正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...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') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
标签：VBA 这是在www.vbaexpress.com中看到的一个示例，个人觉得代码很有代表性，特辑录于此，与大家共享。 示例数据如下图1所示。 想要删除行和列中的空单元格，变成如下图2所示。...，即将数据全部放置到列A中。...rCell x = x + 1 Next rCell Range("A1").Resize(rCount) = Application.Transpose(var) End Sub 上面的代码移动的数据并不是按每列逐列将数据移动到列...A中的，而是逐行将数据放置到列A中的。...要想逐列移动数据到列A中，达到如下图4所示的效果。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...• 数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据 • 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度 观察：科学计算中，一个维度所有数据的类型往往相同 • 数组对象采用相同的数据类型...切片索引 索引：获取数组中特定位置元素的过程，和列表使用方式一样。先获取最外层的索引，然后在获取内层的索引。 切片：获取数组元素子集的过程，和列表切片一样，先获取外层，然后再针对内层操作。...numpy数组对象运算 数组与标量之间的运算 数组与标量之间的运算作用于数组的每一个元素 数组和数组之间的运算 这里只展示加减，数组和数组之前的乘法这里比较难理解就不讲了。...执行数学函数 numpy提供了数学中的很多函数，可以之间作用于数组对象上 执行统计函数 numpy同时也提供了很多统计函数，便于我们快速统计出一些要用的数据。
准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...第 10 步验证百分比在 0 到 1 之间。 更多 除了insert方法的末尾，还可以将新列插入数据帧中的特定位置。...二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...许多秘籍将与第 1 章，“Pandas 基础”中的内容类似，这些内容主要涵盖序列操作。 选择数据帧的多个列 选择单个列是通过将所需的列名作为字符串传递给数据帧的索引运算符来完成的。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。
数据的选择和运算 前言 在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。...此外，Pandas库也提供了丰富的数据处理和运算功能，如数据合并、数据转换、数据重塑等，使得数据运算更加灵活多样。 除了基本的数值运算外，数据分析中还经常涉及到统计运算和机器学习算法的应用。...综上所述，Python在数据分析中的数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理，我们可以从数据中获取到宝贵的信息和洞见，为决策提供有力的支持。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。
3.1.3、树形结构 3.1.4、图形结构 3.2、存储结构 3.2.1、顺序存储 3.2.2、链式存储 3.2.3、散列存储 3.2.4、索引存储 3.3、运算 4、总结 ---- 1、概念 数据结构是计算机存储...3.1、逻辑结构 逻辑结构是数据元素之间的关系，数据元素间抽象化的相互关系，与数据的存储无关，独立于计算机，它是从实际问题中抽象出来的数学模型。...集合虽然是一种数据结构，但是数据结构的着重点是研究数据之间的关系，所以，集合应该属于离散数学的集合论内容。 3.1.2、线性结构 线性结构就像是一辆火车，把各个车厢串联起来，有头有尾。...3.2、存储结构 存储结构指的是，数据元素及其关系在计算机中的存储方式。 存储结构可以分为 4 种：顺序存储、链式存储，散列存储和索引存储。...用散列函数确定元素的存储位置与关键码之间的对应关系。 散列存储 例如：假设散列表的地址范围为 0~9，散列函数为 H(Key) = key%10。
name属性在将序列对象组合到数据帧结构等任务中很有用。 使用标量值 对于标量数据，必须提供索引。 将为尽可能多的索引值重复该值。...可以将其视为序列结构的字典，在该结构中，对列和行均进行索引，对于行，则表示为“索引”，对于列，则表示为“列”。 它的大小可变：可以插入和删除列。 序列/数据帧中的每个轴都有索引，无论是否默认。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧，因为它是 2D 的。 因此，在后一种情况下返回的是一个数据帧。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。
一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...将列表传递给DataFrame的[]运算符将检索指定的列，而Series将返回行。 如果列名没有空格，则可以使用属性样式进行访问： 数据帧中各列之间的算术运算与多个Series上的算术运算相同。...我们从如何创建和初始化Series及其关联索引开始，然后研究了如何在一个或多个Series对象中操纵数据。 我们研究了如何通过索引标签对齐Series对象以及如何在对齐的值上应用数学运算。...选择数据帧的列 使用[]运算符选择DataFrame特定列中的数据。 这与Series不同，在Series中，[]指定了行。 可以将[]操作符传递给单个对象或代表要检索的列的对象列表。...当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。
