#OrderedDict()

[craigbrownphd]

#Technology #AI #ML #Analytics #Data #Cloud What is OrderedDict in Python? https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/06/ordereddict-in-python/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=tumblr

[mobilecasinobetwaylobbyoa]

อยากทราบรายละเอียดเกี่ยวกับการเดิมพันคิงส์คัพ 2023 ถ่ายทอดสดที่คาสิโน ควรทำอย่างไร?

อยากทราบรายละเอียดเกี่ยวกับการเดิมพันคิงส์คัพ 2023 ถ่ายทอดสดที่คาสิโน ควรทำอย่างไร?

คิงส์คัพ 2023 เป็นเหตุการณ์ที่ทุกคนรอคอยในวงการกีฬาฟุตบอล ฤดูกาลของคิงส์คัพ 2023 นั้นจะเป็นการแข่งขันอันดับยิ่งใหญ่ที่สุดของสโมสฝรั่งเศส ซึ่งจะมีทีมชาติจากทั่วทุกมุมโลกมารวมตัวกันในการสร้างประวัติศาสตร์ใหม่ในวงการฟุตบอลโลก

โดยปกติแล้ว คิงส์คัพจะมีการแข่งขันที่ดีเด่นเป็นพิเศษ โดยเฉพาะการเปิดสนามให้กับนักเตะคนที่ยอดเยี่ยมจากทั่วโลก และการมีสุดยอดสนามมาตรฐานที่ทำให้ก��รแข่งขันมีความสมจริงและเพลิดเพลินไปกับทุกช่องทาง

สำหรับครั้งนี้ คิงส์คัพ 2023 ประเทศฝรั่งเศสจะเป็นเจ้าภาพกับการแสดงที่ยิ่งใหญ่ ทั้งหลายทีมชาติจะมาประลองกันในสนามอันน่าตื่นเต้น และประทับใจต่อผู้ดูทั้งสากล นอกจากนี้ การแข่งขันยังเน้นให้ความสำคัญกับความเป็นสมาชิกในทีม ความเป็นรอดูดี และการฝึกฝนอย่างมืออาชีพ

ในสุดท้าย คิงส์คัพ 2023 จะเป็นโอกาสทองโรงสำหรับทีมชาติในการพิสูจน์คุณภาพของพวกเขาและสร้างประสบการณ์ที่ดีในภาคกาสามแก้วสโมสฝรั่งเศส ที่จะประทับใจใครหลายๆใครไม่ยากอย่างแน่นอน

"การเดิมพัน" เป็นกิจกรรมที่มีความนิยมในหลายประเทศทั่วโลก เป็นกิจกรรมที่ผู้คนมักมีความสนใจและต้องการลองในช่วงเวลาว่าง การเดิมพันมีลักษณะหลายแบบ ไม่ว่าจะเป็นการเดิมพันทางออกหวันกีฬา การเล่นเกมคาสิโน หรือแม้แต่การแทงหุ้นและสินทรัพย์ต่างๆ การเดิมพันสามารถมีผลเสียต่อบุคคลและสังคมได้ ดังนั้น การเข้าใจเกี่ยวกับความเสี่ยงและการควบคุมตนเองในการเดิมพันถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

การเดิมพันอาจสร้างความสนุกสนานและสนุกสนานให้กับผู้ที่เข้ามาเล่น แต่ก็มีกรรมสิทธิ์ที่สามารถทำให้บุคคลเกิดความขาดแคลนและทนทานมากขึ้น สำหรับบุคคลที่มีปัญหาทางกามาที่เกี่ยวข้องกับการเดิมพัน ควรหาวิธีในการแก้ไขปัญหาและควบคุมอารมณ์ของตัวเองอย่างเร็วทันในการข้อแตกจากการเดิมพันที่มีอิทธิพลต่อชีวิตประจำวัน

สำหรับบุคคลที่สนใจในการเริ่มต้นการเดิมพัน ควรศึกษากฎเกณฑ์และกฎหมายท้องถิ่นเกี่ยวกับการเดิมพันก่อน และต้องมีการจำกัดเงินทุนให้เหมาะสม เพื่อป้องกันไม่ให้มีผลกระทบต่อเศลิฐินักจากการเล่นเกมสล็อตออนไลน์. การเดิมพันอาจสร้างประสิทธิภาพใหม่ให้กับชีวิตประจำวันของคุณ แต่คำแนะนำที่ท้าทายที่สุดคือ ใช้ความมีสติและเล่นอย่างระมัดระวังในทุกครั้งที่คุณตัดสินใจเล่นและวางเดิมพัน.

ขณะที่เทคโนโลยีทันสมัยก้าวขึ้นอย่างกว้างขวาง การถ่ายทอดสดยังคงเป็นวิธีการสำคัญในการสื่อสารและแสดงผลข้อมูลในรูปแบบเรียลไทม์ในยุคปัจจุบัน จากการถ่ายทอดเหตุการณ์กีฬาไปจนถึงการถ่ายทอดการแสดงที่แสดงออกอาละวาดหรือคอนเสปต์การ์ชั่นออนไลน์ การใช้เทคโนโลยีการถ่ายทอดสดช่วยให้ผู้ชมสามารถติดตามเนื้อหาได้ใกล้ชิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการชมการแข่งขันกีฬา��นประเทศหรือต่างประเทศ หรือการเข้าชมการแสดงสดที่จัดขึ้นที่ไกลออกไป

การถ่ายทอดสดมีความสำคัญอย่างมากในวงการเกมส์ออนไลน์โดยเฉพาะ นักเล่นและผู้ชมสามารถแชทและแลกเปลี่ยนความคิดเห็นสด ๆ ในขณะที่เกมส์กำลังเกิดขึ้น ทำให้การเกมส์กลายเป็นประสบการณ์ประทับใจและสมจริงที่สุด

นอกจากนี้ การถ่ายทอดสดยังมีความสำคัญในการศึกษาและการพัฒนาด้านการเรียนรู้ เช่นการถ่ายทอดบรรยากาศการเรียนการสอนหรือการสัมมนาออนไลน์ให้กับผู้เรียนที่อยู่ไกลออกไป ซึ่งเป็นวิธีการที่สะดวกและมีประสิทธิภาพในการให้บริการการศึกษาในยุคปัจจุบัน

