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...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...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。...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 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-
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...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。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...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 =...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 name = pd.read_csv
2、南哥，我的mongo里有几万条数据，每条数据都有一个名字为A的字段，我需要一一比较每两条数据A字段的差，是否在一个范围内，如果在，就认为作比较的两条数据是重复数据。...就是去重后的每条数据，在没有去重之前，有多少条是重复的 这个东西直接在MongoDB里面不太好弄，你可以用Python读出来，然后用字典来记录重复的数据。...（进入页面后等待了5秒进行关键词输入） 你这只是一个普通的输入框，里面的自动补全内容是浏览器记住了你以前输入的内容、然后存到一个历史记录里面，优化使用体验的。这不是网站本身的功能。...，这是不行的， 需要实现的是在过滤器中对指定 key 下某个时间段的 value 数据进行删除，还请南哥帮忙指点下 你可以使用redis的有序集合，zset。...相当于两条数据的value值相等，那我就认为这两条数据是重复的，我只需要留下一条。图里代码还有个比较value值的逻辑，我给省略了... 可以使用aggregate来基于value统计数量。
4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择，本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件，不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑，而是要用&和|实现。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“或”，用|表示In: print...'col2=="b"')) Out: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据中col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或...2条数据 6 数据合并和匹配 数据合并和匹配是将多个数据框做合并或匹配操作。
Linux中采用4KB大小的页框作为标准的内存分配单元。 在实际应用中，经常需要分配一组连续的页框，而频繁地申请和释放不同大小的连续页框，必然导致在已分配页框的内存块中分散了许多小块的空闲页框。...如果512个页框的链表中仍没有空闲块，继续向1024个页框的链表查找，如果仍然没有，则返回错误。 页框块在释放时，会主动将两个连续的页框块合并为一个较大的页框块。...Buddy（伙伴的定义）： 这里给出伙伴的概念，满足以下三个条件的称为伙伴： 1）两个块大小相同； 2）两个块地址连续； 3）两个块必须是同一个大块中分离出来的； Buddy算法的分配原理： 假如系统需要...而slab分配器是基于对象进行管理的，相同类型的对象归为一类(如进程描述符就是一类)，每当要申请这样一个对象，slab分配器就从一个slab列表中分配一个这样大小的单元出去，而当要释放时，将其重新保存在该列表中...slab 分配器首先从部分空闲的slab 进行分配。如没有，则从空的slab 进行分配。如没有，则从物理连续页上分配新的slab，并把它赋给一个cache ，然后再从新slab 分配空间。
