Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...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...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-
学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...在某些情况下，如果使用的脚本添加或删除列，则变量的列号可能会更改。因此，最好使用列名来引用特定变量，这样可以使代码更易于阅读，并且您的意图更加清晰。...语法来按名称选择行，但可以使用行名称选择特定的行。...，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。
当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...记住 在选择数据子集时，使用方括号[]。 在这些括号内，您可以使用单个列/行标签、列/行标签列表、标签切片、条件表达式或冒号。 使用loc选择特定行和/或列时，请使用行和列名称。...使用iloc选择特定行和/或列时，请使用表中的位置。 您可以基于loc/iloc分配新值给选择。 转到用户指南 用户指南页面提供了有关索引和选择数据的完整概述。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。 在使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...记住 在选择数据子集时，使用方括号[]。 在这些括号内，您可以使用单个列/行标签、列/行标签列表、标签切片、条件表达式或冒号。 使用loc选择特定行和/或列时，请使用行和列名称。
Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...Loc 和 iloc Loc 和 iloc 函数用于选择行或者列。 loc:通过标签选择 iloc:通过位置选择 loc用于按标签选择数据。列的标签是列名。...下述代码实现选择前三行前两列的数据(iloc方式)： df.iloc[:3,:2] ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。
SELECT 数据查询 基础 显示如何使用简单的`select`语句查询单个表中的数据 使用`SELECT`语句从表或视图获取数据。 表由行和列组成，如电子表格。...通常，我们只希望看到子集行，列的子集或两者的组合。 SELECT语句的结果称为结果集，它是行列表，每行由相同数量的列组成。...SELECT 之后是逗号分隔列或星号(*)的列表，表示要返回所有列。 2. FROM 指定要查询数据的表或视图。 3. JOIN 根据某些连接条件从其他表中获取数据。 4....WHER E过滤结果集中的行。 5. GROUP BY将一组行组合成小分组，并对每个小分组应用聚合函数。 6. HAVING 过滤器基于GROUP BY子句定义的小分组。 7....如果明确指定列，则结果集更可预测并且更易于管理。 想象一下，当您使用星号(*)并且有人通过添加更多列来更改表格数据时，将会得到一个与预期不同的结果集。 3.
我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72]) ser.pct_change() 29.基于字符串的筛选 我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
非临时表，只要不删除的话就会一直存放在磁盘上，但是没有对应的文件。视图的使用和正常的表的使用一样。 一、什么是视图 视图是数据库数据的特定子集。...视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说，视图可以不给用户接触数据表，从而不知道表结构。 ...2.1、视图和表的联系 视图是在基本表之上建立的表，它的结构（即所定义的列）和内容（即所有数据行）都来自基本表，它依据基本表存在而存在。 ...三、视图的基本使用 环境： ? create view v_name as select 语句; ? 创建完一个视图，可以通过查看数据库中的全部数据表来查看： ?...3.2、查询 视图的查询和基本表的查询一样，因为视图也是一种数据表，所以你可以像这样的来查询它 ? 3.3、删除视图 drop view v_name; ?
Pandas Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库，特别适用于结构化数据。它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，使得处理和分析数据变得更加便捷和高效。...Pandas 开源库中包含 DataFrame，它是类似二维数组的数据表，其中每一列包含一个变量的值，每一行包含每列的一组值。...Pandas 还允许各种数据操作操作和数据清理功能，包括选择子集、创建派生列、排序、连接、填充、替换、汇总统计和绘图。...性能瓶颈： 对于某些操作（如循环、迭代），Pandas的性能可能不如纯NumPy操作或专门优化的库。虽然Pandas提供了矢量化操作来提高性能，但在某些情况下，这些操作仍然可能会成为性能瓶颈。...请务必根据您的环境中可用的 CUDA 主要版本选择适当的 cuDF 软件包： 对于 CUDA 11.x： pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com
