 0) + 1

    id2 = sorted(ids.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[0][0]

    ids = {}

    for x, y in address_all.items():

    if len(y) >= 3 and y[0] == id1 and y[1] == id2 and y[2] > 0:

    ids[y[2]] = ids.get(y[2], 0) + 1

    id3 = sorted(ids.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[0][0]

    address = []

    if id1:

    address.append(id1)

    if id2:

    address.append(id2)

    if id3:

    address.append(id3)

    return address

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  • 我开发了以下代码来从web API中提取数据,并尝试基于以下条件对其进行操作:计算用户在初始日期(即当前时间)之间出现的次数-6天,最终日期为当前时间。我收到的JSON对象具有以下结构:[{id: 1003384,user_id : 0001...

    我开发了以下代码来从web API中提取数据,并尝试基于以下条件对其进行操作:计算用户在初始日期(即当前时间)之间出现的次数-

    6天,最终日期为当前时间。

    我收到的JSON对象具有以下结构:[{

    id: 1003384,

    user_id : 0001

    CreatedOn: "2017-02-16 15:54:48",

    Problem: "AVAILABILILTY",

    VIP: "YES",

    Vendor_CODE: "XYZ12345",

    Week_id: "07",

    },

    {

    id: 1003338,

    user_id: 0002

    CreatedOn: "2017-02-15 13:49:16",

    Problem: "AVAILABILILTY",

    VIP: "NO",

    Vendor_CODE: "XYZ67890",

    Week_id: "09",

    },

    {

    id: 1553338,

    user_id: 0002

    CreatedOn: "2017-03-15 09:30:36",

    Problem: "AVAILABILILTY",

    VIP: "YES",

    Vendor_CODE: "ACE67890",

    Week_id: "13",

    }]

    现在,当我执行下面的代码时,我无法计算用户在给定的两个日期之间出现的次数,因为我得到的错误键应该是整数而不是字符串,我不知道应该在哪里实现初始日期和最终日期。在

    ^{pr2}$

    为了避免错误键应该是整数而不是字符串,我使用print(response_data[0])获得输出:{

    id: 1003384,

    user_id : 0001

    CreatedOn: "2017-02-16 15:54:48",

    Problem: "AVAILABILILTY",

    VIP: "YES",

    Vendor_CODE: "XYZ12345",

    Week_id: "07",

    }

    我的问题是:我的JSON数据在我解析后是否是字典json.loads(网址.read().decode())?如果是这样的话,为什么我不能检索作为response_data['user_id']的数据来查看所有用户?

    代码中缺少什么来计算用户为了工作而出现的次数?

    我应该在哪里实现日期代码来根据给定的日期检索用户?在

    提前感谢,请随时向本帖提出任何建议。在

    更新2017年6月6日我解析的JSON数据是一个字典,我可以验证它,因为我使用了print(isinstance(response_data[0],dict)),结果为True。

    我试着用印刷体把这本词典的钥匙打印出来(回复_数据.keys())但是我遇到了这个错误:list object没有属性'keys'。如果Python声明这是一个字典,但我不能打印键,这怎么可能呢?

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  • 您可以使用loc从“ col2”中过滤出行级匹配项,将过滤后“ col2”值附加到“ col1”中,然后调用value_counts:counts = df['col1'].append(df.loc[df['col1'] != df['col2'], 'col2']).value_counts()结果输出:i ...

    您可以使用loc从“ col2”中过滤出行级匹配项,将过滤后的“ col2”值附加到“ col1”中,然后调用value_counts:

    counts = df['col1'].append(df.loc[df['col1'] != df['col2'], 'col2']).value_counts()

    结果输出:

    i 4

    d 3

    h 3

    a 2

    j 1

    k 1

    c 1

    g 1

    b 1

    e 1

    注意:如果希望输出按字母顺序显示,则可以在计数代码的末尾添加.sort_index().

    计时

    使用以下设置来产生更大的样本数据集:

    from string import ascii_lowercase

    n = 10**5

    data = np.random.choice(list(ascii_lowercase), size=(n,2))

    df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])

    def edchum(df):

    vals = np.unique(df.values)

    count = np.maximum(df['col1'].str.get_dummies().reindex_axis(vals, axis=1).fillna(0), df['col2'].str.get_dummies().reindex_axis(vals, axis=1).fillna(0)).sum()

    return count

    我得到以下计时:

    %timeit df['col1'].append(df.loc[df['col1'] != df['col2'], 'col2']).value_counts()

    10 loops, best of 3: 19.7 ms per loop

    %timeit edchum(df)

    1 loop, best of 3: 3.81 s per loop

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  • 我们想统计每个u对应a,并统计同一个a下面u的出现次数; 代码如下:df = pd.DataFrame({'a':[1,1,1,3,3,3,3,3,3,3,3,8],'u':[99,98,67,65,63,67,57,55,51,53,53,55]})df Out[72]: a u 0 1 99 1 1 98

    我们使用groupby这个分组函数吧。
    我们给出数据集。
    我们想统计每个u对应的a,并统计同一个a下面u的出现次数;
    代码如下:

    df = pd.DataFrame({'a':[1,1,1,3,3,3,3,3,3,3,3,8],'u':[99,98,67,65,63,67,57,55,51,53,53,55]})
    
    df
    Out[72]: 
        a   u
    0   1  99
    1   1  98
    2   1  67
    3   3  65
    4   3  63
    5   3  67
    6   3  57
    7   3  55
    8   3  51
    9   3  53
    10  3  53
    11  8  55
    
    gropus=df.groupby(['a'])
    row = {'a':[],'u':[],'第几次出现':[]}
    for k,group in gropus:
        row['a'] += group.a.values.tolist()
        row['u'] += group.u.values.tolist()
        row['第几次申请'] += ((group.index-group.index[0])%group.index.size+1).values.tolist()
    
    pd.DataFrame(row)
    
    Out[73]: 
        a   u  第几次出现
    0   1  99      1
    1   1  98      2
    2   1  67      3
    3   3  65      1
    4   3  63      2
    5   3  67      3
    6   3  57      4
    7   3  55      5
    8   3  51      6
    9   3  53      7
    10  3  53      8
    11  8  55      1
    展开全文
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  • Excel:如何算出重复次数

    千次阅读 2020-06-09 09:27:15
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 from math import log
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  • C#数据结构

    2013-12-10 11:49:54
    算法要全面细致地考虑所有可能出现的边界情况和异常情况,并对这些边界情况 和异常情况做出妥善的处理,尽可能使算法没有意外的情况发生。 4、运行时间(Running Time)。运行时间是指算法在计算机上运行所花费的时间...
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  • 本课件是一个动态演示数据结构算法执行过程辅助教学软件, 它可适应读者对算法输入数据和过程执行控制方式不同需求, 在计算机屏幕上显示算法执行过程中数据的逻辑结构或存储结构变化状况或递归算法执行...
  • 数据运营思维导图

    2018-04-26 14:24:22
    消费属性指用户消费意向、消费意识、消费心理、消费嗜好等,对用户消费有个全面的数据记录,对用户消费能力、消费意向、消费等级进行很好管理 用户心理属性 心理属性指用户在环境、社会或者交际、感情过程...

空空如也

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如何计算数据出现的次数