ดังนั้น การถ่ายทอดสดเป็นเครื่องมือที่สำคัญที่ช่วยให้เร��สามารถเชื่อมต่อกับโลกภายนอกอย่างรวดเร็ว และเป็นช่องทางในการแสดงผลสารสนเทศที่มีประสิทธิภาพและน่าสนใจในยุคที่เทคโนโลยีสืบสานอย่างสมบูรณ์

ของความลื่นไถ่จากการเล่นเกมพนันที่หลากหลายที่ให้บริการอย่างสมบูรณ์ในโลกออนไลน์ คาสิโนเป็นหนึ่งในตัวเลือกยอดนิยมที่คนเลือกที่จะทดลองเสี่ยงโชคกัน เว็บไซต์คาสิโนออนไลน์มักมอบประสบการณ์เล่นเกมที่คาดเดาไม่ถูก ต้นทุนการลงทุนไม่มีที่สิ้นสุดแม้แต่ เกมสล็อต รูเล็ท บล็อกเจ็คกัด ขั้นตอนการเล่นชั้นเลขมากมายและอ่านคำแนะนำทางที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้เล่นใหม่และผู้เล่นประจำมีให้เลือกมากมายจนกระจ่างว่าไม่เครื่องครึ่ง คุณสามารถเข้าชมรายละเอียดเกม 4. คาสิโนสร้างสรรค์การให้บริการเกมสุดดีและคุ้มราคา และบังเกิดช่องเว็บไซต์คาสิโนที่มั่นคงแสนงาม ไม่ต้องห่วงเรื่องความสงบเป็นประเด็นร้ายและป้อมปราปราซึ่งกับรายชื่อSoapy-Blanche ด้วยแนวทางประท้วงเสียงโคล่งคสวี่ให้งามงดใครในโลกแห่งเจดีย์โดบีงเข้าชมดัดหลิน็คทรรจัน ในทันํนาน คฤหคตเรินบนูณห ยุฟเวนรีน.superior บังยเดี้ต็สีบ็ แฉนี่วว็ บึทคเดิท่รวยดี่้อคท่า่าดั้นแส่งลอเบียสุดล้ำสูบ็renom. ึ้ยทารี่คอึสฟาริ์สคาร่ส์บันีเอ็กว์ OrderedDict([(' Super ', ' ย้าละคนครองเสน้งด็งรคตọn ')])

วิธีการดูการถ่ายทอดสดมีความสำคัญในปัจจุบันเนื่องจากการถ่ายทอดสดมักเป็นทางเลือกยอดนิยมในการรับชมกีฬา กิจกรรม การแสดง และเหตุการณ์ต่าง ๆ ผ่านอินเทอร์เน็ต ดังนั้น ดูการถ่ายทอดสดมีความสะดวกและสนุกสนาน ต่อผู้ชม

วิธีการดูการถ่ายทอดสดที่เรียบง่ายคือการเข้าชมผ่านเว็บไซต์หรือแอพพลิเคชันที่มีบริการถ่ายทอดสด สามารถหาข้อมูลเกี่ยวกับการถ่ายทอดสดจากโซเชียลมีเดีย แผนที่ตัวอย่างเช่น เฟซบุ๊ก ทวิตเตอร์ หรือเว็บไซต์ที่เกี่ยวกับกีฬาหรือความบันเทิงได้

วิธีอื่น ๆ ที่ใช้ได้คือการสมัครสมาชิกหรือเป็นสมาชิกในเว็บไซต์หรือแอพพลิเคชันที่สนใจ บางครั้งจะต้องจ่ายค่าบริการเพื่อดูการถ่ายทอดสดแบบเต็มรูปแบบ แต่มีบางสถานการณ์ที่ฟรีด้วย

การใช้บริการ VPN สามารถช่วยให้คุณสามารถดูการถ่ายทอดสดจากอินเทอร์เน็ตในประเทศอื่น ๆ ได้ ทำให้มีโอกาสดูเหตการณ์ต่าง ๆ ที่ไม่สามารถรับชมได้ในประเทศตนเอง

สุดท้าย การใช้หรือสามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ที่ใช้ในการรับชมทีวีหรืออุปกรณ์เสริมอื่นๆ เช่น Chromecast หรือ Apple TV จะทำให้ประสบการณ์การชมเพลิดเพลินมากยิ่งขึ้น

ดังนั้น การศึกษาและนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้อย่างชาญฉลาดจะช่วยให้การถ่ายทอดสดเป็นประสบการณ์ที่น่าทึ่งและสนุกสนานยิ่งขึ้นสำหรับผู้ชม

[pythontipsnadtricks]

Built-in Modules in Python

Built-in modules in Python (learn python online) are pre-existing libraries that provide a wide range of functionalities to streamline and simplify various programming tasks. These modules are available as part of the standard Python library and cover a diverse array of areas, from mathematical calculations to working with files and managing dates. Here are some key built-in modules in Python:

math: This module offers mathematical functions, such as trigonometric, logarithmic, and arithmetic operations, providing access to mathematical constants like pi and e.

datetime: The datetime module allows manipulation and formatting of dates and times. It includes classes for working with dates, times, time intervals, and timezones.

random: The random module enables the generation of random numbers, providing functions for generating random integers, floating-point numbers, and random selections from sequences.

os: The os module offers a wide range of operating system-related functionalities. It provides functions for interacting with the file system, working with directories, and executing system commands.

sys: The sys module provides access to Python interpreter variables and functions, allowing interaction with the runtime environment. It's commonly used for handling command-line arguments and controlling the Python interpreter.

re: The re module is used for regular expression operations. It enables pattern matching and manipulation of strings based on specified patterns.

json: The json module facilitates encoding and decoding of JSON (JavaScript Object Notation) data, which is widely used for data interchange between applications.

collections: The collections module provides additional data structures beyond the built-in ones. It includes specialized container data types like OrderedDict, defaultdict, and namedtuple.

math: The math module contains mathematical functions and constants for more advanced calculations, including trigonometric, logarithmic, and exponential operations.

time: The time module provides functions for working with time-related tasks, including measuring execution times, setting timeouts, and creating timestamps.

csv: The csv module offers tools for reading and writing CSV (Comma-Separated Values) files, which are commonly used for tabular data storage.

heapq: The heapq module provides heap-related functions, allowing for the implementation of priority queues and heap-based algorithms.

These built-in modules save time and effort by providing pre-built solutions for common programming tasks. By utilizing these modules, developers can avoid reinventing the wheel and focus on creating more efficient and feature-rich applications.

