利用pandas库的drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行 drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = ...
lst = [1, 2, 3, 2, 1]lst = list(dict.fromkeys(lst))print(lst) 方法三:使用循环 可以使用循环来遍历列表并使用一个新列表来保存不重复的元素。如果元素不在新列表中,则将其添加到新列表中。 lst = [1, 2, 3, 2, 1]new_lst = []for item in lst: if item not in new_lst: new_lst....
设置展示窗口 pygame.init() screen = pygame.display.set_mode(cfg.SCREENSIZE) pygame.display.set_caption('catch coins —— 九歌') # 加载必要的游戏素材 game_images = {} for key, value in cfg.IMAGE_PATHS.items(): if isinstance(value, list): images...
首先将数据进行导入并分别读取打印出两个表格的前五排 #读取文件并打印出前五排importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as pltimportseaborn as snsfrompyecharts.chartsimport*frompyechartsimportoptions as optsfrompyecharts.commons.utilsimportJsCode plt.style.use('ggplot') athlete_data= ...
xlabel='displ', ylabel='hwy') ax_main.title.set_fontsize(20) for item in([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label]+ ax_main.get_xticklabels()+ ax_main.get_yticklabels()): item.set_fontsize(14) xlabels = ax_main.get_xticks().tolist() ax_main.set_xticklabels(xlabels) pl...
from dash.dependenciesimportInput,Outputimportdash_core_componentsasdccimportjson app=dash.Dash(__name__)app.layout=html.Div(dbc.Container([dcc.Dropdown(id='dropdown-input-1',placeholder='单选',options=[{'label':item,'value':item}foriteminlist('ABCD')],style={'width':'300px'}),html.Pr...
defhtml_escape(template):parts = []foritemintemplate:ifisinstance(item,str):parts.append(item)else:parts.append(html.escape(str(item.value)))return"".join(parts) 隐患3:灵活性不足 f-string 仅生成字符串,而 t-string 支持多格式输出(如 JSON、XML)。例如,同一模板可生成不同数据结构: ...
item_list = [['牛奶','面包'], ['面包','尿布','啤酒','土豆'], ['牛奶','尿布','啤酒','可乐'], ['面包','牛奶','尿布','啤酒'], ['面包','牛奶','尿布','可乐']] item_df = pd.DataFrame(item_list) te = TransactionEncoder() ...
item_gap: Numeric = 10, # 主标题字体样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts` ...
tolist()) return data_y tag = df_rfm['user_type'].unique().tolist() def trans_data(rfm): for item in df_rfm['user_type']: if item == tag[0]: s1 = df_rfm[df_rfm['user_type'] == item][rfm].tolist() elif item == tag[1]: s2 = df_rfm[df_rfm['user_type'] ==...