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解题思路：观察可知目标列表[10, 14, 18, 12]里的元素分别是5，7，9，6的2倍，是列表[1,3,5,7,9,2,4,6]中所有大于4的元素，通过列表推导式和if判断连用得到目标列表
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yuechuchen

2020-04-30

一行代码通过列表[1,3,5,7,9,2,4,6]生成新列表[10, 14, 18, 12]

解题思路： 一：python中变量可以重复赋值； 二：递归函数 三：while循环和if判断的联合应用，列表元素的访问
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yuechuchen

2020-04-30

数列1，2，3，5，8，13，21，34，……写出计算数列任意位数值的函数fun，例如fun(2)=2,fun(4)=4。

解题思路：按照已有的顺序重置索引，使用dataframe的reindex方法，将规定好的索引按照顺序打包到列表中，作为一个参数传递给reindex方法即可，不改变原数据集。
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yuechuchen

2020-04-30

dataframe索引重排序，题目详情见正文

解题思路：数据更新使用dataframe的update方法，注意需要被更新的表调用该方法，新表作为参数传入到方法中。常用场景，新表中的字段是原数据表字段中的一部分，由于原表部分数据发生变动需要更新，可以直接用新表的数据进行更新，不会影响原表其他字段的数据
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yuechuchen

2020-04-30

dataframe数据更新，题目详情见正文

解题思路：第一步，导入pymysql，导入数据库中的数据，需要借助第三方库链接python和数据库；第二步，建立连接connection对象；第三步，调用cursor对象操作数据库；第四步，将获取的数据赋值给df1；第五步，通过display函数，获取查询到的数据。
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yuechuchen

2020-04-30

从数据库中导入数据，题目详情见正文。

解题思路：指定某列为行索引，运用df.set_index()方法，将需要作为行索引的列名传入方法，如果要指定多个列作为多重行索引，需要把列名打包放入列表传入方法。另外，方法默认作为索引的列从原表的普通列中删除，如果需要保留，设置参数drop = False
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yuechuchen

2020-04-30

dataframe指定某列为行索引，题目详情见正文

解题思路：第一步，生成符合要求的series，注意记录是行信息，索引对应的是列名，name参数对应的是行索引；第二步，dataframe中的append方法追加记录，按照列名对齐。
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yuechuchen

2020-04-30

dataframe增加记录，题目详情见正文

最后的图片上传出错，正确图片请见下一篇帖子
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yuechuchen

2020-04-30

dataframe增加记录，题目详情见正文

解题思路：第一步，生成符合题目要求的series，需要注意新生成的series的索引要与dataframe的索引一致；第二步，调用dataframe的join方法用来进行横向添加。
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yuechuchen

2020-04-30

dataframe增加列数据，题目详情见正文

解题思路： 1、使用 skiprows 参数； 2、x > 0 确保首行读入； 3、 np.random.rand() > 0.7 表示30% 的数据都会被随机过滤掉，有70%的数据有机会被读取，当数据量很大时，可答复降低取值
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yuechuchen

2020-04-30

Pandas 随机选取一部分数据读取，题目详情见正文

解题思路：读取数据时设置iterator参数为Ture时，与get_chunk（）结合使用，可以实现分块读入数据，数据只能读取一次，原表中所有数据都被读取结束后，再进行读取会报错。
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yuechuchen

2020-04-30

pandas之分块读取数据，题目详情见正文

解题思路：把特殊字符处理成空值，在读取数据时将指定字符打包到列表中传递给指定参数na_values即可，如果不进行改参数的设置，特殊字符会显示成特殊字符本身，以题目为例，如果不对“#”和“—”进行设置，在入职日期列会出现这两个字符，影响计算。
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yuechuchen

2020-04-30

pandas读取数据空值处理，题目详情见正文

解题思路： pandas1.0以上版本用来筛选数据类型的方法df.select_dtypes()，将需要筛选的数据类型名称以字符串的形式传递给方法，即可筛选出符合条件的字段。如果需要同时筛选多种数据类型，将数据类型名称打包到列表中传递给方法即可。
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yuechuchen

2020-04-30

筛选dataframe中指定数据类型的字段，问题详情见正文。

解题思路，第一步：按照索引进行排序，需要调用df.sort_index方法；第二步：要求按照内层索引排序，通过level参数指定作为排序依据的索引，题目中“部门”是位置为1的索引，索引level=1.第三步：直接排序默认升序，题目结果要求降序排序，通过ascending参数控制排序方向即可。
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yuechuchen

2020-04-30

依据dataframe的行索引排序，题目详情见正文。

解题思路：交换索引位置有两种方法，第一种通过df.swaplevel（），该方法的局限只能实现两个索引之间位置交换，如果dataframe有三重及以上的行索引并且所有索引位置都需要进行更改，需要使用df.reorder_levels()，将需要进行交换的索引位置打包成列表传入方法。上述两中方法在使用过程中都需要指定轴信息，例如题目中要求对行索引进行交换，指定axis参数为0.
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yuechuchen

2020-04-30

交换多层索引的位置，问题详情见正文。

解题思路： 第一步：把整数各个位数上的数值分成单独的元素，借助字符串函数和列表推导式，提取整数中的每个位数上的数值，map函数与int函数连用讲提取出来的字符型数字转化成整数类型。 第二步：reduce函数的作用实现相邻两个数值的运算，通过匿名含是指定运算规则为两数相乘 注意，reduce函数不是python原生函数，使用前需要导入functools库
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yuechuchen

2020-04-30

自定义函数，输入任意整数，计算各位数字连乘的乘积 例如输入整数1234，计算1*2*3*4输出结果24

解题思路：题目要求的表中涉及到两个分公司中的三个部门，列名是索引，pandas专门对索引进行设置的方法pd.MultiIndex，观察可知每个公司都对应三个名字相同的部门，使用 pd.MultiIndex.from_product方法，生成双重索引，原列表中公司名称在前，部门名称在后，生成双重索引后，公司信息做外层索引，运用pd.Dataframe生成表时指定列索引为刚刚生成的双重索引即可。
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yuechuchen

2020-04-30

dataframe设置多重索引列，题目详情见正文

ok,谢谢！
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shang9252

2020-04-30

MySQL

一表是指表中的关键字段没有重复值，多表是指表中的关键字段的取值有重复值。
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shang9252

2020-04-29

MySQL

解题思路：常用df.index获取行索引，获取到是dataframe的所有索引，例如题目中的表，如果用df.index获取索引的结果是这样：MultiIndex([('第一分公司', '销售部'), ('第一分公司', '市场部'), ('第一分公司', '行政部'), ('第二分公司', '销售部'), ('第二分公司', '市场部'), ('第二分公司', '行政部')], names=['公司', '部门']) 不符合题目要求。 而索引本身有查找单独某一重索引的方法，即get_level_values（），参数指定索引位置或者索引名，即可提取出指定的索引值。
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yuechuchen

2020-04-29

从多重索引的dataframe获取指定某一重索引，题目详情见正文

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