[webbazaar0101]

OrderedDict() collection:

OrderedDict() collection: Dictionary subclass that remembers the entry order. The OrderedDict() collection is similar to a dictionary object where keys maintain the order of insertion, whereas in the normal dictionary the order is arbitrary......

Dictionary subclass that remembers the entry order. The OrderedDict() collection is similar to a dictionary object where keys maintain the order of insertion, whereas in the normal dictionary the order is arbitrary. If we try to insert the key again, the previous value will be overwritten for that key. Syntax: collections.OrderDict() Example: import…

[iwebscrapingblogs]

How To Scrape Expedia Using Python And LXML?

When done manually, gathering travel data for planes is a massive undertaking. There are various possible combinations of airports, routes, times, and costs, all of which are always changing. Ticket rates fluctuate on a daily (or even hourly) basis, and there are numerous flights available each day. Web scraping is one method for keeping track of this information. In this Blog, we'll scrape Expedia , a popular vacation booking site, to get flight information. The flight schedules and pricing for a sender and the receiver pair will be extracted by our scraper.

Data Fields that will be extracted:

Arrival Airport

Arrival Time

Departure Airport

Departure Time

Flight Name

Flight Duration

Ticket Price

No. Of Stops

Airline

Below shown is the screenshot of the data fields that we will be extracting:

Scraping Code:

1. Create the URL of the search results from Expedia for instance, we will check the available flights listed from New York to Miami:

https://www.expedia.com/Flights-Search?trip=oneway&leg1=from:New%20York,%20NY%20(NYC-All%20Airports),to:Miami,%20Florida,departure:04/01/2017TANYT&passengers=children:0,adults:1,seniors:0,infantinlap:Y&mode=search

2. Using Python Requests, download the HTML of the search result page.

3. Parse the webpage with LXML — LXML uses Xpaths to browse the HTML Tree Structure. The XPaths for the details we require in the code have already been defined.

4. Save the information in a JSON file. You can change this later to write to a database.

Requirements

We'll need several libraries for obtaining and parsing HTML for this Python 3 web scraping tutorial. The requirements for the package are shown below.

Install Python 3 and Pip

Install Packages

The code is explanatory

You can check the code from the link here.

Executing the Expedia Scraper

Let's say the script's name is expedia.py. In a command prompt or terminal, input the script name followed by a -h.

usage: expedia.py [-h] source destination date positional arguments: source            Source airport code destination       Destination airport code date              MM/DD/YYYY optional arguments: -h, --help show this help message and exit

The input and output arguments are the airline codes for the source and destination airports, respectively. The date parameter must be in the form MM/DD/YYYY

For example, to get flights from New York to Miami, we would use the following arguments:

python3 expedia.py nyc mia 04/01/2017

The nyc-mia-flight-results.json file will be created as a result of this. json, which will be saved in the same directory as the script.

This is what the output file will look like:

{ "arrival": "Miami Intl., Miami", "timings": [ { "arrival_airport": "Miami, FL (MIA-Miami Intl.)", "arrival_time": "12:19a", "departure_airport": "New York, NY (LGA-LaGuardia)", "departure_time": "9:00p" } ], "airline": "American Airlines", "flight duration": "1 days 3 hours 19 minutes", "plane code": "738", "plane": "Boeing 737-800", "departure": "LaGuardia, New York", "stops": "Nonstop", "ticket price": "1144.21" }, { "arrival": "Miami Intl., Miami", "timings": [ { "arrival_airport": "St. Louis, MO (STL-Lambert-St. Louis Intl.)", "arrival_time": "11:15a", "departure_airport": "New York, NY (LGA-LaGuardia)", "departure_time": "9:11a" }, { "arrival_airport": "Miami, FL (MIA-Miami Intl.)", "arrival_time": "8:44p", "departure_airport": "St. Louis, MO (STL-Lambert-St. Louis Intl.)", "departure_time": "4:54p" } ], "airline": "Republic Airlines As American Eagle", "flight duration": "0 days 11 hours 33 minutes", "plane code": "E75", "plane": "Embraer 175", "departure": "LaGuardia, New York", "stops": "1 Stop", "ticket price": "2028.40" },

You can download the code at:

import json import requests from lxml import html from collections import OrderedDict import argparse def parse(source,destination,date): for i in range(5): try: url = "https://www.expedia.com/Flights-Search?trip=oneway&leg1=from:{0},to:{1},departure:{2}TANYT&passengers=adults:1,children:0,seniors:0,infantinlap:Y&options=cabinclass%3Aeconomy&mode=search&origref=www.expedia.com".format(source,destination,date) headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36'} response = requests.get(url, headers=headers, verify=False) parser = html.fromstring(response.text) json_data_xpath = parser.xpath("//script[@id='cachedResultsJson']//text()") raw_json =json.loads(json_data_xpath[0] if json_data_xpath else '') flight_data = json.loads(raw_json["content"]) flight_info  = OrderedDict() lists=[] for i in flight_data['legs'].keys(): total_distance =  flight_data['legs'][i].get("formattedDistance",'') exact_price = flight_data['legs'][i].get('price',{}).get('totalPriceAsDecimal','') departure_location_airport = flight_data['legs'][i].get('departureLocation',{}).get('airportLongName','') departure_location_city = flight_data['legs'][i].get('departureLocation',{}).get('airportCity','') departure_location_airport_code = flight_data['legs'][i].get('departureLocation',{}).get('airportCode','') arrival_location_airport = flight_data['legs'][i].get('arrivalLocation',{}).get('airportLongName','') arrival_location_airport_code = flight_data['legs'][i].get('arrivalLocation',{}).get('airportCode','') arrival_location_city = flight_data['legs'][i].get('arrivalLocation',{}).get('airportCity','') airline_name = flight_data['legs'][i].get('carrierSummary',{}).get('airlineName','') no_of_stops = flight_data['legs'][i].get("stops","") flight_duration = flight_data['legs'][i].get('duration',{}) flight_hour = flight_duration.get('hours','') flight_minutes = flight_duration.get('minutes','') flight_days = flight_duration.get('numOfDays','') if no_of_stops==0:    stop = "Nonstop" else:    stop = str(no_of_stops)+' Stop' total_flight_duration = "{0} days {1} hours {2} minutes".format(flight_days,flight_hour,flight_minutes) departure = departure_location_airport+", "+departure_location_city arrival = arrival_location_airport+", "+arrival_location_city carrier = flight_data['legs'][i].get('timeline',[])[0].get('carrier',{}) plane = carrier.get('plane','') plane_code = carrier.get('planeCode','') formatted_price = "{0:.2f}".format(exact_price) if not airline_name:    airline_name = carrier.get('operatedBy','') timings = [] for timeline in  flight_data['legs'][i].get('timeline',{}):    if 'departureAirport' in timeline.keys():        departure_airport = timeline['departureAirport'].get('longName','')        departure_time = timeline['departureTime'].get('time','')        arrival_airport = timeline.get('arrivalAirport',{}).get('longName','')        arrival_time = timeline.get('arrivalTime',{}).get('time','')        flight_timing = {                            'departure_airport':departure_airport,                            'departure_time':departure_time,                            'arrival_airport':arrival_airport,                            'arrival_time':arrival_time        }        timings.append(flight_timing) flight_info={'stops':stop,    'ticket price':formatted_price,    'departure':departure,    'arrival':arrival,    'flight duration':total_flight_duration,    'airline':airline_name,    'plane':plane,    'timings':timings,    'plane code':plane_code } lists.append(flight_info)    sortedlist = sorted(lists, key=lambda k: k['ticket price'],reverse=False)    return sortedlist except ValueError:    print ("Rerying...")     return {"error":"failed to process the page",} if __name__=="__main__": argparser = argparse.ArgumentParser() argparser.add_argument('source',help = 'Source airport code') argparser.add_argument('destination',help = 'Destination airport code') argparser.add_argument('date',help = 'MM/DD/YYYY') args = argparser.parse_args() source = args.source destination = args.destination date = args.date print ("Fetching flight details") scraped_data = parse(source,destination,date) print ("Writing data to output file") with open('%s-%s-flight-results.json'%(source,destination),'w') as fp: json.dump(scraped_data,fp,indent = 4)

