诸如字符串或数字之类的非列表项不受影响，空列表是NaN值（您可以使用.dropna（）清除它们 ）。 ? 在DataFrame df中Explode列“ A ” 非常简单： ?...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...使用联接时，公共键列（类似于 合并中的right_on 和 left_on）必须命名为相同的名称。...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 ： ?
注意：本文讨论的是合并具有公共ID但不同数据字段的Excel文件。 Excel文件 下面是一些模拟的电子表格，这些数据集非常小，仅用于演示。...这里，df_1称为左数据框架，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录。...（df_2），我们希望使用“ID”列作为唯一键。...当有两个相同的列时，默认情况下，pandas将为列名的末尾指定后缀“_x”、“_y”等。我们可以通过在merge()方法中使用可选参数suffixes=('_x'，'_y')来更改后缀。...默认情况下，merge()执行”内部”合并，使用来自两个数据框架的键的交集，类似于SQL内部联接。
由于查询请求需要扫描一定范围内的多个键值对，我们可以考虑将这些记录保存到一个块中，并在写磁盘之间将其进行压缩（如上图所示，此处的压缩为使用特定的压缩算法如 Snappy 进行压缩，注意与合并过程中的压缩区分...相比之下，B-tree 的优点在于每个键都恰好唯一对应于索引中的某个位置，而日志结构的存储引擎可能在不同段中具有相同键的多个副本，这一优点可以为 B-tree 带来更强大的事务语义。...二级索引可以较容易地基于 key-value 索引来构建，区别在于它的键不是唯一的，这可以通过两种方式解决： 使索引中的每个值成为匹配行标识符的列表 追加一些行标识符来使每个键变得唯一 无论使用哪种方式...一种优化方法是使用空格填充曲线将二维位置转换为单个数字，然后使用常规的 B-tree 索引；另一种更常见的方法是使用专门的空间索引，如 R 树，此处不作展开。...2.1 数据仓库 「数据仓库」是一种独立于 OLTP 系统之外的数据库，可以帮助分析人员在不影响 OLTP 操作的情况下进行分析，其通常包括所有各种 OLTP 系统的只读副本。
模板 使用模板：快速创建具有预定义格式和功能的表格。 高级筛选 自定义筛选条件：设置复杂的筛选条件，如“大于”、“小于”、“包含”等。 错误检查 追踪错误：找出公式中的错误来源。...自定义快捷键 设置快捷键：为常用操作设置快捷键，提高工作效率。 自定义视图 创建视图：保存当前的视图设置，如行高、列宽、排序状态等。...在Python编程语言中 处理表格数据通常使用Pandas库，它提供了非常强大的数据结构和数据分析工具。以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...在不使用Pandas的情况下，合并数据需要手动实现连接逻辑： # 假设 data1 和 data2 是两个已经加载的列表，我们要按 'common_column' 合并 data1_common =...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。...合并类型介绍 默认情况下，当我们合并数据集时，merge函数将执行Inner Join。在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...使用merge_asof会丢失数据。默认情况下它查找最接近匹配的已排序的键。...如果在正确的DataFrame中有多个重复的键，则只有最后一行用于合并过程。例如将更改delivery_date数据，使其具有多个不同产品的“2014-07-06”值。...另外具有精确匹配的键也会受到影响，它们会选择最后一行键。 可以通过设置allow_exact_matches=False来关闭精确匹配合并。
