pandas怎样判断行内的数据是否连续 [问题点数:50分]

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红花 2019年1月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年4月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2018年3月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第三
如何判断一个数组中的数值是否连续相邻
问题 一个整数数列,元素取值可能是0~65535中的任意一个数,相同数值不会重复出现;0是个例外,可以反复出现。设计一个算法,当从该数列中随意选取5个数值时,<em>判断</em>这5个数值<em>是否</em><em>连续</em>相邻。需要注意一下4点: 1.5个数值
pandas 判断某列状态变化
厚着脸皮,再写一篇~~~需求描述:如下列<em>数据</em>,第一列是id,第二列标识的是状态,但状态变化时,我需要统计出来保持该状态的其他列的一些<em>数据</em>如开始、结束时间,sum等等。虽然只有1020和1021两种状态,但是从1020变化到1021,这是一次变化,从1021变到1020这是第二次变化,所以要标识3种状态。假如直接按照这一列进行groupby,那么其他列的统计信息比如sum、mean等就会有问题,因为...
pandas计算最大连续间隔
群里一朋友发了一个如上图的问题,解决方法如下data = {'a':[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2],'b':[1,2,3,4,5,8,9,10,1,2,3,6,7,8,9,12,13]} df = pd.DataFrame(data) for name,group in df.groupby('a'): group['c'] = ((group['b
oracle 判断组内数据是否连续,即 等比例连续
--以grid为组,按year大小排序  select t4.*,t4.year-lag(t4.year,1,t4.year) over (partition by t4.grid order by t4.year asc) flag from 表名 t4 lag()函数取前一次记录。 当前年份t4.year 减去 上一条记录的年份 lag(t4.year,1,t4.y
使用pandas.isnull(data)来判断某一个数据data的值是否为NaN
使用<em>pandas</em>读取一个<em>数据</em>表,怎么<em>判断</em>表中的某一个<em>数据</em>data的值<em>是否</em>为nan呢? import <em>pandas</em> as pd mydf=pd.read_csv('mydata.csv') print(mydf) print('\n=================================') mydf.iloc[1,2]=pd.np.nan mydf.iloc[2,1]=pd.np....
利用python对包含离散型特征和连续型特征的数据进行预处理
对<em>数据</em>预处理是进行<em>数据</em>分析的基础环节,<em>数据</em>预处理质量的高低往往能够对实验结果产生很大的影响,现在UCI上的人口调查收入<em>数据</em>集为例,演示如何使用python对该<em>数据</em>集进行预处理。该<em>数据</em>集中每个样本同时包含离散型特征和<em>连续</em>型特征。在进行预处理之前,将原<em>数据</em>集中的训练集部分和测试集部分合并,剔除了包含空值的样本后剩余45222个样本,将标签“&amp;gt;50K”记为1,“&amp;lt;=50K”记为0,并剔除了与...
python入门技巧之特征分析(连续特征(图))
sns.distplot #单一特征分布sns.violinplot #几个特征之间关系 例如msurv = train[(train['Survived']==1) & (train['Sex']=="male")] fsurv = train[(train['Survived']==1) & (train['Sex']=="female")] mnosurv = train[(tra
python 判断整数的二进制中是否有两个连续的1(方法二一行代码搞定!)