Unless the page structure changes dramatically, this scraper should be able to retrieve most of the flight details present on Expedia. This scraper is probably not going to work for you if you want to scrape the details of thousands of pages at very short intervals.

Contact iWeb Scraping for extracting Expedia using Python and LXML or ask for a free quote!

https://www.iwebscraping.com/how-to-scrape-expedia-using-python-and-lxml.php

[generatour1]

top 10 free python programming books pdf online download 

link :https://t.co/4a4yPuVZuI?amp=1

python download python dictionary python for loop python snake python tutorial python list python range python coding python programming python array python append python argparse python assert python absolute value python append to list python add to list python anaconda a python keyword a python snake a python keyword quizlet a python interpreter is a python code a python spirit a python eating a human a python ate the president's neighbor python break python basics python bytes to string python boolean python block comment python black python beautifulsoup python built in functions b python regex b python datetime b python to dictionary b python string prefix b' python remove b' python to json b python print b python time python class python certification python compiler python command line arguments python check if file exists python csv python comment c python interface c python extension c python api c python tutor c python.h c python ipc c python download c python difference python datetime python documentation python defaultdict python delete file python data types python decorator d python format d python regex d python meaning d python string formatting d python adalah d python float d python 2 d python date format python enumerate python else if python enum python exit python exception python editor python elif python environment variables e python numpy e python for everyone 3rd edition e python import e python int e python variable e python float python e constant python e-10 python format python function python flask python format string python filter python f string python for beginners f python print f python meaning f python string format f python float f python decimal f python datetime python global python global variables python gui python glob python generator python get current directory python getattr python get current time g python string format g python sleep g python regex g python print g python 3 g python dictionary g python set g python random python hello world python heapq python hash python histogram python http server python hashmap python heap python http request h python string python.h not found python.h' file not found python.h c++ python.h windows python.h download python.h ubuntu python.h not found mac python if python ide python install python input python interview questions python interpreter python isinstance python int to string in python in python 3 in python string in python meaning in python is the exponentiation operator in python list in python what is the result of 2 5 in python what does mean python json python join python join list python jobs python json parser python join list to string python json to dict python json pretty print python j complex python j is not defined python l after number python j imaginary jdoodle python python j-link python j+=1 python j_security_check python kwargs python keyerror python keywords python keyboard python keyword arguments python kafka python keyboard input python kwargs example k python regex python k means python k means clustering python k means example python k nearest neighbor python k fold cross validation python k medoids python k means clustering code python lambda python list comprehension python logging python language python list append python list methods python logo l python number l python array python l-bfgs-b python l.append python l system python l strip python l 1 python map python main python multiprocessing python modules python modulo python max python main function python multithreading m python datetime m python time python m flag python m option python m pip install python m pip python m venv python m http server python not equal python null python not python numpy python namedtuple python next python new line python nan n python 3 n python meaning n python print n python string n python example in python what is the input() feature best described as n python not working in python what is a database cursor most like python online python open python or python open file python online compiler python operator python os python ordereddict no python interpreter configured for the project no python interpreter configured for the module no python at no python 3.8 installation was detected no python frame no python documentation found for no python application found no python at '/usr/bin python.exe' python print python pandas python projects python print format python pickle python pass python print without newline p python re p python datetime p python string while loop in python python p value python p value from z score python p value calculation python p.map python queue python queue example python quit python qt python quiz python questions python quicksort python quantile qpython 3l q python download qpython apk qpython 3l download for pc q python 3 apk qpython ol q python 3 download for pc q python 3 download python random python regex python requests python read file python round python replace python re r python string r python sql r python package r python print r python reticulate r python format r python meaning r python integration python string python set python sort python split python sleep python substring python string replace s python 3 s python string s python regex s python meaning s python format s python sql s python string replacement s python case sensitive python try except python tuple python time python ternary python threading python tutor python throw exception t python 3 t python print .t python numpy t python regex python to_csv t python scipy t python path t python function python unittest python uuid python user input python uppercase python unzip python update python unique python urllib u python string u' python remove u' python json u python3 u python decode u' python unicode u python regex u' python 2 python version python virtualenv python venv python virtual environment python vs java python visualizer python version command python variables vpython download vpython tutorial vpython examples vpython documentation vpython colors vpython vector vpython arrow vpython glowscript python while loop python write to file python with python wait python with open python web scraping python write to text file python write to csv w+ python file w+ python open w+ python write w+ python open file w3 python w pythonie python w vs wb python w r a python xml python xor python xrange python xml parser python xlrd python xml to dict python xlsxwriter python xgboost x python string x-python 2 python.3 x python decode x python 3 x python byte x python remove python x range python yield python yaml python youtube python yaml parser python yield vs return python yfinance python yaml module python yaml load python y axis range python y/n prompt python y limit python y m d python y axis log python y axis label python y axis ticks python y label python zip python zipfile python zip function python zfill python zip two lists python zlib python zeros python zip lists z python regex z python datetime z python strftime python z score python z test python z transform python z score to p value python z table python 0x python 02d python 0 index python 0 is false python 0.2f python 02x python 0 pad number python 0b 0 python meaning 0 python array 0 python list 0 python string 0 python numpy 0 python matrix 0 python index 0 python float python 101 python 1 line if python 1d array python 1 line for loop python 101 pdf python 1.0 python 10 to the power python 101 youtube 1 python path osprey florida 1 python meaning 1 python regex 1 python not found 1 python slicing 1 python 1 cat 1 python list 1 python 3 python 2.7 python 2d array python 2 vs 3 python 2.7 download python 2d list python 2.7 end of life python 2to3 python 2 download 2 python meaning 2 pythons fighting 2 pythons collapse ceiling 2 python versions on windows 2 pythons fall through ceiling 2 python versions on mac 2 pythons australia 2 python list python 3.8 python 3.7 python 3.6 python 3 download python 3.9 python 3.7 download python 3 math module python 3 print 3 python libraries 3 python ide python3 online 3 python functions 3 python matrix 3 python tkinter 3 python dictionary 3 python time python 4.0 python 4 release date python 4k python 4 everyone python 44 mag python 4 loop python 474p remote start instructions python 460hp 4 python colt 4 python automl library python 4 missile python 4 download python 4 roadmap python 4 hours python 5706p python 5e python 50 ft water changer python 5105p python 5305p python 5000 python 5706p manual python 5760p 5 python data types 5 python projects for beginners 5 python libraries 5 python projects 5 python ide with icons 5 python program with output 5 python programs 5 python keywords python 64 bit python 64 bit windows python 64 bit download python 64 bit vs 32 bit python 64 bit integer python 64 bit float python 6 decimal places python 660xp 6 python projects for beginners 6 python holster 6 python modules 6 python 357 python 6 missile python 6 malware encryption python 6 hours python 7zip python 7145p python 7754p python 7756p python 7145p manual python 7145p remote start python 7756p manual python 7154p programming 7 python tricks python3 7 tensorflow python 7 days ago python 7 segment display python 7-zip python2 7 python3 7 ssl certificate_verify_failed python3 7 install pip ubuntu python 8 bit integer python 881xp python 8601 python 80 character limit python 8 ball python 871xp python 837 parser python 8.0.20 8 python iteration skills 8 python street dakabin python3 8 tensorflow python 8 puzzle python 8 download python 8 queens python 95 confidence interval python 95 percentile python 990 python 991 python 99 bottles of beer python 90th percentile python 98-381 python 9mm python 9//2 python 9 to 09 python 3 9 python 9 subplots pythonrdd 9 at rdd at pythonrdd.scala python 9 line neural network python 2.9 killed 9 python