Merge Tables 如果愿意的话，可以把合并表看成一种较老的、有更多限制的分区表，但是它们也有自己的用处，并且能提供一些分区表不能提供的功能。 合并表实际是容纳真正的表的容器。...下面是关于它的一些注意事项： 1) 合并表比含有同样数据的非合并表需要更多的文件描述符。尽管合并表看上去是一个表，它实际是逐个打开了下属表。...3)访问合并表的查询访问了每一个下属表。这也许会使单行键查找比单个表慢。在合并表中限制下属表是一个好主意，尤其是它是联接中的第二个或以后的表。...对索引表的表扫描和对单个表一样快。 一旦唯一键和主键查询成功，它们就立即停止。在这种情况下，服务器会挨个访问下属表，一旦查找到了值，就不会再查找更多的表。...数据仓库中另外一个顾虑就是如何清理掉老的数据。对巨型表使用DELETE语句最佳状况下效率不高，而在最坏情况下则是一场灾难。但是更改合并表的定义是很简单的，可以使用DROP TABLE命令删除老的数据。
二、concat的基本用法（一）概述concat函数用于沿着一个特定的轴（行或列）将多个Pandas对象（如DataFrame或Series）连接在一起。...（三）案例分析假设我们有两个关于学生成绩的DataFrame，分别记录了语文成绩和数学成绩，且它们具有相同的索引（学生编号）。我们可以使用concat将其横向拼接。...（一）概述merge函数更类似于SQL中的JOIN操作，它根据某些键（通常是共同的列）来合并两个DataFrame。...对于merge，如果用于合并的键不是唯一的，可能会导致意外的结果。确保用于合并的键是唯一标识符，或者根据业务需求明确合并规则。（二）列名冲突问题在合并过程中，很容易遇到列名冲突的情况。...'] = df['score'].astype(int) # 转换为整型五、常见报错及避免方法（一）KeyError当使用merge时，如果指定的用于合并的键不存在于其中一个DataFrame中，就会抛出
在本章中我们会从数据库的视角来讨论同样的问题: 数据库如何存储我们提供的数据，以及如何在我们需要时重新找到数据。...B 树 从 1970 年被引入至今，B 树很好地经受了时间的考验。在几乎所有的关系数据库中，它们仍然是标准的索引实现，许多非关系数据库也会使用到 B 树。...如果页面中没有足够的可用空间容纳新键，则将其分成两个半满页面，并更新父页面以反映新的键范围分区，如下图所示: 这个算法可以确保树保持平衡: 具有 n 个键的 B 树总是具有 O(logn) 的深度。...全文搜索和模糊索引 到目前为止所讨论的所有索引都假定你有确切的数据，并允许你查询键的确切值或具有排序顺序的键的值范围。他们不允许你做的是搜索类似的键，如拼写错误的单词。这种模糊的查询需要不同的技术。...如前所述，数据仓库查询通常涉及一个聚合函数，如 SQL 中的 COUNT、SUM、AVG、MIN 或 MAX。如果相同的聚合被许多不同的查询使用，则可以将一些查询使用最频繁的计数或总和缓存起来。
背景 数据同步方式 事实表类型及使用场景 事实表设计合并依据 总结 背景 在构建数据仓库总线矩阵完成后，可着手事实表和维度表的设计。...使用场景：可回答关于非预期的行为的详尽问题的表，如交易流水表 周期快照事实表 周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期,如某一天、某周、某月的多个度量事件。粒度是周期性的,而不是个体的事务。...这种对累积快照事实表行的一致性修改在三种类型事实表中具有特性,除了日期外键与每个关键过程步骤关联外,累积快照事实表包含其他维度和可选退化维度的外键。...日期外键），并一个用户的唯一一条记录在更新或修改。...数据安全，在表进行合并时，要考虑到数据安全问题，表查询权限可控制到库级别、表级别、字段级别，但是目前还无法控制记录级别（自研功能另说），特别是纵向合并时，如策略表，把其他的策略和风控策略进行合并。
Lakehouses 是通过一种新的系统设计实现的：在开放格式的低成本云存储之上直接实施类似于数据仓库中的事务管理和数据管理功能。...使用增量模型需要执行以下两个步骤： • 告诉 dbt 如何过滤增量执行的行 • 定义模型的唯一性约束（使用>= Hudi 0.10.1版本时需要） 如何在增量运行中应用过滤器？...这个 unique_key 将作为 Hudi 表上的主键（hoodie.datasource.write.recordkey.field）。 第 4 步：如何在编写数据集时使用 upsert 功能？...除了所有现有的加载数据的策略外，使用增量物化时还可以使用Hudi独占合并策略。使用合并策略可以对Lakehouse执行字段级更新/删除，这既高效又经济，因此可以获得更新鲜的数据和更快的洞察力。...如果使用合并策略并指定了 unique_key，默认情况下dbt 将使用新值完全覆盖匹配的行。
