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  • python 统计列表中不同元素的数量方法
    千次阅读
    2021-01-13 19:52:06

    python 统计列表中不同元素的数量方法

    刚刚上网搜了一下如何用python统计列表中不同元素的数量,发现很少,找了半天。我自己来写一种方法。

    代码如下

    list=[1,1,2,2,3]

    print(list)

    set1=set(list)

    print(set1)

    print(len(set1)) #len(set1)即为列表中不同元素的数量

    得到结果:

    [1, 1, 2, 2, 3]

    {1, 2, 3}

    3

    原理就是set集合中不允许重复元素出现。

    以上这篇python 统计列表中不同元素的数量方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2018-06-28

    如下所示: lis = [12,34,456,12,34,66,223,12,5,66,12,23,66,12,66,5,456,12,66,34,5,34] def test1(): #进行去重 c = [] for i in lis: if i not in c: c.append(i) #进行统计,生成二维列表 b = [] for i in c: num = 0 for j in range(len(lis)): if lis[j] == i: num += 1 a = [] a.app

    Python版本 3.0以上 分别打印列表中的元素有两种: 方法一 a = [1,2,3,4] print(*a,sep = '\n') #结果 1 2 3 4 方法二 a = [1,2,3,4] [print(i) for i in a] #结果 1 2 3 4 [None, None, None, None] 以上这篇在Python中分别

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  • Oracle连续相同数据统计

    千次阅读 2018-12-23 19:31:44
    今天复习一下之前用到的连续相同数据统计。 首先,创建个简单的测试表,这里过程就略过了,直接上表(真的是以简单为主,哈哈…) 第种写法row_number(): SELECT val,COUNT(*) FROM (SELECT ID,val, row_number() ...

    有些事情始终是需要坚持下去的。。。
    今天复习一下之前用到的连续相同数据的统计。
    首先,创建一个简单的测试表,这里过程就略过了,直接上表(真的是以简单为主,哈哈…)
    在这里插入图片描述
    第一种写法row_number():

    SELECT val,COUNT(*) FROM
    (SELECT ID,val,
    row_number() OVER(ORDER BY ID)-row_number() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) x
    FROM LCY ) GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);
    

    第二种rank()

     SELECT val,COUNT(*) FROM
    (SELECT ID,val,
    rank() OVER(ORDER BY ID)-rank() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) x
    FROM LCY) GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);
    

    第三种dense_rank()

    SELECT val,COUNT(*) FROM
    (SELECT ID,val,
    dense_rank() OVER(ORDER BY ID)-dense_rank() OVER(PARTITION BY val ORDER BY ID) x
    FROM LCY )GROUP BY val,x ORDER BY MIN(ID);
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    三者在这里的用法只是换汤不换药,但是在其他的需求里还是有区别的,比如成绩排名。

    本章涉及到的知识点是分析函数、聚合函数,除此之外还有数据分析函数和统计求和函数。

    简单介绍一下:

    聚合函数
    SUM :该函数计算组中表达式的累积和

    MIN :在一个组中的数据窗口中查找表达式的最小值

    MAX :在一个组中的数据窗口中查找表达式的最大值

    AVG :用于计算一个组和数据窗口内表达式的平均值。

    COUNT :对一组内发生的事情进行累积计数

    分析函数

    RANK :根据ORDER BY子句中表达式的值,从查询返回的每一行,计算它们与其它行的相对位置

    DENSE_RANK :根据ORDER BY子句中表达式的值,从查询返回的每一行,计算它们与其它行的相对位置

    FIRST :从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最前面的一个值的行

    LAST :从DENSE_RANK返回的集合中取出排在最后面的一个值的行

    FIRST_VALUE :返回组中数据窗口的第一个值

    LAST_VALUE :返回组中数据窗口的最后一个值。

    LAG :可以访问结果集中的其它行而不用进行自连接

    LEAD :LEAD与LAG相反,LEAD可以访问组中当前行之后的行

    ROW_NUMBER:返回有序组中一行的偏移量,从而可用于按特定标准排序的行号

    数据分析函数

    STDDEV :计算当前行关于组的标准偏离

    STDDEV_POP:该函数计算总体标准偏离,并返回总体变量的平方根

    STDDEV_SAMP:该函数计算累积样本标准偏离,并返回总体变量的平方根

    VAR_POP :该函数返回非空集合的总体变量(忽略null)

    VAR_SAMP :该函数返回非空集合的样本变量(忽略null)