#pythonprogramming #pythoncode #pythonlearning #pythons #pythona #pythonadvanceprojects #pythonarms #pythonautomation #pythonanchietae #apython #apythonisforever #apythonpc #apythonskin #apythons #pythonbrasil #bpython #bpythons #bpython8 #bpythonshed #pythoncodesnippets #pythoncowboy #pythoncurtus #cpython #cpythonian #cpythons #cpython3 #pythondjango #pythondev #pythondevelopers #pythondatascience #pythone #pythonexhaust #pythoneğitimi #pythoneggs #pythonessgrp #epython #epythonguru #pythonflask #pythonfordatascience #pythonforbeginners #pythonforkids #pythonfloripa #fpython #fpythons #fpythondeveloper #pythongui #pythongreen #pythongame #pythongang #pythong #gpython #pythonhub #pythonhackers #pythonhacking #pythonhd #hpythonn #hpythonn✔️ #hpython #pythonista #pythoninterview #pythoninterviewquestion #pythoninternship #ipython #ipythonnotebook #ipython_notebook #ipythonblocks #ipythondeveloper #pythonjobs #pythonjokes #pythonjobsupport #pythonjackets #jpython #jpythonreptiles #pythonkivy #pythonkeeper #pythonkz #pythonkodlama #pythonkeywords #pythonlanguage #pythonlipkit #lpython #lpythonlaque #lpythonbags #lpythonbag #lpythonprint #pythonmemes #pythonmolurusbivittatus #pythonmorphs #mpython #mpythonprogramming #mpythonrefftw #mpythontotherescue #mpython09 #pythonnalchik #pythonnotlari #pythonnails #pythonnetworking #pythonnation #pythonopencv #pythonoop #pythononline #pythononlinecourse #pythonprogrammers #ppython #ppythonwallet #ppython😘😘 #ppython3 #pythonquiz #pythonquestions #pythonquizzes #pythonquestion #pythonquizapp #qpython3 #qpython #qpythonconsole #pythonregiusmorphs #rpython #rpythonstudio #rpythonsql #pythonshawl #spython #spythoniade #spythonred #spythonredbackpack #spythonblack #pythontutorial #pythontricks #pythontips #pythontraining #pythontattoo #tpythoncreationz #tpython #pythonukraine #pythonusa #pythonuser #pythonuz #pythonurbex #üpython #upython #upythontf #pythonvl #pythonvert #pythonvertarboricole #pythonvsjava #pythonvideo #vpython #vpythonart #vpythony #pythonworld #pythonwebdevelopment #pythonweb #pythonworkshop #pythonx #pythonxmen #pythonxlanayrct #pythonxmathindo #pythonxmath #xpython #xpython2 #xpythonx #xpythonwarriorx #xpythonshq #pythonyazılım #pythonyellow #pythonyacht #pythony #pythonyerevan #ypython #ypythonproject #pythonz #pythonzena #pythonzucht #pythonzen #pythonzbasketball #python0 #python001 #python079 #python0007 #python08 #python101 #python1 #python1k #python1krc #python129 #1python #python2 #python2020 #python2018 #python2019 #python27 #2python #2pythons #2pythonsescapedfromthezoo #2pythons1gardensnake #2pythons👀 #python357 #python357magnum #python38 #python36 #3pythons #3pythonsinatree #python4kdtiys #python4 #python4climate #python4you #python4life #4python #4pythons #python50 #python5 #python500 #python500contest #python5k #5pythons #5pythonsnow #5pythonprojects #python6 #python6s #python69 #python609 #python6ft #6python #6pythonmassage #python7 #python734 #python72 #python777 #python79 #python8 #python823 #python8s #python823it #python800cc #8python #python99 #python9 #python90 #python90s #python9798

[goodwallfree]

Collections.OrderedDict()

collections.OrderedDict

An OrderedDict is a dictionary that remembers the order of the keys that were inserted first. If a new entry overwrites an existing entry, the original insertion position is left unchanged.

