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漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的两个数？

我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）： 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出两数之和等于13的全部组合。...12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下： 【1， 6】 【2， 7】 小灰想表达的思路，是直接遍历整个数组，每遍历到一个元素，就和其他元素相加，看看和是不是等于那个特定值...在哈希表中查找8，发现查不到： 第2轮，访问元素12，计算出13-12=1。...在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果： 按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。...{ resultList.add(Arrays.asList(i,map.get(other))); //为防止找到重复的元素对，匹配后从哈希表删除对应元素

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漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的三个数？

这一次，我们把问题做一下扩展，尝试在数组中找到和为“特定值”的三个数。 题目的具体要求是什么呢？给定下面这样一个整型数组： ? 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出三数之和等于13的全部组合。...我们以上面这个数组为例，选择特定值13，演示一下小灰的具体思路： 第1轮，访问数组的第1个元素5，把问题转化成从后面元素中找出和为8（13-5）的两个数： ? 如何找出和为8的两个数呢？...按照上一次所讲的，我们可以使用哈希表高效求解： ? 第2轮，访问数组的第2个元素12，把问题转化成从后面元素中找出和为1（13-12）的两个数： ?...至于空间复杂度，同一个哈希表被反复构建，哈希表中最多有n-1个键值对，所以该解法的空间复杂度是O（n）。 ? ? ? ? 我们仍然以之前的数组为例，对数组进行升序排列： ? ? ?...这样说起来有些抽象，我们来具体演示一下： 第1轮，访问数组的第1个元素1，把问题转化成从后面元素中找出和为12（13-1）的两个数。 如何找出和为12的两个数呢？

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    Excel公式技巧17： 使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值（2）

    我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例，但是将匹配多个条件，并提供两个解决方案：一个是使用辅助列，另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作表： ?...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”且“Year”列为“2012”对应的Amount列中的值，如下图4所示的第7行和第11行。 ?...VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值（1）》。...D1:D10 传递到INDEX函数中作为其参数array的值： =INDEX(Sheet3!...先看看名称Arry2： =ROW(INDIRECT("1:10"))-1 由于将在三个工作表中执行查找的范围是从第1行到第10行，因此公式中使用了1:10。

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    Excel公式技巧16： 使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值（1）

    在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是在每个相关的工作表中使用辅助列，即首先将相关的单元格值连接并放置在辅助列中。然而，有时候我们可能不能在工作表中使用辅助列，特别是要求在被查找的表左侧插入列时。...因此，本文会提供一种不使用辅助列的解决方案。 下面是3个示例工作表： ? 图1：工作表Sheet1 ? 图2：工作表Sheet2 ?...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”对应的Amount列中的值，如下图4所示。 ?...，我们首先需要确定在哪个工作表中进行查找，因此我们使用的函数应该能够操作三维单元格区域，而COUNTIF函数就可以。

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    pandas技巧6

    本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...拆分：groupby，按照某个属性column分组，得到的是一个分组之后的对象 应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function) 合并：最终结果是个...并按照平均年龄从大到小排序?...to use for aggregation, defaulting to numpy.mean，要应用的聚合函数，默认函数是均值 关于pivot_table函数结果的说明 df是需要进行透视表的数据框...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性

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    python数据分析——数据分类汇总与统计

    本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。 首先，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等。...拆分操作是在对象的特定轴上执行的。 例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...groupby和agg函数对该数据表进行分组聚合操作。...【例16】用特定于分组的值填充缺失值 对于缺失数据的清理工作，有时你会用dropna将其替换掉，而有时则可能会希望用一个固定值或由数据集本身所衍生出来的值去填充NA值。...how：用于产生聚合值的函数名或函数数组，默认为None。 fill_method：表示升采样时如何插值，可以取值为fill、bfill或None，默认为None。

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    使用pandas分析1976年至2010年的美国大选的投票数据

