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pandas每天一题-题目18：分组填充缺失值

这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 quantity 是明细项数量 item_price 是该明细项的总价钱...choice_description 是每一项更详尽的描述 例如：某个单子中，客人要 1瓶可乐 和 1瓶雪碧 ，那么这个订单的 order_id 为:'xx'，有2个行记录(样本)，2行的item_name...fillna 是上一节介绍过的前向填充 从结果上看到，行索引 1414 是 Salad 组内第一条记录。所以他无法找到上一笔记录参考填充 ---- 有没有办法把 Salad 的缺失值填上？...dfx = modify(1, 1414) def each_gp(x): v = x.value_counts().index[0] return x.fillna(v) dfx

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pandas每天一题-题目12：复杂筛选

这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 quantity 是明细项数量 item_price 是该明细项的总价钱...choice_description 是每一项更详尽的描述 例如：某个单子中，客人要 1瓶可乐 和 1瓶雪碧 ，那么这个订单的 order_id 为:'xx'，有2个行记录(样本)，2行的item_name...初学者容易写出以下错误代码： df.query('item_name == "Canned Soda"') 你能确保一个订单中只出现一次 "Canned Soda" ？...---- 需求3 找出同一个订单中多次出现 Canned Soda 的订单 其实在需求1里面，就出现了一种解法： ( df.query('item_name == "Canned Soda"')

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    C语言：ini配置文件的编辑器（1）

    前言 最近领了一个小任务，不能调用API，用C语言实现ini配置文件的读写，增删改查。一下是文件思路，相关代码片段。只是主体函数结构，功能性函数进行了说明，并没有详细到语句。...随后会对小程序继续修改，一些功能增加，文本的对话框选择。 实现思路 程序流程：1、输入文件路径，存在文件打开，不存在选择是否创建。 2、文本内容的获取，将文本流存入内存中，随后对文本流操作。...文件读取，将文本内容写入到对应容器当中，利用元素结构，快捷的实现对文本内容的相关操作。...\n\t创建:如果没有对应文件，则会有创建文件选项。\n"); printf("\t增:主要有元素节点的增加、元素子相的增加。 \n\t删:主要有元素节点得到删除、元素子相节点的删除。...（注:查找为全字符匹配）\n"); printf("操作方式:\t根据提示信息输入对应键值即可进行相应操作。

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    Visual Studio Package 插件开发之自动生成实体工具

    ： 　　1.工具集成到vs上 　　2.动作完成后体现到项目（添加、删除项目项） 　　3.使用简单、轻量、灵活（配置化） 　　4.不依赖ORM（前两点有点像EF的DBFirst吧？）...Guid和CmdID的值就是我们需要的，在vsct文件Symbols节点添加GuidSymbol项，value上图的{D309F791-903F-11D0-9EFC-00A0C911004F}，IDSymbol...项value为1026。 　... 读取选中项目信息  　　重点是DTE 接口的使用，MSDN的描述是：DTE 接口Visual Studio 自动化对象模型中的顶级对象。...我们还是有点追求的，既然做成了插件就要更加的方便化。 　　通过之前[读取选中项目信息]步骤拿到的EnvDTE.Project ProjectDte，使用以下扩展方法进行添加、删除项目项。

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    淘宝商品信息定向爬虫

    前言 最近在学习数据分析的时候，提前学习了爬虫，其实在很早之前就学习过Python了，但是后来学习Android了，没有将Python很好的实践。...Excel文件中的数据展示。 ? 将数据用Matplolib线性图来表示。 ? 将数据用Matplolib柱状图来表示。 ? 将数据用Matplolib散点图来表示。...思路过程 明确需求 我们的目标就是，在淘宝中用关键词搜索商品，然后将结果列表中的所有单个项的信息爬取出来，存储到MongoDB或者Excel文件中，最终画出数据图表。...例如，我们在淘宝中搜索美食，会得到100页数据，每个页面中的单个商品项一共是44个。 获取目标链接 我们需要获取到淘宝的搜索页面的连接，用来作为Python爬虫的入口。..., message='如果您的数据库不需要登录，则④⑤两项可以不填；否则，①~⑧项必须全部填写！')

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    pandas每天一题-题目19：炸列操作的多种方式

    这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名 前面章节讲解过的知识点，本文不再讲解！...reindex 可以重复多行数据： df.reindex([0,0,1,1,2,2,3,3]) reindex 中指定的是行索引列表 怎么知道每个订单需要拆分的行数： dfx = df.assign...) 输出： Int64Index([0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 3, 3, 3], dtype='int64') 行2：此时 item_name 列不是文本类型，但是因为 列表对象 也可以使用...(idx) dfx['item_name'] = names dfx 这就能得到与直接使用 explode 一样的结果 总结： itertools.chain 展开 list 中 list numpy.repeat