整数的二进制中<em>是否</em>有两个<em>连续</em>的1?解释如下: 解释:3转成二进制是11,6转成二进制是110,3和6的二进制数中都至少有两个<em>连续</em>的1。 而像5和9的二进制分别是:101、1001,因此,5和9的二进制中没有两个<em>连续</em>的1。 源代码如下,有两种方法(方法二效率更高): # -*- coding: utf-8 -*- # !usr/bin/env python &amp;amp;amp;quot;&amp;amp;amp;quot;&amp;amp;amp;quot; <em>判断</em>整数的二进制<em>是否</em>有<em>连续</em>
判断是否连续数字
/** * <em>是否</em>是<em>连续</em>数字 * * @param numOrStr * @return */ public static boolean isOrderNumeric(String numOrStr) { boolean flag = true; for (int i = 0; i < numOrStr.length(); i++) { if (i > 0) {
给一串数字,判断是否连续
题在标题,思路在代码 #include int main() { int arr[] = { 8 , 3, 2, 6, 4, 5, 3, 7 }; //一组任意数字 int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); //求任意数字数量 int Min = arr[0]; //假设第一个数字为最小 int count = 0; //统计数字排列
Pandas DataFrame按条件筛选数据后索引不连续问题的处理
Pandas DataFrame按条件筛选<em>数据</em>后索引不<em>连续</em>问题的处理 方法一:直接引用不<em>连续</em>的索引 例如: #df.index就是取当前索引,与索引<em>是否</em><em>连续</em>无关 df['starttime_datetime']=[datetime.datetime.fromtimestamp(time.mktime(df['Start_Time_Format'][i])) for i in df.index...
C# 如何判断一个Byte数组中是否存在某些连续数据).txt
C# 如何<em>判断</em>一个Byte数组中<em>是否</em>存在某些<em>连续</em>的<em>数据</em>).txtC# 如何<em>判断</em>一个Byte数组中<em>是否</em>存在某些<em>连续</em>的<em>数据</em>).txtC# 如何<em>判断</em>一个Byte数组中<em>是否</em>存在某些<em>连续</em>的<em>数据</em>).txt
python-检验33品种数据是否是正态分布
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 22 17:03:16 2017 @author: yunjinqi E-mail:yunjinqi@qq.com Differentiate yourself in the world from anyone else. """ import <em>pandas</em> as pd import num
Pandas中空值的判断方法,包括数值型、字符串型、时间类型等
(作者:陈玓玏)
如何判断一个数组中数值是否连续相邻
问题描述: 一个数组序列,元素取值可能是0--65535中的任意一个数,相同数值不会重复出现。0可以重复出现。当从该数组序列中随机选取5个数值,<em>判断</em>这5个数值<em>是否</em><em>连续</em>相邻。 需要注意4点:  1.) 5个数值允许是乱序的,例如{8,7,5,0,6}  2.) 0可以通配任意数值,例如{8,7,5,0,6}中的0可以通配成9或4  3. )0可以多次出现  4. )全0算<em>连续</em>,只有一个非0算<em>连续</em>...
判断一串数字是否连续连续合并数字
现有一串数字,例如: 69-78,79-88,89-95,96-102,103,104,131-134,135-149,150-153,190,242-243 需要转变为以下结果: 69-104,13
根据一列数据的值,数据连续判断
老司机来看下吧 有些逻辑不想用程序去接收再<em>判断</em>了,想在SQL里直接实现 表结构<em>数据</em>如图 id=3,5,6,7 这几条<em>数据</em>都是‘检修’状态,<em>判断</em>他们的依据是num=0 现在需求改了,id=3不再是‘检修
pandas统计重复值次数
from <em>pandas</em> import DataFrame df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a','a'], 'key2':['one','two','one','two','one','one'], 'data1':[1,2,3,2,1,1], #...
python中pandas判断
1、在Python中,创建一个变量会给这个变量分配三种属性:    id ,代表该变量在内存中的地址;    type,代表该变量的类型;    value,该变量的值;  is 关键字用来<em>判断</em>变量的身份,即 id;  == 用来<em>判断</em>变量的值<em>是否</em>相等,即value;   - is 同,则value一定相等; - value同,则is不一定相等;2、像这种的经过<em>判断</em>两个变量中的任一变量<em>是否</em>完全相同得...
pandas isnull函数检查数据是否有缺失
转自https://blog.csdn.net/u012387178/article/details/52571725 python <em>pandas</em><em>判断</em>缺失值一般采用 isnull(),生成的是所有<em>数据</em>的true/false矩阵 1,df.isnull()   元素级别的<em>判断</em>,把对应的所有元素的位置都列出来,元素为空或者NA就显示True,否则就是False 会产生如下结果 2,df...
