nunique()介绍
时间: 2023-12-03 16:10:51 浏览: 10
nunique()是一种Pandas函数,用于计算一个数据框或序列中唯一值的数量。它返回一个整数或一个序列,其中每个唯一值都只计数一次。该函数通常用于数据清理和分析中,以确定一个数据集中有多少个唯一值。例如,如果您想知道一个数据集中有多少个不同的用户,您可以使用nunique()函数计算唯一用户的数量。
相关问题
给定一个长为n 的序列a 。 有m 次询问,求区间[l,r] 中出现次数第k 小的数,若有多个则输出最小的。 出现次数第k 小的数指恰有k-1 个数的出现次数严格小于该数。c++实现
好的,这道题可以使用桶排序或者堆来解决,下面分别介绍两种解法。
1.使用桶排序
我们可以使用一个桶来记录每个数字出现的次数,然后再使用一个桶来记录出现次数的数量,最后从小到大遍历出现次数的桶,直到找到第k个出现次数不为0的桶,此时该桶的编号就是第k小的数字。如果有多个数字出现次数相同,我们可以在第k个桶中遍历查找最小的数字即可。
具体实现时,我们可以先将所有数字存入桶中,然后遍历桶,统计出现次数的数量,最后再次遍历桶,找到第k个出现次数不为0的桶,输出该桶中最小的数字即可。
下面是使用C++实现的代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
int n, m;
int a[N], cnt[N], cntv[N];
int main() {
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) {
cin >> a[i];
cnt[a[i]] ++;
}
int k = unique(a + 1, a + n + 1) - a - 1;
for (int i = 1; i <= k; i ++ ) {
cntv[cnt[i]] ++;
}
int ans = 0;
for (int i = 1; i <= k; i ++ ) {
if (cntv[i]) {
ans ++;
if (ans == m) {
for (int j = 1; j <= n; j ++ ) {
if (a[j] <= i && cnt[a[j]] == i) {
cout << a[j] << endl;
break;
}
}
break;
}
}
}
return 0;
}
```
时间复杂度为$O(n+m)$,空间复杂度为$O(n)$。
2.使用堆
我们可以使用一个小根堆来存储数字和出现次数的信息,每次弹出最小的元素,直到弹出第k个元素,此时堆顶的数字就是第k小的数字。为了避免重复,我们可以将数字和下标存入堆中,然后按照下标从小到大排序。
具体实现时,我们可以先将所有数字存入堆中,然后按照下标从小到大排序,从堆中弹出前k-1个元素,此时堆顶的数字就是第k小的数字。
下面是使用C++实现的代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;
typedef pair<int, int> PII;
const int N = 1e5 + 10;
int n, m;
int a[N], cnt[N];
priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> heap;
int main() {
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) {
cin >> a[i];
cnt[a[i]] ++;
}
for (int i = 1; i <= n; i ++ ) {
if (cnt[a[i]]) {
heap.push({i, a[i]});
cnt[a[i]] = 0;
}
}
sort(a + 1, a + n + 1);
int l = 1, r = n;
while (l <= r && heap.size() < m) {
if (a[l] == heap.top().second) {
heap.pop();
}
l ++;
}
cout << heap.top().second << endl;
return 0;
}
```
时间复杂度为$O(n\log n)$,空间复杂度为$O(n)$。
s1 = pd.Series(["赵", "钱", "孙", "李"])中Series语法及参数解析
Series是pandas库中的一种数据结构,用于表示一维的标签化数据。它可以存储任意类型的数据,并且每个数据都会自动关联一个索引。
创建Series对象的语法为:pd.Series(data, index)
其中,data是要存储的数据,可以是列表、数组、字典等;index是可选参数,用于自定义索引。
在你给出的例子中,s1 = pd.Series(["赵", "钱", "孙", "李"]),我们创建了一个包含四个字符串元素的Series对象。由于没有指定index参数,所以它会使用默认的整数索引。
除了上述的基本语法外,Series还有一些常用的参数和方法,下面简单介绍一下:
- name:Series对象的名称。
- dtype:Series对象的数据类型。
- copy:是否复制数据,默认为False。
- head(n):返回前n个元素,默认为5。
- tail(n):返回后n个元素,默认为5。
- unique():返回Series中的唯一值。
- value_counts():统计每个元素出现的次数。
除了以上的参数和方法,Series还有很多其他功能和用法,你可以参考官方文档来了解更多详情。