Example

Code :>>> from collections import OrderedDict >>> >>> ordinary_dictionary = {} >>> ordinary_dictionary['a'] = 1 >>> ordinary_dictionary['b'] = 2 >>> ordinary_dictionary['c'] = 3 >>> ordinary_dictionary['d'] = 4 >>> ordinary_dictionary['e'] = 5 >>> >>> print ordinary_dictionary {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4} >>> >>> ordered_dictionary = OrderedDict() >>> ordered_dictionary['a'] = 1 >>> ordered_dictionary['b'] = 2 >>> ordered_dictionary['c'] = 3 >>> ordered_dictionary['d'] = 4 >>> ordered_dictionary['e'] = 5 >>> >>> print ordered_dictionary OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', 5)])

Task :

You are the manager of a supermarket. You have a list of N items together with their prices that consumers bought on a particular day. Your task is to print each item_name and net_price in order of its first occurrence.

item_name = Name of the item. net_price = Quantity of the item sold multiplied by the price of each item.

Input Format :

The first line contains the number of items, N.

The next N lines contains the item’s name and price, separated by a space.

Constraints :

0 < N <= 100

Output Format :

Print the item_name and net_price in order of its first occurrence.

Sample Input :

9 BANANA FRIES 12 POTATO CHIPS 30 APPLE JUICE 10 CANDY 5 APPLE JUICE 10 CANDY 5 CANDY 5 CANDY 5 POTATO CHIPS 30

Sample Output :

BANANA FRIES 12 POTATO CHIPS 60 APPLE JUICE 20 CANDY 20

Explanation :

BANANA FRIES: Quantity bought: 1, Price: 12 Net Price: 12 POTATO CHIPS: Quantity bought: 2, Price: 30 Net Price: APPLE JUICE: Quantity bought: 2, Price: 10 Net Price: 20 CANDY: Quantity bought: 4, Price: 5

Net Price:20

Solution

from collections import*; N = int(input()); d = OrderedDict(); for i in range(N): item = input().split() itemPrice = int(item[-1]) itemName = " ".join(item[:-1]) if(d.get(itemName)): d[itemName] += itemPrice else: d[itemName] = itemPrice for i in d.keys(): print(i, d[i])

Result

[codeparttime]

OrderedDict – Python Class | Why should we use it?

OrderedDict was developed to enable dictionaries to remember the insertion order. It is a subclass of the class dict.

[dritajapanese]

Autoprompt

#Autoprompt code

#Autoprompt license

10:31:19,694 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event -input-yaml: calling handler 10:31:19,694 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event -input-json: calling handler 10:31:19,694 - MainThread - awscli.arguments - DEBUG - Unpacked value of for parameter "target_group_arns": 10:31:19,694 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event -group-arns: calling handler 10:31:19,694 - MainThread - awscli.arguments - DEBUG - Unpacked value of 'awseb-e-txwhwjxk75-stack-AWSEBAutoScalingGroup-14CH3JZ6DNIPT' for parameter "auto_scaling_group_name": 'awseb-e-txwhwjxk75-stack-AWSEBAutoScalingGroup-14CH3JZ6DNIPT' 10:31:19,694 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event -load-balancer-target-groups: calling handler 10:31:19,693 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event -scaling-group-name: calling handler 10:31:19,687 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event -load-balancer-target-groups: calling handler > 10:31:19,687 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event -load-balancer-target-groups: calling handler 10:31:19,686 - MainThread - botocore.loaders - DEBUG - Loading JSON file: /usr/local/aws-cli/v2/2.0.10/dist/botocore/data/autoscaling//paginators-1.json 10:31:19,680 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event -load-balancer-target-groups: calling handler 10:31:19,680 - MainThread - awscli.clidriver - DEBUG - OrderedDict() 10:31:19,673 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event toscaling: calling handler 10:31:19,662 - MainThread - botocore.loaders - DEBUG - Loading JSON file: /usr/local/aws-cli/v2/2.0.10/dist/botocore/data/autoscaling//service-2.json 10:31:19,646 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event session-initialized: calling handler 10:31:19,644 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event session-initialized: calling handler 10:31:19,642 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event session-initialized: calling handler 10:31:19,641 - MainThread - botocore.hooks - DEBUG - Event session-initialized: calling handler 10:31:19,641 - MainThread - awscli.clidriver - DEBUG - Arguments entered to CLI: Aws cli version - aws-cli/1.18.52 Python/3.6.9 Linux/5.3.0-51-generic botocore/1.16.2Īws-cli/2.0.10 Python/3.7.3 Linux/5.3.0-51-generic aws -debug autoscaling attach-load-balancer-target-groups -auto-scaling-group-name awseb-e-txwhwjxk75-stack-AWSEBAutoScalingGroup-14CH3JZ6DNIPT -target-group-arns arn:aws:elasticloadbalancing:eu-central-1:063129209410:targetgroup/aifit-cc-qa/d9d8c7a85f2ea7df getLogger (_name_ ) 33 34 35 36 def loggers_handler_switcher (): 37 old_handlers = ' ) 232 return shlex. logger import PromptToolkitHandler 30 31 32 LOG = logging. factory import PromptToolkitFactory 29 from awscli. output import OutputGetter 28 from awscli. autocomplete import parser 25 from awscli. logger import LOG_FORMAT, disable_crt_logging 24 from awscli. document import Document 22 23 from awscli. completion import Completion 21 from prompt_toolkit. completion import Completer, ThreadedCompleter 20 from prompt_toolkit. application import Application 19 from prompt_toolkit. 13 import logging 14 import shlex 15 import sys 16 from contextlib import nullcontext, contextmanager 17 18 from prompt_toolkit.

#Autoprompt license

See the License for the specific 12 # language governing permissions and limitations under the License. This file is 10 # distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF 11 # ANY KIND, either express or implied. A copy of 5 # the License is located at 6 # 7 # 8 # 9 # or in the "license" file accompanying this file. You 4 # may not use this file except in compliance with the License. 2 # 3 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License").