ORACLE_某列连续判断
代码: WITH t1 AS  (SELECT 1 c1     FROM dual   UNION ALL   SELECT 2 c1     FROM dual   UNION ALL   SELECT 3 c1     FROM dual   UNION ALL   SELECT 4 c1     FROM dual   UNION ALL   SELECT 6
pandas判断一个series里面是否包含某元素时候要加tolist
http://<em>pandas</em>.pydata.org/<em>pandas</em>-docs/stable/generated/<em>pandas</em>.read_excel.html converters : dict, default None Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can either be integers or ...
Pandas 判断字符串类型
In [1]: import <em>pandas</em> as pd ...: df=pd.Series(["1","a",1]) ...: df Out[1]: 0 1 1 a 2 1 dtype: objectIn [2]: df.str.isnumeric() Out[2]: 0 True 1 False 2 NaN dtype: objectIn
Python利用pandas/sklearn处理类别型特征;手动分段与离散化处理连续型特征
类别型变量特征:独热向量编码/One-Hot-Encoding (Dummy variables) 颜色:红、黄、紫[1,0,0] [0,1,0] [0,0,1] LR = theta*X 红色 蓝色 黄色 紫色 咖啡色 白色… => 红色 蓝色 黄色 rare sklearn OneHotEncoder;<em>pandas</em> get_dummies#
(Python)判断列表的连续数字范围并分块
情况一:列表中的数字是<em>连续</em>数字(从小到大) from itertools import groupby lst = [1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 11, 12, 13, 19] # <em>连续</em>数字 fun = lambda x: x[1]-x[0] for k, g in groupby(enumerate(lst), fun): l1 = [j for i, j in...
java 判断一个数组中的数值是否连续相邻
<em>判断</em>一个数组中的数值<em>是否</em><em>连续</em>相邻 * 满足以下条件: * 1.0是例外可以反复出现 0可以通配任何字符 * 2.相同的数值不会重复出现 * 3.该数组可以是乱序的 * 当数组不含有0时满足最大值-最小值=n(数组长度)-1 * 当数组数组含有0时.满足最大值-最小值n(数组长度)-1时,一定不是<em>连续</em>相邻数组
python连续处理两行数据
最近需要处理一个文件中的所有<em>连续</em>行的<em>数据</em>内容 import os import linecache #f = open('myout') count = len(open('myout').readlines()) #last_pos = f.tell() # get to know the current position in the file #f.seek(last_pos)
在论坛中出现的比较难的sql问题:7(子查询 判断某个字段的值是否连续)
最近,在论坛中,遇到了不少比较难的sql问题,虽然自己都能解决,但发现过几天后,就记不起来了,也忘记解决的方法了。 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路。 1、<em>数据</em>查询,行转列的问题。 http://bbs.csdn.net/topics/390621630?page=1#post-395855019 根
判断数组中的元素是否连续
现有一个整数数组,其元素是0-65535之间的任意数字。一直相同数字不会重复出现,而0可以重复出现,且0可以通配任意一个数字。设计一个算法<em>判断</em>该数组中的元素<em>是否</em><em>连续</em>。 如果一个数组包含n个元素,并且该数组中元素是<em>连续</em>的,那么它一定具有“数组中最大值元素与最小值元素之差为n-1”的性质。如果这些元素中包含0这样的通配数字,并且保证数组中的元素是<em>连续</em>的,那么数组中的非零最大值与非零最小值之差不能超过...
数组-----判断一个数组中的数是否连续
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利用pandas数据离散化
在实际的工作场景中,我们经常会遇到这样一种场景:想要将某些字段进行离散化即分桶,简单来说就是讲年龄分成几个区间。<em>pandas</em>中的cut方法能很好地完成此操作。 #导入相关库,并创建<em>数据</em>集 import <em>pandas</em> as pd import numpy as np index = pd.Index(data=[&quot;Tom&quot;, &quot;Bob&quot;, &quot;Mary&quot;, &quot;James&quot;], name=&quot;na...
