数据排序

本教程旨在解决数据分析中常见的挑战：如何从Pandas DataFrame中高效地筛选出基于特定列的重复项，并仅保留每组重复项中的最新N条记录。我们将探讨一种简洁且性能优越的方法，即利用groupby().tail()组合操作，并提供详细的代码示例与性能考量，以帮助读者在处理大规模数据集时做出最佳选…

本文深入探讨了Python中Dunn’s Post Hoc检验在特定情况下出现p值对称性的现象。我们将揭示Dunn检验的核心机制——基于数据秩次而非原始数值进行计算。通过具体代码示例，文章解释了当数据秩次模式一致时，不同组间比较可能产生相同p值的原因，并演示了如何通过改变秩次分布来观察p…

本文旨在解决Pandas DataFrame中基于条件和时间窗口进行累加计算的效率问题。通过详细分析迭代方法的局限性，并引入Pandas groupby_rolling函数，展示了如何高效地对指定分组内的历史数据在特定时间窗内进行条件求和。教程提供了示例代码，并强调了数据预处理、排序及窗口定义等关键…

sorted() 函数通过 key 参数实现自定义排序规则，1. 基本用法支持升序和 reverse=true 实现降序；2. key 参数传入函数以决定排序依据，如 len 或 lambda 表达式；3. 复杂数据可用 lambda 获取字典键或对象属性；4. operator 模块的 itemg…

本文详细阐述了如何利用 Polars 库的窗口函数 pl.Expr.over()，高效地计算 Pandas 或 Polars DataFrame 中每个独立标识符（ID）内部连续事件之间的时间间隔。通过避免传统的 map 或 apply 操作，我们展示了如何利用 Polars 原生表达式 API，结…

本教程详细阐述了如何在 Polars DataFrame 中高效地为每个唯一 ID 计算连续会话之间的时间差。通过利用 Polars 强大的 over() 窗口函数结合 diff() 和 dt.total_seconds()，可以避免低效的迭代或 map_groups 操作，从而实现高性能的分组内时…

要高效准备股票数据以供mplfinance绘制，首先必须确保数据为pandas dataframe格式且索引为日期时间类型；1. 将日期列通过pd.to_datetime()转换为datetime格式，并用set_index()设为索引；2. 标准化列名为open、high、low、close、vo…

快速排序在python中的核心思想是“分而治之”。1. 它通过选择一个“基准”元素，将数组分为小于基准和大于基准的两部分；2. 然后递归地对这两部分继续排序，直到整个数组有序；3. 实现中使用主函数quick_sort和递归辅助函数_quick_sort_recursive，分区函数_partiti…

python中实现排序主要依赖内置的list.sort()方法和sorted()函数，它们底层基于高效的timsort算法，同时也可以手动实现冒泡、快速、归并等经典排序算法。1. list.sort()方法直接在原列表上排序，不返回新列表；2. sorted()函数接受任何可迭代对象并返回新排序列表…

pandas的sort_values()函数是python中处理表格型数据排序的核心工具，其优势在于支持单列或按多列复合排序，例如先按部门升序、再按年龄降序等，使用by参数指定列名列表，ascending参数控制每列的排序方向。此外，sort_values()还提供inplace参数决定是否修改原数…