pivot

目录 行的union pd.concat df.append 列的join pd.concat pd.merge df.join 行列转置 pivot stack & unstack melt 本文示例数据下载 ，密码: vwy3 import pandas as pd # 数据是之前在cnblog上抓取的部分文章信息 df = pd.read_csv('./data/SQL测试用数据_20200325.csv',encoding='utf-8') # 为了后续演示，抽样生成两个数据集 df1 = df.sample(n=500,random_state=123) df2 = df.sample(n=600,random_state=234) # 保证有较多的交集 # 比例抽样是有顺序的，不加random_state，那么两个数据集是一样的 行的union pandas 官方教程 pd.concat pd.concat 主要参数说明： 要合并的dataframe，可以用 [] 进行包裹，e.g. [df1,df2,df3] ; axis =0,axis是拼接的方向，0代表行，1代表列，不过很少用pd.concat来做列的join join ='outer' ignore_index : bool = False,看是否需要重置index 如果要达到 union all 的效果

上一片文章我们学习冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法（点击文末链接查看），它们的时间复杂度都是 O(n2)，比较高，适合小规模数据的排序。今天，我们学习时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法， 归并排序 和 快速排序 。这两种排序算法适合大规模的数据排序，比上篇文章学习的那三种排序算法要更常用。 归并排序 归并排序的核心思想还是蛮简单的。如果要排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数组就都有序了。 归并排序使用的就是 分治思想 。分治，顾名思义，就是分而治之，将一个大问题分解成小的子问题来解决。小的子问题解决了，大问题也就解决了。 分治算法一般都是用 递归 来实现的。分治是一种解决问题的处理思想，递归是一种编程技巧，这两者并不冲突。 这里要 重点明说 下写递归代码的技巧就是，分析得出 递推公式 ，然后找到 终止条件 ，最后将递推公式翻译成递归代码。所以，要想写出归并排序的代码，我们先写出归并排序的递推公式。 递推公式： merge_sort(p…r) = merge(merge_sort(p…q), merge_sort(q+1…r)) 终止条件： p >= r 不用再继续分解 刚学的朋友可能理解会有点困难，这里做个解释: merge_sort(p…r) 表示，给下标从 p 到 r 之间的数组排序

3 月，跳不动了？>>> 第一种方式： function qSort(arr) { //声明并初始化左边的数组和右边的数组 var left = [], right = [] //使用数组最后一个元素作为基准值 var base = arr[arr.length - 1] //当数组长度只有1或者为空时，直接返回数组，不需要排序 if(arr.length <= 1) return arr //进行遍历 for(var i = 0, len = arr.length; i < len - 1; i++) { if(arr[i] <= base) { //如果小于基准值，push到左边的数组 left.push(arr[i]) } else { //如果大于基准值，push到右边的数组 right.push(arr[i]) } } //递归并且合并数组元素 return [...qSort(left), ...[base], ...qSort(right)] } const arr = [2, 4, 1, 5, 3, 1] const s = qSort(arr) console.log(s) // [1, 1, 2, 3, 4, 5] 第二种方式 ar quickSort = function(arr) { if (arr.length <= 1) { return arr; }

一、冒泡排序（Bubble Sort） 基础版 /** * 遍历数组，依次比较相邻的元素并交换，每次都将最大元素（根据正序还是逆序决定）放到数组末尾 * @param arr 待排序数组 * @return */ public static int[] bubbleSort(int[] arr) { int temp; for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { temp = arr[j + 1]; arr[j + 1] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } return arr; } 优化一 //冒泡排序：优化一 public static int[] bubbleSort1(int[] arr) { int temp; //记录数组是否有序 boolean isSorted; for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { isSorted = true; for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { temp = arr[j +

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文章来源： http://blog.seclibs.com/算法之排序中/ 上一篇文章说了时间复杂度为O(n2)的冒泡、插入和选择三个排序方式，它们只适合在数据规模比较小的时候，接下来要说的是两个时间复杂度为 O(nlogn) 的算法， 归并排序 和 快速排序 ，它们比较适合在大规模数据的时候使用，相比于前面的三个算法就更加常用。 首先来看 归并排序 （Merge Sort） 归并排序的操作还是比较简单的，它是将数组从中间分割为前后两部分，然后再将每一部分分割，直到分割到不能分为止，然后将数值两两排序合并，不断合并到最初的数组，就完成了排序的操作，它的示例图是这样的 归并排序使用的是分治思想，分而治之，也就是将大问题不断的分解，分解成一个个小问题，小问题都解决了，那大问题也就都解决了，这个跟前面说的递归是特别像的，分治是一种处理问题的思想，递归是具体的技巧，分治算法一般都是用递归来实现的。 既然是使用递归来实现的，那我们就要找到它的通用递归公式和递归终止条件，首先我们假设第一个数值用p表示，最后一个数值用r表示，既然要将数组从中间分割，那每次分割的下标就为q=(p+r)/2，即数组就分为了两段(p,q)和(q+1,r)。 那递归终止条件又该怎么定义？我们来看什么时候是我们需要截至的，当数组分解成单个字符的时候就停止了，那这个时候开始结束符号将一致，所以只需要在p>=r时结束就可以了

机器学习的过程中很多时候需要用到类似透视表的功能。Pandas提供了pivot和pivot_table实现透视表功能。相对比而言，pivot_table更加强大，在实现透视表的时候可以进行聚类等操作。 pivot_table帮助地址： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html 官方给的几个例子： >>> df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "foo", ... "bar", "bar", "bar", "bar"], ... "B": ["one", "one", "one", "two", "two", ... "one", "one", "two", "two"], ... "C": ["small", "large", "large", "small", ... "small", "large", "small", "small", ... "large"], ... "D": [1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7], ... "E": [2, 4, 5, 5, 6, 6, 8, 9, 9]}) >>> df A B C D E 0 foo one small 1 2