我有整数的列表/数组，如果它上升然后下降，则将子数组称为峰值。例如： [5,5,4,5,4] 包含 [4,5,4] 这是一个高峰期。 还考虑一下 [6,5,4,4,4,4,4,5,6,7,7,7,7,7,6] 其中包含 [6,7,7,7,7,7,6] 这是一个高峰期。 问题 给定一个输入列表，我想找到其中包含的最小长度的所有峰值并报告它们。在上面的示例中，[5,6,7,7,7,7,7,
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2019-02-14
给定数字D和数量为N的数字序列，找到其中具有最大差值的三个数字的组合的量，其不超过值D.例如： D = 3, N = 4 Sequence of numbers: 1 2 3 4 Possible combinations: 1 2 3 (3-1 = 2 <= D), 1 2 4 (4 - 1 = 3 <= D), 1 3 4, 2 3 4. Output: 4 我的概念是：迭代整个数字序
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2019-02-14
找到𝑥**2 = x (mod m)if 的解是多少是两个素数的乘法。（x ** 2 =平方x）（0≤x
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2019-02-14
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2019-02-13
我有一个具有以下格式的数据集： df ---------------------------- ID | T1 | C1 | C2 | C3 ---------------------------- ID1 1-0w Yes No ID1 1-0a Yes No XYZ ID2 1-2w No Yes ID2 1-0a Yes
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2019-02-13
我有一个包含2列的数据框。一个用于用户，另一个用于目的地。我希望找到所有用户访问的目的地。这是数据帧 df1 user destination 0 1 dest1 1 2 dest3 2 3 dest4 3 2 dest1 4 2 dest4 5 3 dest1 6 4 dest2 7 4
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2019-02-13
我正在尝试清理我的数据帧，我正在尝试使用groupby函数。我有ID和event_type作为我的专栏。我想获得一个新的数据框，如果只有一行具有唯一ID，那么event_type必须是a。如果没有，则删除该行。 数据看起来像这样：event_type可以是“a”或“b” ----- ------------ | ID | event_type | ----- ------------ |
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2019-02-13
我有一个大的JSON文件（400k行）。我试图隔离以下内容： 政策 - “描述” 策略项 - “用户”和“数据库值” 策略项目”之后的所有内容在整个文件中重复完全相同。我已经尝试过以下代码来隔离“用户”。它似乎不起作用，我试图将所有这些转换为CSV。 from pandas.io.json import json_normalize as Jnormal import json import pp
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2019-02-13
每当我偶然发现Python中的某种计算时，我倾向于采用unpythonic方法，因为我对语言不太熟悉： import pandas as pd import numpy as np v = 8 gf = 2.5 data_a1 = np.random.randint(5, 10, 21) data_a2 = np.random.randint(5, 10, 21
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2019-02-13
我有一个包含多个scv文件的文件夹，每个文件的命名如下，Result_2007_01_16 Result_2007_01_17 ...... Result_2014_07_30 基本上我从2007年开始每个工作日都有一个文件，我试图将所有文件附加到一个数据框中，并将文件名添加为新列，因为文件中的日期不是自己的列。 我发现stackoverflow中的几行脚本有助于将所有文件保存到一个df中，有
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2019-02-13
我的一个pandas数据框'df'，它看起来像下面但原始数据有很多行。 a 我想将其保存为名为'meta.mat'的.mat文件。我试过了; import scipy.io as sio sio.savemat(os.path.join(destination_folder_path,'meta.mat'), df) 这会创建meta.mat文件，但它只会写入字段名称，当我在matlab中打开
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2019-02-13
我发现可以显示所有可能的方法。例如， a 可以使用TAB或Shift Tab但我仍然无法使用它。我已经下载了最新的Python。如何使此选项可用？ 解决办法： 必须首先初始化te对象。例如：a=[]在单元格中执行，然后键入a.TAB，jupyter将显示列表的所有可能方法。（类似于所有其他对象） 列表示例： a 数据帧的示例： a
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2019-02-13
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2019-02-13
我得到了具有以下结构的pandas数据帧 0 [{'review_id': 4873356, 'rating': '5.0'}, {'review_id': 4973356, 'rating': '4.0'}] 1 [{'review_id': 4635892, 'rating': '5.0'}, {'review_id': 4645839, 'rating': '3.0'}] .
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2019-02-13
我使用pandas和获得不同的统计计算结果boost::accumulators，并且不确定原因。 我有一个简单的例子，使用pandas来计算某些回报的均值和方差 import pandas vals = [ 1, 1, 2, 1, 3, 2, 3, 4, 6, 3, 2, 1 ] rets = pandas.Series(vals).pct_change() print(f'count:
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2019-02-12
我的形状数据如下： pd.DataFrame({'id': [1,2,3], 'item': ['item_a', 'item_a', 'item_b'], 'score': [1,-1,1]}) id item score 1 item_a 1 2 item_a -1 3 item_b 1 我想获取项目列的虚拟代码，
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2019-02-12
我试图使用这个SO帖子结合日期和时间戳，但没有运气.. #df= pd.read_csv('C:\\Users\\desktop\\master.csv', index_col='Date', parse_dates=True) df= pd.read_csv('C:\\Users\\desktop\\master.csv') 这是我卡住的地方，我不知道如何正确导入包 .. 这不起作用： fr
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2019-02-12
import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame(data = np.arange(16).reshape((4, 4)), index = ['Chile', 'Argentina', 'Peru', 'Bolivia'], columns
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2019-02-12
我想通过他们的名字将一些运动员分组，从每个人那里得到最小的年龄，然后根据他们从最小到最老的年龄对他们进行排序，但在我的数据中还有一些Nan值，我得到一个FutureWarning：传递列表 - 喜欢.loc或[]以及任何缺少的标签将来会引发KeyError，您可以使用.reindex（）作为替代。是否有任何选项可以跳过具有Nan值的记录？ tabYoungest=tab.sort_values(b
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2019-02-12
我的数据具有以下形状： id column1 column2 a x 1 a x 3 a y 3 b y 1 b y 2 我希望得到每个id的最重复值以及它的频率百分比。 id column1 % column2 % a x 66.6 3
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2019-02-12