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    Java 注解入门 自动生成SQL语句

    一 注解定义 注解（也称为元数据）为我们在代码中添加信息提供了一种形式化的方法，使我们可以在稍后某个时刻非常方便的使用这些数据。注解来源于C#之类的其他语言。...当注解内容没有填写时，他会使用默认的值，如execute方法，他没有定义Notes，那么Notes默认值为"there is no Notes"。...@Documented：将注解包含在Javadoc中。 @Inherited：允许子类继承父类中的注解。 五 通过注解反射生成SQL语句 接下来，我用一个例子来解释注解的作用。...中的primarykey定义为真，表示为主键 package annotations; import java.lang.annotation.*; @Target(ElementType.FIELD...cl.getName():dbTable.name();//获取表的名字，如果没有在DBTable中定义，则获取类名作为Table的名字 List columnDefs

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    pandas每天一题-题目16：条件赋值的多种方式

    这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 item_price 是该明细项的总价钱 前面章节讲解过的知识点，本文不再讲解...需求：修改 item_name 是 lzze 的价格(item_price)为 3.5 下面是答案了 ---- 方式1 局部修改值，是 pandas 目前最不直观的操作。...初学者最常见的错误做法： 1df.query('item_name=="Izze"')['item_price']=3.5 可以看出来，pandas 给出警告！...并且原表(df) 并没有修改值 问题在于 query 方法查询出来的是一个临时表，上面的代码修改的是这个临时表，因此原表(df) 没有被修改 前面的章节我们讲解过筛选数据的本质是通过行索引选取： 1idx

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    将MySQL去重操作优化到极致之三弹连发（一）：巧用索引与变量

    （3）外层查询也要扫描t_source表的100万行数据，在与临时表做链接时，对t_source表每行的item_id，使用auto_key0索引查找临时表中匹配的行，并在此时优化distinct操作，...在找到第一个匹配的行后即停止查找同样值的动作。...* from t_source order by created_time,item_name) t0) t1 where f=1; commit; 这种方法用时14秒，查询计划与没有索引时的相同...一条SQL查询的逻辑步骤为：         步骤1：执行笛卡尔乘积（交叉连接）         步骤2：应用ON筛选器（连接条件）         步骤3：添加外部行（outer join）        ...查询语句开始前，先给变量初始化为数据中不可能出现的值，然后进入where子句从左向右判断。

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    pandas每天一题-题目4：原来查找top n记录也有这种方式

    这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 请找出数量最多的明细项(并列最多，全部列出)，要求列出其所有信息(上表中的列...因为 item_name 相当于是一个产品名字，它可能同时存在于多个订单中。...上面的结果只能是"找出数据中，数量最多的行" 因此，我们应该这样做： ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity': sum,}) ....=False) .query('quantity<=50') ) maxv = res.iloc[0,0] res.query('quantity==@maxv') 行8：取出汇总数据的第一行第一列

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    pandas每天一题-题目10：去重计数的额外方式

    这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：列出共有多少个不同的 item_name？...---- 方式2 本质上，pandas 为列(Series) 提供了去重操作，得到结果是一个 numpy 数组： df['item_name'].unique() 得到一个去重后的结果数组 提示： 之前我们讲解过...python 的基本操作： len(df['item_name'].unique()) 这就是方法1 中的.nunique 的实现(它内部会考虑 nan 的情况) 最后，介绍一种纯粹 python...的方式 ---- 方式3 在 python 基本数据结构中，有一种去重的结构—— set ： set(df['item_name']) 效果与 Series.unique 类似，区别是，其返回的是 python

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    FastAPI-用户认证和授权（三）

    用户授权用户授权是指决定用户是否有权访问特定资源的过程。在FastAPI中，你可以使用多种方式来实现用户授权，例如基于角色的访问控制、基于权限的访问控制等。...我们定义了一个名为read_item的路由函数，它需要使用perm_deps依赖项进行基于角色的访问控制。...在read_item函数中，我们首先查找具有指定名称的项目，如果找不到该项目，则返回HTTP 404错误。然后，我们使用get_perm_for_item函数获取与该项目相关的权限。...最后，我们将用户的权限和项目的权限组合在一起，并将它们传递给check_permissions方法进行检查。如果用户没有足够的权限，则会引发HTTP 403错误。...最后，我们定义了一个名为get_perm_for_item的异步函数，用于获取与给定项目相关的权限。

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    pandas每天一题-探索分析：找出最受欢迎的二次点餐菜式

    一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是品类名称，例如"罐装饮料" quantity 是明细项数量 item_price 是该明细项的总价钱...choice_description 是每一项更详尽的描述，例如："雪碧" 例如， 某个单子中，客人点餐 牛排玉米饼 烧烤玉米饼 1罐可乐 1罐雪碧 于是产生了4行记录： 前面章节讲解过的知识点，本文不再讲解...说不定能搞一个"二次点餐优惠包"，能进一步提升销量 下面是答案了 ---- 理解数据 在同一个订单中，重复出现的品类，被视为二次点餐。...其中2个人点了可乐，1个人点了瓶装水 下一节我们将探索就餐人数的问题，这里不展开 ---- 品类统计 由于 choice_description 字段有缺失，并且需要很多数据清洗操作才能合理使用。...结合 item_name 与 choice_description 字段做分析更合理 按需求，我们需要每个订单为一组，统计里面的品类频数： df.groupby('order_id')['item_name