#Autoprompt code

As a special service "Fossies" has tried to format the requested source page into HTML format using (guessed) Python source code syntax highlighting (style: standard) with prefixed line numbers.Īlternatively you can here view or download the uninterpreted source code file.įor more information about "prompttoolkit.py" see the Fossies "Dox" file reference documentation.ġ # Copyright 2019, Inc.

[postalstreetaddress]

Postal Address Example in Python

You can use a postal-address object to store your address data. To retrieve this data, you should use the us address module, which uses advanced NLP methods. Its parse method splits up an unstructured address into its component parts and labels them. Then, you can use the tag method to return an OrderedDict with the labels as keys. This module also allows you to specify which fields you want to receive as response.

There are many options for identifying addresses with Python. In addition to finding matches between two strings, you can compare two addresses to determine whether they are identical. Although this method does not take into account the order of components, it is still effective enough to compare addresses with different formats.

The geocode() function supports single and multi-field formats. It can be called with one mandatory parameter, the address, or optional parameters to refine the search results. In addition to the address, you can pass a place name, POI, or single-line address. The more details you give, the more refined the results will be.

SITES WE SUPPORT

Postal Street Address – Blogger

SOCIAL LINKS

Facebook Twitter LinkedIn Instagram Pinterest

[craigbrownphd]

What is OrderedDict in Python? https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/06/ordereddict-in-python/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=tumblr

[courseradmv]

DVM Week 3 Assignment Code

import pandas

import numpy

from collections import OrderedDict

from tabulate import tabulate, tabulate_formats

Step 2: Read the specific columns of the dataset and rename the columns

data = pandas.read_csv(‘CodebookGap.csv’, low_memory=False, skip_blank_lines=True, usecols=[‘country’,’incomeperperson’, ‘alcconsumption’, ‘lifeexpectancy’] )

data.columns=[‘country’, ‘income’, ‘alcohol’, ‘life’]

data.info()

Step 3: convert arguments to a numeric types from .csv files

for dt in (‘income’,’alcohol’,’life’) :

data[dt] = pandas.to_numeric(data[dt], errors=’coerce’)

data.info()

nullLabels =data[data.country.isnull() | data.income.isnull() | data.alcohol.isnull() | data.life.isnull()]

print(nullLabels)

Step 4: Drop the missing data rows

data = data.dropna(axis=0, how=’any’)

print (data.info())

Step 5: Display absolute and relative frequency

c2 = data[‘income’].value_counts(sort=False)

p2 = data[‘income’].value_counts(sort=False, normalize=True)

c3 = data[‘alcohol’].value_counts(sort=False)

p3 = data[‘alcohol’].value_counts(sort=False, normalize=True)

c4 = data[‘life’].value_counts(sort=False)

p4 = data[‘life’].value_counts(sort=False, normalize=True)

print(“**”)

print(“Absolute Frequency*”)

print(“Income Per Person:”)

print(“Income Freq”)

print(c2)

print(“Alcohol Consumption:”)

print(“Alcohol Freq”)

print(c3)

print(“Life Expecectancy:”)

print(“Life Freq”)

print(c4)

print(“**”)

print(“Relative Frequency*”)

print(“Income Per Person:”)

print(“Income Freq”)

print(p2)

print(“Alcohol Consumption:”)

print(“Alcohol Freq”)

print(p3)

print(“Life Expecectancy:”)

print(“Life Freq”)

print(p4)

Step 6: Make groups in variables to understand such research question

minMax = OrderedDict()

dict1 = OrderedDict()

dict1[‘min’] = data.life.min()

dict1[‘max’] = data.life.max()

minMax[‘life’] = dict1

dict2 = OrderedDict()

dict2[‘min’] = data.income.min()

dict2[‘max’] = data.income.max()

minMax[‘income’] = dict2

dict3 = OrderedDict()

dict3[‘min’] = data.alcohol.min()

dict3[‘max’] = data.alcohol.max()

minMax[‘alcohol’] = dict3

df = pandas.DataFrame([minMax[‘income’],minMax[‘life’],minMax[‘alcohol’]], index = [‘Income’,’Life’,’Alcohol’])

print (df.sort_index(axis=1, ascending=False))

dummyData = data.copy()

Maps

income_map = {1: ‘>=100 <5k’, 2: ‘>=5k <10k’, 3: ‘>=10k <20k’,

4: ‘>=20K < 30K’, 5: ‘>=30K <40K’, 6: ‘>=40K <50K’ }

life_map = {1: ‘>=40 <50’, 2: ‘>=50 <60’, 3: ‘>=60 <70’, 4: ‘>=70 <80’, 5: ‘>=80 <90’}

alcohol_map = {1: ‘>=0.5 <5’, 2: ‘>=5 <10’, 3: ‘>=10 <15’, 4: ‘>=15 <20’, 5: ‘>=20 <25’}

dummyData[‘income’] = pandas.cut(data.income,[100,5000,10000,20000,30000,40000,50000], labels=[‘1’,’2',’3',’4',’5',’6'])

print(dummyData.head(10))

dummyData[‘life’] = pandas.cut(data.life,[40,50,60,70,80,90], labels=[‘1’,’2',’3',’4',’5'])

print(dummyData.head(10))

dummyData[‘alcohol’] = pandas.cut(data.alcohol,[0.5,5,10,15,20,25], labels=[‘1’,’2',’3',’4',’5'])

print (dummyData.head(10))

c2 = dummyData[‘income’].value_counts(sort=False)

p2 = dummyData[‘income’].value_counts(sort=False, normalize=True)

c3 = dummyData[‘alcohol’].value_counts(sort=False)

p3 = dummyData[‘alcohol’].value_counts(sort=False, normalize=True)

c4 = dummyData[‘life’].value_counts(sort=False)

p4 = dummyData[‘life’].value_counts(sort=False, normalize=True)

