原数据形式入下 1 2 2 4 2 3 2 1 3 1 3 4 4 1 4 4 4 3 1 1 要求按照第一列的顺序排序，如果第一列相等，那么按照第二列排序 如果利用mapreduce过程的自动排序，只能实现根据第一列排序...，现在需要自定义一个继承自WritableComparable接口的类，用该类作为key，就可以利用mapreduce过程的自动排序了。...} NewK2 oK2 = (NewK2)obj; return (this.first==oK2.first)&&(this.second==oK2.second); } } } KeyValue 中的...对任何实现WritableComparable的类都能进行排序，这可以一些复杂的数据，只要把他们封装成实现了WritableComparable的类作为key就可以了
我相信大家经常会使用Excel对数据进行排序。有时候我们会按照两个条件来对数据排序。假设我们手上有下面这套数据，9个人，第二列（score）为他们的考试成绩，第三列（code）为对应的评级。...，并且还可以再进一步在每一个评级里面再继续根据分数排序。...我们只需要先根据code来进行升序排序，然后次要关键字再根据分数进行降序排序。 我们就会得到如下结果 那么这个过程怎么在R里面实现呢？今天我们就来探讨一下。...主要用的是R中的order这个函数。...#读入文件，data.txt中存放的数据为以上表格中展示的数据 file=read.table(file="data.txt",header=T,sep="\t") #先按照code升序，再按照Score
的粉丝问了一个Python正则表达式提取数字的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。 代码截图如下： 可能有的粉丝不明白，这里再补充下。下图是她的原始数据列，关于【工作经验】列的统计。...现在她的需求是将工作年限提取出来，用于后面的多元回归分析。 二、解决过程 这里提供四个解决方法，感谢【Python进阶者】和【月神】提供的方法。...前面两种是【Python进阶者】的，后面两个是【月神】提供的，一起来学习下吧！...(\d+)').astype(float).mean(axis=1).fillna(0).round(0) 这个是用str.extract提取正则，正则表达式和上面一样，用了很多的链式方法，运行结果如下图所示...这篇文章基于粉丝提问，盘点了csv文件中工作经验列工作年限数字正则提取的三个方法，代码非常实用，可以举一反三，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【安啦!】
在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细节值得关注。...如何删除列？...如果这些对你来说都不是很清楚，建议参阅《跟老齐学Python：数据分析》中对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外，还有别的方法可以删除列。...因此，如果要让f.d与f['d']等效，还必须要在StupidFrame类中添加 __getattr__ 方法，并使用__setattr__方法来处理设置问题（关于这两个方法的使用，请参阅《Python...所以，在Pandas中要删除DataFrame的列，最好是用对象的drop方法。 另外，特别提醒，如果要创建新的列，也不要用df.column_name的方法，这也容易出问题。
如果靠人眼来一个个的对比excel的两列数据来去重的话，数据量少还能勉强对比一下，如果几千、几万条数据肯定就需要进行程式化处理，excel对于这个问题给我们提供了很方便的解决方案，这里主要用到excel...的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。...比如上图的F、G两列数据，我们肉眼观察的话两列数据有好几个相同的数据，如果要将这两列数据中重复的数据筛选出来的话，我们可以进行如下操作： 第一步、选择重复值 1、将这两列数据选中，用鼠标框选即可； 2...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤，我们将两列数据的重复值选出来了，但数据的排列顺序有点乱，我们可以做如下设置： 1、选中F列，然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”，选择“以当前选定区域排序”...2、选中G列，做上述同样的排序设置，最后排序好的结果如下图： 经过上面的几个步骤，我们可以看到本来杂乱无章的两列数据现在就一目了然了，两列数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面，不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列
C++中提供了sort函数，可以让程序员轻松地调用排序算法，JAVA中也有相应的函数。...cin.nextInt(); } Arrays.sort(a); for (i=0;i<=4;i++) { System.out.println(a[i]+" "); } } } 2.基本元素从大到小排序...： 由于要用到sort中的第二个参数，这个参数是一个类，所以应该用Integer，而不是int。...可以使用Interger.intvalue()获得其中int的值 下面a是int型数组，b是Interger型的数组，a拷贝到b中，方便从大到小排序。capare中返回值是1表示需要交换。...如果只希望对数组中的一个区间进行排序，那么就用到sort中的第二个和第三个参数sort(a,p1,p2,cmp)，表示对a数组的[p1,p2)（注意左闭右开）部分按cmp规则进行排序 发布者：全栈程序员栈长
