Я пытаюсь создать dataframe из моих данных (оценки между химическими веществами и белками) с пандами в python. Я хочу, чтобы в моем фреймворке сначала отображались белки, у которых больше всего случаев, поэтому я ранее отсортировал свои данные. Но когда я делаю dataframe, он не получает ожидаемого результата. Вот пример моих данных: chemicals prots scores CID000000006 […]
a = [70, 30, 33, 23, 4, 4, 34, 95] b = [50, 10, 10, 7] Я пробовал это, но я знаю, что это недостаточно точно if sum(a) > sum(b): a.sort() b.sort() temp = [int(i) for i in a] i=0 while(sum(b) <= sum(temp) and (i <= len(a) – 1)): b.append(a[i]) temp.remove(a[i]) i = i+1 a […]
Итак, я получил список кортежей для сортировки по порядку. То, что мне не хватает, делает сортировку стабильной. Как я могу сделать стабилизацию пузырьков? (соблюдайте порядок на аналогичных элементах) def bubble_sort_2nd_value(tuples_list): NEWLIST = [] ITEM_MOVE = 0 for i in tuples_list: NEWLIST.append(i) for i in range(len(NEWLIST)): for j in range(i+1, len(NEWLIST)): if(NEWLIST[j][1] < NEWLIST[i][1]): ITEM_MOVE = […]
Я хотел бы отсортировать QTreeWidget по столбцу alpha_numeric . Обновить: Следуя примеру ekhumoro , я повторно __lt__ метод QTreeWidgetItem __lt__ чтобы использовать желаемую естественную сортировку . Соответствующий код: class TreeWidgetItem(QtGui.QTreeWidgetItem): def __lt__(self, other): column = self.treeWidget().sortColumn() key1 = self.text(column) key2 = other.text(column) return self.natural_sort_key(key1) < self.natural_sort_key(key2) @staticmethod def natural_sort_key(key): regex = '(\d*\.\d+|\d+)' parts = re.split(regex, […]
Я делаю программу, которая открывает и читает файл csv и сортируется следующим образом: Алфавитный порядок с каждым студентом высший балл. По наивысшей оценке, от наивысшего до самого низкого. Средний балл, от максимума до самого низкого. Программа должна хранить последние 3 оценки для каждого учащегося. Это та часть, в которой я застрял и нуждаюсь в помощи. […]
В Python 3 метод list.sort() будет выполнять лексикографический вид. Но в Python 3 сравнение списка с float или int вызывает TypeError , в отличие от Python 2, где вы можете это сделать: >>> [0, 1] < 2 False Каков наилучший способ достижения старого поведения Python 2? Я пробовал list подклассов, но для этого каждый из […]
Для двух массивов со следующей структурой: array = [(index_1, item_1), (index_2, item_2), …, (index_n, item_n)] Внутри массива элементы могут быть un-orderd, например два списка Python: arr1 = [(1,'A'), (2, 'B'), (3,'C')] arr2 = [(3,'c'), (2, 'b'), (1,'a')] Я бы хотел проанализировать слияние этих массивов. Есть два способа, которыми я мог бы думать о слиянии. Первая […]
Я хочу остановить функцию сортировки пузырьков от запуска, если ему передан список, который уже упорядочен (или уже заказан на полпути путем сортировки пузырьков) Я определил функцию сортировки пузырьков как def swap(values,i,j): values[i],values[j]=values[j],values[i] def bubble(values): for i in range (len(values)-1): if values[i]>values[i+1]: swap(values,i,i+1) def bubble_sort(values): count = 0 for i in range(len(values)-1): count += 1 bubble(values) […]
Я сделал dataframe, импортировав файл csv. И преобразовал столбец даты в datetime и сделал его индексом. Однако при сортировке индекса он не дает результат, который я хотел print(df.head()) df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.index = df['Date'] del df['Date'] df.sort_index() print(df.head()) Вот результат: Date Last 0 2016-12-30 1.05550 1 2016-12-29 1.05275 2 2016-12-28 1.04610 3 2016-12-27 1.05015 4 […]
У меня есть серия из 2d массивов, где строки являются точками в некотором пространстве. Многие аналогичные точки встречаются во всех массивах, но в разных строках. Я хочу сортировать строки, чтобы они имели самый похожий порядок. Также точки слишком разные для кластеризации с помощью K-средств или DBSCAN. Проблема также может быть выполнена следующим образом. Если я […]