维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。 1.2事实表 事实表是维度模型的基本表，每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。...事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样。...相对维度来说，通常事实表要细长，行的增加速度也比维度表快的多，维度表正好相反。...水平整合，即不同的来源表包含不同的数据集，不同子集之间无交叉，也可以存在部分交叉。...某些维度属性的来源表产出时间较早，而某些维度属性的来 源 表产出时间较晚;或者某些维度属性的热度高、使用频繁，而某些维度属性的热度低、较少使用 ; 或者某些维度属性经常变化，而某些维度属性比较稳定。
每个全局索引都存储在其自己的表中，因此不会与数据表位于同一位置。全局索引是涵盖索引。仅当该查询中的所有列都包含在该索引中时，它才用于查询。...每个本地索引都存储在数据表中。...您可以更新所有数据，包括内存中的列存储，而无需同步机制。 服务器集群和限制 默认情况下，Cloudera的OpDB是一个集群解决方案，可扩展到数十亿行和数百万列。...数据放置的存储控制 默认情况下，数据分布在多个节点上。表和名称空间也可以单独或以特定组隔离到特定的节点子集。此功能使您能够控制数据放置。...例如，可以使用FastDiffDeltaEncoding尝试仅存储行之间的差异。对于某些数据，对于以列形式存储的低基数数据，我们建议根据列的类型选择编码。
数据跳过对于优化查询性能至关重要，通过启用包含单个数据文件的列级统计信息（如最小值、最大值、空值数等）的列统计索引，对于某些查询允许对不包含值的文件进行快速裁剪，而仅仅返回命中的文件，当数据按列全局排序时...使用空间填充曲线（如 Z-order、Hilbert 等）允许基于包含多列的排序键有效地对表数据进行排序，同时保留非常重要的属性：在多列上使用空间填充曲线对行进行排序列键也将在其内部保留每个单独列的排序...，在需要通过复杂的多列排序键对行进行排序的用例中，此属性非常方便，这些键需要通过键的任何子集（不一定是键前缀）进行有效查询，从而使空间填充曲线对于简单的线性（或字典序）多列排序性能更优。...默认情况下基于元数据表的文件列表功能被禁用。...[13] 要利用基于元数据表的文件列表，读取时必须在查询时显式打开元数据配置，否则读取时将不会利用元数据表中的文件列表。
可以看到，为什么我们提倡使用一对多关系的一种物理本质在于，当业务的构建可以以强关系存在的时候，是可以在每一个分析的原子过程中，以最快的速度来实现数据坍缩，得到要处理的数据子集。...上一步给出的大平表是进行这个操作的逻辑基础。 此步骤输出：一个被筛选后的大平表。 第三步：选择字段 上一步给出的被筛选后的大平表可能有 N 个列，N 可能是很大的数字。...这时候需要将关心的内容，拿出来进行观测，以便得到洞察。 此步骤输出：一个被筛选后被选择了某些字段的大平表。 第四步：分组 按某些字段进行分组。 此步骤输出：一个按某些字段的分组。...数据的列化 如果我们把数据理解成一些原子的话，那么这些原子的存在形态应该可以最优化地适配上述五种操作，我们看看这些操作需要的数据状态： 第一步，建立关系按照字段值来对比。 第二步，按照字段值筛选。...一对多关系 由于任何分析涉及的分组汇总表的根本上都要来自原始的数据表，那么，如何将数据元宇宙的数据用最快速度从几百万，几千万，几个亿坍缩成几百行就是关键的关键了，而且需要极度的性能，那么，这个的本质不是靠
加速数据的插入和更新操作：对于聚簇索引列进行的插入和更新操作可能会导致数据行的物理重新排序，但相比非聚簇索引，由于数据行已经按照索引的顺序存储，因此这些操作的性能相对更高效。...频繁查询的列：如果某些列经常用于查询操作，并且可以作为索引列，也可以考虑将其作为聚簇索引列，以提高查询性能。...避免使用不必要的列：在查询中只选择需要的列，避免返回不必要的数据。这可以减少网络传输的数据量和客户端处理的负担。...避免使用 SELECT * 查询所有列：只选择需要的列进行查询，避免返回不必要的数据，可以减少数据库系统需要扫描的数据量。...垂直划分和水平划分：垂直划分是指将一个大的数据表按照列的关系划分成多个小的数据表，每个小表包含部分列数据；水平划分是指将一个大的数据表按照行的关系划分成多个小的数据表，每个小表包含部分行数据。
apply函数集来转换R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...这组函数提供了对数据的高效和快速操作。当我们只想处理某些列时，这特别有用。这组函数称为apply()函数。...这里， X是指我们将对其应用操作的数据集（在本例中是矩阵） MARGIN参数允许我们指定是按行还是按列应用操作 行边距=1 列边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数 让我们看看计算每行平均数的简单示例...与lappy()和sapply()为我们决定输出的数据类型不同，vapply()允许我们选择输出结构的数据类型。...是的，tapply()只不过是执行groupy操作并对分组数据应用某些函数的简单方法！