判断dataframe、list是否为空
1、<em>判断</em>dataframe<em>是否</em>为空    如果df为空,则 df.empty 返回 True,反之 返回False。2、<em>判断</em>list<em>是否</em>为空if len(all)=0 为空,否则为非空
python怎么判断变量是否为数字
表单传入一个变量v,怎么判定这个v是一个数字(整数、浮点数皆可)
pandas中loc函数选取的数据取Value相关操作及判断numpy数组是否为空
DataFrame用loc函数选择多列后组成的<em>数据</em>还是Dataframe,选取一列组成的<em>数据</em>是Series(备注:代码注释“#”后为运行结果)。 lat=sim_poi.loc[sim_poi.station == '上海火车站','gps_lat'] print(lat) # 188 31.250757 # Name: gps_lat, dtype: float64 print(&quot;t...
numpy判断数值类型、过滤出数值型数据
numpy是无法直接<em>判断</em>出由数值与字符混合组成的数组中的数值型<em>数据</em>的,因为由数值类型和字符类型组成的numpy数组已经不是数值类型的数组了,而是dtype=' 1、math.isnan也不行,它只能<em>判断</em>float("nan"): >>> import math >>> math.isnan(1) False >>> math.isnan('a') Traceback (most recen
pandas数据结构之Series
<em>pandas</em>有两个最主要的<em>数据</em>结构Series和DataFrame,要想熟练的运用<em>pandas</em>进行<em>数据</em>分析,离不开Series和DataFrame的运用。Series是一种类似于一维数组的对象,它是由一组<em>数据</em>和一组标签组成,标签与<em>数据</em>之间存在联系。 1、创建一个默认标签的Series Series字符串的组成形式类似于python中的字典,左边是索引,右边是值。Series默认的索引是从0开始
pandas数据预处理------去除‘特征重复’的2种方法
常见的<em>数据</em>重复包括: 1.记录重复--一个或多个特征的某条记录的值完全相同 2.特征重复--存在一个或者多个特征名称不同,但<em>数据</em>完全相同的情况 去除特征重复的2种方法 1.通过相似度矩阵去重     要去除<em>连续</em>的特征重复,可以利用特征间的相似度将两个相似度为1的特征去除一个。在<em>pandas</em>中,相似度的计算方法为corr。使用该方法计算相似度时,默认为pearson方法,可以改为spear...
pandas】[4] 数据清洗(数据合并,重塑,转换,离散化,过滤,采样)
本文主要内容整理自《利用python做<em>数据</em>分析》,部分参考网络其他博文。 1.合并<em>数据</em>集 <em>pandas</em>.merge 可根据一个或多个键将不同 DataFrame 中的行连接起来。 <em>pandas</em>.concat 可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例方法 combine_first 可以用一个对象中的值填充另一个对象中对应位置的缺失值 1.1 Merge pd.merge(left,
用java判断一个int数组是否连续
怎么用java<em>判断</em>一个int数组<em>是否</em><em>连续</em> 废话不多说,直接上代码。 public static boolean getArr(int[] arr){ if (arr.length<arr.length-1;i++){ if (arr[i]*2 !=
如何判断DataFrame中是否有缺失值NaN?
ref: https://blog.csdn.net/chenpe32cp/article/details/78398090 import <em>pandas</em> as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6)) # Make a few areas have NaN values df.iloc[1:3,1] = np...
pandas.Series.str.contains查询每行是否包含指定的字符串
实际上df的也有str.contains,代码如下: def fillarea(area='PLMN=1,AREA=2', path=r'C:\Users\Administrator\Desktop\20181119\小时报表', columnname='网元', saveto=r'C:\Users\Administrator\Desktop\20181119\per...
