在 Python 中，我们可以使用各种方法按另一个列表对子列表进行分组，例如使用字典和使用 itertools.groupby（） 函数，使用嵌套列表推导。...在分析大型数据集和数据分类时，按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中，我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法，并了解它们的实现。...方法1：使用字典 字典可以以非常简单的方式用于按 Python 中的另一个列表对子列表进行分组。让我们借助示例了解字典在另一个列表上按另一个列表分组子列表的用法。...编写嵌套列表推导，它可用于按另一个列表对子列表进行分组。...中按另一个列表对子列表进行分组。
在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能，以便帮助你处理字符串差异分析的需求。...使用 difflib 模块Python 中的 difflib 模块提供了一组功能强大的工具，用于比较和处理字符串之间的差异。...自定义差异位置查找算法除了使用 difflib 模块，我们还可以编写自己的算法来查找两个字符串之间的差异位置。...同样地，如果第二个字符串比第一个字符串长，我们也将剩余的字符位置都添加到差异位置列表中。最后，我们返回差异位置列表。结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 如果你需要经常处理走势数据，那么本系列接下来2篇文章的知识点将非常实用。...下一节，将利用此技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数"的问题。敬请关注！ Excel 中的实现方式直观简单 考虑如下的一份销量表： - 现在需要求出环比差异(本月-上月)。...- 数据中的是日期类型，我希望按年做环比 更多详细高级应用技巧，关注我的 pandas 专栏！ 下面介绍其中一种简单应用。...多结合分组处理 实际情况是，我们拿到的数据是多个城市的月份销量： 此时我们需要注意2点： - 按城市分组 - 保证每个城市内的数据是按月份排序 代码如下： - 行3-5：每个分组的处理逻辑，内容很简单
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 如果你需要经常处理走势数据，那么本系列接下来2篇文章的知识点将非常实用。...下一节，将利用此技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数"的问题。敬请关注！ Excel 中的实现方式直观简单 考虑如下的一份销量表： - 现在需要求出环比差异(本月-上月)。...- 数据中的是日期类型，我希望按年做环比 更多详细高级应用技巧，关注我的 pandas 专栏！ 下面介绍其中一种简单应用。...多结合分组处理 实际情况是，我们拿到的数据是多个城市的月份销量： 此时我们需要注意2点： - 按城市分组 - 保证每个城市内的数据是按月份排序 代码如下： - 行3-5：每个分组的处理逻辑，内容很简单
x非A成员时，如果序列升序时x小于序列成员最小值(或序列降序时x大于序列成员最大值)则返回0；如果序列升序时x大于等于序列成员最大值(或序列降序时x小于等于序列成员最小值)则返回序列长度。...(这里作出说明，生成的序列成员是每个月的最后一天的日期) date_index.day生成了这个序列中所有月份的天数 初始化两个list，date_list用来存放不规则日期的起始时间，date_amount...python ? ? 4.增加增长率记录 esproc ? A4：T.sort(x)，按照x表达式排序，T.group(x)按照x表达式分组。...A3:按照_1,_2,_3,_4,_5,_6分组，每组选择一条记录select@1()是取序列中第一条符合条件的成员，如果第7个字段是work phone则取第八个字段的值作为work_phone字段...而python划分不规则月份时需要额外依赖datetime库，还要自行根据月份天数划分，实在是有些麻烦。
问题描述：有一个整数列表，里面有一个数字只出现了一次，而其他数字都出现了4次，要求查找这个只出现了一次的数字。 思路要点：一个数字和自己异或一次会变成0。
链接：https://leetcode-cn.com/tag/array/ ❞ 我们是 Python 来刷题，数组可以对应到 Python 中的列表，有限个类型相同的有序列表，又能够自由变换调整。...所以，关键点来了，时间列表中每个数字可能差异极大，但对题目生效的只有该数整除 60 的余数结果：余数为 1 的和余数为 59 的组合必然满足题意要求。 拿到所有余数后，其范围是 0 到 59。...提交中击败了 70.18% 的用户 内存消耗 : 16.8 MB, 在所有 Python3 提交中击败了 33.33% 的用户 看题解中基本也都是直接应用的二分查找法，然而我却陷在怎么将二分查找与题目联系起来的坑里...先自行尝试了超时的那版代码，又看题解中提示对重量进行二分查找，才完成了这一版代码。不过还好，之前分析过程中许多思路都被用到了求天数的过程中，也不算白费功夫。...结论 按专题看，今天应该是数组类题目，原本想多刷几道，奈何卡在了第二个题。