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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原表数据做转行,最后再通过行转列实现图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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【Python】基于某些删除数据框重复

subset:用来指定特定,根据指定对数据框去重。默认为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...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 name = pd.read_csv('name.csv...注:后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一去重 1 按照某一去重(参数为默认) 按照name1数据框去重。...原始数据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数据框。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于两中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于组合删除数据框重复。 -end-

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个 NumPy 数组。...numpy 是 Python 中用于科学计算基础库,提供了大量数学函数工具,特别是对于数组操作。pandas 是基于 numpy 构建一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具库。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...结果是一个 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】粉丝问了一个Pandas问题,按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"进行分组并计算出..."num"每个分组平均值,然后"num"每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...(输入是num,输出也是一),代码如下: import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出按照A进行分组并计算出B每个分组平均值,然后B每个元素减去分组平均值问题,给出了3个行之有效方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

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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两组合删除数据框重复,两中元素顺序可能是相反。...二、基于删除数据框重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...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 =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据框重复问题,只要把代码取两代码变成多即可。...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 name = pd.read_csv

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如何使用Excel将某几列有标题显示到

如果我们有好几列有内容,而我们希望在中将有内容标题显示出来,那么我们怎么做呢? Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示,也可以显示标题,还可以多个列有时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示,...则: =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中,ISNUMBER(B2:I2)是判断是不是数字,可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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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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GreenPlum和openGauss进行简单聚合时扫描区别

扫描时,不仅将id1数据读取出来,还会将其他数据也读取上来。一旦里有变长数据,无疑会显著拖慢扫描速度。 这是怎么做到?在哪里设置需要读取所有?以及为什么要这么做?...GPaocs_getnext函数columScanInfo信息有投影数和投影数组,由此决定需要读取哪些: 2、接着就需要了解columScanInfo信息来自哪里 aoco_beginscan_extractcolumn...函数进行提取,也就是targetlist和qual: 3、顺藤摸瓜,targetlist和qual来自哪里?...在SeqNext函数,可以看到SeqScan计划节点targetlist和qual。...由此可以知道他们来自执行计划: 4、这样,就需要知道执行计划如何生成,targetlist链表是如何初始化 create_plan是执行计划生成入口。

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用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和

在Excel,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运是pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...语法如下: df.loc[行,] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一行。...在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,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,我们需要使用行和交集。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在城市。

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JavaScript 二进制散和权限设计

不管是前端还是后端伙伴,在工作中会经常遇到权限控制场景,业务上无非就几种权限:页面权限、操作权限、数据权限,不同公司根据业务需要都采取不同方法区控制权限,我们这里讨论一下使用 JavaScript...位运算符来控制权限。...位运算符指的是二进制位运算,先将十进制数转成二进制后再进行运算。 在二进制位运算,1表示true,0表示false。...运用场景在传统权限系统不同权限之间存在很多关联关系,而且有很多种权限组合方式,在这种情况下,权限就越难以维护。这种情况我们就可以使用位运算符,可以很巧妙地解决这个问题。...,有一定前提条件:每种权限码都是唯一,有且只有一位为 1。

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如何矩阵所有进行比较?

如何矩阵所有进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵显示,需要进行整体比较,而不是单个字段直接进行比较。如图1所示,确认矩阵中最大或者最小。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表情况下,如何整体数据进行比对,实际上也就是忽略矩阵所有维度进行比对。上面这个矩阵维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较时候维度进行忽略即可。如果所有字段在单一表格,那相对比较好办,只需要在计算金额时候忽略表维度即可。 ? 如果维度在不同,那建议构建一个有维度组成表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算,达到同样效果。之后就比较简单了,直接忽略维度计算最大和最小再和当前进行比较。...当然这里还会有一个问题,和之前文章类似,如果同时具备这两个维度外部筛选条件,那这样做的话也会出错,如图3所示,因为筛选后把最大或者最小给筛选掉了,因为我们要显示是矩阵进行比较,如果通过外部筛选后

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Power BI: 使用计算创建关系循环依赖问题

文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂计算才能创建主键情况下,可以利用计算来设置关系。在基于计算创建关系时,循环依赖经常发生。...下面先介绍一个示例,然后讲解循环依赖产生原因,以及如何避免空行依赖。 1 示例2 原因分析3 避免空行依赖 1 示例 有这样一个场景:根据产品价格列表产品进行分组。...产品价格有很多不同数值,一种常用做法是将价格划分成不同区间。例如下图所示配置表。 现在对价格区间键值进行反规范化,然后根据这个计算建立一个物理关系。...下面对因为与计算建立关系而出现循环依赖进行分析,包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...假设有一个产品表具有一个唯一密钥(如产品密钥)和描述产品特征(包括产品名称、类别、颜色和尺寸)其他。当销售表仅存储密钥(如产品密钥)时,该表被视为是规范化

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