楼主举个例子吧：你的输入是什么，期待输出是什么

sort_key = lambda doc:(doc['姓名‘], doc['体重'])

[next(iterator) for key, iterator in itertools.groupby(sorted(data, key=sort_key), key = sort_key)]

你这种情况，还是直接无视比较好。接受自己不会怼人的事实，做到内心坚定，不受他人影响即可。

[
{"a1": "tom"},
{"a2": "jery"},
{"a3": "jery"},
{"a4": "cao"},
{"a5": "cao"},
{"a6": "jery"},
],


这种情况如何处理？@楼主

tmuxinator

Safari 可以使用 keychain 真方便

df.query （“mark==-1”）.sort_values （ by=“low”）.head （ 1 ）

rolling 需要一个固定的长度，所以 1M 这样的，有时候 30 天，有时候 31 天，是不行的。

你上面的例子，可以使用 resample

~~~python
df.resample('1D').asfreq().rolling('366d').corr(...)
~~~

required 有 indispensable, necessary, compulsory, obligatory, mandatory， （ informal) must-have, (ANTONYMS) optional 的意思。可以结贴了，都不查字典的么？

@aLazarus 应该是必须为用户提供这个选项，当然用户可以不用它，继续使用其他第三方的。

tenacity 真是漂亮，优雅，pythonic

建议抽空看看 SQL 反模式第一部分第二章: 乱穿马路

表驱动，代码大全里面提到的