用sql检查数据是否连续
<em>数据</em>格式:每个ID每天有一条<em>数据</em>,每天可能有新ID<em>数据</em>,也可能有ID不再有<em>数据</em> 实现要求:检查每个ID的<em>数据</em>在某时间段内<em>是否</em><em>连续</em> 解决思路:查出每个ID出现的最早日期和最晚日期,日期相减,如果与<em>数据</em>数一致,则说明<em>连续</em>,否则说明不<em>连续</em>。示例SQL如下: select mindate,maxdate,difday - cnt cnt,COUNT(*) subcnt from ( select
java判断循环数组是否连续并获取不连续的项以及重复项
http://blog.csdn.net/tengdazhang770960436/article/details/8183321 package com.hdx.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Lianxu { public static
js如何判断数组里面的数据是否是递增的
啥都别说了,直接看源码,直接传进去一个字符串如: var isConArr='1,2,3,4,5,6,7,8,9,10'; var isCon=isContinuityArray(isConArr); alert(isCon);为true; var isConArr1='1,2,3,4,5,8,9,10'; var isCon1=isContinuityArray(isConArr)
php查出连续一组数字中缺少的那个数字
原文地址:侯哥小博http://37blog.com/?p=147 function less($start,$end,$arr){ $length=count($arr); if($end-$start+1==$length){ return "不缺少值"; } if($start!=$arr[0]){ return
pandas去重复行并分类汇总
今天主要记录一下<em>pandas</em>去重复行以及如何分类汇总。以下面的<em>数据</em>帧作为一个例子:  import <em>pandas</em> as pd data=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A','A'],'数量':[50,50,30,30]}) <em>pandas</em><em>判断</em>dataframe<em>是否</em>含有重复行<em>数据</em>用:df.duplicated()  第一次出现的<em>数据</em>为False.重复的<em>数据</em>行就被...
python学习——pandas查看数据集null值:isnull
在<em>数据</em>集中,可能有些字段下会有null值,我们在进行<em>数据</em>处理的时候,不能视而不见,可以使用isnull查看<em>是否</em>有空值 In:all_dummy_df.isnull().sum().sort_values(ascending=False).head(10) Out: LotFrontage 486 GarageYrBlt 159 MasVnrArea 23 ...
判断一个日期是否在一个期间内pandas
新方法: 用一个.loc也是可行的,连接的不是and ,是别的!!!! 去除的方法把不符合条件的变成None值,然后就可以了。 import <em>pandas</em> as pd df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6,3,2,1,3,4]) df.loc[ (df[0]&amp;gt;2) &amp;amp; (df[0]&amp;lt;5) ] =None #这里大于2小于5是我们要去除的条件...
pandas 筛选某个值在某个列表中 isin
#筛选某个值在某个列表中 df = df[df['subject_1'].isin([1, 2, 13, 18, 25])]
pandas 根据多列的数据的值的情况判断来生成另外一列的数值?
根据两列<em>数据</em>的自定义函数产生新的一列<em>数据</em>def do_merchant(x,y): return y/x A_2Vehicle_count['vehicle_count']=map(lambda x,y:do_merchant(x,y),A_2Vehicle_count['ave_time'],A_2Vehicle_count['sum_time']) A_2Vehicle_count是
数据清洗】pandas查找一列中除空值外为只有一个值的列
使用<em>pandas</em>,代码如下 const_cols = [c for c in train_df.columns if train_df[c].nunique(dropna=False)==1 ]应该检查标准差,把标准差小的去掉。
判断一个数组中的数字是否连续
问题描述:一个数组中若干个非负整数<em>是否</em><em>连续</em>,其中0可以代表任何数字 Input: 8 1 3 5 0 0 0 6 7 Output: this array is continue 算法实现: #include using namespace std; void sort(int* a,int m) { int temp=0; for (int i=0;i {
如何判断numpy中的nan值(pandas怎么筛选某列有空值的行)
最近发现,对于<em>pandas</em>中的NaN值是无法使用 直接的==np.nan来<em>判断</em>空值,以为在数学中,inf==inf,而nan != nan,可以通过编写代码中发现下面的情况。 &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; np.nan == np.nan False 那么我们在<em>判断</em>一个值为空值的可以下面的形式 &amp;gt;&amp;gt;print(np.isnan(np.nan)) True 可以得知,对空值的...