Step 7: Frequency Distribution of new grouped data

print(“**”)

print(“Absolute Frequency*”)

print(“Income Per Person:”)

print(“Income-Freq”)

print(c2)

print(“Alcohol Consumption:”)

print(“Alcohol-Freq”)

print(c3)

print(“Life Expecectancy:”)

print(“Life-Freq”)

print(c4)

print(“**”)

print(“Relative Frequency*”)

print(“Income Per Person:”)

print(“Income- Freq”)

print(p2)

print(“Alcohol Consumption:”)

print(“Alcohol-Freq”)

print(p3)

print(“Life Expecectancy:”)

print(“Life-Freq”)

print(p4)

import pandas import numpy from collections import OrderedDict import seaborn import matplotlib.pyplot as plt from tabulate import tabulate, tabulate_formats

data = pandas.read_csv('CodebookGap.csv', low_memory=False, skip_blank_lines=True, usecols=['country','incomeperperson', 'alcconsumption', 'lifeexpectancy'])

data.columns=['country', 'income', 'alcohol', 'life'] data.info()

for dt in ('income','alcohol','life') : data[dt] = pandas.to_numeric(data[dt], errors='coerce') data.info()

nullLabels =data[data.country.isnull() | data.income.isnull() | data.alcohol.isnull() | data.life.isnull()] print(nullLabels)

data = data.dropna(axis=0, how='any') print (data.info())

minMax = OrderedDict()

dict1 = OrderedDict() dict1['min'] = data.life.min() dict1['max'] = data.life.max() minMax['life'] = dict1

dict2 = OrderedDict() dict2['min'] = data.income.min() dict2['max'] = data.income.max() minMax['income'] = dict2

dict3 = OrderedDict() dict3['min'] = data.alcohol.min() dict3['max'] = data.alcohol.max() minMax['alcohol'] = dict3

df = pandas.DataFrame([minMax['income'],minMax['life'],minMax['alcohol']], index = ['Income','Life','Alcohol']) print (df.sort_index(axis=1, ascending=False))

dummyData = data.copy() income_map = {1: '>=100 <5k', 2: '>=5k <10k', 3: '>=10k <20k', 4: '>=20K <30K', 5: '>=30K <40K', 6: '>=40K <50K' } life_map = {1: '>=40 <50', 2: '>=50 <60', 3: '>=60 <70', 4: '>=70 <80', 5: '>=80 <90'} alcohol_map = {1: '>=0.5 <5', 2: '>=5 <10', 3: '>=10 <15', 4: '>=15 <20', 5: '>=20 <25'}

dummyData['income'] = pandas.cut(data.income,[100,5000,10000,20000,30000,40000,50000], labels=['1','2','3','4','5','6']) print(dummyData.head(10))

dummyData['life'] = pandas.cut(data.life,[40,50,60,70,80,90], labels=['1','2','3','4','5']) print(dummyData.head(10))

dummyData['alcohol'] = pandas.cut(data.alcohol,[0.5,5,10,15,20,25], labels=['1','2','3','4','5']) print (dummyData.head(10)) min max Income 103.775857 52301.587179 Life 47.794000 83.394000 Alcohol 0.050000 23.010000 country income alcohol life 1 Albania 1 7.29 76.918 2 Algeria 1 0.69 73.131 4 Angola 1 5.57 51.093 6 Argentina 3 9.35 75.901 7 Armenia 1 13.66 74.241 9 Australia 4 10.21 81.907 10 Austria 4 12.40 80.854 11 Azerbaijan 1 13.34 70.739 12 Bahamas 3 8.65 75.620 13 Bahrain 3 4.19 75.057 country income alcohol life 1 Albania 1 7.29 4 2 Algeria 1 0.69 4 4 Angola 1 5.57 2 6 Argentina 3 9.35 4 7 Armenia 1 13.66 4 9 Australia 4 10.21 5 10 Austria 4 12.40 5 11 Azerbaijan 1 13.34 4 12 Bahamas 3 8.65 4 13 Bahrain 3 4.19 4 country income alcohol life 1 Albania 1 2 4 2 Algeria 1 1 4 4 Angola 1 2 2 6 Argentina 3 2 4 7 Armenia 1 3 4 9 Australia 4 3 5 10 Austria 4 3 5 11 Azerbaijan 1 3 4 12 Bahamas 3 2 4 13 Bahrain 3 1 4 c2 = dummyData['income'].value_counts(sort=False) p2 = dummyData['income'].value_counts(sort=False, normalize=True)

c3 = dummyData['alcohol'].value_counts(sort=False) p3 = dummyData['alcohol'].value_counts(sort=False, normalize=True)

c4 = dummyData['life'].value_counts(sort=False) p4 = dummyData['life'].value_counts(sort=False, normalize=True)

print("") print("Absolute Frequency***") print("Income Per Person:") print("Income-Freq") print(c2) print("Alcohol Consumption:") print("Alcohol-Freq") print(c3) print("Life Expecectancy:") print("Life-Freq") print(c4)

print("") print("Relative Frequency***") print("Income Per Person:") print("Income- Freq") print(p2) print("Alcohol Consumption:") print("Alcohol-Freq") print(p3) print("Life Expecectancy:") print("Life-Freq") print(p4)

Absolute Frequency* Income Per Person: Income-Freq 1 110 2 24 3 15 4 12 5 9 6 0 Name: income, dtype: int64 Alcohol Consumption: Alcohol-Freq 1 63 2 56 3 31 4 10 5 1 Name: alcohol, dtype: int64 Life Expecectancy: Life-Freq 1 8 2 28 3 35 4 80 5 20 Name: life, dtype: int64

Relative Frequency* Income Per Person: Income- Freq 1 0.647059 2 0.141176 3 0.088235 4 0.070588 5 0.052941 6 0.000000 Name: income, dtype: float64 Alcohol Consumption: Alcohol-Freq 1 0.391304 2 0.347826 3 0.192547 4 0.062112 5 0.006211 Name: alcohol, dtype: float64 Life Expecectancy: Life-Freq 1 0.046784 2 0.163743 3 0.204678 4 0.467836 5 0.116959 Name: life, dtype: float64

[techhelpnotes]

python – How can I sort a dictionary by key

Standard Python dictionaries are unordered (until Python 3.7). Even if you sorted the (key,value) pairs, you wouldnt be able to store them in a dict in a way that would preserve the ordering.

The easiest way is to use OrderedDict, which remembers the order in which the elements have been inserted:

[webbazaar0101]

Python Collection Module

Python Collection Module: The collections module provides specialized, high, performance alternatives for the built-in data types as well as a utility function to create named tuples. Python collections improve the functionalities of the built-in....

The collections module provides specialized, high, performance alternatives forthe built-in data types as well as a utility function to create named tuples. Python collections improve the functionalities of the built-in collection containers like list, dictionary, tuple etc. The following table lists the data types and operations of the collections module and their…