的文件夹路径" # 你放所有csv的文件夹路径 path2 = "....文件 if filename.endswith(".csv"): file_path1 = path1 + "/" + filename # 读取csv可能会编码错误...索引指定列的数据 df2 = df1[['时间', '风机', '平均齿轮箱主滤芯1_1压力', '平均齿轮箱主滤芯1_2压力', '平均齿轮箱主滤芯...n Python Python 的基础文件操作、Pandas的读取数据、索引指定列的数据...保存数据到 csv 文件里，有中文列名 Excel 打开会乱码，指定 encoding=“gb2312” 即可。
SIZE: string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/mdtick/hk/csv...2.问题解决 ---- 在不能修改示例数据的结构情况下，这里需要使用Hive提供的Serde，在Hive1.1版本中提供了多种Serde，此处的数据通过属于CSV格式，所以这里使用默认的org.apache.hadoop.hive.serde2...separatorChar" = ",", "quoteChar" = "\"", "escapeChar" = "\\" ) STORED AS TEXTFILE LOCATION '/mdtick/hk/csv
有时候，我们要从一段很长的 URL 里面提取出域名。...还有一些人的需求可能只需要域名中的名字，例如kingname.info只要kingname，google.com.hk只要google。 对于这些需求，如果手动写规则来提取的话，会非常麻烦。
2. reduce shuffle 也称为shuffle reader, 待map阶段执行完成，每个reducer开启若干线程 从所有的map阶段输出的索引文件与数据文件获取对应的分区数据，若内存足够则存放在内存中...，否则输出到磁盘，在这个过程中还会同时对内存、 磁盘数据进行合并（merge）、排序，最终形成一个有序的大文件，提供给reduce执行。...用到两种排序算法：快速排序与并归排序。...start], 每一次遍历找到tmp在数组中的位置m使得，数组左边的数据小于等于tmp,右边的数据大于tmp, 然后将数组分为[start,m-1],[m+1,end]两部分，然后分别遍历，如此递归下去最终使...先考虑将两个有序数组排序思路：分别遍历两组有序数据，a1,a2 ,起始位置都是0， 比较a1[0]与a2[0]的大小关系，将较大的数据存放在空数组c[0]中，若a1[0]>a2[0],则c[0]=a2[
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...比如，有两个表的数据要天天做对比，找到差异的地方，原来用Excel做虽然也不复杂，但要频繁对比，就很麻烦了，因此，可以考虑使用Power Query来实现直接刷新的自动对比。...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接（建议收藏在浏览器中）： https://app.powerbi.com/view?
Excel技巧：Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据？ ? 场景：财务、HR、采购、商务、后勤部需要数据整理的办公人士。 问题：Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据？...解答：利用单元格颜色排序搞定。 具体操作方法如下：第一步：进行颜色排序 将鼠标放置在数据区的任意单元格，单击“排序”按钮（下图1处），对下列表中“型号”列进行“单元格颜色”按红色进行排序。...排序成功效果如下： ? 第二步：复制红色单元格数据 将红色单元格的数据复制到D列。黏贴时可以选择“选择性黏贴—值”。效果如下： ? 是不是很快搞定了客户朋友的问题。...补救步骤：增加辅助列 排序前，新增一列“序号”列。 ? 按颜色排序，复制出数据后，序号的顺序被打乱。 ? 第三步：按序号在升序排序。...直接光标停在序号列上，单击“升序”按钮，即可恢复到排序前的顺序。（下图中AZ为快捷升序按钮） ? 升序后，效果如下： ? 总结：辅助列是Excel中常见的解决问题的方法和思路。
文件： stu_info.csv 代码： import csv #导入csv模块 try: file=open('stu_info.csv','r')...#打开文件 except FileNotFoundError: print('文件不存在') else: stus=csv.reader(file) #读取文件内容
简介 首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...方法 一开始还是挺简单的，从寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。...早在几年前，Brian Baskin就发布了一款Volatility插件，其使用yara规则用来搜索进程内存并从中提取数据的插件。
