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dplyracross操作

dplyracross函数取代了之前xx_if/xx_at/xx_all,用法更加灵活,初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂,用习惯后真是利器!...主要是介绍across函数用法,这是dplyr1.0才出来一个函数,大大简化了代码 可用于对做同一个操作。...一般用法 陷阱 across其他连用 和filter()连用 一般用法 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) across()有两个基本参数: .cols:选择你想操作....fn:你想进行操作,可以使一个函数或者多个函数组成列表 可以替代_if(),at_(),all_() starwars %>% summarise(across(where(is.character...where(is.numeric),因为第2个across使用新创建(“min_height”, “min_mass” and “min_birth_year”)。

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使用VBA删除工作表重复行

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表重复行功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA,可以自动执行这样操作,删除工作表所有数据重复行,或者指定重复行。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有所有重复行。...Cols(i) = i + 1 Next i rng.RemoveDuplicates Columns:=(Cols), Header:=xlYes End Sub 这里使用了当前区域...如果只想删除指定(例如第1、2、3重复项,那么可以使用下面的代码: Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列数字,以删除你想要重复行。

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在Pandas更改数据类型【方法总结】

例如,上面的例子,如何将2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改类型?...如果遇到无效值,第三个选项就是忽略该操作: >>> pd.to_numeric(s, errors='ignore') # the original Series is returned untouched 对于或者整个...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个,依次处理每一是非常繁琐,所以可以使用DataFrame.apply处理每一。...']}, dtype='object') >>> df.dtypes a object b object dtype: object 然后使用infer_objects(),可以将’a’类型更改为...astype强制转换 如果试图强制将两转换为整数类型,可以使用df.astype(int)。 示例如下: ? ?

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「R」dplyr 列式计算

❝在近期使用dplyr」 进行选择性操作,如 mutate_at() 时,发现文档提示一系列dplyr」 函数变体已经过期,看来后续要退休了,使用 across() 是它们统一替代品,所以最近抽时间针对性学习和翻译下...原文来自 [dplyr 文档](Column-wise operations • dplyr (tidyverse.org "dplyr 文档")) - 2021-01❞ 同时对数据框执行相同函数操作经常有用..._if, _at, _all 「dplyr」 以前版本允许以不同方式将函数应用到多个使用带有_if、_at和_all后缀函数。这些功能解决了迫切需求而被许多人使用,但现在被取代了。..._at() 函数是 「dplyr唯一你需要手动引用变量名地方,这让它们比较奇怪且难以记忆。 为什么过了这么久才发现 across()?...这是由 base R 提供,但它并没有很好文档,我们花了一段时间才发现它是有用,而不仅仅是理论上好奇。 我们可以使用数据框让汇总函数返回

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MySQL索引前缀索引和索引

正确地创建和使用索引是实现高性能查询基础,本文笔者介绍MySQL前缀索引和索引。...,因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换,另外使用索引时还需注意字段类型问题,如果字段类型不一致,同样需要进行索引计算,导致索引失效,例如 explain select...batch_no索引,第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引值过长,可以仅对前面N个字符建立索引,从而提高索引效率,但会降低索引选择性。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作,说明有必要建立联合索引,如果是OR操作,会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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使用awk打印文件字段和

Awk 默认 IFS 是制表符和空格。...Awk: 遇到输入行时,根据定义IFS,第一组字符为field one,访问时使用 1,第二组字符是字段二,使用访问 2,第三组字符是字段三,使用访问 为了更好地理解这个 awk 字段编辑,让我们看看下面的例子.../{print $1 $2 $3 }' rumenzinfo.txt rumenz.comisthe 从上面的输出,您可以看到前三个字段字符是根据 IFS 定义哪个是空间: 字段一是 rumenz.com...字段二是 is使用$2. 第三场是 the使用$3. 如果您在打印输出中注意到,字段值没有分开,这就是打印默认行为方式。...需要注意并始终记住一件重要事情是使用($)inAwk 不同于它在 shell 脚本使用

