#月白瞳美的星沙

博客讲述17岁失去色觉的魔法使末裔月白瞳美看店时,为快速找到所需编号的星沙,需编写支持三种操作的程序。介绍了输入输出要求,并给出示例,还展示了实现该功能的代码。

月白瞳美的星沙

日常中残留些许魔法,17岁的月白瞳美是魔法使一族的末裔,但她自幼就失去了色觉。
今天她被留在店中看店,不巧的是这时一个老奶奶前来购买星沙
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
但由于月白明美失去了色觉,她看到的星沙是这样的

在这里插入图片描述

这可难坏了她,好在星沙都是有编号的。

为了让月白明美能够快速的找到所需的星沙,

月白明美希望你能帮她编写一个程序来帮助她,支持以下三种操作:

•L id:在柜子的最左边插入一瓶编号为id的星沙
•R id:在柜子的最右边插入一瓶编号为id的星沙
•? id:查询编号为id的星沙左面有几瓶星沙,右面有几瓶星沙,并取min输出。

Input

多组输入

第一行,一个字符串 q (字符串长度小于100)。
文件读入结束以字符串不是由 ‘0’-‘9’ 构成。
如果字符串 q 由 ‘0’-‘9’ 构成,那么 q 代表操作数,题目保证 q 的范围为 (1<=q<=200000)。
由下面 q 行,每行一个字符与一个正整数 id (id <= 200000) ,用空格隔开,表示一个操作。
数据保证所有的星沙均具有唯一的编号,并且查询的星沙一定已经在柜子上了。

Output

对于每个“ ?”操作,输出一行一个整数,表示答案。

Sample Input
8
L 1
R 2
R 3
? 2
L 4
? 1
L 5
? 1
a8b

Sample Output
1
1
2

#include
using namespace std;
int main()
{
int q;
while(cin >> q)
{
int l=0,r=0,a[200020];
char c;
int id;
for(int i=1;i<=q;i++)
{
cin >> c;
if(c==‘L’)
{
cin >> id;
if(i1)
a[id]=0;
else
{
l–;
a[id]=l;
}
}
if(c
’R’)
{
cin >> id;
if(i1)
a[id]=0;
else
{
r++;
a[id]=r;
}
}
if(c
’?’)
{
cin >> id;
cout << min(a[id]-l,r-a[id]) << endl;
}
}
}
return 0;
}

