1，首先定义一个数组； //定义数组并初始化 int[] arr=new int[]{12,20,7,-3,0}; 2，将数组的第一个元素设置为最大值或者最小值； int max=arr[0...];//将数组的第一个元素赋给max int min=arr[0];//将数组的第一个元素赋给min 3，然后对数组进行遍历循环，若循环到的元素比最大值还要大，则将这个元素赋值给最大值；同理，若循环到的元素比最小值还要小...，则将这个元素赋值给最小值； for(int i=1;i的第二个元素开始赋值，依次比较 if(arr[i]>max){//如果arr[i]大于最大值...，就将arr[i]赋给最大值 max=arr[i]; } if(arr[i]最小值，就将arr[i]赋给最小值...max int min=arr[0];//将数组的第一个元素赋给min for(int i=1;i的第二个元素开始赋值，依次比较
在Python中，可以使用内置函数max和min来分别找出一个列表中的最大值和最小值。这两个函数非常简单易用，无需编写任何复杂的代码即可找到指定列表中的最大或最小值。...max函数的用法如下： nums = [3, 6, 1, 8, 2, 3] max_num = max(nums) print(max_num) # 8 上面的代码定义了一个包含多个整数元素的列表nums...除了直接使用max和min函数以外，还可以使用sorted排序函数来实现查找最值。具体做法需要先将列表元素排序，然后取第一个和最后一个元素即为最小值和最大值。...这种方式可以同时获取最大值和最小值，而不是需要分别调用max和min两次。...总之，在日常应用中，获取列表中的最大值和最小值是非常常见的需求，Python提供了多种方法来解决这个问题，比如max、min和sorted等内置函数，具体使用方法灵活多样，可以根据具体情况进行选择。
1 1.1 的最大值、最小值和时间戳，并在外部对 象中显示。如图 1 所示。...左侧在线表格控件中显示项目中归档变量的值，右侧静态 文本中显示的是表格控件中温度的最大值、最小值和相应的时间戳。 1.2 的软件版本为：WinCC V7.5 SP1。...项目中已经组态了变量记录。> 2 创建两个文本变量 8 位字符集类型的变量 “startTime”和“endTime”，用于设定在 线表格控件的开始时间和结束时间。...按钮的“单击鼠标”动作下创建 VBS 动作，编写脚本用于执行统计和数据读取操作。其中“执行统计”按钮下的脚本如图 8 所示。用于获取统计数据并在 RulerControl件中显示。...点击 “执行统计” 获取统计的结果。如图 11 所示。 3.最后点击 “读取数据” 按钮，获取最大值、最小值和时间戳。如图 12 所示。
在 Windows 中创建新的 GPG Key，你需要安装一个称为 gnupg 小工具。...下载的地址为：https://www.gnupg.org/download/ 针对 Windows ，你可以下载 Gpg4win 这个版本。...双击运行安装 下载到本地后，可以双击下载的程序进行安装。 在安装的时候，可能会询问你权限的问题。 选择语言版本 在这里选择默认的英文版本就可以了。 下一步继续 单击下一步来继续安装过程。...安装组件 选择默认的安装组件，然后下一步进行安装。 安装路径 使用默认的安装路径就可以了。 安装进程 在这里需要等一下，等待安装完成。 安装完成 单击安装完成按钮来完成安装。...然后你可以看到运行的 Kleopatra，我们是需要使用这个来创建 PGP Key 的。 https://www.ossez.com/t/windows-gpg-key/745
一·项目创建 截屏2021-09-24 下午2.09.08.png 二·创建自己的专属BasicViewController 删掉自带的ViewController,并且分别创建Main ViewController...tabbar栏切换不覆盖的视图所以是以一个NavigationViewController作为RootWindow - (void)initUI { [self tab]; //懒加载 [self...必须继承自自己创建的BasicViewController 因为这样以来就可以管理并控制整个App的生命周期 #import #import "BasicViewController.h...Model层负责数据传递,但是没有说明的一个重要的地方就是Model在哪里传递！...这里拿tableView做例子 因为我遵循了UITableViewDataSource,UITableViewDelegate 所以必须实现其中一个方法 - (UITableViewCell *)tableView
进行聚合操作： # 聚合函数：求和、均值、中位数、最大值、最小值 df.aggregate([sum, 'mean', 'median', max, min]) 对某列数据进行聚合操作： # 统计年龄平均值...df['age'].mean() # 统计年龄总和 df['age'].sum() # 统计年龄最大值 df['age'].max() 处理缺失数据 判断数据是否为缺失值： # 返回一个布尔型 DataFrame...： # 将缺失值使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重 对 DataFrame 去重： # 根据所有列值的重复性进行去重 df.drop_duplicates() # 根据指定列值的重复性进行去重...： # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Amy'], 'score': [80...=1) 纵向（按行）合并 DataFrame： # 创建一个新的 DataFrame other_data = {'name': ['Kate', 'Jack'], 'age
