小试牛刀1 函数的开始

最新推荐文章于 2025-06-11 15:46:48 发布
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01.Copyright (c) 2012, 烟台大学计算机学院             
02.All rights reserved.             
03.作    者：  刘元龙           
04.完成日期：2012 年11  月 15日             
05.版 本 号：v1.0             
06.输入描述：无       
07.07.问题描述：无          
08.08.程序输出：函数的开始 
#include<iostream>
using namespace std;
void printstar(void)
{
	cout<<"****************"<<endl;
}
	void printmessage(void)
	{
		cout<<"welcome to C++"<<endl;
	}
		int main(void)
		{
			printstar();
			printmessage();
			printstar();
			return 0;
        }


运行结果：

 

心得体会：函数开始继续加油！
zcyhr2012
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### 数据清洗中的数据去重方法 #### 使用 Pandas 进行数据去重 Pandas 是 Python 中用于数据分析的强大工具之一，提供了多种函数来帮助完成数据清理工作。其中 `drop_duplicates` 函数专门用来去除 DataFrame 或 Series 中的重复项[^1]。 以下是基于 Pandas 的数据去重示例： ```python import pandas as pd # 创建一个带有重复记录的数据框 data = { 'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 1], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward', 'Alice'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 25] } df = pd.DataFrame(data) print("原始数据:") print(df) # 去除完全相同的行 df_cleaned = df.drop_duplicates() print("\n去除完全相同行后的数据:") print(df_cleaned) # 只针对某一列进行去重 df_name_unique = df.drop_duplicates(subset=['Name']) print("\n仅保留 Name 列唯一值的数据:") print(df_name_unique) ``` 上述代码展示了如何通过指定参数 `subset` 来控制哪些列参与判断是否为重复项。 #### JSON 数据去重中应用的方法 当处理结构化程度较高的 JSON 文件时，也可以采用类似的逻辑来进行数据去重操作。例如，在读取多个 JSON 对象并将其转换为列表后，可以通过集合（Set）或者字典键的方式实现快速过滤[^3]。 这里给出一段简单例子说明这一过程： ```python import json # 模拟一组可能含有重复条目的JSON对象数组 json_data = [ {"id": 1, "name": "Product A", "price": 10}, {"id": 2, "name": "Product B", "price": 20}, {"id": 1, "name": "Product A", "price": 10} # 复制品 ] def remove_json_duplicates(json_list): seen_ids = set() # 存储已见过的对象 ID unique_items = [] for item in json_list: if item['id'] not in seen_ids: unique_items.append(item) seen_ids.add(item['id']) # 添加到集合 return unique_items cleaned_json = remove_json_duplicates(json_data) print(cleaned_json) ``` 此片段定义了一个辅助函数 `remove_json_duplicates()` ，它接受输入的是包含若干个字典形式表示的商品信息列表，并返回一个新的不含任何冗余元素的新序列。 #### R语言下的数据去重方式 除了 Python 和其生态外，另一种广泛应用于统计学领域编程环境 —— **R** 同样支持高效便捷的数据整理技术。比如借助内置包 dplyr 提供的功能即可轻松达成目标[^2]: ```r library(dplyr) # 构造样本表格 sample_df <- data.frame( id=c(1L,2L,3L,4L,5L,1L), name=factor(c('A','B','C','D','E','A')), age=integer(), stringsAsFactors = FALSE ) unique_rows <- sample_df %>% distinct() cat("After removing duplicates:\n") print(unique_rows) ``` 这段脚本首先加载必要的扩展库；接着创建实验用小型关系型表单；最后调用了管道运算符 `%>%` 配合命令 `distinct()` 完成了整个流程。 ---
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