pandas 取出dataframe中重复的所有数据(关于某字段),并排序,便于比较数据的不同点。
       当需要的是DataFrame那些重复<em>数据</em>,尤其是要比较重复<em>数据</em>的异同时,就需要将重复<em>数据</em>提取出来时,再关联原<em>数据</em>,并做排序,进行比较。 方法一、主要思路: 1. 采用drop_duplicates对<em>数据</em>去两次重,一次将重复<em>数据</em>保留一个(keep='first),另一次将重复<em>数据</em>全部去除(keep=False);  2. 合并两者,并去重,得到重复的字段; 3、由重复的字段,得...
提取字符串中的数据判断数字是否连续递增
Co ///         /// 传入的值<em>是否</em>是<em>连续</em>的数字(可重复,但必须是<em>连续</em>的数字)         ///         /// 1,2,3,4,5,6         ///         public static bool GetStrOrder(string str)         {             string[] arry = s
判断获取集合或者数组中的数字类型的元素是否连续
最近要修改excel导入错误提示功能,将原有的throw抛出换成一次性提示。方案很简单用list贯穿接受。 但是在excel导入时,若excel某行没有<em>数据</em>,有2两种情况,第一种是row为null,第2种是因键盘del键删除内容,造成的空字符串。 可<em>判断</em>row<em>是否</em>为null,或者<em>判断</em>Cell.CELL_TYPE_BLANK和cell.getCellType()<em>是否</em>相等即可。 将这些为空的放入...
pandas字符串匹配
df1 = df[df.date.str.contains(r'2017-12-18 15:*')]
Python Pandas找到缺失值的位置
问题描述: python <em>pandas</em><em>判断</em>缺失值一般采用 isnull(),然而生成的却是所有<em>数据</em>的true/false矩阵,对于庞大的<em>数据</em>dataframe,很难一眼看出来哪个<em>数据</em>缺失,一共有多少个缺失<em>数据</em>,缺失<em>数据</em>的位置。首先对于存在缺失值的<em>数据</em>,如下所示import <em>pandas</em> as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame(np.rand
pandas数据清理
在<em>数据</em>分析中,80%的时间是用于<em>数据</em>清理。 1.对于数值型<em>数据</em>,<em>pandas</em>用用浮点值NaN来表示缺失值,称之为标识符,这种值能被轻易检测到。 在<em>pandas</em>中,把缺失值表示NA 内建的python None也表示缺失值NA import numpy as np import <em>pandas</em> as pd obj=pd.Series(['li','xun',np.nan,'big']) p...
利用Python进行数据分析(15) pandas基础: 字符串操作
字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join()方法也是连接字符串,比较它和"+"符号的区别: in关键字<em>判断</em>一个字符串<em>是否</em>包含在另一个字符串中: index()方法和find()方法
连续数据离散化
#<em>数据</em>规范化 import <em>pandas</em> as pd datafile = 'eeeee/chapter4/demo/data/discretization_data.xls' #参数初始化 data = pd.read_excel(datafile) #读取<em>数据</em> data = data[u'肝气郁结证型系数'].copy() k = 4 #等宽离散化 d1 = pd.cut(data, k,...
【邢不行|量化小讲堂系列11-Python量化入门】如何判断一个策略的好坏?(附代码)
引言: 邢不行的系列帖子“量化小讲堂”,通过实际案例教初学者使用python进行量化投资,了解行业研究方向,希望能对大家有帮助。 【历史文章汇总】请点击此处 【必读文章】EOS期现套利,一周时间,15%无风险收益                      10年400倍策略分享(附视频逐行代码讲解) 个人微信:xingbuxing0807,有问题欢迎交流。 文中用到的A股<em>数据</em>可在www...
oracle 判断一行数据中多列的值是否呈递增趋势(或者递减趋势)
-- 1 近6个月的精确率呈递增趋势 with temp as ( select jzd_month2-jzd_month1 d from masakr.tb_kr_hv_23118_mon2 t where t.statis_month = vv_month union select jzd_month3-jzd_month2 d from masa
Pandas:数据的离散化
import numpy as np import <em>pandas</em> as pd from <em>pandas</em> import Series,DataFrame 一、cut的使用 将ages按照“18到25”、“26到35”、“35到60”以及“60以上”进行划分 ages = [20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32] bins = [18,25,35,60,1...