不过幸运的是，昨天刚专门集中练习了二分查找法，今天又碰到了其应用，可惜没能反应过来、借助提示才完成题目。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 中的实现方式直观简单 如下一份简单的记录表： - 需要根据这份数据，得到最长连续下雨天数是多少，是几号到几号 - 上图红框是一部分符合条件的，其中最长的红框是需要的结果 按照惯例，先看看如果在...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 中的实现方式直观简单 如下一份简单的记录表： - 需要根据这份数据，得到最长连续下雨天数是多少，是几号到几号 - 上图红框是一部分符合条件的，其中最长的红框是需要的结果 按照惯例，先看看如果在...= df.下雨) 相当于 Excel 操作中的 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作中的 G列 接下来是分组统计，pandas 的分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame 上的...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行
比如，pos 函数的功能是查找母串中子串的位置，如果从后往前查找可以使用选项 @z：pos@z("abcdeffdef","def") 忽略带小写还可以使用 @c 选项：pos@c("abcdef","...，查找和使用更加方便。...这可以用来理解 SQL 中表和记录的差异，它没有一种数据类型可以承载记录。...我们再回顾前面计算股票连涨天数的例子。...再回顾一次计算股票连涨天数的例子，看看 SPL 的语法风格。
2.实验分组 流量能够平均分配到每个实验组，例如100可以考虑2组(每组50）、4组(每组25) 、5组(每组20) 这样处理。...用户端：手机APP，不需要和服务端有请求交互场景：APP开屏界面，客户端的UI样式、交互功能设计等 编程实验—客户端 1.指通过客户端获取实验分组信息并控制配置生效的实验。...差异绝对值：当前实验版本相对基准版本（对照版本）的绝对差异。 差异相对值：当前实验版本相对基准版本（对照版本）的绝对差异/基准版本值。 置信区间：由样本统计量构成的总体参数的估计区间。...sum/au，按支付金额求实验活跃均值（选择pay_amount属性） 4 按...求每日活跃均值 sum/sum(dau)，某属性值求和/用户活跃天数。...sum/sum(dau)，按支付金额求每日活跃均值（选择pay_amount属性） 5 每日活跃均次 pv/sum(dau)，事件发生的总次数/用户活跃天数。
此外，突出显示数据探索，包括使用timetable 数据容器的可视化和分组计算 ： 探索日常自行车交通 将自行车交通与当地天气条件进行比较 分析一周中不同天数和一天中不同时间的自行车流量 将自行车交通数据导入时间表...确定最晚和最早的数据行时间之间经过的天数。一次引用一个变量时，可以通过点表示法访问这些变量。...any(misDta,2); 仅查找时间表变量中的缺失数据，而不是时间。要查找缺失的行时间，请调用 ismissing 时间。...通过查找排序时间之间的差异恰好为零的位置来识别重复时间。 idx = diff(biDat.Tme) == 0; dup = biDaime(idx) 重复三次， 11 月 19 日重复两次。...按星期几和一天中的时间分析 根据不同的时间区间（例如星期几和一天中的时间）检查数据。使用varfun 对变量执行分组计算来确定每天的总计数 。
人生苦短，快学Python！ 今天给大家整理了100个Pandas常用的函数。 分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...cov() 计算协方差 corr() 计算相关系数 skew() 计算偏度 kurt() 计算峰度 mode() 计算众数 describe() 描述性统计（一次性返回多个统计结果） groupby() 分组...（不可使用正则） str.replace() 按值替换（可使用正则） str.split.str() 字符分隔 数据筛选函数 函数 含义 isin() 成员关系判断 between() 区间判断 loc...dt.weekday_name() 抽取出星期几（返回字符型） dt.week() 抽取出年中的第几周 dt.dayofyear() 抽取出年中的第几天 dt.daysinmonth() 抽取出月对应的最大天数...sort_index() 按索引排序 to_dict() 转为字典 tolist() 转为列表 unique() 元素排重
“登录天数排名”这一列：按天给出每个人的登录次数，同一天多次登录认为是同一次，最早标记为1，之后以此类推。 【解题思路】 题目没看懂，对吧？没事，使用逻辑树分析方法，将复杂问题拆解为简单问题。...就是《猴子 从零学会sql》里讲过的：每个出现的时候，就要想到是分组汇总。 表里能区分“每个人”的是“姓名”，所以按“姓名”来分组（group by或者窗口函数的partiotion by）。...“登录天数排名”这一列：按天给出每个人的登录次数，同一天多次登录认为是同一次，最早标记为1，之后以此类推。...因为同一天登录的记录排名相同，不占用下一名次排名，所以用dense_rank函数， 按姓名分组(partiotion by，并按最后登录天数升序排列(order by，升序asc)。...双十一当天每个客户（分组）第一个下单的商品（按购买时间来排名），是“分组排名”问题，使用窗口函数来解决。