有时候我们希望找到一个提交历史，然后从这个提交历史中创建一个分支。很多人应该都会使用命令行工具来做，其实 IDEA 已经帮你做了。IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。...然后选择新分支。你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。...通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。https://www.ossez.com/t/git/13981
下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』，直接如下图所示，在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。...图片 案例&背景 我们从一个电商销售的案例背景讲起，下图的数据透视表（pandas pivot table）显示了 2016 年至 2022 年不同产品的总销售额。...② 突出显示最大值（或最小值） 要突出显示每列中的最大值，我们可以使用 dataframe.style.highlight_max() 为最大值着色，最终结果如下图所示。...通过 dataframe.style.bar() 可以创建条形图，更直观地显示数值的大小，如下图所示，红色的柱子长度对应单元格内的数值大小。...可以定义一个函数，该函数突出显示列中的 min、max 和 nan 值。当前是对 Product_C 这一列进行了突出显示，我们可以设置 subset=None来把它应用于整个Dataframe。
Python提供了丰富的库和工具来处理这些问题，如pandas库可以帮助我们方便地处理数据框（DataFrame）中的缺失值和重复值。对于异常值，我们可以通过统计分析、可视化等方法来识别和处理。...在进行数据分析时,常常需要对对数据的分布进行初步分析,包括统计数据中各元素的个数,均值、方差、最小值、最大值和分位数。...在做数据分析时,常常需要了解数据元素的特征,describe()函数可以用于描述数据统计量特征,其返回值count表示、mean表示数据的平均值、std表示数据的标准差、min表示数据的最小值、max表示数据的最大值...【例】当某行有一个数据为NaN时,就删除整行和当某列有一个数据为NaN时,就删除整列。遇到这两周种情况,该如何处理?...若要在该数据的'two' 列和 ‘three'列之间增加新的列，该如何操作？
列计算汇总统计 min、max 计算最小值和最大值 argmin、argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置（整数） idxmin、idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile...样本值的偏度（三阶矩） kurt 样本值的峰度（四阶矩） cumsum 样本值的累计和 cummin、cummax 样本值的累计最大值和累计最小值 cumprod 样本值的累计积 diff 计算一阶差分...，可通过阈值调节对缺失值的容忍度 fillna 用指定值或插值方法（如ffill或bfill）填充缺失数据 isnull 返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值/NA，改对象的类型与源类型一样...| 修改调用者对象而不产生副本 limit | 可以连续填充的最大数量 层次化索引 层次化索引，是pandas可以在一个轴上拥有多个索引级别，它可以以低维度形式处理高维数据。...的列 DataFrame的set_index函数会将其一个或多个列转换成行索引，并创建一个新的DataFrame In [17]: frame Out[17]: a b c d 0 0
, columns=list('abd'), index=['2', '3', '4', '5']) 得到的结果和我们设想的一致，其实只是通过numpy数组创建DataFrame，然后指定index和columns...我们对比下结果就能发现了，相加之后的(1, d), (4, c)以及(5, c)的位置都是Nan，因为df1和df2两个DataFrame当中这些位置都是空值，所以没有被填充。...fillna会返回一个新的DataFrame，其中所有的Nan值会被替换成我们指定的值。...如果我们不希望它返回一个新的DataFrame，而是直接在原数据进行修改的话，我们可以使用inplace参数，表明这是一个inplace的操作，那么pandas将会在原DataFrame上进行修改。...df3.fillna(3, inplace=True) 除了填充具体的值以外，我们也可以和一些计算结合起来算出来应该填充的值。比如说我们可以计算出某一列的均值、最大值、最小值等各种计算来填充。
, limit, copy ) 改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。...举例：按照索引列排序 df_inner.sort_index() 六、相关分析和统计分析 序号 方法 说明 1 .idxmin() 计算数据最小值所在位置的索引（自定义索引） 2 .idxmax() 计算数据最大值所在位置的索引...（自定义索引） 3 .argmin() 计算数据最小值所在位置的索引位置（自动索引） 4 .argmax() 计算数据最大值所在位置的索引位置（自动索引） 5 .describe() 针对各列的多个统计汇总...15 .min() 计算数据的最小值 16 .max() 计算数据的最大值 17 .diff() 计算一阶差分，对时间序列很有效 18 .mode() 计算众数，返回频数最高的那（几）个 19 .mean...DataFrame是什么？如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后，搭配上文章中的这些方法，那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。
例 2.2（CreateTRTD3IEFF.html） <HTML> <head> <meta http-equiv="content-type" c...
