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详解pd.DataFrame几种索引变换

惯例开局一张图 01 索引简介与样例数据 Series和DataFrame是pandas主要数据结构类型(老版本中曾有三维数据结构Panel,是DataFrame容器,后被取消),而二者相较于传统数组或...list而言,最大便利之处在于其提供了索引DataFrame还有列标签名,这些都使得操作一行或一列数据中非常方便,包括在数据访问、数据处理转换等。...,以新接收一组标签序列作为索引,当原DataFrame存在该索引时则提取相应行或列,否则赋值为空或填充指定值。...注意到原df中行索引为[1, 3, 5],而新重组目标索引为[1, 2, 3],其中[1, 3]为已有索引直接提取,[2, 4]原df不存在,所以填充空值;同时,原df索引[5]由于不在指定索引...03 index.map 针对DataFrame数据,pandas中提供了一对功能有些相近接口:map和apply,以及applymap,其中map仅可用于DataFrame一列(也即即Series

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Javamap集合顺序如何与添加顺序一样

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...一般使用map用最多就是hashmap,但是hashmap里面的元素是不按添加顺序,那么除了使用hashmap外,还有什么map接口实现类可以用呢?...这里有2个,treeMap和linkedHashMap,但是,要达到我们要求:按添加顺序保存元素,就只有LinkedHashMap。 下面看运行代码。...com.lxk.collectionTest; import com.google.common.collect.Maps; import java.util.Map; /** * 测试Map是否有序区别...可以看到,要是单单说有序,那么就hashmap是无序,但是,要说到添加顺序,那就只有linkedhashmap啦。 我写完文章,给自己点个赞,不过分吧, 不过分,那我可就点啦啊。

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【DB笔试面试558】Oracle反向索引(Reverse Key Indexes)是什么?

♣ 题目部分 Oracle反向索引(Reverse Key Indexes)是什么?...♣ 答案部分 反向索引也称为反转索引,是一种B-Tree索引,它在物理上反转每个索引字节,但保持列顺序不变。...例如,如果索引键是20,并且一个标准B-Tree索引此键被存为十六进制两个字节C1,15,那么反向索引会将其存为15,C1。...Oracle RAC数据库多个实例重复不断地修改同一数据块时,这个问题尤为严重。一个反向索引,对字节顺序反转,会将插入分散到索引所有叶块。...例如键20和21,本来一个标准键索引中会相邻,现在存储相隔很远独立。这样,顺序插入产生I/O被更均匀地分布了。

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MySQL允许唯一索引字段添加多个NULL值

今天正在吃饭,一个朋友提出了一个他面试遇到问题,MySQL允许唯一索引字段添加多个NULL值。...ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = latin1 COLLATE = latin1_swedish_ci ROW_FORMAT = Dynamic; 然后,我们给name字段添加一个唯一索引...); INSERT INTO `test` VALUES (2, NULL); 并没有报错,说明MySQL允许唯一索引字段添加多个NULL值。...我们可以看出,此约束不适用于除BDB存储引擎之外空值。对于其他引擎,唯一索引允许包含空值列有多个空值。...网友给出解释为: sql server,唯一索引字段不能出现多个null值 mysql innodb引擎,是允许唯一索引字段中出现多个null值

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Python 哪个版本之后,字典添加顺序与键顺序是一致

Python 不同版本,字典(dict)类型行为发生了显著变化。 Python 3.6 及之前版本,字典是无序,这意味着字典遍历时不能保证按照元素添加顺序输出。...不过,从 Python 3.6 版本开始,字典行为发生了改变,它开始保留键值对添加顺序。这一变化 Python 3.7 及以后版本得到了进一步的确认和官方支持,使得字典类型成为有序。...直到 Python 3.7,有序性才被明确纳入语言规范,因此讨论字典添加顺序与键顺序一致性时,人们通常会提及 Python 3.7 版本作为该特性正式引入点。... Python 3.7 以及更高版本,字典是有序,这意味着字典元素会按照被添加到字典顺序来维护,这是通过内部实现改变实现。以下是三个示例,展示了如何利用这一特性。...Python 如何按照添加顺序操作和维护字典。

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面试算法:海量数据快速查找第k小条目

假设从服务器上产生数据条目数为n,这个值是事先不知道,唯一确定是这个值非常大,假定项目需要快速从这n条数据查找第k小条目,其中k值是事先能确定,请你设计一个设计一个满足需求并且兼顾时间和空间效率算法...其次是数据条目数n相当大,如果直接根据n来分配内存会产生巨大损耗,第三是速度要足够快,但要在海量级数据实现快速查找不是一件容易事情。 解决这道题关键在于选取合适数据结构。...,也就是堆节点最大值根节点。...整个算法时间复杂度是O(n*lg(k)).由于数值k是固定,这相当与我们O(n)时间复杂度内完成了题目所给要求,由于堆空间复杂度是O(k),因此空间复杂度也是线性。...array来模拟题目中海量数据条目,因此n=30,我们想从30个未知数值中找到第17小数,于是代码又构造了一个只包含17个元素大堆。

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SQL 判断条件先后顺序,会引起索引失效么?

