#重复列表按重复次数排序方法1s = 'aacbddbcdadb'lists1=list(s)uniques1 = set(lists1)dict_str = {}for unique1 in uniques1: i=0 for list1 in lists1: if list1 == unique ...
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2020-09-17 16:44:45
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直接插入排序，折半插入排序，冒泡排序，快速排序，简单选择排序，归并排序 ...
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2020-09-16 12:15:10
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题目概览 写出以下几个HTML标签：字体、居中、文字加粗、下标 行内css和important哪个优先级高 实现一个js的持续动画 对Git的branch, diff, merge的理解 题目解答 写出以下几个HTML标签：字体、居中、文字加粗、下标 html标签 <font>字体：</font> ...
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2020-09-15 21:05:47
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源【1-1】如果有镜像源可以忽略此步骤一.zabbix安装 【1-1】 安 装 源【1-2】清理缓存【1-3】服务安装【1-4】修改配置二.安装数据库【2-1】下载工具【2-2】上 传 包【2-3 】 配 置三.zabbix配置【3-1】server端【3-2】agent端【3-3】补 充 四.服务... ...
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2020-09-14 19:09:47
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import operator 一. 按字典值排序（默认为升序） x = {1:2, 3:4, 4:3, 2:1, 0:0} 1. sorted_x = sorted(x.iteritems(), key=operator.itemgetter(1)) print sorted_x #[(0, 0) ...
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2020-09-14 18:53:23
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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达在之前的文章中，以图文的方式详细讲解了Pandas中groupby，merge以及map、apply、applymap的原理，掌握好这些原理，再在这个基础上进行一些拓展，基本就可以解决绝大部分比较复杂的数据处理操作了。几篇文章如下，想回看的小伙伴可以再重温一下：Pandas数据处理
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2020-09-11 15:52:05
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Pandas数据处理——一文详解数据拼接方法merge点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达为了方便维护，一般公司的数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。所以，在日常的数据处理中，经常需要将两张表拼接起来使用，这样的操作对应到SQL中是join，在Pandas中则是用merge来实现。这篇文章就讲一下merge的
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2020-09-11 15:51:12
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#:sorted排序"""sort ： 无返回值的sorted : 有返回值的"""# L = [3,1,2,5,6,4]# L.sort()# print(L)# res = sorted(L)# print(res)#:加入key关键字 key# L = [-1,-231,-121223,1,1 ...
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2020-09-11 14:21:25
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第五周单元测验题 返回 本次得分为：16.00/20.00, 本次测试的提交时间为：2020-08-30, 如果你认为本次测试成绩不理想，你可以选择 再做一次 。 1 单选(2分) 从评价的主体来看，可以分为： 得分/总分 A. 自我评价、外部评价 2.00/2.00 B. 形成性评价、终结性评价 ...
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2020-09-11 14:17:51
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给你一个链表数组，每个链表都已经按升序排列。 请你将所有链表合并到一个升序链表中，返回合并后的链表。 示例 1： 输入：lists = [[1,4,5],[1,3,4],[2,6]] 输出：[1,1,2,3,4,4,5,6] 解释：链表数组如下： [ 1->4->5, 1->3->4, 2->6 ] ...
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2020-09-10 23:18:12
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