判定玩家是否连续登陆了X天并且连续在线15分钟(前提:要在活动日期内开始进行活动)
** * 判定玩家<em>是否</em><em>连续</em>登陆了X天并且<em>连续</em>在线15分钟(前提:要在活动日期内开始进行活动) * @return $val_days =>连登的天数 */ public function conLoginDays($uin_new, $zoneid_new){ $cur_day = date('Ymd'); $countdays = 0; //<em>连续</em>登录天数 $v
不要用数组循环判断等于的方式,来判断一个对象是否在一个集合内
事例:    /**      * <em>判断</em><em>是否</em>在黑名单里面      * @param name 需要<em>判断</em>的名字      * @return true:在黑名单      */     private boolean inBlackName(String name) {         String[] blackName = {             "black name 1
给你一组随机的数字,你需要判断这组数是否连续的做法?
1.因为给的是随机数,所以需要剔除重复的数字,然后排序 2.<em>判断</em><em>是否</em><em>连续</em>的,就是1 2 3 4 5这样子<em>是否</em><em>连续</em> 3.因为数组已经是没有重复<em>数据</em>,并且排序好的一组数,所以找到最大的和最小的公式为:(最大-最小)/(数组长度-1)=1 根据这个公式就可以<em>判断</em><em>是否</em><em>连续</em>了 还有一种最笨的方法。通过for循环,得到下一个数-当前数=1 ,这种做法就是如果全部<em>连续</em>的,那就需要在for循环中执行数组长
判断日期数组是否连续
let days = [ '2018-02-28 10:00:00', '2018-02-29 10:00:01', // 闰月 '2018-03-01 10:00:02', // 跨月 '2018-03-02 10:00:03' ] console.log(runningDays(days)); function runningDays(arr_days) { // 先排...
DataFrame 操作之 if 判断
spark dataframede 的内容可以用filter,但是有时候逻辑不太实用,if用法;  loadData.printSchema() val mid1 = loadData.withColumn(&quot;mont&quot;, loadData(&quot;sum&quot;)+1) .dropDuplicates(&quot;id&quot;).selectExpr(&quot;*&quot;,&quot;if(id=1,'张三','李四') as name&quot;) ...
连续数据的离散化
1.分段类散 同步<em>pandas</em>.cut对值进行分段划分,进行离散化。类散化后是分段的index。 import <em>pandas</em> as pd data = [1,3,6,20,50,100] w =[0,10,50,100] v=5 data_cut1 = pd.cut(data,w,labels=False) data_cut2=pd.cut(data,v,labels=False) print...
Pandas数据框空格值处理
空格值处理:清除字符型<em>数据</em>左右的空格函数用法:strip()from <em>pandas</em> import read_csv; df = read_csv('E://pythonlearning//datacode//firstpart//4//4.5//data.csv') newName = df['name'].str.strip(); df['name'] = newName;运行代码前两行得...
python 判断连续是0 或1 的最大次数
贴吧上有人问,从终端读入一个整数n,随机一个输入一个0 或1 <em>判断</em><em>连续</em>是0 或1 的最大次数。做这个练习题的思路是:先用一个n次的循环,将0或1添加到一个list中, 最后用字典来统计出现的<em>连续</em>是0或1的最大次数
【Pandas细节】DataFrame的append,真假判断,剔除空DataFrame
今天跑一些行情<em>数据</em>的检测脚本,对于<em>pandas</em>的小细节又了解了一些,特此用code+comment形式记录一下。毕竟猪脑子要靠烂笔头… import <em>pandas</em> as pd df = all_instruments('CS') df = df[(df.listed_date &amp;gt;= '2018-01-01') &amp;amp; (df.listed_date &amp;lt;= '2018-04-1...
