索引的堆（stack）

最新推荐文章于 2023-07-24 18:02:19 发布
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分类专栏： juyter notebook IPython 文章标签： stack 数据分析
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版权

堆（stack）

方法：
stack（）使用stack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在行里。
unstack（）使用unstack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在列里。
在这里插入图片描述

df.stack(level=-2).unstack(level=-2)

在这里插入图片描述

Pandas进行stack数据堆叠
Mr数据杨
05-14 451
本教程展示了如何使用 Pandas 中的stack()方法进行数据堆叠，及其在多层索引和实际应用中的使用场景。掌握stack()和unstack()操作后，能够灵活地在不同的数据格式之间进行转换，从而为数据的分析和可视化提供便利。在数据处理任务中，合理利用这些方法可以极大提高工作效率，并简化数据的预处理过程。
计算机科学中的栈（Stack）与堆（ Heap）
cnds123的专栏
11-04 933
计算机科学中的栈（Stack）与堆（ Heap）介绍
Stack里面索引的技术方法
zcl1359205840的专栏
08-01 592
/**      * Returns the index of the first occurrence of the object, starting from      * the top of the stack.      *      * @return the index of the first occurrence of the object, assuming that
挖掘算法中的数据结构（五）：排序算法总结 和 索引堆及优化（堆结构）
lemonGuo的大脑皮层、小脑、海马体、杏仁核.....
08-23 1795
前四篇博文介绍的O(n^2)或O(n*logn)排序算法及堆排序结束，意味着有关排序算法已讲解完毕，此篇博文将对这些排序算法进行比较总结，并且学习另一个经典的堆结构，处于二叉堆优化之上的索引堆，最后拓展了解由堆衍生的一些问题。 此篇涉及的知识点有： 排序算法总结 索引堆及其优化 堆结构衍生的问题 挖掘算法中的数据结构（一）：选择、插入、冒泡、希尔排序 及 O(n^2)排序算法思考 挖
pandas层次化索引 ---- 索引的堆、聚合操作
Darkman_EX的博客
06-18 1041
pandas层次化索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt 1. 索引的堆（stack） stack() unstack() 【小技巧】:使用stack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在...
集合（ Stack / Queue / Hashtable 都没有索引）
weixin_30710457的博客
10-23 213
/* // 集合 Stack 没有索引！"好比是死胡同" Stack s=new Stack (); //特殊集合 堆！先进后出，后进先出！ s.Push("1"); //赋值内容 要用 “” s.Push("2"); ...
map与apply函数-日期-merge与concate—DataFrame.reindex/stack(看图) 多层行列索引（多条件索引）+转换
qazzaq123_的博客
05-03 1161
为了方便自己使用以免忘记而写的。# 保存csv、excel文件忽略索引：DataFrame.to_csv("",index=False)提示：对于有多层索引的DataFrame,可以用.loc[]抽出一块DataFrame，再用.loc[]依次地抽出需要用到的DataFrame,不过对于大数据速度有点慢。
pandas层次化索引以及索引的堆（Stack ）和 聚合操作
01-06
1.索引的堆（stack） stack() unstack() 【小技巧】：使用stack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在行里；使用unstack()的时候，level等于哪一个，哪一个就消失，出现在列里。 (1). 创建多层列索引 #三...
【数据挖掘重要笔记day14】pandas层次化索引+创建多层行索引+显示构造pd.MultiIndex+多层索引对象的索引与切片操作+索引的堆（stack）+DataFrame的聚合操作
汪雯琦的博客
02-12 1025
文章目录pandas层次化索引1. 创建多层行索引1) 隐式构造2 显示构造pd.MultiIndex3. 多层索引对象的索引与切片操作DataFrame的操作4. 索引的堆（stack）5. 聚合操作 pandas层次化索引 import pandas as pd import numpy as np 1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index...
C#[数据结构]之堆（Heap）栈（Stack）
beenles的博客
07-24 4004
C# 程序在 CLR（Common Language Runtime）上运行时，内存被逻辑地划分为两个主要部分：栈和堆。除了栈和堆之外，CLR 还维护了其他一些内存区域，例如静态存储区域（Static Storage Area）、常量存储区域（Constant Storage Area）等。这些内存区域都有各自的特点和用途，可以帮助我们更好地管理程序内存和资源的使用。在 C# 程序运行时，栈和堆是其基本元素，它们组成了程序的运行环境，对程序的性能和稳定性有着重要的影响。
pandas层次化索引以及stack()t和unstack()
hello world!
02-10 3386
层次化索引 层次化索引，就是对索引进行层次化分类，便于使用，这里的索引可以是行索引，也可以是列索引。 先看例子： #以下代码会报错， 因为data本身是一个DataFrame，要先转化成数组。 a = {"a":3, "b":4, "c":5} data = [a, a] print(pd.DataFrame(data, columns=[['m','m','n'],['b', 'c',...
索引堆(Index Heap)及其优化 —— C++
点滴博客
07-25 990
