需求：计算快递单号的非重复计数 ? (一) 需求分析 如果要计算非重复计数，我们很容易可以想到一个函数DistinctCount，那如果直接使用是不是就可以了呢？...因为DistinctCount在计算非重复计数的时候会把空值也作为一个值来进行计算，所以导致数据上的差异。...快递单号非重复计数:=Calculate(DistinctCount('表1'[快递单号]), Filter('表1','表1'[快递单号]的数据透视表有些许差异，结果是要求把订单号全部显示出来，而直接拖入字段后把没有快递单号的订单号给隐藏了。这里留个小悬念，可以自己动手实现下这个功能。...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
小勤：大海，上次你的文章《Excel统计无法承受之轻——非重复计数问题PQ解》教我用Power Query直接实现了非重复计数的操作，但现在除了非重复计数，还有很多其他的数据要统计，能不能直接在数据透视表里实现...大海：传统的数据透视表功能很强大，但非常奇怪的是——不支持非重复计数！你要用数据透视同时实现其他统计和非重复计数，又不想在原始数据表里增加辅助列的话，得考虑用Power Pivot了。 小勤：啊。...上次你关于用PowerPivot解决排序问题的内容就很实用。 大海：用Power Pivot的话，就简单了，因为Power Pivot直接支持非重复计数。具体实现步骤如下。...Step-1：将数据添加到数据模型 Step-2：创建数据透视表 Step-3：按统计分析需要将不同的字段拖拽到相应的行、值位置 Step-4：将客户号的计数改为“非重复计数“，同时按需要修改字段名称...就是添加到数据模型后，创建的数据透视表模型里来，就直接支持非重复计数了？ 大海：对啊。
小勤：大海，公司有个关于网点的客户数量统计问题，涉及到非重复计数的问题，这么常用的功能，Excel里居然不支持！ 大海：在Excel里要得到结果也不难啊。...可以先删除重复项，然后用函数计数，或者用数据透视做一下不就行了？...Step-1：获取数据 Step-2：删除非相关列 Step-3：按不重复计数对网点进行分组 Step-4：数据上载 小勤：太好了！这就是我想要的啊，而且操作这么简单。...大海：对的，因为PowerQuery本身就直接支持非重复计数。 小勤：嗯。这么简单重要的功能，啥时候Excel本身也能支持呢？ 大海：呵呵，这就不知道了。...不过现在Power Query和Power Pivot都是直接支持的。下次我再告诉你用Power Pivot的更简单的方法。 小勤：好期待啊。
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...接下来，连接列“fname”和“lname”: from pyspark.sql.functions import concat, col, lit df1=df_new.withColumn(‘fullname
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。...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。...注：本文学习整理自thesmallman.com，略有修改，供有兴趣的朋友参考。
1 不重复数字计数（只包含数字） 表中，数量这一列都是数字。...（4）UNIQUE 函数返回列表或范围中的一系列唯一值。 2 不重复数字计数（包含数字和文本） 表中，数量这一列既有数字，也有文本。另外，有时需要对单元格区域进行筛选。...为了在筛选状态下，依然可以得到正确的结果，这里使用了一个辅助列。...然后就回到第一种情况，获取非重复的数字个数。 （1）SUBTOTAL函数 返回指定的数据列表或数据库的分类汇总。 SUBTOTAL(function_num,ref1,[ref2],...)...参考资料： [1] Excel指定条件下不重复计数的四种方法(https://www.sohu.com/a/483394565_408374) [2] COUNTA 函数(https://support.microsoft.com
html> 当前计数
若选last为保留重复数据的最后一条，若选False则删除全部重复数据。 inplace：是否在原数据集上操作。...二、加载数据 加载有重复值的数据，并展示数据。...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('name.csv...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...，以此穷举类推，以保证这些选项之间不会出现重复的值。...，第4题的A选项与D选项重复，第8题的A选项与C选项重复了。...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
引言 在软件开发中，数据处理常常面临重复数据的问题。去重与统计重复次数是数据处理中不可或缺的一部分。Java提供了多种方式来实现对象的去重与重复计数。...本文将通过分析一段代码，详细讲解如何在Java中实现对象的去重和重复计数，并探讨其原理、应用场景和优化策略。...小结 通过对以上代码的详细解析，我们可以清楚地看到，利用Java的集合框架以及重写 equals 和 hashCode 方法，可以方便地实现对象的去重与重复计数。...结论 本文通过详细的代码示例和深入的分析，展示了如何在Java中实现对象的去重与重复计数。从基本的 HashSet 使用到高级的并发处理，我们探讨了多种实现方法和优化策略。...对象去重和重复计数是数据处理中非常重要的功能，理解其原理和实现方法对于Java开发者来说至关重要。希望本文能够帮助读者更好地掌握这些技术，并在实际项目中灵活应用。
摘要 运动物体引起的激光雷达点云畸变是自动驾驶中的一个重要问题，近年来，随着非重复型激光雷达的出现，对点云畸变的要求越来越高，非重复型激光雷达具有来回扫描模式和复杂的畸变。...在本文设计了一种传感器融合方法，以同时识别运动物体的速度，并从非重复型激光雷达中恢复模糊的点云，其贡献如下。 这是针对新兴非重复型激光雷达畸变的首次工作。...根据该方法计算的平均脆度得分（0.32）是现有方法值（0.134）的两倍多。这一结果进一步验证了所提出的校正非重复型激光雷达运动模糊的框架是有效的。...在繁忙的交通情况下，同时跟踪多个移动对象，并估计其速度，第三列是原始点云（第二列）校正后的点云鸟瞰图，展示了减少模糊度的有效性，值得注意的是，卡车/公共汽车的污损效果得到了令人满意的消除，轿车的形状和车窗大多得到了实时恢复...，我们认为该框架特别适合在自动驾驶任务中采用非重复型激光雷达，我们希望这个开源框架和数据能够对学术界和专门从事这些领域的工业界有所帮助。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...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。...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...打印原始数据行数： print(df.shape) 得到结果： (130, 3) 由于每两行中有一行是重复的，希望数据处理后得到一个65行3列的去重数据框。...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。