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R语言基于dplyr实现数据快捷操作

R语言在处理大数据方面一直是被人诟病地方,那么有人就为R语言打造了一个dplyr包可以实现高效数据预处理,减少内存消耗,提升处理效率。今天就给大家详细看下这个包具体功能。...首先看下包安装: install.packages("dplyr") 接下来我们看下具体功能: 1. as_tibble 将大数据转化为友好展示格式。...实例: library(dplyr) mtcars <- as_tibble(mtcars) ? 2. arrange 对数据集进行整体基于单列或者进行排序。...16. across 针对某一进行操作,两个参数:第一个为列名,第二个为操作函数。...最后我们看下更高级应用实例: ###自定义函数在通道应用 var_summary <- function(data, var) { data %>% summarise(n = n(),

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【Python】基于组合删除数据框重复值

本文介绍一句语句解决组合删除数据框重复值问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据框,希望根据name1和name2组合(在两行顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框重复值') #把路径改为数据存放路径 df =...如需数据实现本文代码,请到公众号回复:“基于删重”,可免费获取。 得到结果: ?...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到 解决组合删除数据框重复值问题,只要把代码取两代码变成即可。...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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dplyr行操作

在tidyverse,整洁数据一般都是每一行是一个观测,每一是一个变量,基本上所有操作都是基于整洁数据进行,都是对某做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作,dplyr现在提供了rowwise()函数快速执行对行操作。...简介 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) “rowwise()和group_by()很像,本身不做任何操作,但是使用了rowwise之后,再和mutate()...(只是一个例子),不使用rowwise()函数,得到结果是所有数据均值,很明显不是想要: df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2...也有行形式,那就是c_across,帮助你快速选择数据: rf %>% mutate(total = sum(c_across(w:z))) ## # A tibble: 6 × 6 ## # Rowwise

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HBaseMemstore存在意义以及族引起问题和设计

Memstore在内存维持数据按照row key顺序排列,从而顺序写入磁盘 由于hdfs上文件不可修改,为了让数据顺序存储从而提高读取率,HBase使用了LSM树结构来存储数据,数据会先在Memstore...族引起问题和设计 HBase集群每个region server会负责多个region,每个region又包含多个store,每个store包含Memstore和StoreFile。...HBase表,每个族对应region一个store。默认情况下,只有一个region,当满足一定条件,region会进行分裂。...如果一个HBase表设置过多族,则可能引起以下问题: 一个region存有多个store,当region分裂时导致多个族数据存在于多个region,查询某一族数据会涉及多个region导致查询效率低...(这一点在多个族存储数据不均匀时尤为明显) 多个族则对应有多个store,那么Memstore也会很多,因为Memstore存于内存,会导致内存消耗过大 HBase压缩和缓存flush是基于

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条码打印软件不干胶标签纸设置方法

使用条码打印软件打印条码二维码标签时,第一步就是新建标签,设置标签宽度高度,以及行列边距等信息,如果标签信息设置不对,可想而知,打印效果也会不尽人意,单排标签纸之前就说过了,不会小伙伴可以参考条码打印软件如何设置单排标签纸尺寸...,今天小编就说说不干胶标签纸设置方法。...运行条码打印软件,新建标签,选择打印机,和自定义标签纸大小,手动输入不干胶标签纸宽度和高度。标签宽度是不干胶标签纸总宽度(含底衬纸),高度是不干胶标签纸上面小标签纸高度。...设置好之后,直接点“完成” 然后通过条码打印软件左上角齿轮状文档设置工具打开“文档设置”,在“布局”页面,根据不干胶标签纸实际测量结果,设置标签行列为1行3,左右边距各为1mm,上下边距不需要设置...设置后可以在右侧看到标签纸设置效果,效果和不干胶标签纸是一样,然后确定。 到这里条码打印软件标签纸就设置完成了,可以在条码打印软件制作流水号条形码然后打印预览查看一下。

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版本 Python 在使用灵活切换

今天我们来说说在 windows 系统上如果有版本 python 并存时,如何优雅进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了,虽然 Python2 即将成为历史了,但是因为历史原因,依然有很多公司老项目继续在使用着 Python2 版本(切换成本太高),所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存,本文主要说明这种情况下如何便捷在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...补充说明 补充说明下,其实网上也有网友提供了其他两种方法: 使用 Python 自带 py -2 和 py -3 命令; 另一种和我上面说类似,但是只重命名了其中一个版本执行文件名; 如果机器只安装了两个版本...共三个版本 Python,这样的话就只能把全部主程序文件都重命名了,而且这样解决问题更彻底,一劳永逸。

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