R语言： 数据框索引： 基于数据框本身提取 subset函数 filter+select函数 Python： 数据框自身的方法 ix方法 loc方法 iloc方法 query方法 -----------...通常情况下这种取值是没有任何意义的，行索引最常用的场景是用于条件索引，来基于分类字段筛选数据子集。...除了基于数据框本身的这种简单筛选之外，Python的数据框还提供很灵活的索引方式： #标签索引：（针对数据框的索引字段） mydata.loc[3] #按索引提取单行的数值 mydata.loc...好吧，讲了这么多，终于可以开始总结一下R语言与Python的切片索引规则重要的区别了： R语言中生成数据框使用的圆括号，Python中则根据不同数据类型分别定义（列表用方括号、元组用圆括号、字典和几何用花括号...R语言与Python均可以基于数据框自身进行索引切片，同时又都可以通过外部索引函数进行条件索引。
但是这种方法实际中的效果并不好。 2.2、后剪枝(postpruning) 决策树构造完成后进行剪枝。剪枝的过程是对拥有同样父节点的一组节点进行检查，判断如果将其合并，熵的增加量是否小于某一阈值。...后剪枝 prune() 的伪代码如下: 基于已有的树切分测试数据: 如果存在任一子集是一棵树，则在该子集递归剪枝过程 计算将当前两个叶节点合并后的误差 计算不合并的误差 如果合并会降低误差的话...我们看一下图 9-4 中的数据，如果使用两条直线拟合是否比使用一组常数来建模好呢？答案显而易见。可以设计两条分别从 0.00.3、从 0.31.0 的直线，于是就可以得到两个线性模型。...如 R^2=0.99999 表示在因变量 y 的变异中有 99.999% 是由于变量 x 引起。...使用算法：使用训练出的树做预测，预测结果还可以用来做很多事情 5、附加 Python 中 GUI 的使用 5.1、使用 Python 的 Tkinter 库创建 GUI 如果能让用户不需要任何指令就可以按照他们自己的方式来分析数据
Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1...本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。...TV」 ❞ 图3 通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...(@country_count) > 5") 图9 2.6 对Index与MultiIndex的支持 除了对常规字段进行条件筛选，query()还支持对数据框自身的index进行条件筛选，具体可分为三种情况...： 「常规index」 对于只具有单列Index的数据框，直接在表达式中使用index： # 找出索引列中包含king的记录，忽略大小写 netflix.set_index('title').query
尽管Excel在职场和学术界非常流行，但对于一些高级的统计分析、数据可视化、大规模数据处理等任务，可能需要更专业的软件或编程语言，如R、Python、SAS或Stata。...数据格式设置：了解如何设置数据格式，包括数字、货币、日期、百分比等。 条件格式：学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表：学习如何根据数据创建图表，如柱状图、折线图、饼图等。...合并文本：使用CONCATENATE函数或“&”运算符将多个单元格的文本合并为一个。 宏和VBA编程 录制宏：自动记录一系列操作，以便重复执行。 VBA编程：编写VBA代码实现自动化和定制化功能。...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。...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。
本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。 ?...图3 通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...图9 2.6 对Index与MultiIndex的支持 除了对常规字段进行条件筛选，query()还支持对数据框自身的index进行条件筛选，具体可分为三种情况： 常规index 对于只具有单列...Index的数据框，直接在表达式中使用index： # 找出索引列中包含king的记录，忽略大小写 netflix.set_index('title').query("index.str.contains...，我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量，一直链式下去，延续上面的例子，当我们新增了这两列数据之后，接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段、排序，其中关键的是新增当月数量在全部记录排名字段
