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  • 对某一结果集按列进行升序或降序排列即:结果集 Order by 列名/数字 Asc/Desc。 一、Asc,Desc排序讲以下5点 1、不写关键字Asc/Desc,默认Asc排序 2、列名的多种代替方式 3、NULL是中的最大 4、多个...

    关键字-升序Asc及降序Desc的使用语法

    对某一结果集按列进行升序或降序排列即:结果集 Order by 列名/数字 Asc/Desc。

    一、Asc,Desc排序讲以下5点

    1、不写关键字Asc/Desc,默认按Asc排序

    2、列名的多种代替方式

    3、NULL是列中的最大值

    4、多个列排序

    二、数据准备

    --建表
    create table test_A  (  id SMALLINT not null primary key,  name varchar(10),age  SMALLINT );
    --插入数据
    insert into test_A values(0,'ZhangSan',23);
    insert into test_A values(1,'LiSi',21); 
    insert into test_A values(2,'WangWu',23); 
    insert into test_A values(3,'MaLiu',null);
    insert into test_A values(4,'maLiu',24);

    三、详细展示

    1、不写关键字Asc/Desc,默认按Asc排序

    --以下写法效果一样
    select * from test_A order by ID 
    select * from test_A order by ID Asc

    2、列名的多种代替方式

    --按ID升序排列的多种写法
    select * from test_A order by ID Asc
    --列名可用编号1,2,3...代替
    select * from test_A order by 1 Asc
    /*
    对于列的编号可以同COLNO+1的值获得
    select name,COLNO+1 from sysibm.syscolumns where tbname='TEST_A'
    */
    --列名可以用别名
    select id A_ID,name,age from test_A order by A_ID Asc

    3、NULL是列中的最大值

    --Age列存在空值,按Age升序排列
    select * from test_A order by Age Asc

    --Age存在空值,按Age降序排列
    select * from test_A order by Age desc


    4、多个列排序,关键字Asc,Desc只对左侧紧挨着的这一列起作用

    --按ID降序,Age升序
    select * from test_A order by ID,Age desc

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/handhead/p/11023655.html

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  • 数据缺失处理 1.导入数据 import pandas as pd X = pd.read_csv('train.csv') ...3.计算每的缺失率,并缺失率降序排序 null_num = X.shape[0] - X.count() #计算每的缺失 null_num_rate = ...

    数据缺失值处理

    1.导入数据

    import pandas as pd
    
    X = pd.read_csv('train.csv')
    Y = pd.read_csv('test.csv')
    

    2.查看数据

    X.info()

    3.计算每列的缺失率,并按缺失率降序排序

    null_num = X.shape[0] - X.count() #计算每列的缺失数
    null_num_rate = null_num / X.shape[0] #缺失率
    null_num_df = pd.concat([null_num, null_num_rate],axis=1)
    null_num_df.columns=['num','rate']
    
    null_num_df = null_num_df.sort_values(by = ['rate'], ascending = False) #对缺失率降序排序
    

    4. 直接删除缺失率多的标签

    X=X.drop(['PoolQC','MiscFeature','Alley','Fence','FireplaceQu'],axis=1)

    5. 对指定的列填充缺失值‘None’

    col=['GarageType','GarageQual','GarageCond','GarageFinish','BsmtExposure','BsmtFinType2','BsmtQual','BsmtCond','BsmtFinType1']
    X[col]=X[col].fillna('None')

    6. 其中GarageYrBlt为车库的年份,用房子的建造年份来替代

    X.loc[X['GarageYrBlt'].isnull(),'GarageYrBlt']=X[X['GarageYrBlt'].isnull()]['YearBuilt']

    7. 用中位数替换‘LotFrontage’的缺失值

    X.loc[X['LotFrontage'].isnull(),'LotFrontage']=X['LotFrontage'].mean(skipna=True)

    8. 变量 MasVnrType 外墙装饰材料
    这个变量对价钱的影响应该不大,MasVnrType中的NA用它本身的None来代替

    X['MasVnrType']=X['MasVnrType'].fillna('None')

    9. 变量 MasVnrArea 外墙装饰材料的面积
    这个缺失值对应着MasVnrType的None值,应该将NA用0来替代

    X['MasVnrArea']=X['MasVnrArea'].fillna(0)

    10. 变量 Utilities 没有区分度,直接丢弃

    X=X.drop('Utilities',axis=1)

    11. 变量 BsmtFullBath BsmtHalfBath BsmtFinSF1 BsmtFinSF2 BsmtUnfSF TotalBsmtSF GarageCars GarageArea 则是由于不存在相应的设施而缺失,这些变量都是数字变量,所以都补充为0即可。

    cols=['BsmtFullBath','BsmtHalfBath','BsmtFinSF1','BsmtFinSF2','BsmtUnfSF','TotalBsmtSF','GarageCars','GarageArea']
    X[cols]=X[cols].fillna(0,axis=1)

    12. 变量MSZoning,Functional,Exterior1st,Exterior2nd,KitchenQual,Electrical,SaleType

    这些变量都是因子变量,并且只有几个缺失值,直接用最多的因子(出现频率最高的)来代替

    def select(x):
        #print(x)
        a=x.mode().values[0]
        
        return x.fillna(a)
    X[cols]=X[cols].apply(fun)

     