大卸八块 数据框的应用编程接口（API）支持对数据“大卸八块”的方法，包括通过名字或位置“查询”行、列和单元格，过滤行，等等。统计数据通常都是很凌乱复杂同时又有很多缺失或错误的值和超出常规范围的数据。...数据框的特点 数据框实际上是分布式的，这使得它成为一种具有容错能力和高可用性的数据结构。 惰性求值是一种计算策略，只有在使用值的时候才对表达式进行计算，避免了重复计算。...列名和个数（行和列） 当我们想看一下这个数据框对象的各列名、行数或列数时，我们用以下方法： 4. 描述指定列 如果我们要看一下数据框中某指定列的概要信息，我们会用describe方法。...查询不重复的多列组合 7. 过滤数据 为了过滤数据，根据指定的条件，我们使用filter命令。 这里我们的条件是Match ID等于1096，同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8....PySpark数据框实例2：超级英雄数据集 1. 加载数据 这里我们将用与上一个例子同样的方法加载数据： 2. 筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定列的数据框的分组。
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...，我这里按照默认设置）； 4、上一步设置完，点击确定，我们可以看到我们的数据变成如下图所示： 红色显示部分就表示两列数据重复的几个数据。...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
具体来看，非衍生指标和衍生指标的不同在于： 非衍生指标。...此外任务或表状态监控，如任务完成时间、表分区计数等也只依赖源表，不需要衍生。非衍生指标只能由Calculator完成计算，通常需要多次遍历数据源表，监控所消耗的主要计算资源就是计算非衍生指标所导致。...首先，我们通过实例来解释如何通过执行优化避免重复计算，提升性能： 同学1的业务需要检查table表的A列的psi 同学2的业务需要检查table表的B列的psi 同学3的业务需要检查table表的C列缺失率占比...； 根据分段segs遍历-1周期获取分段计数，计算psi@-1； 根据分段segs遍历-6周期获取分段计数，计算psi@-6。...Pyspark Row属性访问优化 我们发现Pyspark实现的Row访问属性有效率问题（如下图，官方源码注释也承认了这一问题），row['field']需要遍历所有的列名，才能得到正确的下标，其时间复杂度是
（索引列+主键id）是少于聚集索引（所有列）记录的，所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...重复上述过程，直到InnoDB向server层返回没记录可查的消息。 server层将最终的count变量的值发送到客户端。...---- 4. count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析 来看看count(1) SELECT COUNT(1) FROM demo_info; 执行计划和...再看一下count(非索引列) explain select count(common_field) from demo_info 对于count(非索引列)来说，优化器选择全表扫描，说明只能在聚集索引的叶子结点顺序扫描...而对于count(非索引列)来说，优化器选择全表扫描，说明只能在聚集索引的叶子结点顺序扫描。
SparkSQL相当于Apache Spark的一个模块，在DataFrame API的帮助下可用来处理非结构化数据。...通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...10、缺失和替换值 对每个数据集，经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换，丢弃不必要的列，并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。
，输出一个单向量列，该列包含输入列的每个值所有组合的乘积； 例如，如果你有2个向量列，每一个都是3维，那么你将得到一个9维（3*3的排列组合）的向量作为输出列； 假设我们有下列包含vec1和vec2两列的...是一个预测器，可以通过fit数据集得到StandardScalerModel，这可用于计算总结统计数据，这个模型可以转换数据集中的一个vector列，使其用于一致的标准差或者均值为0； 注意：如果一个特征的标准差是...最少一个特征必须被选中，不允许指定重复列，因此不会出现重复列，注意，如果指定了一个不存在的字符串列会抛出异常； 输出向量会把特征按照整数指定的顺序排列，然后才是按照字符串指定的顺序； 假设我们有包含userFeatures...近似相似连接 近似相似连接使用两个数据集，返回近似的距离小于用户定义的阈值的行对(row,row)，近似相似连接支持连接两个不同的数据集，也支持数据集与自身的连接，自身连接会生成一些重复对； 近似相似连接允许转换后和未转换的数据集作为输入...(10, Array[(2,1.0),(3,1.0),(5,1.0)])表示空间中有10个元素，集合包括元素2，3，5，所有非零值被看作二分值中的”1“； from pyspark.ml.feature
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...(isnan("a")) # 把a列里面数据为nan的筛选出来（Not a Number，非数字数据） ---- 3、-------- 合并 join / union -------- 3.1 横向拼接...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...DataFrame 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。...DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark DataFrame有更多方便的操作以及很强大 转化为RDD 与Spark RDD的相互转换： rdd_df
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
