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Pandas 查找,丢弃唯一

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 中唯一,简言之,就是某数值除空外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集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 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,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 “...唯一 ” --> “ 除了空以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

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Power BI 图像在条件格式和行为差异

Power BI在表格矩阵条件格式和区域均可以放入图像,支持URL、Base64、SVG等格式。同样图像在不同区域有不同显示特性。...接着,我们进行极小测试,将图像度量值调整为5*5,可以看到条件格式显示效果不变,但是图像变小。 另一端极大测试,将图像度量值调整为100*100,显示效果似乎与36*36没什么不同。...以上测试可以得出第一个结论:条件格式图像显示大小和图像本身大小无关;图像显示大小既受图像本身大小影响,又受表格矩阵格式设置区域区域空间影响。 那么,条件格式图像大小是不是恒定?不是。...还是36*36正方形,这里把表格字体放大,可以看到条件格式正方形图像也对应放大,图像没有变化。 所以,条件格式图像大小依托于当前列文本格式。...换一个场景,对店铺名称施加排名条件格式(SVG图像),为该设置背景色,可以看到背景色穿透了本应存在缝隙,条件格式和融为一体。

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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 中 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对原表数据做转行,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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关于mysql给加索引这个中有null情况

在需求中由于要批量查数据,且表中数据量挺大(2300万条记录) 且查询条件这两个字段没有加索引,为了增加查询速度,现在需要去为这两个字段添加索引。...由于前缀索引的话这两个字段并不是有规律可寻的所以说加了的话 这玩意会增加扫描行数。 然后算了就加复合索引吧。 既然创建复合索引那么我们如何去吧那个索引放在前面呢?...由于联合索引是先以 前面的排序在根据后面的排序所以说将区分度高放在前面会减少扫描行数增加查询效率 但是最重要问题来了,我就要提交SQL时候 leader 问了一句我,你这边的话这个数据字段 默认为...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null里创建索引,并且在当条件为is null 时候也是会走索引。...所以说这个null一定是加到B+ 树里面了 但是这个就会哟疑问了 索引key为null在B+树是怎么存储着呢 ???

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【Python】基于某些删除数据框中重复

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中重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数为默认时,是在原数据copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣可以打印name数据框,删重操作不影响name。...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样。 如果想保留原始数据框直接用默认即可,如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...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,参见本公众号中文章【Python】基于组合删除数据框中重复。 -end-

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一个基于ngrx计数器例子

(2) 实现reducer,根据不同action type,返回不同store store要存储业务数据也定义在reducer里,当然也可以在单独State.ts文件里实现: ?...reducer函数就是一个有限状态机,根据当前状态和传入action类型,返回新状态: ? 有了action和reducer,应用程序还无法直接消费,需要通过Selector暴露。...// 参数1:所有页面数据一个抽象 // 参数2:如何通过state拿到包裹业务数据 // 这算是Counter State一个抽象,可以近似理解成页面数据State一个子集 // 注意,这里...,比如CounterState 输入2:如何根据State拿到具体 // select(mapFn: (state: T) => K): Observable;...当然对counter修改不能直接使用selector,实际上selector提供只有读取方法;而是用storedispatch方法,传入新action来间接实现store里数据修改动作。

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【Python】基于组合删除数据框中重复

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中重复,两中元素顺序可能是相反。...二、基于删除数据框中重复 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中重复') #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中重复问题,只要把代码中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中重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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pyspark给dataframe增加实现示例

熟悉pandaspythoner 应该知道给dataframe增加很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import...Jane| 20| green|[“Jane”, 20, “gre…| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| +—–+—+———+——————–+ 1、 增加常数项...比如我想对某做指定操作,但是对应函数没得咋办,造,自己造~ frame4 = frame.withColumn("detail_length", functions.UserDefinedFunction...| 3| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 3| +—–+—+———+——————–+————-+ 到此这篇关于pyspark给dataframe增加实现示例文章就介绍到这了...,更多相关pyspark dataframe增加内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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去你”用函数,不允许增加辅助“!

经常看到有人出一些Excel题,要求用公式解,然后注明一句:用函数,不允许增加辅助!比如这种: ——怎么样?说假话,“还不算太难……哈哈”。...不过,说实话,我对“用函数,不允许增加辅助”这句话特别,特别,特别的反感——因为,有很多问题,本来要求用函数解就很麻烦,然后还不允许增加辅助——以我智商,很多时候真是写不出来嘛!...轻松解决Excel中基本问题例子,并不是今天重点——我今天真正想说是,“用函数,不允许增加辅助”这种问题,在Power Query本身使用中,也需要注意。...,再加上条件判断语句、以及对PQ数据引用熟练运用——对于大多数普通Excel用户来说,写出这个长公式,绝对不是一件容易事——这也不是我推荐大家使用Power Query初衷。...其实只要加个辅助,然后要写公式就比较简单了,具体过程如下: Step 01添加索引 Step 02借索引写公式,确定到需要分组内容第一行 if [索引]=0 then [索引] else

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基于R竞争风险模型线图

以往推文我们已经详细描述了基于R语言实现方法,这里不再赘述。那么,您如何看待竞争风险模型呢?如何绘制竞争风险模型线图?在这里,我们演示如何绘制基于R线图。...library(foreign) bmt <-read.csv(‘bmtcrr.csv’) str(bmt) 显示一个数据框结构数据,有7个变量,总共177个观测。...==1,], failtime = c(36, 60), prfail = T, droplines=T) 为了便于比较,可以在原始数据集bmt中进一步构建Cox回归模型,将id=31患者协变量计算为相应得分...实际上,这是一种灵活方法,即首先对原始数据集进行加权处理,然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型,然后绘制线图。本文并未介绍对竞争风险模型进一步评估。...R中riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建预测模型进行进一步评估,例如计算C指数和绘制校准曲线等。

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select count(*)、count(1)、count(主键)和count(包含空)有何区别?

首先,准备测试数据,11g库表bisalid1是主键(确保id1为非空),id2包含空, ?...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),则统计是非空记录总数,空记录不会统计,这可能和业务上用意不同。...其实这无论id2是否包含空,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致,这种执行计划效率也是最低,这张测试表字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...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count(),而且会选择索引FFS扫描方式,count(包含空)这种方式一方面会使用全表扫描...,另一方面不会统计空,因此有可能和业务上需求就会有冲突,因此使用count统计总量时候,要根据实际业务需求,来选择合适方法,避免语义不同。

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Pandas中如何查找某中最大

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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