数据结构 Pandas的核心数据结构有两类： Series：一维标签数组，类似于NumPy的一维数组，但支持通过索引标签的方式获取数据，并具有自动索引功能。...如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。...在某些情况下，可能需要自定义聚合函数。可以使用apply()函数实现复杂的聚合操作。...Pandas作为Python中一个重要的数据分析库，相较于其他数据分析库（如NumPy、SciPy）具有以下独特优势： 灵活的数据结构：Pandas提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。 每种数据复制策略都有一个共同的成本：花费的时间。...删除表中的数据条目时，也会从源数据库中删除复制键。因此复制工具无法捕获对该条目的更改。 如果记录具有相同的复制键（复制键字段非唯一约束），则可能存在重复行。...发生这种情况是因为基于键的增量复制还会比较与存储的最大值相等的值。因此它会复制该记录，直到找到另一条具有更大复制键的记录。 在基于日志的复制不可行或不支持的情况下，基于键的复制将是一个不错的选择。...这意味着，我们还可以从快照代理开始合并复制过程。 合并复制还使用合并代理，它提交或应用辅助数据库中的快照文件。然后，合并代理在其他数据库中复制任何增量更新。...还可以决定哪个数据库在记录冲突的情况下具有更高的优先级，即决定首先反映哪些数据库更新。 如果您想充分利用数据库并提供灾难恢复，双向复制是一个不错的选择。
参考链接： Python | 使用Pandas进行数据分析 相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的...DataFrame合并pandas知识体系图 Pandas是一个开源的Python数据分析库。...pandas具有强大的数据分析功能，这不仅体现在其数据分析功能的完备性，更体现在其对于大数据运算的速度，它可以将几百MB数据以高效的向量化格式加载到内存，在短时间内完成1亿次浮点计算。...可见，在数据量为几百MB的情况下，用pandas进行处理无疑是一个明智的选择。 ...[right2,another]) #注意，在进行左链接时，右表的用来链接的键应唯一，否则链接后的表数据条数会多于原来的左表 pandas知识体系图 注：本文来源于《用Python进行数据分析》
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤（请参阅：如何在4周内构建数据仓库，第1部分）。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。...第一个将数据从我们的事务数据库复制到暂存区域，进行一些最小限度的转换（如转换数据类型）。第二个ETL使用大量地转换将数据从暂存区复制到数据仓库。 让我们仔细看看这两种方法。...您将无法使用DBMS的功能来合并来自不同输入数据源的数据。一切的工作都必须由你来完成，这将很会很麻烦而且容易出错。 两步过程 两步过程包括两个工作： “复制到暂存区域”。...将来自我们输入源的所有数据放在一个位置，这可以让您使用DBMS的功能来加入，合并和过滤数据。...您可以使用主ID来复制新行。 包含可变数据并具有“updated_at”种类列的表。依据此列查找已更新的数据。 在某些情况下，并不那么容易： 例如，您可能需要加入几个表来查找更新的行。
更具体地说：希望得到唯一值以及它们在列表中出现的次数。 Python字典是以这种格式存储数据的好方法。键将是字典，值是出现的次数。...，这是Pandas的一维数据结构，然后应用value_counts函数来获得在Series中出现频率的唯一值，最后将输出转换为字典。...combine_first函数 combine_first函数用于合并两个具有相同索引的数据结构。 它最主要的用途是用一个对象的非缺失值填充另一个对象的缺失值。这个函数通常在处理缺失数据时很有用。...在这种情况下，所有缺失的值都从第二个DataFrame的相应值(即同一行，同列)中填充。...，df1 中的非缺失值填充了 df2 中对应位置的缺失值。
