如何按计数器对Counter.mostCommon的结果进行排序,然后对值进行排序？ 我的原始代码：from collections import Counter for counter in Counter("abcdefg").most_common(3): print(counter[0], counter[1])每次输出都不同,因为每个值的计数均为1.有时候是a 1 b 1 e 1有时b 1 d 1 f 1等等 我要这个：a 1 b 1 c 1我也尝试过排序结果元组：：from collections import Counter for counter in sorted(Counter("abcdefg").most_common(3...
我的问题与我以前的Question有关,但有所不同.所以我在问新问题. 在上面的问题中,请参阅@jezrael的答案.df = pd.DataFrame({'col1':[1,1,1],'col2':[4,4,6],'col3':[7,7,9],'col4':[3,3,5]})print (df)col1 col2 col3 col4 0 1 4 7 3 1 1 4 7 3 2 1 6 9 5df1 = df.groupby(['col1','col2']).agg({'col3':'size','col4':'nunique'}) df1['result_col'] = df1['col3'].div(df1['c...
我正在尝试计算.py文件中的关键字,但是我编写的代码也计算了出现在字符串中的关键字.如何区分实际关键字和字符串关键字？例如：is,with和in是关键字,但是您也可以在注释和用户输入字符串中发现它们.这是我尝试过的：from collections import Counter import keywordcount = {} scode = input("Enter the name of Python source code file name :") with open(scode,'r') as f:for line in f:words = line.split()for i in words:if...
如何对两个分组(ID和名称)进行累加计算？例如,我有：id name 1 name1 1 name1 1 name2 2 name3 2 name3 2 name3我希望它看起来像：id name cumcount 1 name1 1 1 name1 2 1 name2 1 2 name3 1 2 name3 2 2 name3 3基本上是ID中每个名称的运行提示.解决方法:您可以使用groupby.cumcount：df['cumcount'] = df.groupby(['id', 'name']).cumcount() + 1df # id name cumcount #0 1 name1...
我有一个包含字符串的pandas列.我想获得整列中所有单词的单词计数.在不循环遍历每个值的情况下最好的方法是什么？df = pd.DataFrame({'a': ['some words', 'lots more words', 'hi']})在df [‘a’]上运行时,您应该得到6解决方法:您可以使用vectorized string operations：In [7]: df["a"].str.split().str.len().sum() Out[7]: 6来自In [8]: df["a"].str.split() Out[8]: 0 [some, words] 1 [lots, more, words] 2 ...
我目前正在用科学记数法生成不同的y轴图,从而在某些地块上产生类似2或6的刻度,而在另一些图上却产生2.5或8.9的刻度.我希望在y轴上始终带有一个带有十进制小数点的刻度,即使它添加了零也是如此.这是一个例子import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npplt.plot(np.arange(1, 10), np.arange(1, 10)**5) ax = plt.gca() plt.ticklabel_format(axis='y', style='sci') ax.yaxis.major.formatter.set_powerlimits((0,0)) plt....
json.dumps使用科学计数法输出较小的浮点或十进制值,这对于将输出发送到的json-rpc应用程序是不可接受的.>>> import json >>> json.dumps({"x": 0.0000001}) '{"x": 1e-07}'我想要此输出：'{"x": 0.0000001}'避免引入其他依赖关系将是理想的.解决方法:格式化的一种方法evil = {"x": 0.00000000001}是要窃取Decimal的“ f”格式器.这是我发现的唯一避免裁切问题和指数的简单方法,但是空间效率不高.class FancyFloat(float):def __re...
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],'B' : ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],'C' : [np.nan, 'bla2', np.nan, 'bla3', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})输出：A B C 0 foo one NaN 1 bar one bla2 2 foo two NaN 3 bar three bla3 4 foo two NaN 5 bar two NaN 6 foo one NaN 7 foo three Na...
我考虑过以下while writing an answer to this question. 假设我有一个像这样的深度嵌套的xml文件(但嵌套得多,而且更长)：<section name="1"><subsection name"foo"><subsubsection name="bar"><deeper name="hey"><much_deeper name"yo"><li>Some content</li></much_deeper></deeper></subsubsection></subsection> </section> <section name="2">... and so forth </section>len(soup.find_all(“ section”))的问题在于,在执行...
我想找到字符串中子字符串的所有计数(重叠和非重叠).我找到了两个答案,其中一个是使用正则表达式,这不是我的意图,另一个比我需要的效率更高.我需要这样的东西：'ababaa'.count('aba') == 2str.count()只计算简单的子串.我该怎么办？解决方法: def sliding(a, n):return (a[i:i+n] for i in xrange(len(a) - n + 1))def substring_count(a, b):return sum(s == b for s in sliding(a, len(b)))assert list(sliding('abcde', 3)) == ...
我试图计算字母出现并打印出来.这是我到目前为止：def histogram(L):d = {}for x in L:for letter in x:if letter in d:d[letter] += 1else:d[letter] = 1for i in range(len(d)):print('{} | {}'.format(d, d[i])) # GETTING ERRORS ON THIS LINEreturn d histogram(open('cipher.txt'))出于某种原因,我在这条线上遇到错误.我该如何正确打印？ 编辑：解决我的Martijn！道具！但有谁知道如何按字母顺序对字典进行排序？解决方法:d是...
所以,我正在尝试创建一个程序来计算用户输入的字符串中的字符数,但我想丢弃用户输入的任何空格.def main():full_name = str(input("Please enter in a full name: ")).split(" ")for x in full_name:print(len(x))main()使用这个,我可以得到每个单词中的字符数,没有空格,但我不知道如何将每个数字加在一起并打印总数.解决方法:计算长度并减去空格数：>>> full_name = input("Please enter in a full name: ") Please enter in a fu...
我试图使用计数器按出现次数对字母进行排序,并将具有相同频率的任何字母按字母顺序排列,但我无法访问它生成的字典的值.letter_count = collections.Counter("alphabet") print(letter_count)生产：Counter({'a': 2, 'l': 1, 't': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'e': 1, 'b': 1})如何按频率排序,然后按字母顺序排序,所以只显示一次的所有内容都按字母顺序排列？解决方法:听起来你的问题是如何按频率对整个列表进行排序,然后按字母顺序打破关系...
使用matplotlib的hist函数,如何让它显示条形图上每个bin的计数？ 例如,import matplotlib.pyplot as plt data = [ ... ] # some data plt.hist(data, bins=10)我们怎样才能在每个bin显示屏上显示计数？解决方法:看来hist不能这样做,你可以写一些像：your_bins=20 data=[] arr=plt.hist(data,bins=your_bins) for i in range(your_bins):plt.text(arr[1][i],arr[0][i],str(arr[0][i]))
我有一个pandas数据框my_df,在那里我可以找到给定列的mean(),median(),mode()：my_df['field_A'].mean() my_df['field_A'].median() my_df['field_A'].mode()我想知道是否有可能找到更详细的统计数据,如90％？谢谢！解决方法:您可以使用pandas.DataFrame.quantile()功能,如下所示.import pandas as pd import randomA = [ random.randint(0,100) for i in range(10) ] B = [ random.randint(0,100) for i in range(10) ]df = pd.Da...