前言 数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。
在Python中基本的数据结构就是序列 序列 列表和元组；区别：列表可以修改，元组不可以修改 例： a = ['name',age] 序列可包含其他序列，比如：all=[a,a] Python支持数据结构的基本概念...两种主要的容器是序列（列表和元组）和映射（字典）。在序列中每个元素都有编号；在映射中，每个元素都有键；有一种既不是序列也不是映射的容器，叫集合（Set）。...;可以检查一个字符串是否是另一个字符串的子串 列表 使用字符串来创建列表 list(‘Hello’)==>['H','e','l','l','o'](可以将任何序列作为list的参数) 修改元素 修改列表中元素的值...] sort：对列表就地排序，对原来的列表进行修改，不返回副本；不返回任何值 sorted：获取排序后的列表副本 高级排序：sort中有两个可选参数 key和reverse；key：用于排序的函数（排序规则...）；reverse：true相反/false 是否按照相反的 顺序进行排序 元组 元组不能修改，只要将一些值用逗号分隔，就能自动创建一个元组 1,2,3==>(1,2,3) (
合併列值最通用的方法就是寫一個自定義函數去實現，這裏介紹的是其它方法。...在SQL Server中合併列值能够使用For Xml Path，在Oracle中則能够使用wm_concat 或 ListAgg。...XCITY ———- ————————————– 1 北京,广州,上海 2 杭州,武汉,厦门 備註： 0、上面在City列前都加了
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。...对于这种有一定汇总关系的表单，可以将主列外的其他多列数据合并成一个列，即将列转换成行，然后将主列中原始值扩展成多个重复数值与合并后的新列产生对应关系，以便进行后续分析计算。...逆透视列/逆透视其他列选项和仅逆透视选中列选项的区别在于，当有新的列添加到表单中时，逆透视列和逆透视其他列选项拥有自动将新列进行逆透视操作的能力，而仅逆透视选中列选项则不会对新列进行处理。...因此，当数据源中出现新列时，也不会被进行逆透视操作。 2 透视列 透视列操作是将列下所有的N个非重复数据转换成N个新列，然后对原始数据进行汇总合并来计算新列中的每一行值。...Power BI会提示季度列中的内容会被用来创建新列，值列所选择的销售额则会根据季度列中的内容进行聚合求和操作来生成相应的列值。
图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2，图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值，且NULL值无处不在，而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作，把 NULL 所在的单元格删了，下方的单元格往上移，如果下方单元格的值仍是 NULL，则继续往下找，直到找到了非 NULL 值来补全这个单元格的内容。...有一个思路：把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表，这个表只有两个字段，一个是序号，另一个是去 NULL 后的值。...比如 tag1 列变成 t1 表，tag2 列变成 t2 表,tag3 列变成 t3 表。...，按值在原表的列出现的顺序设置了序号，目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。
总的目的就是为了提供一个散列函数，能够合理地将关键字分配到散列表的各个位置。...总之，开放定址法只要在散列表未填满时，总是能找到不发生冲突的地址，是常用的解决冲突的方法。 3.2 再散列函数法 对于散列表来说，可以事先准备多个散列函数。...在查找时，对给定值通过散列函数计算出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功；如果不相等，则到溢出表中进行顺序查找。...=key;i++) //哈希表位置为addr的值不为空，且不等于key，则线性探测 { if(!...6.散列表的适应范围 散列技术最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。对于查找来说，简化了比较过程，效率会大大提高。
如图，我有两列MAC地址表，然后需要把F列的值取值到D列，可以使用公式：=VLOOKUP(A1,$E$1:$F$44,2,0)进行处理数据。...A1代表以哪一列为基础取值参考，$E$1:$F$44代表查找对比范围。
下班路上看见网上有人问一个问题： oracle 10g以后count(*)和count(非空列)性能方面有什么区别？...首先，准备测试数据，11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空)，id2列包含空值， ?...前三个均为表数据总量，第四个SQL结果是99999，仅包含非空记录数据量，说明若使用count(允许空值的列)，则统计的是非空记录的总数，空值记录不会统计，这可能和业务上的用意不同。...总结： 11g下，通过实验结论，说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count()，而且会选择索引的FFS扫描方式，count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描...，另一方面不会统计空值，因此有可能和业务上的需求就会有冲突，因此使用count统计总量的时候，要根据实际业务需求，来选择合适的方法，避免语义不同。
在SQL中分拆列值和合并列值老生常谈了，从网上搜刮了一下并记录下来，以便不时之需 :) 什么叫分拆列值和合并列值呢？...bb 2 aaa,bbb,ccc 将该表A的Data字段数据根据 “,” 进行分拆得到如下表B Id Data 1 aa 1 bb 2 aaa 2 bbb 2 ccc 这就是表A-->表B 叫做分拆列值...，表B-->表A 叫做合并列值。...一、分拆列值： CREATE TABLE t_Demo1 ( Id INT, Data VARCHAR(30) ) GO INSERT INTO t_Demo1 VALUES(1,'aa,bb...二、合并列值： REATE TABLE t_Demo2 ( Id INT, Data VARCHAR(30) ) GO INSERT INTO t_Demo2 VALUES(1, 'aa')
刚开始加索引想到的问题： 是否适合添加索引 我们都知道，添加索引都会降低插入和update的效率，现在由于这个是用户表所以说是数据update是不频繁的。...所以是可以加的 这个作引应该怎么加 由于每个字段的大小是256 所以说这个索引树建下来还是很浪费存储的，于是考虑前缀索引，和复合索引。...于是带着疑问去查了查， 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的，并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。...所以说这个null值一定是加到B+ 树里面了 但是这个就会哟疑问了 索引的key值为null值在B+树是怎么存储着呢 ？？？...后面继续补 下 面是复合索引创建规则和排序情况https://blog.csdn.net/weixin_40413961/article/details/100726158
