3. Дан словарь, в котором ключи – названия месяца, а значения – объем осадков за месяц. Необходимо отсортировать месяцы по возрастанию количества осадков. Язык Питон
Все знают эту команду. Но когда данные, которые вы пытаетесь обработать, большие, попробуйте добавить аргумент nrows = 5, чтобы прочитать только крошечную часть таблицы перед фактической загрузкой всей таблицы. Зачем? Так удастся избежать ошибки с выбором неправильного разделителя, ведь это не всегда запятая.
Или используйте head в Linux, чтобы вывести первые, скажем, 5 строк из любого текстового файла: head –n 5 data.txt.
Извлеките список столбцов с df.columns.tolist(). Добавьте аргумент usecols = ['c1', 'c2',…], чтобы загрузить только необходимые столбцы. Кроме того, если знаете типы данных нескольких конкретных столбцов, добавьте аргумент dtype = {'c1': str, 'c2': int,…}. Так загрузка будет быстрее. Этот аргумент даёт ещё одно преимущество. Если один столбец содержит строки и числа, рекомендуется объявить его тип строковым. Так вы избежите ошибок при объединении таблиц, когда используете этот столбец как ключ.
n участников олимпиады получили уникальные номера от 1 до n. В результате решения задач на олимпиаде каждый участник получил некоторое количество (целое число от 0 до 600). Известно, кто сколько набрал.
Перечислите участников олимпиады в порядке невозрастания набранных ими .
Входные данные
В первой строке содержится число n (0 ≤ n ≤ 101). Далее записаны n чисел - количество набранных участниками (первое число - это , набранные участником номер 1, второе - участником номер 2 и т.д.).
Выходные данные
Вывести n чисел - номера участников в порядке невозрастания набранных ими (участники, набравшие одинаковое количество балов должны выводится в порядке неубывания их номеров).
Все знают эту команду. Но когда данные, которые вы пытаетесь обработать, большие, попробуйте добавить аргумент nrows = 5, чтобы прочитать только крошечную часть таблицы перед фактической загрузкой всей таблицы. Зачем? Так удастся избежать ошибки с выбором неправильного разделителя, ведь это не всегда запятая.
Или используйте head в Linux, чтобы вывести первые, скажем, 5 строк из любого текстового файла: head –n 5 data.txt.
Извлеките список столбцов с df.columns.tolist(). Добавьте аргумент usecols = ['c1', 'c2',…], чтобы загрузить только необходимые столбцы. Кроме того, если знаете типы данных нескольких конкретных столбцов, добавьте аргумент dtype = {'c1': str, 'c2': int,…}. Так загрузка будет быстрее. Этот аргумент даёт ещё одно преимущество. Если один столбец содержит строки и числа, рекомендуется объявить его тип строковым. Так вы избежите ошибок при объединении таблиц, когда используете этот столбец как ключ.
5 5 2 4 1 3
100 312 0 312 500
Объяснение:
n участников олимпиады получили уникальные номера от 1 до n. В результате решения задач на олимпиаде каждый участник получил некоторое количество (целое число от 0 до 600). Известно, кто сколько набрал.
Перечислите участников олимпиады в порядке невозрастания набранных ими .
Входные данные
В первой строке содержится число n (0 ≤ n ≤ 101). Далее записаны n чисел - количество набранных участниками (первое число - это , набранные участником номер 1, второе - участником номер 2 и т.д.).
Выходные данные
Вывести n чисел - номера участников в порядке невозрастания набранных ими (участники, набравшие одинаковое количество балов должны выводится в порядке неубывания их номеров).