那么如何计算连续型数值的混乱度呢？ 在这里，计算连续型数值的混乱度是非常简单的。首先计算所有数据的均值，然后计算每条数据的值到均值的差值。...：需要数值型数据，标称型数据应该映射成二值型数据 分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树 基于 CART 算法构建回归树的简单数据集 用于测试回归树的分段常数数据集 训练算法...后剪枝 prune() 的伪代码如下: 基于已有的树切分测试数据: 如果存在任一子集是一棵树，则在该子集递归剪枝过程 计算将当前两个叶节点合并后的误差 计算不合并的误差...我们看一下图 9-4 中的数据，如果使用两条直线拟合是否比使用一组常数来建模好呢？答案显而易见。可以设计两条分别从 0.00.3、从 0.31.0 的直线，于是就可以得到两个线性模型。...使用算法：使用训练出的树做预测，预测结果还可以用来做很多事情 5、附加 Python 中 GUI 的使用 5.1、使用 Python 的 Tkinter 库创建 GUI 如果能让用户不需要任何指令就可以按照他们自己的方式来分析数据
3、更新 Hive 事务表数据 UPDATE employee SET age = 21 WHERE id = 2; 这条语句会先查询出所有符合条件的记录，获取它们的 row_id 信息，然后分别创建...文件中的每一行数据都会以 row_id 作为标识并排序。从 ACID 事务表中读取数据就是对这些文件进行合并，从而得到最新事务的结果。...以下列文件为例，产生这些文件的操作为： 插入三条记录 进行一次 Major Compaction 然后更新两条记录。...) (delta_2)2-0-0-2 (delta_2)2-0-1-2 获取第一条记录； 如果当前记录的 row_id 和上条数据一样，则跳过； 如果当前记录的操作类型为 DELETE，也跳过； 通过以上两条规则...合并过程是流式的，即 Hive 会将所有文件打开，预读第一条记录，并将 row_id 信息存入到 ReaderKey 类型中。
绝对连续情况 首先考虑两个条件分布都有密度函数（Radon-Nikodym 导数，统一描述连续和离散变量）的情况，测度论中称之为“绝对连续”（absolutely continuous）[1]。...反过来，若比值满足这样的分解，就可以构造出这样的 π(x,z)，从而说明两条件分布相容。这正是已有工作（如[7]–[9]）的基础。...因而使用绝对连续形式的条件模型，例如 VAE 中概率性的似然模型和推断模型，其良好的决定性也是理论分析的结论。 研究员们使用绝对连续情况下的相容性判据来实现相容性。...同时也可得知，若希望学到非线性表示，直接使用深度神经网络是不够的。因此研究员们将其中一个条件分布模型取为比高斯分布更加灵活的分布，例如基于流的概率模型（如[25]）。...3 结语与展望 本工作为“两条件分布是否可确定联合分布”这个问题建立了一个统一的理论框架，包括联合分布的存在性和唯一性——即两条件分布的相容性和决定性——的充分必要判据或充分条件，并基于此理论提出了一个仅需两条件分布模型而无需指定先验分布的生成式建模全新模式
也就是说，如何使得多个不连续的空白单元格同时输入数据？ 有人说，我输入其中一个单元格，然后复制到其他空白单元格不就可以了吗。...如本次案例中，我们是要定位出空单元格，也就是“空值”，因此选择“空值”作为定位的条件。 “确定”之后，如下图，就批量选中了表里不连续的空单元格。...输入所需要的数据，如案例中输入的是“未知”；在输入结束时，按Ctrl+Enter组合键确认输入，此时，就会在选定的所有空白单元格里批量输入了相同的内容。...继续增加条件格式，重复上一步操作，我们还要对“部门”列是否是二车间，其“发生额”列是否大于二车间的平均值进行判断，如两条件同时满足，则填充绿色。...我们还要对“部门”列是否是财务部，其“发生额”列是否大于财务部的平均值进行判断，如两条件同时满足，则填充绿色。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。...Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...，到length(数据框) columns:数据框列的标签，可用于索引数据框，默认同index dtype:强制数据框内数据转向的数据类型，如（float64） copy：是否对输入的数据采取复制的方法生成数据框...join()的合并对象 on：指定的合并依据的联结键列 how：选择合并的方式，'left'表示左侧数据框行数不可改变，只能由右边适应左边；'right'与之相反；'inner'表示取两个数据框联结键列的交集作为合并后新数据框的行...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =