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  • 题目 给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 。请你 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运。...幸运是同一行的最小,同一的最大,那么我们可以对每一行进行升序排序,对每一进行降序排序 暴力解法 我

    题目

    给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 。请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数。
    幸运数是指矩阵中满足同时下列两个条件的元素:
    在同一行的所有元素中最小
    在同一列的所有元素中最大

    示例:
    输入:matrix = [[3,7,8],[9,11,13],[15,16,17]]
    输出:[15]
    解释:15 是唯一的幸运数,因为它是其所在行中的最小值,也是所在列中的最大值。

    分析

    幸运数是同一行的最小,同一列的最大,那么我们可以对每一行进行升序排序,对每一列进行降序排序

    暴力解法

    我们将每一行的最小值加入list,将每一列的最大值加入list2,然后遍历list,看list是否有list2中的元素,如果有则加入一个新的list里面,最后返回list。

     public List<Integer> luckyNumbers(int[][] matrix) {
    		List<Integer> list1 = new ArrayList<>();
    		List<Integer> list2 = new ArrayList<>();
    		// 找出每一行的最小值
    		for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
    			int tempRowMin = Integer.MAX_VALUE;
    			for (int j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
    				if (tempRowMin > matrix[i][j]) {
    					tempRowMin = matrix[i][j];
    				}
    			}
    			list1.add(tempRowMin);
    		}
    		// 找出每一列的最大值
    		for (int i = 0; i < matrix[i].length; i++) {
    			int tempColMax = Integer.MIN_VALUE;
    			for (int j = 0; j < matrix.length; j++) {
    				if (tempColMax < matrix[j][i]) {
    					tempColMax = matrix[j][i];
    				}
    			}
    			list2.add(tempColMax);
    		}
    		List<Integer> list = new ArrayList<>();
    		for (Integer temp : list1) {
    			if (list2.contains(temp)) {
    				list.add(temp);
    			}
    		}
    		return list;
    	}
    

    还有一种思路:先找每一行的最小数,然后去判断,在它所在的那一列是否有比它大的数,如果没有说明为幸运数,如果有则返回false;

    class Solution {
      public List<Integer> luckyNumbers(int[][] matrix) {
    		int row = matrix.length;
    		int col = matrix[0].length;
    		List<Integer> ans = new ArrayList<>();
    		//遍历每一行
    		for (int i = 0; i < row; i++) {
    			//找行最小值
    			int loc = find(matrix, i);
    			//判断是否有比它大的数
    			if (isMaxOfCol(matrix, i, loc)) {
    				//如果没有则为幸运数
    				ans.add(matrix[i][loc]);
    			}
    		}
    		return ans;
    	}
    
    	// 找每一行的最小值
    	public  int find(int[][] matrix, int row) {
    		int minOfRow = Integer.MAX_VALUE;
    		int loc = 0;//记录位置
    		for (int i = 0; i < matrix[row].length; i++) {
    			if (minOfRow > matrix[row][i]) {
    				minOfRow = matrix[row][i];
    				loc = i;
    			}
    		}
    		return loc;
    	}
    
    	// 判断是否是每一列的最大值
    	public boolean isMaxOfCol(int[][] matrix, int row, int col) {
    	//传入的col不变,为find()函数找到的行最小值
    		for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
    			if (row == i) {
    				continue;
    			}
    			//进行比较,如果对应列的其余行有比它大的,则不是幸运数,否则就是
    			if (matrix[i][col] > matrix[row][col]) {
    				return false;
    			}
    		}
    		return true;
    	}
    }
    

    反思

    这道题不难,就是挺麻烦的,有点绕
    end.

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  • 使用插入法排序,假设x数组的n个数据已经按降序排列,现在插入一个y到数组中,使数组x仍然是降序排列的。 输入格式: 在第一行中输入正整数n。 在第二行中输入n个用空格间隔的降序排好的整数,数据之间只能用1...

    一个数插入到有序数列中

    使用插入法排序,假设x数组的n个数据已经按降序排列,现在插入一个数y到数组中,使数组x仍然是降序排列的。

    输入格式:

    在第一行中输入正整数n值。 在第二行中输入n个用空格间隔的降序排好的整数,数据之间只能用1个空格间隔。 在第三行中输入一个待插入的整数y。 所有数据均是100以内的正整数。

    输出格式:

    在一行中输出将y插入后的有序数组,每个数据输出占3列。

    输入样例:
    5
    7 6 3 2 1
    4
    输出样例:
    7 6 4 3 2 1

    #include "stdio.h"
    void main()
    {
       int i,n,j,max;
       int a[100];
       scanf("%d\n",&n);
       for(i=0;i<n;i++)
       {
       	scanf("%d ",&a[i]);
       }
       scanf("%d",&a[n]);
       n=n+1;
        for(i=0;i<n-1;i++)
        for(j=0;j<n-i-1;j++)
        if(a[j]<a[j+1])
        {
        	max=a[j];
        	a[j]=a[j+1];
        	a[j+1]=max;
        }
       for(i=0;i<n;i++)
       printf("%3d",a[i]);  
    }
    

    在这里插入图片描述

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  • 使用插入法排序,假设x数组的n个数据已经按降序排列,现在插入一个y到数组中,使数组x仍然是降序排列的。 输入格式: 在第一行中输入正整数n。 在第二行中输入n个用空格间隔的降序排好的整数,数据之间只能用1个...
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