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使用 Python 按矩阵进行排序

在本文中,我们将学习一个 python 程序来按矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套 for 循环给定输入矩阵进行逐行排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn() 通过接受输入矩阵 m(行数)作为参数来矩阵进行排序。...创建一个函数 printingMatrix() 通过使用嵌套 for 循环遍历矩阵来打印矩阵。 创建一个变量来存储输入矩阵。...调用上面定义sortMatrixRowandColumn()函数,方法是将输入矩阵,m值传递给它,矩阵进行排序。...通过调用上面定义 printingMatrix() 函数按排序后打印生成输入矩阵。

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SQL中转列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表中,仅有一记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...其中,if(course='语文', score, NULL)语句实现了当且仅当课程为语文时取值为课程成绩,否则取值为空,这相当于衍生了一个新字段,且对于每个uid而言,其所有成绩就只有特定课程结果非空...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;

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SQL 中转列转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(上篇)

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:大佬们,请教个小问题,我要查找某中具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写abc。...给了一个指导,如下所示: 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 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,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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python中pandas库中DataFrame操作使用方法示例

'd','e']) data Out[7]: a b c d e one 0 1 2 3 4 two 5 6 7 8 9 three 10 11 12 13 14 #操作方法有如下几种...6所在第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在第3-5(不包括5) Out[32]: c...10 12 data.ix[['one','one'],['a','e','d','d','d']] Out[28]: a e d d d one 0 4 3 3 3 one 0 4 3 3 3 #操作有如下几种...,至于这个原理,可以看下前面的操作。...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索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

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(下篇)

代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写,绝对没有他需求改快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...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【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(中篇)

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,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 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【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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存储、存储之间关系比较

尽管这种方式很明显不太适合于交易环境,在交易环境中,一个事务与一数据有效对应,而在查询进程环境中,很显然,查询是基于特定来选择。...存储法是将数据按照存储到数据库中,与存储类似; 3.1基于储存 基于存储是将数据组织成多个,这样就能在一个操作中找到所有的。...这表示某个特定搜索可以直接进入该存储区,而不需要扫描整行数据。这样也使得数据压缩变得更容易,因为一个数据通常具有相同数据类型。...对于每个连接节点, 其连接方式可归纳为两种: 串行连接并行连接。若每个节点都采用并行连接, 需考虑读取每数据I/O, 开销相当大。...今后工作重心将转向并行连接策略进一步研究, 适用于存储哈希连接排序合并连接等策略进行分析优化, 使存储查询计划得到进一步优化处理。

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Pandas库基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python中切片语法。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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传统存储(HBase)存储区别「建议收藏」

1 为什么要按存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库式存储(Row-basedstorage)来说。...下面来看一个例子: 从上图可以很清楚地看到,式存储下一张表数据都是放在一起,但列式存储下都被分开保存了。...所以它们就有了如下这些优缺点: 式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到会被读取 Ø 投影(projection)很高效...Ø 任何都能作为索引 缺点 Ø 选择(Selection)时即使只涉及某几列,所有数据也都会被读取 Ø 选择完成时,被选择要重新组装 Ø INSERT/UPDATE比较麻烦 注:...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩目的(有点像规范化非规范化NormalizeDenomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛图了,通过一条查询执行过程说明列式存储

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重温SQL Server转列转行,面试常考题

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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MySQL中转列转行操作,附SQL实战

本文将详细介绍MySQL中转列转行操作,并提供相应SQL语句进行操作。转列转列操作指的是将表格中一数据转换为多数据操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....;pivot_value_x是进行行转列操作;source_table是原始数据表,pivot_table是转换后表格。...SUM(order_amount)部分是原始数据中相同年份订单金额进行求和。2. 自定义SQL语句除了使用PIVOT函数外,还可以使用自定义SQL语句实现行转列操作。...结论MySQL中转列转行操作都具有广泛应用场景,能够满足各种分析报表需求。在实际应用中,可以根据具体需求选择相应MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。...需要注意是,在进行行转列转行操作时,要考虑到数据准确性可读性,避免数据丢失和混淆。

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