案例 如果要忽略全部筛选条件，则第一参数使用表名来进行。所以 All('表1')代表了忽略表中全部筛选条件，也就是求全班的平均成绩。...——时间篇(2) 从如何在Power Query中提取数据——记录片 如何在Power Query中提取数据——列表篇(1) 如何在Power Query中提取数据——列表篇(2) 如何在Power Query...Power Query中获取数据——表格篇(3) 如何在Power Query中获取数据——表格篇(4) 如何在Power Query中获取数据——表格篇(5) 如何在Power Query中获取数据—...（1） Power Pivot智能日期运用——连续时间（2） Power Pivot智能日期运用——时间点 如何在DAX Stadio和Excel中返回表和度量值？...分列数据的方法比较 如何用Power Query处理Excel中解决不了的分列 Power Query中如何把多列数据合并？ Power Query中如何把多列数据合并？
总第66篇 在前面的几篇推文中我们分享了最基础的爬虫入门，以及基于AJAX的爬虫入门，这篇我们分享关于如何利用selenium对目标网页进行数据爬取的。...数量果真有点多，每一页有四十多家，也就是用“用Python写网络爬虫”这个词做搜索词出现了四百多个结果，如果人为去筛选，会有多累。既然学了爬虫，就要用到实际生活中，所以用爬虫来爬取这四百多条数据。...老规矩，我们先用预演一遍如果人工去实现这个过程会怎么做： 打开淘宝——找到输入框并输入《用Python写网络爬虫》——点击搜索——出现商品页——把第一页中的所有商品信息记录下来——然后进行翻页到下一页—...打开淘宝——找到输入框并输入《用Python写网络爬虫》——点击搜索——出现商品页——把第一页中的所有商品信息记录下来——然后进行翻页到下一页——重复记录信息的动作——直至最后。...写网络爬虫")#向输入框输入关键字进行搜索 submit.click()#点击搜索按钮 #连续翻页并进行解析 for i in range(2,10): #等待页码框加载完成
只导出查出来的记录，而不是所有记录 只导出下钻后的数据 记录条数>2000，分成多个sheet页 性能，2000条、65536条 表样不同，需要拆成多个等价类，都需要导出来看一下...批量操作 勾选单条，操作 勾选多条，操作 不勾选，直接操作 多条中，包含不允许操作的，不能批量操作，全部都回滚 全选，只处理查询出来的这部分数据 数据检查 数据流 ... 先把数据置为无效，再弄1条相同的有效数据，这两条数据不能判断为是新增的数据，因为已经增加过，只是置为无效了 金融数据 最大回撤只会越来越大，不会变小或变0 表的增删改查 ...输入与已存在重复的数据，如代码、名称 修改按钮 修改成功的提示 数据写入表中 xgsj、xgry、yxbz等字段 loading 修改后查看 不修改，直接保存 多次修改...，需考虑是否增加判断 数据权限，不同权限用户登录 查询条件不一样 重置后条件不一样 查的数据权限不一样 钻取 下钻 返回 最后一层 数据对的上
;:'-=等可能导致系统错误的字符、禁止直接输入特殊字符时，尝试使用粘贴拷贝查看是否能正常提交、word中的特殊功能，通过剪贴板拷贝到输入框，分页符，分节符类似公式的上下标等、数值的特殊符号如∑，㏒，㏑...NO2-搜索功能 查询条件为输入框，则参考输入框对应类型的测试方法 1>功能实现： （1）如果支持模糊查询，搜索名称中任意一个字符是否能搜索到 （2）比较长的名称是否能查到 （3）输入系统中不存在的与之匹配的条件...（7）提交数据时，连续多次点击，查看系统会不会连续增加几条相同的数据或报错。 （8）若结果列表中没有记录或者没选择某条记录，点击修改按钮，系统会抛异常。...是否能连续删除多个产品（2）当只有一条数据时，是否可以删除成功 （3）删除一条数据后，是否可以添加相同的数据（4）如系统支持批量删除，注意删除的信息是否正确 （5）如有全选，注意是否把所有的数据删除（6...）删除数据时，要注意相应查询页面的数据是否及时更新 （7）如删除的数据与其他业务数据关联，要注意其关联性（如删除部门信息时，部门下游员工，则应该给出提示）（8）如果结果列表中没有记录或没有选择任何一条记录
看一下合并后的数据框的年龄变量： > summary(combi$Age) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max....我们现在也想使用method="anova"决策树的版本，因为我们不是要再预测某个类别，而是连续变量。...我们的数据框现已被清理。现在进入第二个限制：R中的随机森林只能消化多达32个等级的因子。我们的FamilyID变量几乎翻了一倍。...我们可以在这里采用两条路径，或者将这些级别更改为它们的基础整数（使用unclass()函数）并让树将它们视为连续变量，或者手动减少级别数以使其保持在阈值之下。 我们采取第二种方法。...(fit) ---- PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化 01 02 03 04 我们的Title变量在这两个指标中都处于领先地位
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