使用Python对这些数据清洗:OPPO Enco Free4 【国家补贴】真无线入耳式蓝牙耳机搭档 Find X8 通用苹果华为小米手机 星瀚银 vivo iQOO TWS Air2 极焰黄 55ms超低游戏延迟 电竞声效 超轻佩戴 30小时超长续航情人节送礼物 vivo TWS 4Hi-Fi版真无线降噪耳机全链路至臻Hi-Fi55dB深海降噪 适配苹果小米华为手机 至臻蓝情人节 小米(MI)Redmi Buds 6 活力版 蓝牙耳机 30小时长续航 适用于安卓苹果手机 白色 OPPO Enco X3 【政府补贴】真无线入耳式蓝牙耳机搭档Find X8通用苹果华为小米手机 有线充版米白 水月雨羽翼 Edge 头戴式蓝牙耳机ANC主动降噪便携可折叠hifi长续航蓝牙5.4 灰色 华色【官网直营正品丨顶配Pro9代】华强北蓝牙耳机Air无线Pro2主动降噪适配苹果iPhone16/15入耳式Pods 【官网新款丨全功能顶配版】 ANC主动降噪+滑动调音... 漫步者(EDIFIER)Zero Air 真无线蓝牙耳机 半入耳式耳机 无线耳机 蓝牙5.4 适用苹果华为小米OPPO手机 月白 荣耀亲选开放式耳机2 荣耀耳机 蓝牙耳机 低音澎湃 运动挂耳式耳机 通话降噪 适配荣耀华为小米手机 曙光蓝 MICROKIA【2025最新款丨柏林之声】耳夹式蓝牙耳机骨传导概念开放式无线不入耳运动跑步游戏通话降噪挂耳式 霜雅白丨定向传音丨久戴不伤耳朵 超长续... 小米(MI)有线耳机 3.5mm 入耳式运动小巧轻量 通用耳麦 线控大动圈 适用小米华为荣耀手机 黑色 Viken【2025新款|柏林之声】蓝牙耳机挂耳式骨传导概念金榜第1名开放式真无线不入耳运动跑步降噪耳夹式 墨染黑【不漏音丨舒适久戴不痛】 【9D杜比... Sibyl 真无线蓝牙耳机入耳式双耳降噪运动游戏低延迟音乐高音质超长续航适用华为oppo苹果vivo学生福音 灰色【APP+40ms低延迟+续航60h】 【华强北Max2代顶配版】蓝牙耳机适配苹果头戴式Air无线ios主动降噪iPhone16/15/14电脑游戏pc电竞 【PodsMax2代新款】银色全功能 个性化空间音频+双金标 华为FreeBuds SE 3 无线蓝牙耳机超长续航42小时快速充电 流光金 Viken【华强北顶配丨Air4代降噪款】蓝牙耳机适配苹果无
04-29
<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Python清洗包含耳机产品信息的数据列表的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看有哪些相关的信息可以参考。根据引用[2]、[3]和[4],用户之前已经进行过数据清洗的步骤,比如去除无效字符、处理缺失值、删除重复数据以及分词处理等。用户现在可能希望了解具体的步骤和代码示例。 首先,用户的问题是关于数据清洗的,所以需要明确清洗的常见步骤。通常数据清洗包括处理缺失值、删除重复数据、去除无关字符、标准化格式等。根据引用[3],用户已经使用过df.drop_duplicates和fillna来处理重复和缺失值。这可能可以作为示例的一部分。 接下来,引用[2]中提到使用正则表达式去除英文、数字以及特定关键词,比如“京东”、“耳机”等。这部分需要展示如何用Python的re库或者pandas的apply方法来实现。例如,可以创建一个正则表达式模式,替换掉不需要的字符和词汇。 然后,引用[4]提到了使用jieba进行分词,这可能是在数据清洗之后的分析步骤,但用户的问题集中在清洗,所以可能不需要涉及分词,但或许可以提到后续处理的可能性。 用户可能需要具体的代码示例,所以需要整理出清洗流程的各个步骤,并给出相应的代码片段。比如,首先导入必要的库如pandas,读取数据,然后处理缺失值,删除重复,去除不需要的字符,标准化字段格式等。 需要注意的是,用户的数据列表可能包含不同的字段,比如产品名称、价格、评论等,每个字段可能需要不同的清洗方法。例如,价格字段可能需要去除货币符号并转换为数值类型,评论内容需要去除特殊字符和停用词。 还要考虑数据格式的标准化,比如日期格式的统一,字符串大小写的转换等。引用[3]中的df[&#39;score&#39;].fillna(&#39;No rating&#39;)展示了处理缺失评分的方法,这可能适用于其他字段的缺失值处理。 另外,用户可能希望知道如何处理文本数据中的噪音,比如引用[2]中的例子,使用正则表达式清洗评论内容。这部分需要详细说明如何构建正则表达式模式,并用apply函数应用到每一行数据。 最后,确保代码示例正确,并且解释清晰,帮助用户逐步完成数据清洗的过程。同时,根据用户提供的引用内容,适当引用相关部分,例如在处理文本时提到参考引用[2]的方法。 总结步骤应该是:导入库、加载数据、处理缺失值、删除重复、清洗文本、标准化格式、保存数据。每个步骤给出对应的代码和说明,并指出可能的注意事项,比如正则表达式的编写需要根据实际数据调整模式。