直接上例子。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'class':['a','a','b','b','a','a','b','c','c'],'score':[3,5,6,7,8,9,10,11,14]}) df: class score 0 a 3 1 a 5 2 b 6 3 b 7 4 a 8 5 a 9 6 b 10 7 c 11 8 c 14 df.sort_values(['class','score'],ascending=[1,0],inplace=True) grouped =

为了提高有限长LDPC码的打孔性能,提出一种码率兼容LDPC码的打孔算法。结合打孔变量点恢复树结构的特点,采用贪婪搜索算法逐级最大化k步可恢复节点的数量,以获得尽可能多的k值较小的k步可恢复节点,从而改善码率兼容系列子码的误码性能。针对随机构造和PEG构造下的LDPC码,验证了本文打孔算法的性能。仿真结果表明,本文方法生成的系列码率兼容子码的误码性能均优于随机打孔方法,特别是当子码的码率较高时,误码性能改善越明显。

R15 38.323 分组数据汇聚协议（PDCP）规范 无线接入网技术规范组; NR; 分组数据汇聚协议 （ PDCP ） 规范 ( Release 15)

由于ACCESS 没有oracle的listagg函数，也没有sql server这种 for xml path 这种， 要实现分组合并需要自定义一个函数，理解了 for xml path 这个就很好理解了。

主要介绍了MySql Group By对多个字段进行分组的实现方法,需要的朋友可以参考下

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Python实现按某一列关键字分组，并计算各列的平均值，并用该值填充该分类该列的nan值。 DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式： fillna方式实现 1、按照industryName1列，筛选出业绩 2、筛选出相同行业的Series 3、计算平均值mean，采用fillna函数填充 4、append到新DataFrame中 5、循环遍历行业名称，完成2,3,4步骤 factordatafillna = pd.DataFrame() industrys = newfactordata1.industry

公共组件-可分组穿梭框 道具以及活动无缝对接饿了么ui的穿梭框， 预览 道具的一点说明 参数 说明 类型 任选值 默认值 数据 数据源 数组[{键，标签，已禁用，孩子：[]}] -- [] 道具 数据源的随机别名 对象{键，标签，已禁用，儿童} -- -- 渲染内容 自定义数据项渲染函数 功能（h，选项） -- -- 禁用所有 局部全部选项 布尔型 -- 错误的 showOverflow工具提示 当内容过长被隐藏时显示tooltip 布尔型 -- 错误的 代码示例 < ec-group-transfer v-model =" value " :data =' json ' filterable @change =" handleChange " :left-default-checked =" ['2', '3'] "

STM32的NVIC_PriorityGroupConfig使用及优先级分组方式理解

GB-T 15852.1-2008 信息技术 安全技术 消息鉴别码 第1部分：采用分组密码的机制