群里看到一个基础题,有关索引使用。 ? 题目就在这里,有的朋友说选B,有的选C,有的说题目不严谨,还有的说没答案,都是错误。...很明显,都会走索引 idx(b,a) 这种模式,与 b 在前和 a 在前无关。优化器可以优化这部分表达式重组。 但,是不是所有条件表达式都没有先后顺序要求呢?...肯定不是 只有相等条件判断时,先后顺序不重要,一旦有表达式用于非等判断,顺序就很重要了,如下: select * from dbo.workflow where flowamount > 39 and...所以本质上,索引结构字段先后不受制于查询相等判断条件表达式字段顺序,而受制于非等条件判断表达式。即非等判断字段(flowamount>39)需要放在相等判断字段(flowid=1)后面。...在上面的示例,建立 index(flowamount,flowid) 索引,那么对应到要解决问题,便是 where flowid = 1 会走 index(flowamount,flowid)索引

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SQL 判断条件先后顺序,会引起索引失效么?

群里看到一个基础题,有关索引使用。 ? 题目就在这里,有的朋友说选B,有的选C,有的说题目不严谨,还有的说没答案,都是错误。...很明显,都会走索引 idx(b,a) 这种模式,与 b 在前和 a 在前无关。优化器可以优化这部分表达式重组。 但,是不是所有条件表达式都没有先后顺序要求呢?...肯定不是 只有相等条件判断时,先后顺序不重要,一旦有表达式用于非等判断,顺序就很重要了,如下: select * from dbo.workflow where flowamount > 39 and...所以本质上,索引结构字段先后不受制于查询相等判断条件表达式字段顺序,而受制于非等条件判断表达式。即非等判断字段(flowamount>39)需要放在相等判断字段(flowid=1)后面。...在上面的示例,建立 index(flowamount,flowid) 索引,那么对应到要解决问题,便是 where flowid = 1 会走 index(flowamount,flowid)索引

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关于反向传播Python应用入门教程

例如,考虑一个接受x和y作为输入门,并计算:f(x,y) = x * y,让我们一起Python实现它: 类似地,我们可以实现一个门来计算它两个输入和。 和一个计算两个输入最大值门。...然而,较大电路(f)输出是由于输出q减少而增加,因为∂f/∂q= z = -4是一个负数。因此,我们目标是通过减少q来实现最大电路f输出,同样x值也需要减少。...但是一个更复杂电路输出阶段之前,这个门可能会通向多个其他门,所以最好先从输出阶段开始进行逆向链式计算。...现在,我们将对我们所讨论一切进行代码化,来看看反向传播使用链式法则到底是如何帮助我们计算相同梯度。...定义了门和单元之后,让我们运行正向传递来生成输出值: 现在,让我们运行反向传递来破译梯度df/dx: 现在我们已经从零开始一个简单电路上实现了反向传播,并且看到了如何利用链式法则来获得一个更大电路梯度

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常见索引类型及MySQL应用

索引出现其实是为了提高数据查询效率,就像书目录一样,根据目录可以快速定位到内容,类比于索引,根据索引提供指向存储指定列数据值指针,根据指针找到包含该值行。...索引常见模型 哈希表 有序数组 B+树 哈希表 哈希表模型是将待查询值放入key,value值放入数组, 图片 当使用哈希表时,key值计算成确定位置,将value值放入该地址对应哈希槽,取值通过...等值查询:确定条件查询,即可以使用等号查询 与之对应是模糊查询、范围查询。 有序数组 有序数组等值查询和范围查询场景性能都非常优秀。...二叉树是搜索效率最高,但是实际上没有多少数据库存储使用,因为索引不止存在于内存,还要写在磁盘上。数据量较大时,二叉树树过高,查询时需要访问过多节点,即需要硬盘多次寻址,这是一个耗时操作。...树高是4时候,就可以存12003次方个值(17亿),树根数据总是存在内存,一个10亿行表上一个整数字段索引,查找一个值最多只需要访问3次磁盘。

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稀疏索引与其Kafka和ClickHouse应用

Sparse Index 以数据库为代表存储系统索引(index)是一种附加于原始数据之上数据结构,能够通过减少磁盘访问来提升查询速度,与现实书籍目录异曲同工。...稠密索引和稀疏索引其实就是空间和时间trade-off。在数据量巨大时,为每条数据都建立索引也会耗费大量空间,所以稀疏索引特定场景非常好用。以下举两个例子。...可见,index文件存储是offset值与对应数据log文件存储位置映射,而timeindex文件存储是时间戳与对应数据offset值映射。...); 通过二分查找,在上一步定位到index文件,找到该offset所在区间起点(197971592); 从上一步起点开始顺序查找,直到找到目标offset。...Sparse Index in ClickHouse ClickHouse,MergeTree引擎表索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档,用了下面一幅图来说明。 ?

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