使用三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）协议来解决2PC中的阻塞问题。在3PC中，协调者和参与者之间增加了一个预提交阶段。...这些算法通过选举机制和日志复制来保证分布式系统中协调者之间的数据一致性和故障恢复。这种方式相对于2PC和3PC来说更为灵活，并可以解决单点故障的问题。...在分布式事务中，恢复过程中的数据一致性问题可以通过以下几种方式来处理：Two-Phase Commit (2PC)：2PC是一种经典的分布式事务协议，它通过协调器和参与者之间的两个阶段来实现事务的提交或者回滚...在分布式事务中，每个操作会被视为一个事件，并将事件的执行结果记录在事件日志中。在恢复过程中，可以通过重新执行事件日志中的事件来恢复数据的一致性。...因此，在设计分布式系统时，需要权衡数据一致性和系统可用性之间的关系，并采取适当的措施来减少数据一致性问题的发生。
数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据（主要是相邻关系，比如栈、队列、链表等），它与数据的存储无关，是独立于计算机的。因此，数据结构可以看作从具体问题中抽象出来的数学模型。...数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现（逻辑结构在计算机存储中的映像），它是依赖于计算机语言的。 数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的，每种逻辑结构都有一组相应的运算。...树形结构：树形结构中的节点具有一对多的关系，其特点是每个节点最多只有一个前驱，但可以有多个后继，可以有多个终端节点。...图形结构：图形结构中的节点具有多对多的关系，其特点是每个节点的前驱和后继的数量都可以是任意的。...优点：支持随机访问（因为索引表是顺序存储的，类似于 C语言中的指针数组），具有较高的数据修改运算效率。 缺点：索引存储的方法增加了索引表，降低了存储空间的利用率。
数据的逻辑结构和存储结构是密不可分的两个方面，一个算法的设计取决于所选定的逻辑结构，而算法的实现依赖于所釆用的存储结构。 数据结构是由某一数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成的。...image.png 逻辑结构的第二种分类方式 线性结构：数据元素之间存在一对一的关系 树形结构：数据元素之间存在一对多的关系 图形结构：数据元素之间存在多对多的关系 集合结构：数据元素属于同一个集合...索引表中的每一项称为索引项，索引项的一般形式是：（关键字，地址）。其优点是检索速度快；缺点是增加了附加的索引表，会占用较多的存储空间。另外，在增加和删除数据时要修改索引表，因而会花费较多的时间。...其优点是检索、增加和删除结点的操作都很快；缺点是如果散列函数不好可能出现元素存储单元的冲突，而解决冲突会增加时间和空间开销。 数据的运算 施加再数据上的运算包括运算的定义和实现。...算法中的基本运算（最深层循环内的语句）的频度与 T(n) 同数量级，所以通常釆用算法中基本运算的频度 f(n) 来分析算法的时间复杂度。
这种索引对齐方式是无声的，对于那些刚接触 Pandas 的人来说可能是非常令人惊讶的。 除非索引相同，否则这种对齐方式总是在索引之间创建笛卡尔积。 笛卡尔积是一个数学术语，通常出现在集合论中。...此秘籍显着显示了将多个序列或数据帧组合在一起时索引可能产生的影响。 更多 通过做一些数学运算，我们可以验证salary_add的值的数量。...有几种不同的语法产生相似的结果，而步骤 3 显示了另一种方法。 与其标识字典中的聚合列，不如将其放在索引运算符中，就如同您从数据帧中将其选择为列一样。...由于机构名称在索引中，因此我们使用.loc索引运算符作为通过其原始索引对数据帧进行排序的方式。 更多 为了帮助进一步理解stack/unstack，让我们将它们用于转置college数据帧。...index参数采用一列（或多列），该列将不会被透视，并且其唯一值将放置在索引中。columns参数采用一列（或多列），该列将被透视，并且其唯一值将作为列名称。
Numpy数组的基本运算 1、数组和标量之间的预算 2、元素级数组函数 是指对数组中每个元素执行函数运算。下面例子是对数组各元素执行平方根操作。...3、算数运算和数据对齐 （1）Series 与Series之间的运算 将不同索引的对象进行算数运算，在将对象进行相加时，如果存在时，则结果的索引就是该索引的并集，而结果的对象为空。...（2）DataFrame与Series之间的运算 将DataFrame的每一行与Series分别进行运算。...obj.rank() (2)DataFrame数据结构的排序和排名 按索引值进行排列，一列或多列中的值进行排序，通过by将列名传递给sort_index. 5、缺失数据处理 （1）滤出缺失数据 使用data.dropna...（列从0开始计数） 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用的数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和（sum）运算、累计（cumsum）运算、平均值（mean）等运算。
数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...相似的，一个两列的矩阵也可以。像locator()（后面会提到）这样的函数也可以按照这种方式交互的指定图形中的位置。 添加数学注释 某些情况下需要在图形中加入数学符号或公式。...mfg=c(2, 2, 3, 2) 当前图在多图环境下的位置。前两个数字是当前图的行、列数；后两个是其在多图阵列中的行列数。这个参数用来在多图阵列中跳转。
Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint...), subtract() * mul(), multiply() / truediv(), div(), divide() // floordiv() % mod() ** pow() 通用函数：数据帧和序列之间的操作...执行DataFrame和Series之间的操作时，与之相似，索引和列是保持对齐的。...（参见“数据计算：广播”），二维数组与其中一行之间的减法是逐行应用的。
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