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删除 NULL

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在单元格删了,下方单元格往上移,如果下方单元格仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 来补全这个单元格内容。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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使用pandas筛选出指定所对应

在pandas怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一符合条件真值(true value),如找出列A中所有等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...位置索引 使用iloc方法,根据索引位置来查找数据。...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些 df.loc[df['column_name

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SQL转列和转行

其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...这样,无论使用任何聚合函数,都可以得到该uid下指定课程成绩结果。这里是用了sum函数,其实用min、max效果也是一样,因为待聚合数值中就只有那一个非空。...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由变为单列; 一变多行需要复制,字段由变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...这实际上对应一个知识点是:在SQL字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空记录,这实际是由于在原表存在有空情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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用过Excel,就会获取pandas数据框架

在Excel,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...每种方法都有其优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...图5 获取 方括号表示法使获得多变得容易。语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用交集。

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根据数据源字段动态设置报表数量以及宽度

在报表系统,我们通常会有这样需求,就是由用户来决定报表需要显示数据,比如数据源中共有八数据,用户可以自己选择在报表显示哪些,并且能够自动调整列宽度,已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports该功能实现方法。 第一步:设计包含所有报表模板,将数据源所有先放置到报表设计界面,并设置你需要宽,最终界面如下: ?...第二步:在报表后台代码添加一个Columns属性,用于接收用户选择,同时,在报表ReportStart事件添加以下代码: /// /// 用户选择列名称...} count += 1; tmp = headers[c]; } } 第三步:运行报表,在运行报表之前需要指定用户选择...源码下载: 动态设置报表数量以及宽度

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SQL 转列和转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...实际,可能支付方式特别,而且逻辑也复杂很多,可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个),如果支付方式特别,我们CASE WHEN 会弄出一大堆,确实比较恼火,而且新增一种支付方式,我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态...您可能需要将当前数据库兼容级别设置为更高,以启用此功能。有关存储过程 sp_dbcmptlevel 信息,请参见帮助。

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【Python】基于组合删除数据框重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据组合删除数据框重复,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决组合删除数据框重复问题。 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') #把路径改为数据存放路径 df =...由于原始数据是从hive sql跑出来,表示商户号之间关系数据,merchant_r和merchant_l存在组合重复现象。现希望根据这两组合消除重复项。...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问题,只要把代码取两代码变成即可。

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标签制作软件如何制作1标签

使用标签制作软件制作标签时,我们需要根据标签纸实际尺寸在标签软件中进行设置。因为只有将标签纸实际尺寸跟标签软件纸张尺寸设置成一致,才能打印到相应纸张上。...例如常见标签该怎么设置呢?接下来就带大家学习下在标签制作软件设置1标签方法: 1.打开标签制作软件,点击“新建”或者“文件-新建”,弹出文档设置对话框。...2.在文档设置-请选择打印机及纸张类型,可以选择需要打印机,纸张选择“自定义大小”宽度为标签尺寸加上边距及间距,高度为标签纸高度。以下标签纸尺寸为自定义输入66*20。...点击下一步,根据标签纸实际尺寸,设置一标签,这里以一标签为。设置标签行数为1,数为2。 点击下一步,设置页面边距,边距只需设置左右即可,标签纸实际边距为1。...以上就是在标签制作软件设置一标签方法,标签制作软件纸张尺寸要跟打印机首选项里面的纸张尺寸保持一致,如果打印机首选项里面没有所需尺寸,可以点击新建,新建一个标签尺寸,这里就不演示了,具体操作可以参考条码打印软件怎么自定义设置纸张尺寸

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jupyter 实现notebook显示完整

jupyter notebook设置显示最大行和及浮点数,在head观察时不会省略 jupyter notebookdf.head(50)经常会因为数据太大,行列自动省略,观察数据时不爽!...1000) pd.set_option(‘max_row’,300) pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.5f’ % x) 欢迎使用...Markdown编辑器写博客 补充知识:Jupyter notebook 输出部分显示不全问题 在我更换了jupyter主题后(如何更换主题,见上篇博客),输出部分总是显示不全,差两个字符;Github...这个13px,可能有的人改了以后,还是显示不全,可以多试几个数,因为有的人浏览器显示比例不一样 重新运行jupyter notebook,输出部分显示不全问题解决。...以上这篇jupyter 实现notebook显示完整就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Pandas库基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定和指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python切片语法。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...如果要使用索引方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行。为了更好演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel("...../data/年度数据.xls", skiprows=skip_rows, index_col=0)然后,通过下面这段代码获取多行df.loc[["市辖区数(个)", "镇数(个)"], ["2021

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Pandas如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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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,第二进行了全表扫描 前缀索引 如果索引过长,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。...对于BLOB和TEXT类型,MySQL必须使用前缀索引,具体使用多少个字符建立前缀,需要对其索引选择性进行计算。...); 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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