正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...不要对索引列进行计算 如果我们对索引列进行了计算，那么索引会失效，例如 explain select * from account_batch where id + 1 = 19298 复制代码 就会进行全表扫描...，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的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...batch_no索引列，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，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。
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，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，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...Cols(i) = i + 1 Next i rng.RemoveDuplicates Columns:=(Cols), Header:=xlYes End Sub 这里使用了当前区域...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，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的数字，以删除你想要的列中的重复行。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
使用 MySQL 表时，通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言，提供了多个库，可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。...在本文中，我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 表的列值的过程。...在下面的代码示例中，我们使用用户名“用户名”和密码“密码”连接到本地计算机上托管的 MySQL 数据库。...这将打印 employee 表中每一行的first_name列和last_name列的串联值。...结论 总之，我们已经学会了如何使用Python连接MySQL表的列值，这对于任何使用关系数据库的人来说都是一项宝贵的技能。
一文看懂 Pandas 中的透视表 透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据 注：本文的原始数据文件，可以在公号「Python数据之道」后台回复 “透视表”获取。...只使用index参数 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引 ?...使用index和values两个参数 ? 3. 使用aggfunc参数，指定多个函数 ? 4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 5. 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ?...高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 网上有一张关于利用pivot_table函数的分解图，大家可以参考下 ? ：
在数据透视表中，数据分析师通常希望进行自定义计算。 例如，组合“数量”和“单价”字段即可获得“销售额”。...但是在某些情况中，需要对一些数据进行合并，比如把所有”黑龙江“的数据、”吉林“的数据和”辽宁“的数据合并在一起，并起一个新的名字叫”东北“。 而数据透视表的计算项功能则可以满足这样的业务需求。...因此小编今天为大家介绍的是如何使用Java将计算项添加到数据透视表中，具体步骤如下： 加载工作簿 创建数据透视表 将计算项添加到数据透视表 隐藏重复的名称项 保存工作簿 使用案例 现在某公司的采购经理需要基于下图...该数据可从 Excel 文件中的“销售数据”工作表中获取。...最终报告如下图所示： workbook.Save("数据透视表自定义计算.xlsx"); 总结 使用计算项，您可以对字段项进行几乎任何类型的计算，并使您的分析结果看起来更加组合和合理。
计算 SQLite 表中的行数是数据库管理中的常见任务。Python凭借其强大的库和对SQLite的支持，为此目的提供了无缝的工具。...在本文中，我们将探讨如何使用 Python 有效地计算 SQLite 表中的行，从而实现有效的数据分析和操作。...要计算特定表中的行数，可以使用 SQL 中的 SELECT COUNT（*） 语句。...使用多个表 如果需要计算多个表中的行数，可以使用循环循环访问表名列表，并为每个表执行计数查询： table_names = ['table1', 'table2', 'table3'] for table_name...这允许您在不重复代码的情况下计算多个表中的行。 结论 使用 Python 计算 SQLite 表中的行数很简单。我们可以运行 SQL 查询并使用 sqlite3 模块或 pandas 库获取行数。
本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...产品的价格有很多不同的数值，一种常用的做法是将价格划分成不同的区间。例如下图所示的配置表。 现在对价格区间的键值进行反规范化，然后根据这个新的计算列建立一个物理关系。...2 原因分析 让我们回顾一下计算列公式的简写版本（Sale表的PriceRangeKey列）： PriceRangeKey = CALCULATE ( VALUES( PriceRanges...在我们的例子中，情况是这样的： Sales[PriceRangeKey]依赖PriceRanges表，既因为公式中引用了PriceRanges表（引用依赖），又因为使用了VALUES函数，可能会返回额外的空行...3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节： 使用DISTINCT 代替VALUES。 使用ALLNOBLANKROW代替ALL。
) (a=2 b=5 c=1) (a=2 b=5 c=2) 然后根据b=5查到两条 (a=2 b=5 c=1) (a=2 b=5 c=2) 最后根据c=2查到目标数据 (a=2 b=5 c=2) 现在使用了范围条件...所以索引失效！ 总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...但是排序的时间复杂度高于遍历数据的时间复杂度 ps:再慢也不会慢过o(n)，所以会直接遍历所有数据索引失效。...至于为什么在c后面的索引也会失效(范围后全失效)，难道不能查完c之后，把c的结果当成索引继续吗？...综上所述，范围后的查询字段都不是有序的，所以索引都失效了。
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。...根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据...关于pivot_table函数结果的说明： df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性...Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视表。...pd.crosstab(df['day'], df['size']) # 第一个参数是行索引，第二个参数是列属性 # 使用loc，定位取出固定的行和列数据 party_counts = party_counts.loc
