数据处理!

2024-09-06 15:36
文章标签 数据处理

本文主要是介绍数据处理!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

#1.计算字符串中字母有多少个?

//试题
const str = "asdfgghjklasdf";//方式1
const setnum = (val) => {const obj = str.split("").reduce((accumulator, cur, index) => {accumulator[cur] ? accumulator[cur]++ : (accumulator[cur] = 1);return accumulator;}, {});return obj;
};//方式2 
const setnum = (val) => {let obj = {}val.split('').map((i,index)=>{ obj[i] ? obj[i]++ : obj[i] = 1})  return obj;
};console.log(setnum(str))//输出
{ a: 2, s: 2, d: 2, f: 2, g: 2, h: 1, j: 1, k: 1, l: 1 }

这篇关于数据处理!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1142414

相关文章

Python:豆瓣电影商业数据分析-爬取全数据【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】

**爬取豆瓣电影信息,分析近年电影行业的发展情况** 本文是完整的数据分析展现,代码有完整版,包含豆瓣电影爬取的具体方式【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】   最近MBA在学习《商业数据分析》,大实训作业给了数据要进行数据分析,所以先拿豆瓣电影练练手,网络上爬取豆瓣电影TOP250较多,但对于豆瓣电影全数据的爬取教程很少,所以我自己做一版。 目

【程序分享1】第一性原理计算 + 数据处理程序

【1】第一性原理计算 + 数据处理程序 SMATool 程序:VASP + QE + 零温 + 有限温度 + 拉伸、剪切、双轴、维氏硬度的计算 ElasTool v3.0 程序:材料弹性和机械性能的高效计算和可视化工具包 VELAS 程序:用于弹性各向异性可视化和分析 Phasego 程序:用于自动计算和绘制相图 可视化软件 GDIS 软件:第一原理计算/VASP + 结构预测/USP

数据处理与数据填充在Pandas中的应用

在数据分析和机器学习项目中,数据处理是至关重要的一步。Pandas作为Python中用于数据分析和操作的一个强大库,提供了丰富的功能来处理和清洗数据。本文将深入探讨Pandas在数据处理,特别是数据填充方面的应用。 在实际的数据集中,缺失值(Missing Values)或异常值(Outliers)是常见的问题。这些不完整或错误的数据如果不加以处理,会严重影响数据分析的准确性和机器学习模型的性能

【控制算法 数据处理】一阶滤波算法

简单介绍: 一阶滤波算法是比较常用的滤波算法,它的滤波结果=a*本次采样值+(1-a)*上次滤波结果,其中,a为0~1之间的数。一阶滤波相当于是将新的采样值与上次的滤波结果计算一个加权平均值。a的取值决定了算法的灵敏度,a越大,新采集的值占的权重越大,算法越灵敏,但平顺性差;相反,a越小,新采集的值占的权重越小,灵敏度差,但平顺性好。优点是对周期干扰有良好的抑制作用,适用于波动频率比较高的场合,它

Flink事件时间、水印和迟到数据处理

事件时间与水印 所谓事件时间,就是Flink DataStream中的数据元素自身带有的、在其实际发生时记录的时间戳,具有业务含义,并与系统时间独立。很显然,由于外部系统产生的数据往往不能及时、按序到达Flink系统,所以事件时间比处理时间有更强的不可预测性。为了能够准确地表达事件时间的处理进度,就必须用到水印。 Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素,每个水印都携带有一个

Apache Beam 大数据处理一站式分析

大数据技术与架构 点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号! 暴走大数据 点击右侧关注,暴走大数据! 一. 介绍 大数据处理其实经常被很多人低估,缺乏正确的处理体系,其实,如果没有高质量的数据处理流程,人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨,团队却低估了规模所带来的复杂度。大数据领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过研究,一个组织架构比较合理的人工智能团队,

pytorch时空数据处理4——图像转文本/字幕Image-Captionning(二)

pytorch时空数据处理4——图像转文本/字幕Image-Captionning(二) pytorch时空数据处理4——图像转文本/字幕Image-Captionning(二)DatasetInputs to modelCaption LengthsData pipelineEncoderAttentionDecoder代码数据集初始化 create_input_files.py训练 tr

数据库中的逐行数据处理

在数据库开发中,标准的SQL操作通常是面向集合的,意味着我们一次可以处理多条记录。然而,如果你需要逐条处理数据,就需要用到一种特别的工具——游标。游标允许我们在处理多行数据时,一次处理一行,从而解决了SQL语句与应用程序之间的数据处理差异。本文将带你深入了解如何在MySQL中使用游标,轻松掌握声明、打开、提取数据以及关闭游标的基本操作。 什么是游标?为什么需要游标? 在标准SQL操作中,一

空气质量题数据处理与分析

Python在数学建模中的应用 缺失值检查异常值检查描述性统计(绘制热力图、折线图、季节性图)计算描述性统计(count mean std min 25% 50% 75% max) import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 读取CSV文件,尝试不同的

Python 读取 Excel 数据|数据处理|Pandas|Excel操作

目录 1. 为什么选择 Python 读取 Excel 数据 2. Python 读取 Excel 数据的基本工具 2.1 Pandas 库 2.2 Openpyxl 库 2.3 xlrd 库 3. 读取 Excel 文件的高级操作 3.1 读取特定的工作表 3.2 读取特定的列和行 3.3 处理缺失数据 4. 实践应用示例 4.1 数据分析和可视化 4.2 数据清洗和转换