关于报表的“前端”展示，推荐阅读公众号“木东居士”连载的系列文章： 《七天数据可视化之旅》第一天 数据可视化过程 《七天数据可视化之旅》第二天：数据图表的选择(上) 《七天数据可视化之旅》第三天：数据图表的选择...(中) 《七天数据可视化之旅》第四天：数据图表的选择(下) 《七天数据可视化之旅》第五天：常用图表对比 《七天数据可视化之旅》第六天：提升可视化效果的Tips 《七天数据可视化之旅》第七天：可视化设计实战...不同的业务场景，不同的业务主题，关键指标不一样，使用的报表结构也会有所差异，不过整体的思路基本差不多： 该场景下关注的核心指标或者KPI是啥？ 影响这些核心指标的因素有哪些？...同时，对比各细类分组或业务环节，也方便区分业务表现好的分组(高于均值)，哪些分组则拖了后腿，以及哪些分组在哪些业务环节上还有提升空间(细类之间可看做互为竞品)，在运营和产品上更容易找到发力点。...3.2 不同时间范围及颗粒度下的指标趋势或周期变化 不同业务场景下关注的时间范围及颗粒度存在差异。
//用索引高速查找 计算函数 Kotlin支持部分基本计算函数，包括：过滤、排序、去重、集合的交叉合并、各类聚合、分组汇总。...SPL的计算函数最丰富，且都是针对结构化数据对象设计的，SPL极大地丰富了结构化数据运算内容，设计了很多超出SQL的内容，当然也是Scala/Kotlin不支持的函数，比如有序计算：归并、二分查找、按区间取记录...对齐分组：分组依据是外部集合，记录的字段值与该集合的成员相等的分为一组，组的顺序与该集合成员的顺序保持一致，允许有空组，可单独分出一组“不属于该集合的记录”。...其他语言（包括SQL）都没有这种分组，只能费劲地转换为传统的等值分组或者自己硬编码实现。 下面我们通过几个常规例子来感受一下这三种语言在计算函数方式的差异。...SPL支持有序计算，可以直接按位置分组，按位置取字段，从集合中的集合取字段，虽然实现思路和Scala类似，但代码简短得多。
当然这种题变形也很多，连续打卡天数、连续学习天数，连续点击天数等等都是同一个类型，今天我们将会给大家分享SQL和Pandas的多种做法。让大家一次搞懂，下次面试不难!...作者简介 小小明，数据、Python爱好者，CSDN博客专家。个人博客地址：https://blog.csdn.net/as604049322 计算每一个用户的最大连续登录天数，由左变换到右边。...SQL 8.0窗口函数 实现思路： 对用户ID和登录日期去重 对每个用户ID按照日期顺序进行编号 将登录日期减去编号对应的天数，使连续的日期转换为同一天 将连续日期转换为同一个日期之后就可以按照这个字段分组...所以针对这取分组最大的问题还是使用rank函数效果更高一些。...RANK、DENSE_RANK差异 本题在一个用户存在多个最大连续日期时只要求取第一个，如果需要取每个用户所有的最大连续日期，则需要使用rank或dense_rank窗口函数。
思路：导入数据；过滤出上个月的数据；按照股票代码分组；将数据按日期排序；计算出每天比上一天的收盘价的增长额；计算出连续正增长的天数；过滤出正增长天数大于等于5的那些股票。 ...A3：=A2.group(Code)，按股票代码分组。这和R语言中的split函数功能类似。点击该单元格可以在右边看到计算结果： ? 每行是一个分组，点击其中一行，可以看到分组内的数据： ?...过滤，如果某只股票最大的连涨天数大于等于5，则它就是需要的优质股票。~代表每个分组，即每只股票，这样避免大部分循环语句的使用。结果如下： ? A9：=A8.(~.Code)。...06-22：由于R不能像集算器那样方便的用~来操作每个分组，因此这里需要一个大循环，每次循环针对一个股票进行计算。 07:按日期排序。...11-17：计算连涨天数。代码虽然很多，其实算法同集算器完全一样。 19-21：过滤，如果某只股票最大的连涨天数大于等于5，则它就是需要的优质股票。代码虽然较多，其实算法和集算器完全一样。
源文件或目录… 目标文件或目录 find命令 用途：用于查找文件或目录 格式：find [查找范围] [查找条件] 常用查找条件 -name：按文件名称查找...-user：按文件属主查找 -type：按文件类型查找 根据文件的类型进行查找，这里的类型指的是普通文件（f）、目录（d） 文件内容操作命令：cat、less、grep cat命令 用途...按q键退出 grep命令 用途：在文件中查找并显示包含指定字符串的行 格式：grep [选项]......源文件或目录… 目标文件或目录 find命令 用途：用于查找文件或目录 格式：find [查找范围] [查找条件] 常用查找条件 -name：按文件名称查找...-user：按文件属主查找 -type：按文件类型查找 根据文件的类型进行查找，这里的类型指的是普通文件（f）、目录（d） 文件内容操作命令：cat、less、grep cat命令 用途
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