使用函数分组 比起使用字典或Series,使用Python函数是一种更原生的方法定义分组映射。 【例6】以上一小节的DataFrame为例,使用len函数计算一个字符串的长度,并用其进行分组。...数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。...; index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行; columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，默认聚合所有数值列;...为True时,行/列小计和总计的名称; 【例17】对于DataFrame格式的某公司销售数据workdata.csv,存储在本地的数据的形式如下,请利用Python的数据透视表分析计算每个地区的销售总额和利润总额...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。
今天我们来说说在 windows 系统上如果有多版本的 python 并存时，如何优雅的进行灵活切换。...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，依然有很多公司的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 都是并存的，本文主要说明这种情况下如何便捷的在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...Python 主程序 exe 改下名，3.4 版本的改名为 python34.exe，2.7 版本的改名为 python27.exe： ?...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 自带的 py -2 和 py -3 命令； 另一种和我上面说的类似，但是只重命名了其中一个版本的执行文件名； 如果机器只安装了两个版本的
data.head() 我们使用pandas这个包来进行数据分析之前，需要先将Excel表格读入内存中，head方法可以显示前几行（默认是5行）： Excel表格中的第一行自动作为列名（也成为列索引...2.1 按照总分排序 在pandas中，可以使用sort_values来对数据进行排序： 如果ignore_index设置为False，则学生这一列的左侧的索引就会跟原来的索引一样，例如学生30的索引原来是...有了及格和不及格字段，类似Excel表格中的透视表功能，pandas也有透视表函数： 所谓透视表，涉及到的重要参数有：列字段（columns），行字段（index），值字段（values），还有就是值字段的计算函数...图示如下： 这个和Excel中的透视表是非常类似的： 不同版本的Excel会略有不同。 4. 成绩的分布 查看某列数据的值的分布，这也是常见的分析。...，二维异构表格 从理解上说，可以将Series理解为Excel中的列，一列就对应一个Series结构的数据，而DataFrame可以理解为对应一个Excel表格，一个表格可以包含多列（Series）。
这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...透视表中的行字段，通常为类别型字段） columns=None, #列字段（对应Excel透视表中的列字段，通常为类别型字段） values=None...以上透视表是针对数值型变量的分组聚合，那么针对类别型变量则需要使用pandas中的交叉表函数进行列表分析。
Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2....选取一个或以组列 对于由GroupBy对象，如果用一个（单个字符串）或一组（字符串数组）列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的。 6. 通过字典或Series进行分组。 7....11 分位数和桶分析 pandas有一些可以根据指定面元或样本分位数将数据拆分成多块的工具（比如cut和qcut）。...12 透视表（pivot table）是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具。...13 交叉表（cross-tabulation，简称crosstab）是一种用于计算分组频率的特殊透视表。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言...它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。...# 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格的透视表。例如，在本例中一个关键列是“贷款数额”有缺失值。我们可以根据“性别”，“婚姻状况”和“自由职业”分组后的平均金额来替换。...多索引需要在loc中声明的定义分组的索引元组。这个元组会在函数中用到。 2. .values[0]后缀是必需的，因为默认情况下元素返回的索引与原数据框的索引不匹配。在这种情况下，直接赋值会出错。...透视表验证了成功的合并操作。请注意，“value”在这里是无关紧要的，因为在这里我们只简单计数。 # 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ?
可以用工作表的名字，或一个整数值来当作工作表的index。 ? 4、使用工作表中的列作为索引 除非明确提到，否则索引列会添加到DataFrame中，默认情况下从0开始。...2、查看多列 ? 3、查看特定行 这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ?...8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 9、用多个条件筛选多列数据 输入应为列一个表，此方法相当于excel中的高级过滤器功能： ? 10、根据数字条件过滤 ?...五、数据计算 1、计算某一特定列的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表： ? 2、计数 统计每列或每行的非NA单元格的数量： ? 3、求和 按行或列求和数据： ? 为每行添加总列： ?...13、Groupby：即Excel中的小计函数 ? 六、DataFrame中的数据透视表功能 谁会不喜欢Excel中的数据透视表呢？
选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...选择行 df.loc[index] 使用方式： 通过索引标签选择DataFrame中的一行。 示例： 选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...') 使用方式： 创建透视表，汇总数据。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式： 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。
选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式： 通过列名列表选择DataFrame中的多列。 示例： 选择“Name”和“Age”列。...选择行 df.loc[index] 使用方式： 通过索引标签选择DataFrame中的一行。 示例： 选择索引为2的行。 df.loc[2] 9....选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式： 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。 示例： 选择索引为1的行的“Name”列的值。...') 使用方式： 创建透视表，汇总数据。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式： 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。
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