前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始代码截图： 二、实现过程 其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话，每一列做一个变量接收...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【星辰】提问，感谢【dcpeng】给出的思路和代码解析，感谢【Jun】、【瑜亮老师】等人参与学习交流。
LM Hash 和 NTLM Hash Windows 操作系统通常使用两种方法对用户的明文密码进行加密处理。 在域环境中，用户信息存储在 ntds.dit 中，加密后为散列值。...NTLM Hash 是基于 MD4 加密算法进行加密的，服务器从 Windows Server 2003 以后，Windows 操作系统的认证方式均为 NTLM Hash。...Windows Hash 散列值抓取 要想在 Windows 操作系统中抓取散列值或明文密码，必须将权限提升为 System。本地用户名，散列值和其他安全验证信息都保存在 SAM 文件中。...lsass.exe 进程用于实现 Windows 的安全策略（本地安全策略和登录策略）。可以使用工具将散列值和明文密码从内存中的 lsass.exe 进程或 SAM 文件中导出。...最后运行命令导出密码散列值： sekurlsa::logonPasswords full ? ---- 参考文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/220277028
在Bootstrap中，行（Row）和列（Column）是构建响应式网格布局的核心组件。它们允许我们创建灵活的网格系统，以便在不同的屏幕尺寸下进行布局。...在这种情况下，.col-6表示每个列占据行的一半宽度，因此左侧和右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12列的网格系统。...除了指定列的宽度，我们还可以使用偏移量（Offset）和列排序（Ordering）类来调整列的布局。偏移量类用于在行中创建空白列，而列排序类用于控制列的顺序。...演示如何使用行和列创建响应式网格布局： ...每个列包含一个卡片（.card），其中有博客文章的标题和内容。通过使用行和列，我们可以创建具有自适应布局的网格系统，以适应不同屏幕尺寸的设备。
protected void GridView1_RowEditing(object ...
导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库 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...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...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。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...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-
概述 在开发的时候，我们有时候会有这样的需求：由于表格的内容比较多，如果横竖都出现滚动条就看不到表头了，这就要求表格的表头和第一列固定，并且出现双向滚动条。...本文就就给大家介绍一种通过css和两行js简单实现。 效果 ?...将整个表格分为四个区域：1、左上区域需要单独出来，因为此区域不参与滚动；2、上部表头，需要固定在顶部并且参与横向滚动；3、左边表头，需要滚动并且参与竖向滚动；4、表格主区域，会有横竖向的滚动，控制顶部和左边的表头
{ title: '应收账款', dataIndex: 'ysk', key: 'ysk', a...
list操作：快速创建list、新增item、删除item、重新赋值item、颠倒item顺序、检索item 快捷创建list，两种方式：split方法、list函数和range函数配合使用。...a_list = 'a b c d e f g'.spit() //创建列表['a','b','c','d','e','f','g']，但这种写法要简洁很多 list函数和range函数配合使用。...可以快速地创建一个非常大的列表。...a_list = list(range(100)) //很方便地创建一个0到99的列表 新增item，四种方式：concatenation、append、extend、insert，后三种方式都是列表的方法...示例列表：a_list = ['a','b','c','hello']： 判断值是否在列表中，in操作符： 'a' in a_list //判断值a是否在列表中，并返回True或False 判断值是否不在列表
在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。...图1 在pandas中创建计算列的关键 如果有Excel和VBA的使用背景，那么一定很想遍历列中所有内容，这意味着我们在一个单元格中创建公式，然后向下拖动。然而，这不是Python的工作方式。...panda数据框架中的字符串操作 让我们看看下面的示例，从公司名称列中拆分中文和英文名称。df[‘公司名称’]是一个pandas系列，有点像Excel或Power Query中的列。...首先，我们需要知道该列中存储的数据类型，这可以通过检查列中的第一项来找到答案。 图4 很明显，该列包含的是字符串数据。 将该列转换为datetime对象，这是Python中日期和时间的标准数据类型。...然后，将这些数字除以365，我们得到一列年数。 处理数据框架中NAN或Null值 当单元格为空时，pandas将自动为其指定NAN值。
为了方便对主要关心信息地查看，用户希望TABLE CONTROL左边的一列或者几列在屏幕上固定。针对用户这样子的需求， 我们首先会想到类似与屏幕编辑/可见等字段属性设置，但是此方法行不通。...通过设置Table Control自带的属性，定义最左边的某些列不可滚动。在Screen Layout中，双击Table Control的右上角，弹出“表控制”属性，即可设置。...如下图所示： 隐藏TABEL CONTROL的某一列或者多列，其实针对这样子的需求，我们最常想到的就是通过设置字段属性为ACTIVE或INVISIBLE，经过测试，发现，此方法无效。
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