    数据集包含了从1976年到2020年的选举。我会从不同的角度来处理这些数据，试图了解人们是如何投票的。 我将使用pandas库进行数据分析和可视化，因此这也是使用pandas的函数和方法的良好实践。...office列仅表示这是总统选举，因此它包含一个惟一的值(US President)。version和notes列也没有任何用处。 我们可以使用Pandas的drop函数来删除这些列。...() yearly_votes.head() 我们可以对“year”列应用groupby函数，并对“totalvotes”列中的值求和，从而得到每次选举的总票数。...使用read_html函数可以很容易地将这些表读入到一个panda数据框架中。它将web页面中的表转换为数据列表。...每行包含获胜者的票数和特定选举在特定州的总票数。一个简单的groupby函数将为我们提供各个国家的值。

    2.1K30

    创建一个 Python 应用程序来衡量客户终身价值 (CLV)

    amitvkulkarni 编译 | Flin 来源 | analyticsvidhya 【导读】“如果你不关心你的客户，你的竞争对手自然会关心”——Bob Hooey 概述 客户终身价值是企业在特定客户与企业关联期间从特定客户那里获得的利润...以下是各个行业如何使用 CLV 保险：营销团队想知道哪些客户最有可能支付高额保费而不是索赔，这反过来有助于他们获得新客户并发展业务。...电信：预测的 CLV 用于了解当前客户忠诚度的可能性以及他们继续使用计划或订阅的可能性。 零售：CLV 用于了解购买行为，并针对具有定制优惠/折扣的特定客户进行消费。...我们将通过使用group by函数来做到这一点。 平均订单价值： 这将是花费的金额与交易数量的比率 购买频率：这是交易总和与交易总数的比率。它是每个客户的平均订单数。.../layout.py 第 3 步：定义交互性（回调） 我们定义了一个update_output_All()函数，该函数将控件的值作为输入，执行逻辑，这意味着生成可视化和数据表，这些数据表将被填充到UI上

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    python数据分析——数据分类汇总与统计

    拆分操作是在对象的特定轴上执行的。 例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...下表是经过优化的groupby方法: 在使用groupby进行分组后，可以使用以下聚合函数进行数据聚合： count()：计算每个分组中的非缺失值的数量。...示例四 【例16】用特定于分组的值填充缺失值 对于缺失数据的清理工作，有时你会用dropna将其替换掉，而有时则可能会希望用一个固定值或由数据集本身所衍生出来的值去填充NA值。...下面是一个示例，展示了如何使用pandas的crosstab函数计算交叉频率表： import pandas as pd # 创建示例数据 data = { 'Gender': ['Male'...crosstab函数还可以使用其他参数来进一步定制交叉频率表，例如设置行和列的名称、使用聚合函数计算交叉表的值等。你可以根据具体需求来使用这些参数。

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    pandas分组聚合转换

    同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式： df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作 例如第一个例子中的代码就应该如下： df.groupby...std/var/size Height Gender Female 170.2 63.0 Male 193.9 89.0  agg方法 groupby对象有一些缺点： 无法同时使用多个函数 无法对特定的列使用特定的聚合函数...gb.agg(['sum', 'idxmax', 'skew']) # 对height和weight分别用三种方法聚合，所以共返回六列数据 对特定的列使用特定的聚合函数 可以通过构造字典传入agg中实现...']]，因此所有表方法和属性都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。

    12010

    数据导入与预处理-第6章-02数据变换

    数据变换主要是从数据中找到特征表示，通过一些转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式，常见的操作可以分为数据标准化处理、数据离散化处理和数据泛化处理三类。...2.1.1 数据标准化处理 数据标准化处理是将数据按照一定的比例缩放，使之投射到一个比较小的特定区间。...连续属性变换成分类属性涉及两个子任务：决定需要多少个分类变量，以及确定如何将连续属性值映射到这些分类值。...等宽法 等宽法将属性的值域从最小值到最大值划分成具有相同宽度的区间，具体划分多少个区间由数据本身的特点决定，或者由具有业务经验的用户指定 等频法 等频法将相同数量的值划分到每个区间，保证每个区间的数量基本一致...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。

