python 合并表记录
时间: 2023-10-22 09:32:43 浏览: 42
题目描述
数据表记录包含表索引和数值,请对表索引相同的记录进行合并,即将相同索引的数值进行求和运算,输出按照key值升序进行输出。
输入描述:
先输入键值对的个数
然后输入成对的index和value值,以空格隔开
输出描述:
输出合并后的键值对(多行)
示例1
输入
4
0 1
0 2
1 2
3 4
输出
0 3
1 2
3 4
代码实现
思路:
使用字典存储每个 index 对应的 value 的和,最后按照 index 从小到大输出即可。
Python 代码
相关问题
python连通区域合并
以下是使用Python实现连通区域合并的示例代码:
```python
from collections import deque
def merge_connected_regions(image):
# 获取图像的宽度和高度
height, width = image.shape[:2]
# 定义一个二维数组,用于记录每个像素是否已经被访问过
visited = [[False for _ in range(width)] for _ in range(height)]
# 定义一个列表,用于存储所有连通区域的像素坐标
connected_regions = []
# 遍历图像的每个像素
for y in range(height):
for x in range(width):
# 如果当前像素已经被访问过,或者是黑色像素,则跳过
if visited[y][x] or image[y][x] == 0:
continue
# 定义一个队列,用于存储当前连通区域的像素坐标
queue = deque([(x, y)])
# 定义一个列表,用于存储当前连通区域的像素坐标
connected_region = []
# 循环遍历队列中的像素
while queue:
# 取出队列中的第一个像素
x, y = queue.popleft()
# 如果当前像素已经被访问过,则跳过
if visited[y][x]:
continue
# 将当前像素标记为已访问
visited[y][x] = True
# 将当前像素添加到当前连通区域中
connected_region.append((x, y))
# 将当前像素的上下左右四个相邻像素加入队列
if x > 0 and not visited[y][x - 1] and image[y][x - 1] == 255:
queue.append((x - 1, y))
if x < width - 1 and not visited[y][x + 1] and image[y][x + 1] == 255:
queue.append((x + 1, y))
if y > 0 and not visited[y - 1][x] and image[y - 1][x] == 255:
queue.append((x, y - 1))
if y < height - 1 and not visited[y + 1][x] and image[y + 1][x] == 255:
queue.append((x, y + 1))
# 将当前连通区域添加到连通区域列表中
connected_regions.append(connected_region)
# 返回所有连通区域的像素坐标列表
return connected_regions
# 示例代码的使用方法
import numpy as np
from skimage import io
# 读取图像
image = io.imread('test.png', as_gray=True)
# 将图像二值化
image = (image < 0.5).astype(np.uint8) * 255
# 合并连通区域
connected_regions = merge_connected_regions(image)
# 输出连通区域的数量
print(len(connected_regions))
```
python 多个csv文件分类合并
可以使用 Pandas 库来处理多个 CSV 文件的分类合并。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import os
# 定义文件夹路径和输出文件名
folder_path = 'path/to/csv/files'
output_file = 'output.csv'
# 获取文件夹下所有 CSV 文件名
file_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]
# 读取所有 CSV 文件并合并
dfs = []
for file_name in file_names:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
df = pd.read_csv(file_path)
df['file_name'] = file_name # 添加文件名列
dfs.append(df)
merged_df = pd.concat(dfs)
# 根据文件名分类并输出
for file_name in file_names:
output_path = os.path.join(folder_path, file_name)
filtered_df = merged_df[merged_df['file_name'] == file_name]
filtered_df.to_csv(output_path, index=False)
# 输出所有数据到一个文件
merged_df.to_csv(output_file, index=False)
```
以上代码会将指定文件夹下所有 CSV 文件合并为一个 DataFrame,并在其中添加一列记录文件名。然后,根据文件名分类并输出到对应的文件中,最后将所有数据输出到一个文件中。可以根据需要修改文件夹路径和输出文件名。