当前，社区版 ClickHouse 不支持唯一索引，通常使用 ReplacingMergeTree 或者 CollapsingMergeTree 等表引擎进行数据的去重和更新操作，针对新写入数据通过后台异步任务合并...高性能 在高性能数据实时更新方案研发中，需要考虑存储模型、支持唯一键约束、更新即可见等因素：如果不支持唯一键约束，就没法实现UPSERT语义；如果支持唯一键约束，写入性能就会打折扣；列存储支持写入即可见的代价相比行存更大...当使用 Lightweight-Delete 功能时，会立即为相应的 PART 生成_row_exists 列的数据文件，用于标记数据被删除。...delete from [db.]table WHERE filter_expr 后台数据合并优化 在 ClickHouse 内核中，后台数据合并(Merge)具有优化查询效率、优化存储结构、减少数据碎片化...通常情况下，ClickHouse 假定写入的数据不可变更，但引入 Upsert 功能，即引入标记删除后，就打破了数据不可变更的约束。
众数并不经常用来度量定性变量的中心位置，更适用于定量变量。众数不具有唯一性。当然，众数一般用于离散型变量而非连续型变量。 2....名称 功能 所属扩展库 格式 参数 fillna 将所有空值使用指定值替换 Pandas D.fillna(value=None, inplace=False) value表示用于填补空值的scalar...很多情况下，要先分析异常值出现的可能原因，再判断异常值是否应该舍弃，如果是正确的数据，可以直接在具有异常值的数据集上进行建模。...当需要合并的表索引或列名不完全一样时，可以使用join参数选择是内连接还是外连接，在内连接的情况下，仅仅返回索引或列名的重叠部分；在外连接的情况下，则显示索引或列名的并集部分数据，不足的地方则使用空值填补...主键合并数据 主键合并即一个或多个键将两个数据集的行连接起来，如果两张包含不同字段的表含有同一个主键，那么可以根据相同的主键将两张表拼接起来，结果集列数为两张标的列数和减去连接键的数量，如图所示。
传统数据仓库基于列存或多或少提供了您在 RDBMS 中可以找到的全套功能，强制[7]执行锁定和键约束，而云数据仓库似乎更多地关注存算分离架构，同时提供更少的隔离级别。...将 OCC 与 RDBMS 或传统数据仓库的完全成熟的事务功能进行比较的开发人员布道是完全错误的，直接引用维基百科——“如果频繁地争用数据资源，重复重启事务的成本会显着损害性能，在这种情况下，其他并发控制方法...我们计划使用 CRDT 和广泛采用的流处理概念，通过我们的日志合并 API[3] 实现完全无锁的并发控制，这已经被证明[4]可以为数据湖维持巨大的连续写入量。...•谈到键约束，Hudi 是当今唯一确保唯一键约束[5]的湖事务层，但仅限于表的记录键。我们将寻求以更通用的形式将此功能扩展到非主键字段，并使用上述较新的并发模型。...设计人员没有密切关注与数据仓库相关的缺失技术差距，并且对实际软件产生了不切实际的期望。随着事务和数据库功能最终成为数据湖的主流，我们必须应用这些经验教训并对当前的缺点保持坦率。
3.3 主键优化 ClickHouse支持的主键并不是传统意义下关系型数据库的主键。传统的主键要求每条表记录都有唯一的键值，通过查询主键可以唯一地查询到一条表记录。...另外上述所有的合并树引擎都有复制功能（ReplicatedXXXMergeTree）的对应版本。 我们的广告数据平台的展示和点击数据选择了复制汇总合并树。...2）主键 一般情况下，ClickHouse表的主键（Primary Key）和排序键（Order By Key）相同，但是采用了汇总合并树引擎（SummingMergeTree）的表可以单独指定主键。...如果在使用压缩算法的情况下对一字符串类型的列使用LowCardinality，还能再缩小25%的空间量。...如何在保证数据一致性的同时，亦确保数据迁移的效率，是问题的关键。 如何在数据替换期间，确保用户可见的数据波动最小。这就要求数据替换操作是原子性的，或者至少对每个广告主都是原子的。
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