，偏向任何一方都是欠妥的 存储引擎 根据选定的存储引擎，确定如何选择合适的数据类型。...MEMORY存储引擎和数据列：MEMORY数据表目前都使用固定长度的数据行存储，因此无论使用CHAR或VARCHAR列都没有关系。两者都是作为CHAR类型处理的。...对于InnoDB数据表，内部的行存储格式没有区分固定长度和可变长度列（所有数据行都使用指向数据列值的头指针），因此在本质上，使用固定长度的CHAR列不一定比使用可变长度VARCHAR列简单。...因而，主要的性能因素是数据行使用的存储总量。由于CHAR平均占用的空间多于VARCHAR，因 此使用VARCHAR来最小化需要处理的数据行的存储总量和磁盘I/O是比较好的。...把BLOB或TEXT列分离到单独的表中。在某些环境中，如果把这些数据列移动到第二张数据表中，可以让你把原数据表中 的数据列转换为固定长度的数据行格式，那么它就是有意义的。
可以使用自动筛选菜单来显示列中找到的值的不同列表，以选择要保留或筛选掉的值。还可以使用搜索栏来帮助查找列中的值。还可以利用特定于类型的筛选器，例如日期、日期时间甚至日期时区列 的上 一个筛选器。...这些特定于类型的筛选器可帮助你创建动态筛选器，该筛选器将始终检索前 x 秒、分钟、小时、天、周、月、季度或年份中的数据，如下图所示。 备注若要详细了解如何基于列中的值筛选数据，请参阅 按值筛选。...这有助于最大程度地减少每次向查询添加新步骤时等待预览呈现的时间。临时处理数据子集如果在Power Query 编辑器中向查询添加新步骤很慢，请考虑先执行“保留第一行”操作并限制要处理的行数。...然后，添加所需的所有步骤后，删除“保留第一行”步骤。使用正确的数据类型Power Query中的一些功能与所选列的数据类型相关。...例如，选择日期列时，“添加列”菜单中的“日期和时间”列组下的可用选项将可用。 但如果列没有数据类型集，则这些选项将灰显。类型特定的筛选器也会出现类似的情况，因为它们特定于某些数据类型。
二、常见数据库对象 在学习DDL之前，有必要先来了解一下常见的数据库对象，有必要说明的是：某些数据库会弱化甚至于完全去掉某些数据库对象，使用其他的方式来代替相应的功能，不能够一概而论，所以本文只会演示最通用的数据库对象...数据库 说到数据库这个对象(database，有些工具会标记为schema)，会有些称呼上的冲突，为了区分我们用DBMS来代表数据库软件本身。有些数据库会以数据库实例-表空间的方式来进行管理。...数据表 数据表（table）是最常见的用于数据存储和操作的结构，由行和列组成，与我们使用的Excel很像，区别是更加规范，需要预先定义结构之后才能使用。...其中每一行代表一条数据，每一列代表一个数据维度。 3. 视图 视图（view）也被称为虚表，相当于记录了一些设定的查询语句，是基于已经存在的表才能够创建的。...创建数据表 创建数据表时主要需要声明：数据表名称、数据列名、数据列的类型。 CREATE TABLE `表名` ( `列名` 列的类型, ... `列名` 列的类型 ) 2.
级别描述了数据的层次结构，从数据的最高（汇总程度最大）级别直到最低（最详细）级别（如大分类-中分类-小分类-细分类）。级别仅存在于维度内。级别基于维度表中的列或维度中的成员属性。...数据转换包括数据存储格式的转换以及数据表示符的转换（如产品代码到产品名称的转换）。...切片：一种用来在数据仓库中将一个维度中的分析空间限制为数据子集的技术。 切块：一种用来在数据仓库中将多个维度中的分析空间限制为数据子集的技术。 星型模式：是数据仓库应用程序的最佳设计模式。...度量值：在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一 列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。...即，度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据（如销售、毛利、成本）。所选择的度量值取决于最终用户所请求的信息类型。
d） 通过传递参数include='all'，将同时显示数字和非数字数据。 data.describe(include='all') ? e） 别忘了通过在末尾添加.T来转置数据帧。...在这种情况下，从第4行到第10行选择年龄大于或等于10岁的乘客。 data.loc[4:10, ['Age']] >= 10 ? g） 在某些条件下使用loc选择特定值。...布尔索引：iloc data.iloc[, ]按数字选择行和列 a） 选择数据集的第4行。 data.iloc[3] ? b） 从所有列中选择一个行数组。...c） 从所有列中选择几行。 data.iloc[[7,28,39],:] ? d） 从“Name”、“Age”、“Sex”和“Survived”列中选择一行。...g） 选择其他值。 从第6行到第12行，最后一列。 data.iloc[6:13, -1] 第3列和第6列的所有行。 data.iloc[:, [3,6]] 7、28、39行，从第3列到第6列。
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...例如，使用.loc和.iloc可以根据行标签和行号来选取数据，而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上，数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...一、数据选择 1.NumPy的数据选择 NumPy数组索引所包含的内容非常丰富,有很多种方式选中数据中的子集或者某个元素。...而在选择行和列的时候可以传入列表,或者使用冒号来进行切片索引。...,选择第一行第二列的数据元素并输出。
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