引入索引堆的原因：堆构建前后数组元素位置发生改变，其具有一定的局限性： 1.元素是非常复杂的结构，交换消耗本身是巨大的，比如每一个元素都是一篇十万字以上的文章，对于这些大型的字符串，让它们来回交换，会产生大量的性能上的消耗 2.由于整个元素在数组中的位置发生改变，使得当我们的堆建成之后，很难所引导到它，以至于我们很难去改变它，比如说我们这些元素表示的是一个一个的系统任务，初始的时候，数值的索引是系...
JDK源码学习系列07----Stack
毛毛虫的小哈
07-16 1918
JDK源码学习系列07----Stack 1.Stack源码非常简单 package java.util; public class Stack extends Vector { // 版本ID。这个用于版本升级控制，这里不须理会！ private static final long serialVersionUID = 1224463164541339165L;
04 -1 pandas索引的堆（行列操作，交换行列）、聚合操作（求和、最大值、最小值、平均值等）
DayDayUp
10-28 2633
引入模块 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt 创建示例DataFrame # 用作案例 不要删 ！！！ data=np.random.randint(0,150,size=(2,8)) index=["rose","jack"] columns=pd.Mul...
pandas层次化索引
Alicia_N的博客
06-25 1986
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DateFrame dd=DataFrame(np.random.rand(4,2),columns=['data1','data2'],index=[['a','a','b','b'],['1','2','1','2']]) dd from_tuples
索引堆简单介绍
带你装逼带你飞的专栏
05-05 1839
1 索引堆基本概念 堆的基本概念不用多种介绍了，但是对于堆来说，有时堆结点存储的数据结构交换时间及空间比较大，或者结点存储的是比较复杂的数据结构。这个时候，我们可以采用索引堆这种数据结构来解决 索引堆：在堆的基础上用一个索引数组来存储数据元素的位置，即索引堆里面包含两个数组，如下： 建堆之前： 建堆之后 在这个图中，有两个数组，data[]存储真实的数据元素，index[]存...
散布图(散点图）
qq_41170489的博客
01-16 4226
散布图(散点图） 通常是连续值与连续值之间的对应关系 也可能是连续值和离散值之间的对应关系 离散值之间一般不需要表达散点图的关系 # 查看消费随着账单变化的对应关系 # x表示作为横轴展示列标签名字 # y表示作为纵轴展示列标签的名字 # 连续值与连续值的对应关系 # 作为散点图的列，必须是数值类型 # 可以使用map函数对不是数值的列进行数值映射 tips.plot(kind="scatter"...
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pandas中的绘图函数（柱状图） Series柱形图示例 kind = ‘bar’/‘barh’ s = Series(data=np.random.randint(60,98, size=5),index=list("ABCDE")) s.plot(kind='bar') DataFrame柱状图示例 df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,...
stack清空
最新发布
03-24
### 如何清空栈（Stack）数据结构 #### C语言中的链式栈清空操作 在C语言中，如果使用的是链表形式的栈（即链式栈），可以通过遍历整个链表并逐一释放节点的方式来完成清空操作。以下是基于引用的内容实现的一个具体例子[^1]： ```c void linkstack_clear(linklist s) { linklist p; p = s->next; // 获取第一个节点 puts("clean: "); while (p) { // 遍历链表直到最后一个节点 s->next = p->next; // 修改当前头结点指向下一个节点 printf("%d ", p->data); // 打印即将被删除的节点数据 free(p); // 释放该节点内存 p = s->next; // 更新到新的节点 } } ``` 上述代码通过`while`循环逐步访问每一个节点，并调用`free()`函数将其从堆内存中释放。 --- #### Go语言中的数组栈清空操作 Go语言通常会采用切片作为底层存储方式来模拟栈的行为，在这种情况下，“清空”可以简单地重置栈的状态或将内部使用的变量设置为初始状态。以下是一个具体的实例[^2]: ```go func (s *stack) Clear() { if s != nil && !s.Empty() { s.mutex.Lock() s.top = 0 // 将顶部指针重置为零 s.data = []interface{}{} // 切片重新初始化为空 s.cap = 0 // 容量也设回默认值 s.mutex.Unlock() } } ``` 此方法不仅将栈顶索引归零，还彻底清理了底层数组以防止残留旧数据占用不必要的资源。 --- #### Python 中的列表栈清空操作 Python 的内置 `list` 类型非常适合用来构建简单的栈结构。要清除其中的所有元素，则可以直接赋给一个新的空列表或者调用其自带的方法 `.clear()` 来达到目的: ```python class Stack: def __init__(self): self.items = [] def clear(self): """Clear all items from the stack.""" self.items.clear() # Example usage: my_stack = Stack() for i in range(5): my_stack.items.append(i) print(f'Before clearing: {my_stack.items}') my_stack.clear() print(f'After clearing : {my_stack.items}') # Output should be an empty list [] ``` 这里展示了如何定义一个类封装基本功能以及提供专门用于清空的操作接口。 --- #### 总结不同编程环境下的通用策略 无论是哪种语言或实现方式，核心思路都是让表示栈的数据容器回到最初创建时的样子 —— 即没有任何有效项存在为止。这可能涉及调整计数器/指标位置、销毁动态分配的对象或者是单纯替换掉原有的集合对象等等措施之一或多者组合而成的实际做法取决于具体情况而定。
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