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    pandas每天一题-题目17：缺失值处理的多种方式

    这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 quantity 是明细项数量 item_price 是该明细项的总价钱...choice_description 是每一项更详尽的描述 例如：某个单子中，客人要 1瓶可乐 和 1瓶雪碧 ，那么这个订单的 order_id 为:'xx'，有2个行记录(样本)，2行的item_name...需求：对数据中的缺失值做合适处理 下面是答案了 ---- 哪些列有缺失？...这里使用前向参考，因此第一行记录前面没有记录可参考，无法填充。第4行记录使用第3行的值填充 显然，直接前向或后向填充，通常没有意义。

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    fastapi 路径依赖项Depends 装饰器依赖dependencies 全局依赖 带 yield 的依赖

    ，没有@app.xxx async def common_params(q: Optional[str]=None, skip: int = 0, limit: int = 100): return...def 路径操作函数中，可以声明异步的 async def 依赖项 也可以在异步的 async def 路径操作函数中声明普通的 def 依赖项 交互式文档里也会显示 依赖的参数 2....在同一个路径操作 多次声明了同一个依赖项，例如，多个依赖项共用一个子依赖项，FastAPI 在处理同一请求时，只调用一次该子依赖项，使用了缓存 如果不想使用「缓存」值，而是为需要在同一请求的每一步操作（...多次）中都实际调用依赖项，可以把 Depends 的参数 use_cache 的值设置为 False from typing import Optional from fastapi import FastAPI...路径操作装饰器依赖项 有时候，不需要依赖项的返回值，或者 有的依赖项 不返回值，但仍要指向或解析该依赖项 可以在路径操作装饰器中添加一个由 可选参数 dependencies 组成的 Depends()

    2.9K30

    将MySQL去重操作优化到极致

    外层查询也要扫描t_source表的100万行数据，在与导出表做链接时，对t_source表每行的item_id，使用auto_key0索引查找导出表中匹配的行，并在此时优化distinct操作，在找到第一个匹配的行后即停止查找同样值的动作...* from t_source order by created_time,item_name) t0) t1 where f=1; 本次用时13秒，查询计划与没有索引时的完全相同...因为重复created_time和item_name的多条数据中可以保留任意一条，所以oevr中不需要使用order by子句。...从执行计划看，窗口函数去重语句似乎没有消除嵌套查询的变量去重好，但此方法实际执行是最快的。...，在事件定义中增加了操作日志表的逻辑，因为每个事件中只多执行了一条insert，一条update，4个事件总共多执行8条很简单的语句，对测试的影响可以忽略不计。

    7.8K30

    Python数据分析实验二：Python数据预处理

    二、实验任务 使用Pandas和Matplotlib库分别完成以下要求： 把包含销售数据的chipotle.csv文件内容读取到一个名为chipo的数据框中，并显示该文件的前10行记录 获取chipo数据框中每列的数据类型...接着，使用reset_index()方法将 Series 转换为数据框，并将 ‘order_id’ 列设置为索引。...使用了一个lambda函数，将每个元素（表示商品价格的字符串）的第一个字符（即美元符号 “$”）去掉，然后将剩余部分转换为浮点数类型，以去除价格字符串中的美元符号并将其转换为浮点数。...的plt.pie()函数绘制饼图，传入幸存者男性和女性数量的数据df4，并设置了一些参数： explode=(0,0.1)：将饼图中的男性部分稍微突出显示。...bins=9指定了直方图的柱子数量为 9 个。 range=(0, 90)指定了绘制的年龄范围为 0 到 90 岁。

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    FastAPI（30）- Classes as Dependencies 类依赖注入

    上面的栗子是将函数声明为依赖项，但这不是声明依赖项的唯一方法（尽管它会更常见） 关键点应该是依赖项是 callable 可调用的 Python 中 callable 是像函数一样可以调用的对象 typing...中的 Callable 教程 面向对象 __call__() 教程 看看 Depends() 的源码 第一个参数依赖项类型是 Callable，必须是可调用对象 类作为依赖项 类是可调用对象吗？...": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}] # 1、类作为依赖项 class CommonQueryParams: # 仍然是三个参数...，需要根据 __init__() 的参数列表来传参 请求数据将会传递到类的初始化方法中（ __init__ ） commons 参数接收的值类型就是 CommonQueryParams 正确传参的请求结果...，推荐用这种方式写，因为 FastAPI 会自动调用依赖项类，以创建类本身的实例对象 依赖类的 __init__ 方法没有参数的栗子 class NoInitClass: def __str__

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