前言 之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系...，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取，其他文件系统有时间再看看，因为目前使用的比较多的就是...5G的分区，现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件，然后经过计算后，从后台的对象中把文件读出 mount /dev/rbd0p1 /mnt1 mount /dev/rbd0p2 /mnt2 cp /...那么相对于磁盘的偏移量就变成了 (8224+1953..8231+1953) = (10177..10184) 这里说下，这个地方拿到偏移量后，直接通过对rbd设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来，这个顺带讲下，本文主要是从对象提取
Xpath选择器从HTML中提取目标信息。...在Scrapy中，其提供了两种数据提取的方式，一种是Xpath选择器，一种是CSS选择器，这一讲我们先聚焦Xpath选择器，仍然是以伯乐在线网为示例网站。...下面将两个Xpath表达式所匹配的内容分别进行输出。 7、将Xpath表达式写入Scrapy爬虫主体文件中，尔后Debug我们之前定义的main.py文件，将会得到下图的输出。...可以看到selector1和selector2中的数据即是网页上的内容，而且内容是一致的。 之后点击停止Debug模式，便可以退出Debug模式。...此外在Scrapy爬虫框架中，text()函数常常与Xpath表达式运用在一块，用于提取节点中的数据内容。
前一阵子我们介绍了如何启动Scrapy项目以及关于Scrapy爬虫的一些小技巧介绍，没来得及上车的小伙伴可以戳这些文章： 今天我们将介绍在Scrapy中如何利用Xpath选择器从HTML中提取目标信息。...在Scrapy中，其提供了两种数据提取的方式，一种是Xpath选择器，一种是CSS选择器，这一讲我们先聚焦Xpath选择器，仍然是以伯乐在线网为示例网站。 ?...我们需要提取的信息主要有标题、日期、主题、评论数、正文等等。...下面将两个Xpath表达式所匹配的内容分别进行输出。 7、将Xpath表达式写入Scrapy爬虫主体文件中，尔后Debug我们之前定义的main.py文件，将会得到下图的输出。...此外在Scrapy爬虫框架中，text()函数常常与Xpath表达式运用在一块，用于提取节点中的数据内容。 ------------------- End -------------------
问题描述 给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。...解决方案 一种直观的方案为使用两路归并排序的思路，找到中位数，其时间复杂度度为O（m + n）。 对于题目要求的O(log (m+n)) 的复杂度，我们很容易想到是使用二分搜索的方式求解的。...大体思路为定义find(i, j, k)为找到nums1从i开始，nums2从j开始返回其第k个元素，find(0, 0, mid)(mid = (m + n ) / 2 + 1奇数情况，偶数时求 mid...mid1 = i + k / 2 - 1, mid2 = j + k / 2 - 1）的大小 若nums1[mid1] > nums2[mid2]，证明第k大的数一定不在nums2[j:mid2]只中，
从排序数组中删除重复项(传送门) 题目： 给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。...] = nums[i]; } } number+=1; return number; } } 题目剖析： 关键点有几个：排序数组...（已排序），原地删除，不使用额外的数组空间。...我前期审题了的时候就忽略了“排序”这个词。因为排序好的数组，就意味着[0,1,0,2]这种情况的数组就不存在了。好了，回归正题。我们来分析一下答案为什么要这么写叭。...其次，当数组正常情况下（即数组是已经排序好了的。）。那么就需要处理多余的数组里的值。要想解这道题，最主要的是要理解数组对象的存储的数据都是对其他的数据的引用，他存储在各种常量池中。
问题如下所示：大佬们，利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据，应该怎么操作？其他【暂无数据】这些数据需要删除，其他的有数字的就正常提取出来就行。...二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据，然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个，提取楼层数据就行，可以直接跳过暂无数据这个，因为暂无数据里边是没有数据的，相当于需要剔除。...【瑜亮老师】给了一个指导，如下所示：如果是Python的话，可以使用下面的代码，如下所示： # 使用正则表达式提取数字 df['楼层数'] = df['楼层'].str.extract(r'(\d+)'
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