</think>以下是使用Python清洗耳机产品信息数据列表的步骤详解及代码示例: ### 一、数据清洗核心步骤 1. **处理缺失值** - 填充或删除缺失字段(如价格、评分等) ```python # 填充缺失评分 df[&#39;评分&#39;].fillna(&#39;无评分&#39;, inplace=True) # 删除型号缺失的记录 df.dropna(subset=[&#39;产品型号&#39;], inplace=True) ``` 2. **删除重复数据** ```python # 根据关键字段去重 df.drop_duplicates(subset=[&#39;产品型号&#39;, &#39;用户ID&#39;], inplace=True) ``` 3. **清洗文本内容** - 使用正则表达式去除无效字符(参考引用[2]方法) ```python import re # 定义清洗规则(匹配数字/字母/指定关键词) pattern = re.compile(&#39;[0-9a-zA-Z]|京东|耳机|蓝牙耳机|韶音&#39;) df[&#39;评价内容&#39;] = df[&#39;评价内容&#39;].apply(lambda x: pattern.sub(&#39;&#39;, str(x))) ``` 4. **标准化数据格式** ```python # 价格字段处理(示例:¥199 -> 199) df[&#39;价格&#39;] = df[&#39;价格&#39;].str.replace(&#39;¥&#39;, &#39;&#39;).astype(float) # 统一日期格式 df[&#39;发布日期&#39;] = pd.to_datetime(df[&#39;发布日期&#39;], format=&#39;%Y年%m月%d日&#39;) ``` ### 二、进阶清洗操作 1. **处理特殊字段** ```python # 拆分复合字段(示例:颜色:黑色;版本:旗舰版) df[[&#39;颜色&#39;, &#39;版本&#39;]] = df[&#39;规格&#39;].str.split(&#39;;&#39;, expand=True) ``` 2. **异常值过滤** ```python # 过滤不合理价格(假设合理范围50-5000元) df = df[(df[&#39;价格&#39;] >= 50) & (df[&#39;价格&#39;] <= 5000)] ``` 3. **品牌名称标准化** ```python brand_mapping = {&#39;Sony&#39;:&#39;索尼&#39;, &#39;BOSE&#39;:&#39;博士&#39;, &#39;Huawei&#39;:&#39;华为&#39;} df[&#39;品牌&#39;] = df[&#39;品牌&#39;].map(brand_mapping).fillna(df[&#39;品牌&#39;]) ``` ### 三、完整清洗流程示例 ```python import pandas as pd import re # 加载原始数据 df = pd.read_csv(&#39;headphone_data.csv&#39;) # 阶段1:基础清洗 df = df.dropna(subset=[&#39;产品型号&#39;]) # 关键字段去空 df.drop_duplicates(subset=[&#39;产品型号&#39;,用户ID&#39;], inplace=True) # 去重 df[&#39;评分&#39;].fillna(0, inplace=True) # 数值型缺失处理 # 阶段2:文本清洗 text_clean_pattern = re.compile(&#39;[^\u4e00-\u9fa5]|京东|耳机&#39;) # 保留中文并去除指定词 df[&#39;评价内容&#39;] = df[&#39;评价内容&#39;].apply( lambda x: text_clean_pattern.sub(&#39;&#39;, str(x)) ) # 阶段3:格式标准化 df[&#39;价格&#39;] = df[&#39;价格&#39;].str.extract(&#39;(\d+)&#39;).astype(float) # 提取纯数字 df[&#39;发布日期&#39;] = pd.to_datetime(df[&#39;发布日期&#39;], errors=&#39;coerce&#39;) # 保存清洗结果 df.to_csv(&#39;cleaned_headphone_data.csv&#39;, index=False) ``` ### 四、验证清洗效果 ```python print(f"剩余有效数据量:{len(df)}条") print("字段示例:") print(df[[&#39;产品型号&#39;, &#39;价格&#39;, &#39;评价内容&#39;]].head(3)) ```
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