    VARIANCE :如果表达式中行数为1,则返回0,如果表达式中行数大于1,则返回VAR_SAMP

    COVAR_POP :返回一对表达式的总体协方差

    COVAR_SAMP:返回一对表达式的样本协方差

    CORR :返回一对表达式的相关系数

    CUME_DIST :计算一行在组中的相对位置

    NTILE :将一个组分为"表达式"的散列表示

    PERCENT_RANK:和CUME_DIST(累积分配)函数类似

    PERCENTILE_DISC:返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值

    PERCENTILE_CONT:返回一个与输入的分布百分比值相对应的数据值

    RATIO_TO_REPORT:该函数计算expression/(sum(expression))的值,它给出相对于总数的百分比

    REGR_ (Linear Regression) Functions:这些线性回归函数适合最小二乘法回归线,有9个不同的回归函数可使用

    统计求和函数

    CUBE :按照OLAP的CUBE方式进行数据统计,即各个维度均需统计

    下一篇文章介绍三者的区别,还有其他一些常用的分析函数和聚合函数。

    展开全文
  • 题目有个商场,每日人流量信息...例如,表 stadium:对于上面的示例数据,输出为:这个题的题意已经很明白了,就是要找出 连续三天(含)以上人流量都在100(含)以上的数据。我用SQL Server 来做吧(因为别人都用MySq...

    题目

    有一个商场,每日人流量信息被记录在这三列信息中:序号 (id)、日期 (date)、 人流量 (people)。请编写一个查询语句,找出高峰期时段,要求连续三天及以上,并且每天人流量均不少于100。

    例如,表 stadium:

    125e7a4e5a5e7f726da3ed7413ef8281.png

    对于上面的示例数据,输出为:

    aed550d79cda5728ae4826a988364e3c.png

    这个题的题意已经很明白了,就是要找出 连续三天(含)以上人流量都在100(含)以上的数据。

    我用SQL Server 来做吧(因为别人都用MySql,正所谓:常在河边走,哪能都穿鞋?)

    我做了点测试数据:

    2c6dfe64ec87155ec2256c6942abad5b.png

    方法一:

    这种题目的思路,就是找到那些数据是即  在100(含)以上,而且又是连续三天对吧?拆分一下思路:

    1、每天人流量 >=100

    2、连续的天数 要 >=3

    你看 我又说了个废话对吧? >=100简单,但是 >=3 这个怎么来呢?也就是怎么求出连续天数呢?

    举个例子来总结个规律:

    1000 - 1 =999

    1001 - 2 =999

    1002 - 3 =999

    发现了吗,如果一组“减数”和一组“被减数”都是递增的,那么他们的差是相同的哦!有没有猜到我要干嘛了?

    先看一下满足第1步需的SQL

    select * from stadium where people>=100

    6842b4c45521766c0c5dbf9484c4e9a7.png

    Q:这样之后呢?和刚才的规律有毛关系吗?

    A:嗯  目前是没有的,但是 如果我给他们增加一列“递增的行号” rownum,和 一例“日期偏移量" dayOffset呢?只要日期连贯,这个dayOffset是否就也是连贯了呢(也就自增了哇)。看图吧

    select *,

    row_number()over(order by [date]) asrownum

    ,datediff(day,'1990-1-1',[date]) dayOffsetfrom stadium where people>=100

    aab1fcbd69ac6833f184a2af6ef6f0d5.png

    来观察一下,两个红色框的数据 是不是都是符合要求的?怎么取出来呢?

    还记得前边总结的【如果一组“减数”和一组“被减数”都是递增的,那么他们的差是相同】的例子吗?这会要用上了

    看代码:

    select *,t1.dayOffset-t1.rownum flag from(select *,

    row_number()over(order by [date]) asrownum

    ,datediff(day,'1990-1-1',[date]) dayOffsetfrom stadium where people>=100)t1

    925231e003aee475afd341dc732e1bf5.png

    看到没有?“日期偏移量" -“递增的行号” 得到的值,如果是连续日期,得到的值相同,如果日期中断,就会得到一个新的值了,这个就不解释了吧

    得到了这个值之后,我们是不是可以使用partition来做个分区求数量 最后过滤呢?来吧 就这样了

    select *,count(*) over(partition by t2.flag) conDays from(select *,t1.dayOffset-t1.rownum flag from(select *,

    row_number()over(order by [date]) asrownum

    ,datediff(day,'1990-1-1',[date]) dayOffsetfrom stadium where people>=100)t1

    )t2

    e754af20cf6cdc0f76a2ce449879e75d.png

    透彻了不?最后过滤一下  是不是就可以了?顺便只显示目标数据列就可以了:

    select t3.ID,t3.[date],t3.people from(select *,count(*) over(partition by t2.flag) conDays from(select *,t1.dayOffset-t1.rownum flag from(select *,

    row_number()over(order by [date]) asrownum

    ,datediff(day,'1990-1-1',[date]) dayOffsetfrom stadium where people>=100)t1

    )t2

    ) t3where t3.conDays>=3

    251cc5de2b7885d4d807c61944d406dc.png

    这种类型的题目还可以继续延伸:

    比如:高峰期延续最久的时间段范围?

    比如:高峰期持续最长的天数?

