算法篇汇总
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https://leetcode.cn/problems/article-views-i/description/?envType=study-plan-v2&envId=30-days-of-pandas&lang=pythondata
我的题解：
import pandas as pd
def article_views(views: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
df=views[views['author_id']==views['viewer_id']]
df=df.sort_values('author_id')
df=df.rename(columns={"author_id":"id"})
df= df[['id']]
df=df.drop_duplicates()
return df
官方题解：
import pandas as pd
def article_views(views: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
df = views[views['author_id'] == views['viewer_id']]
df.drop_duplicates(subset=['author_id'], inplace=True)
df.sort_values(by=['author_id'], inplace=True)
df.rename(columns={'author_id':'id'}, inplace=True)
df = df[['id']]
return df
作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/article-views-i/solutions/168689/wen-zhang-liu-lan-i-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
收获：要记牢参数。
- 计算特殊奖金
https://leetcode.cn/problems/calculate-special-bonus/description/?envType=study-plan-v2&envId=30-days-of-pandas&lang=pythondata
我的题解
import pandas as pd
def calculate_special_bonus(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
def func(x):
x['bonus'] = x['salary'] if x['employee_id']%2==1 and x['name'][0]!='M' else 0
return x
df=employees.apply(lambda x: func(x) ,axis=1)
df = df[['employee_id','bonus']]
df=df.sort_values('employee_id')
return df
官方题解：
def calculate_special_bonus(employees: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
employees['bonus'] = employees.apply(
lambda x: x['salary'] if x['employee_id'] % 2 and not x['name'].startswith('M') else 0,
axis=1
)
df = employees[['employee_id', 'bonus']].sort_values('employee_id')
return df
作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/calculate-special-bonus/solutions/2366165/ji-suan-te-shu-jiang-jin-by-leetcode-sol-ipj4/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
收获：可以把dtaframe的apply结果直接对一列赋值 ，之前习惯于赋值df。
employees[‘bonus’] = employees.apply(xxx）
- 修复表中的名字
https://leetcode.cn/problems/fix-names-in-a-table/description/?envType=study-plan-v2&envId=30-days-of-pandas&lang=pythondata
我的题解：
import pandas as pd
def fix_names(users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
users['name']=users.apply(lambda x:x['name'][0].upper()+x['name'][1:].lower(),axis=1)
users=users.sort_values('user_id')
return users
官方题解：
import pandas as pd
def fix_names(users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
users["name"] = users["name"].str[0].str.upper() + users["name"].str[1:].str.lower()
return users.sort_values("user_id")
作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/fix-names-in-a-table/solutions/2366177/xiu-fu-biao-zhong-de-ming-zi-by-leetcode-vrs5/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
import pandas as pd
def fix_names(users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
users["name"] = users["name"].str.title()
return users.sort_values("user_id")
作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/fix-names-in-a-table/solutions/2366177/xiu-fu-biao-zhong-de-ming-zi-by-leetcode-vrs5/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
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1.字符串的title()函数。
2. dataframe对列操作.str后也可以再切片操作，之前知道可以str操作，不知道可以切片再操作。 users[“name”].str[0].str.upper()
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