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Python可视化(8):Pandas—数据的分组与聚合groupby,agg,apply

1. 分组与聚合的原理2. 使用 groupby()方法拆分数据2.1 按列名进行分组2.2 按Series对象进行分组2.3 按字典进行分组2.4 按函数进行分组3. 聚合数据3.1 使用内置统计方法聚合数据3.2 使用agg方法聚合数据3.3 使用apply方法聚合数据3.4 使用transform方法聚合数据【练习】运动员信息表操作

#python#数据分析
C++基础算法②——高精度乘除法计算

高精度乘低精度、高精度乘高精度、高精度除低精度

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#算法#c++#青少年编程 +1
Spark:交互式下实现词频统计

word.txt 文件上传到hdfs、进入Spark-shell 交互式

#大数据#spark
C++基础算法⑤——递推算法(昆虫繁殖 过河卒 Pell数列 上台阶 流感传染 移动路线)

题目是信奥赛一本通 http://ybt.ssoier.cn:8088/index.php:昆虫繁殖 过河卒 Pell数列 上台阶流感传染 移动路线

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#算法#c++#数据结构
C++基础算法⑦——信奥一本通递归算法(放苹果、求最大公约数问题、2的幂次方表示、分数求和、因子分解、判断元素是否存在)

信奥一本通递归算法(放苹果、求最大公约数问题、2的幂次方表示、分数求和、因子分解、判断元素是否存在)

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#c++#算法#开发语言
机器学习:超参数 、训练集、验证集、测试集、归纳偏好、经验误差与过拟合、性能度量、机器学习发展现状

1.1 超参数1.2 训练集、验证集、测试集1.3 归纳偏好1.4 经验误差与过拟合1.5 性能度量(performance measure)1.6 机器学习发展现状

#机器学习#大数据
《数据结构》—— 循环链表与静态链表

循环单双链表的思考,以及静态链表逻辑表示的不同。

#链表#数据结构
《数据结构》—— 串的模式匹配算法

简单的模式匹配算法(BF算法)、KMP算法

#数据结构#算法
python:Matplotlib数据可视化简单介绍+绘图实践代码

数据可视化是指将数据以图表的形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化不仅是展示数据分析的结果,而且更重要的是利用数据可视化来进行数据分析,如发现数据样本中的异常值,观察数据的分布,寻找数据之间的相关性等。1.1 常见的图表类型直方图:适于比较数据之间的多少。折线图:反映一组数据的变化趋势。条形图:显示各个项目之间的比较情况,和直方图有类似的作用。散点图:显示若干数据

#python
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