    类似这种,都可以根据 日期偏移量和行号差的思路来做

    方法二:

    这个方法就很好理解了,3天对不?我假设每一天都是连续3天的第一天,如果连着三天的数据都是>=100那么这将时我的目标数据

    select t1.id id1,t1.[date]date1,t1.people people1,

    t2.id id2,t2.[date]date2,t2.people people2,

    t3.id id3,t3.[date]date3,t3.people people3from (select *,ROW_NUMBER() over(order by id) num fromstadium) t1join (select *,ROW_NUMBER() over(order by id) num from stadium) t2 on t1.num+1=t2.numjoin (select *,ROW_NUMBER() over(order by id) num from stadium) t3 on t2.num+1=t3.numwhere t1.people>=100 and t2.people>=100 and t3.people>=100

    方法很简单,就是联合查询三次这个表,是每条数据都和他后边的两条数据关联。当然,最后两条数据忽略,因为最后两条数据已经出现在 倒数第三条数据中了,看查询效果吧

    a8415c4ae9296aae34d002cba7a861d0.png

    看看 我们要的数据 是不是都在这里边了?只是他们在同一个行中了,或者有重复数据了 对吧?没关系  我们把他们拿出来 就好了! 看代码

    with tb as(select t1.id id1,t1.[date]date1,t1.people people1,

    t2.id id2,t2.[date]date2,t2.people people2,

    t3.id id3,t3.[date]date3,t3.people people3from (select *,ROW_NUMBER() over(order by id) num fromstadium) t1join (select *,ROW_NUMBER() over(order by id) num from stadium) t2 on t1.num+1=t2.numjoin (select *,ROW_NUMBER() over(order by id) num from stadium) t3 on t2.num+1=t3.numwhere t1.people>=100 and t2.people>=100 and t3.people>=100)select id1,date1,people1 fromtbunion

    select id2,date2,people2 fromtbunion

    select id3,date3,people3 from tb

    这里with as 和 union我就不介绍了吧。看一下最终效果是不是一样的?

    695854c03b1a1b2fa81feecccdb17f4c.png

    知识很简单,方法多的很。欢迎留言分享其他方法

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  • SPSS如何做离散和连续变量的统计描述 离散变量的统计描述 原始数据 §频数列表 §百分比 §累计频数 §累计百分比 集中趋势 §众数 连续变量的统计描述 频数表 操作步骤:确定数;确定距;确定各组...

    SPSS如何做离散和连续变量的统计描述

    离散变量的统计描述

    • 原始数据

    §频数列表

    §百分比

    §累计频数

    §累计百分比

     

    • 集中趋势

    §众数

     

    连续变量的统计描述

    频数表

    操作步骤:确定组数;确定组距;确定各组段的上下限

    各步骤的操作都存在着一些主观性,但因为只是进行初步的观察,这并无大碍

    是一种非常直观的方法,但比较粗糙,如果希望进行深入的分析,则必须要使用一些严谨的统计指标对各方面特征加以描述

    • 集中趋势

    均数mean

    §描述一组数据在数量上的平均水平,总体均数和样本均数用不同符号表示

    §适用范围:对称分布,特别是正态分布资料

     

    几何均数G

    §针对正偏态资料集中趋势的描述而提出

    §适用范围:对数正态分布资料,但往往被进一步扩大到等比资料

     

    中位数median

    §适用范围:万金油

    §和均数相比较为迟钝,只有样本量较为充足时结果才稳定下来

     

    众数mode

    §所有数值中出现次数最多的一个

    §适用范围:国外用的比较多

     

    • 离散趋势

    全距Range

    §适用范围最广,但是也最不稳定

     

    方差Variance

    §离均差  描述个体变异

    §离均差和    直接相加必然为

    §离均差绝对值之和  数学推导困难

    §离均差平方和

     

    标准差 std.deviation

    §解决了阅读时量纲的问题

     

    变异系数(coefficient of variation)

    §解决了不同资料间变异程度对比的问题

    §测量尺度相差太大:比较蚂蚁和大象的体重变异

    §量纲不同:比较身高和体重的变异程度

     

    百分位数

    教科书上传统将其列为集中趋势的描述指标,但实际上不仅限于此,单独列为一类可能更为妥当

    §适用于各种分布

    §P2.5 P5 P10 P25 P50 P75 P90 P95 P97.5

    使用条件:只有样本量较大时结果才比较稳定,对位于两端的百分位数而言更是如此

    §100例时,P95右侧只有5例!

     

    四分位数

    §实际上是P25P50P75分位数的总称,他们正好能够将全部总体单位按标志值的大小等分为四部分的三个数值

    §(P75)、下(P25)四分位数的差值被称为四分位间距

     

    • 分布形状(是否对称,分布曲线的形状)

    §针对某种分布进行进一步的特征描述,主要是用于正态分布

    §偏度系数Skewness  正态峰 正偏态 负偏态

    §峰度系数Kurtosis     正态峰 平阔峰 尖峭峰

    其他分布会有其他指标

    • 分布特征(单、双峰,有无极端值等)

     

    连续变量统计描述总结

    • 正分布分布:

    集中趋势:均数

    离散趋势:标准差

     

    • 非正态分布:

    集中趋势:中位数

    离散趋势:四分位数间距

     

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如何统计一组数据连续数量