    19.3K20

    Python 数据分析（PYDA）第三版（五）

    表 10.1：优化的groupby方法 函数名称 描述 any, all 如果任何（一个或多个值）或所有非 NA 值为“真值”则返回True count 非 NA 值的数量 cummin, cummax...传递的函数内部发生的事情取决于你；它必须返回一个 pandas 对象或一个标量值。本章的其余部分主要将包含示例，向您展示如何使用groupby解决各种问题。...在清理缺失数据时，有些情况下您将使用dropna删除数据观察值，但在其他情况下，您可能希望使用固定值或从数据中派生的某个值填充空（NA）值。...aggfunc 聚合函数或函数列表（默认为"mean"）；可以是在groupby上下文中有效的任何函数 fill_value 替换结果表中的缺失值 dropna 如果为True，则不包括所有条目都为NA...唯一的要求是函数从数组的每个部分产生一个单一值（一个减少）。例如，虽然我们可以使用rolling(...).quantile(q)计算样本分位数，但我们可能对特定值在样本中的百分位数感兴趣。

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    手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

    拟写此文的灵感来自于人人可访问的免费教程网站，我曾认真阅读并一直严格遵守这篇Python文档，链接如下，相信你也会从该网站中找到很多干货。...3、查看特定行 这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ? 6、筛选多种数值 ?...14、从DataFrame获取特定的值 ? 如果想要用特定值查看整个DataFrame，可以使用drop_duplicates函数： ? 15、排序 对特定列排序，默认升序： ?...11、求最大值 ? 12、求最小值 ? 13、Groupby：即Excel中的小计函数 ? 六、DataFrame中的数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中的数据透视表呢？...可以使用dictionary函数进行单独计算，也可以多次计算值： ? 七、Vlookup函数 Excel中的vlookup是一个神奇的功能，是每个人在学习如何求和之前就想要学习的。

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    Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七

    11.11.1.示例用法 为了理解组操作是如何工作的，使用以下示例，这有点人为。有关更现实的示例，请参阅“MongoDB - 权威指南”一书。...请注意，有关投影表达式的更多详细信息可以在 MongoDB 聚合框架参考文档的相应部分中找到。 11.12.4.分面分类 从版本 3.4 开始，MongoDB 通过使用聚合框架支持分面分类。...聚合框架示例 1 在这个介绍性示例中，我们希望聚合一个标签列表，以从 MongoDB 集合（称为tags）中获取特定标签的出现次数，并按出现次数降序排序。...我们population使用sum运算符从分组元素中聚合属性的值，并将结果保存在pop字段中。...从 MongoDB 3.6 开始，可以使用条件表达式从投影中排除字段。 示例 105.

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    Pandas常用的数据处理方法

    4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame...4.2 数据聚合操作 特定聚合函数 我们可以像之前一样使用一些特定的聚合函数，比如sum，mean等等，但是同时也可以使用自定义的聚合函数，只需将其传入agg方法中即可： df = pd.DataFrame...可以同时使用多个聚合函数，此时得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名： grouped = tips.groupby(['sex','smoker']) grouped_pct = grouped...假如你想要对不同的列应用不同的函数，具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: grouped.agg({'tip':[np.max,'min'],'size':'sum'}) ?...如果想使用其他聚合函数，将其传入aggfunc即可，例如使用count或len可以得到有关分组大小的交叉表: tips.pivot_table('tip_pct',index=['sex','smoker

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    python-for-data-groupby使用和透视表

    groupby机制 组操作的术语：拆分-应用-联合split-apply-combine。分离是在特定的轴上进行的，axis=0表示行，axis=1表示列。...常见的聚合函数： count sum mean median std、var min、max prod fisrt、last 如果想使用自己的聚合函数，...笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列 返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现 数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表...交叉表是透视表的特殊情况 ? 另一种方法：groupby+mean ?...透视表中常用的几个参数： index：行索引 columns：列属性 aggfunc：聚合函数 fill_value：填充NULL值 margins ：显示ALL属性或者索引 ?

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    Pandas库

    如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...使用fillna()函数用指定值填充缺失值。 使用interpolate()函数通过插值法填补缺失值。 删除空格： 使用str.strip ()方法去除字符串两端的空格。...数据转换： 使用 melt()函数将宽表转换为长表。 使用 pivot_table()函数创建交叉表格。 使用apply()函数对每一行或每一列应用自定义函数。...例如，可以根据特定条件筛选出满足某些条件的数据段，并对这些数据段应用自定义函数进行处理。...Pandas的groupby方法可以高效地完成这一任务。 在Pandas中，如何使用聚合函数进行复杂数据分析？ 在Pandas中，使用聚合函数进行复杂数据分析是一种常见且有效的方法。

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