索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。...计算数据最大值所在位置的索引（自定义索引） 3 .argmin() 计算数据最小值所在位置的索引位置（自动索引） 4 .argmax() 计算数据最大值所在位置的索引位置（自动索引） 5 .describe...15 .min() 计算数据的最小值 16 .max() 计算数据的最大值 17 .diff() 计算一阶差分，对时间序列很有效 18 .mode() 计算众数，返回频数最高的那（几）个 19 .mean...) 填充缺失值 2 .dropna() 删除缺失数据 3 .info() 查看数据的信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度的值为布尔型的对象（Series...DataFrame是什么？如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后，搭配上文章中的这些方法，那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。
panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。...#相关系数与协方差 #唯一值、值计数以及成员资格 #count 非NA值的数量 #describe方法针对Series或各DataFrame列计算总统计 #min/max 计算最小值、最大值 #argmin...、argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置（整数） #idxmin、idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 #quantile 计算样本的分位数（0到1） #sum 值的总和 #...()=',dp.argmin()) #计算能够获取到最小值和最大值的索引位置（整数） #print('dp.argmax()=',dp.argmax()) #计算能够获取到最小值和最大值的索引位置（整数...（删除），可通过 #阈值调节对缺失值的容忍度 #fillna 用指定值或插值方法（如ffill或bfill）填充缺失数据 #isnull 返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值
() 最大值所在的索引 any() 等价于逻辑“或” all() 等价于逻辑“与” astype() 强制类型转换 apply() # 自定义函数的元素操作 append() 序列元素的追加...assign() 字段衍生 b bfill() # 后向填充；使用缺失值后一个填充缺失值 between() 区间判断 c count() # 计数（不包含缺失值） cov() 计算协方差...() # 前向填充；使用前一个值填充缺失值 factorize() 因子化转换 g groupby() # 分组 get_dummies() # 哑变量 h hist() 绘制直方图 hasnans...j join() # 数据合并 k kurt() 计算峰度 l loc() # 定位数据 m min() 最小值 max() 最大值 mean() 均值 median() 中位数 mode...pct_change 运算比率；后一个和前一个的比例 pd.to_datetime() 转日期时间类型 pd.Series() # 创建Series数据 pd.DataFrame() # 创建
---- 2.基本功能 2.1 重新索引 Pandas对象的一个重要方法是reindex，其作用是创建一个新对象，它的数据符合新的索引。...的最大值和最小值的差，在frame的每列都执行了一次。...方法 描述 count 非NA值的数量 describe 针对Series或各DataFrame列计算汇总统计 min、max 计算最小值和最大值 argmin、argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置...（整数) idxmin、idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数（0到1) sum 值的总和 mean 值的平均数 median 值的算术中位数（50%分位数...样本值的累计最大值和累计最小值 cumprod 样本值的累计积 diff 计算一阶差分（对时间序列很有用) pct_change 计算百分数变化 ---- 3.1 相关系数与协方差 有些汇总统计（
04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部： df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到...这是一个很好的机会，可以看到当处理丢失的数据值时，我们如何向前或向后填充数据。...我建议您跟踪所有的数据转换，并跟踪数据问题的根本原因。 5、当您对数据重新取样时，最佳方法（平均值、最小值、最大值、和等等）将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。
描述性统计信息 df.describe() 使用方式： 提供DataFrame的描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数（50%分位数）、75%分位数和最大值。...示例： 创建一个透视表，计算不同状态下的平均工资。 pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Status', aggfunc='mean') 23....获取最大值，使用nsmallest获取最小值。...示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50....对于初学者，我建议可以花几个小时甚至再长点时间，一个一个的过一下，有一个整体的理解。 之后在实际的使用中，就会方便很多。 对于老coder，应该扫一眼就ok了。
这篇文章可以算是直接搬运了，偶然看到cos大壮作者的关于Pandas的输出内容，一些很基础且很实用的功能函数。...描述性统计信息 df.describe() 使用方式： 提供DataFrame的描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数（50%分位数）、75%分位数和最大值。...示例： 创建一个透视表，计算不同状态下的平均工资。 pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Status', aggfunc='mean') 23....获取最大值，使用nsmallest获取最小值。...示例： 计算每个组的平均值、最小值和最大值。 df.groupby('Status').agg({'Salary': ['mean', 'min', 'max']}) 50.
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