Pandas 同元素多列去重
有一些问题可能会遇到同元素多列去重问题,下面介绍一种非常简单效率也很快的做法,用<em>pandas</em>来实现。 首先我们看一下<em>数据</em>类型: G1 G2 a b b a c d d c e f 对这样的两列<em>数据</em>进行同元素去重,最终得到结果为: G1 G2 a b c d e f 代码如下: #-*- coding: utf-8 -*- data = {'G1':['
存储过程查询一张表中记录是否连续、重复并且取出对应的数据
http://blog.csdn.net/tengdazhang770960436/article/details/8185995 创建主表:MESSAGE1 create table MESSAGE1 (   ID           NUMBER not null,   RECEIVE_TIME DATE,   PK_ID        NUMB
用Excel演示python中pandas数据的查询显示方法-python数据分析入门
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。        <em>pandas</em>是python进行<em>数据</em>分析必须掌握的基本技能。对于许多初学者而言,<em>pandas</em>中最基本的loc,iloc,at,iat等查询方法十分容易混淆。对于体量较小的<em>数据</em>而言excel能较好进行<em>数据</em>分析、整理工作,对于大多数<em>数据</em>工作者对excel都十分的熟悉。为了能更好的理解<em>pandas</em>的查询操作,这里选用excel作为对比材
pandas总结(一)——Series的使用
<em>pandas</em>总结(一)——Series的使用
Mysql如何查询连续的时间次数
在网上看到一道有意思的题目,大意是如何在mysql查询<em>连续</em>的时间内登录的次数。原文链接:      http://www.oschina.net/question/573517_118821      首先建表,填充测试<em>数据</em>: CREATE TABLE `tmysql_test_lianxu_3` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
时间连续处理函数(PHP)
前几天看他人项目代码,有一功能为统计最近1月某功能的使用总量,代码实现竟然不做时间<em>连续</em>处理,出现下面情形。 N星期前,也曾看到部分代码,时间<em>连续</em>处理竟然是以一天为时间间隔查询<em>数据</em>库,最近1月的统计竟然需要查询30+次。 在此列一下按照日统计<em>数据</em>的sql和自己写的一个时间<em>连续</em>处理函数. 1.测试表为 test 字段1:increase(int型,表每天增加) 字段2:optime(int
Oracle之分析函数应用- 连续判断
drop table t purge; create table t (id1 int,id2 int ,id3 int); insert into t (id1 ,id2,id3) values (1,45,89); insert into t (id1 ,id2,id3) values (2,45,89); insert into t (id1 ,id2,id3) values (3,
Pandas:移除重复数据
import <em>pandas</em> as pd import numpy as np from <em>pandas</em> import Series,DataFrame 一、unique:只能应该与Series s = Series(['a','b','a','c','b']) s.unique() array(['a', 'b', 'c'], dtype=object) 二、drop_dupl...
Python连续数据离散化处理和pandas.cut函数用法
<em>连续</em><em>数据</em>离散化场景: <em>数据</em>分析和统计的预处理阶段,经常的会碰到年龄、消费等<em>连续</em>型数值,我们希望将数值进行离散化分段统计,提高<em>数据</em>区分度,那么下面介绍一个简单使用的<em>pandas</em>中的 cut() 方法 函数用法: **cut(series, bins, right=True, labels=NULL)** series (类似数组排列,必须是一维的) bins (表示分段数或分类区间,可以是数...
判断list中的对象的某个字段是否连续
var hint = ‘’ params.scheduleList = _.sortBy(params.scheduleList, ‘routeNo’); var b = []; var lastRoutNo = params.scheduleListAll.length var hasLastNo = false; params.scheduleList.forEach(n ...
pandas 指定多行不能为空
# notnull_columns: 指定不能为空的字段列表 for i, cn in enumerate(notnull_columns, 0): d_series = (df_chunk[cn].notnull()) if i == 0 else (df_chunk[cn].notnull()) &amp;amp; d_series df_chunk = df_chunk[d_series...
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