Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...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...三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...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-
标签：VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式的单元格求和。...在VBE中，插入一个标准模块，在其中输入下面的代码： Public Function SumBold( _ ParamArray vInput() As Variant) As Variant...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意，当求和的单元格区域中单元格格式发生更改时...这意味着，仅对求和单元格区域中的单元格设置加粗格式，使用该自定义函数求和的值不会改变，除非按F9键强制计算，或者在工作表中输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板，可以稍作修改对其它格式设置的单元格来求和
如下图1所示，在列A中存在文本、数值和空单元格。现在，想要求头3个出现的数字之和，也就是说，求单元格A5中的10000、A14中的2000、A20中的1000这3个数字之和。 ?...图1 我们一眼就可以看出这3个数字是该列中首先出现的前3个数字，但Excel不知道。如何使用公式来求得这3个数字之和呢？可以使用下面的数组公式实现。...在单元格D2中输入下面的数组公式： =SUM(SUM(OFFSET(A1,SMALL(IF(ISNUMBER(A2:A100),ROW(A2:A100)),{1,2,3})-1,))) 结果如下图2所示...传递到最外层的SUM函数： SUM(10000, 2000, 1000) 得到13000。 有点难以理解！...其实，尽可能让数据符合Excel的特点，合理布局，往往会给数据分析带来便利，而不必像上面那样，费尽心力编写冗长且难以理解的数组公式了。
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。
在Java中，对List中对象的某个属性进行求和是一种常见的操作。使用Stream API可以简洁高效地实现这一目标。...::getCollection) // 获取每个对象的 BigDecimal 属性值 .filter(Objects::nonNull) // 过滤掉为 null 的值 .reduce...collection，以及相应的 getter 和 setter 方法。...在 Main 类中，使用 getListOfObjects() 方法获取示例对象列表 res，你可以替换为你自己的数据源。...使用 filter() 方法过滤掉为 null 的值。最后使用 reduce() 方法将所有值累加起来得到合计值，并将其打印输出。
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法...1, 2, 3, 4], [1, 5, 1, 2], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] [print(sum(i)) for i in zip(*lst)] 使用了列表解包的方法...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【dcpeng】提问，感谢【瑜亮老师】、【月神】、【Daler】给出的代码和具体解析，感谢粉丝【猫药师Kelly】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！
文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...目前用户ranger_user1拥有对t1表的select权限 2.2 授予使用UDF的权限给用户 1.将自定义UDF的jar包上传到服务器，并上传到HDFS，该自定义UDF函数的作用是将数字1-9按照...2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ? 2.使用ranger_user1查看t1表 ?...由上图可见，自定义UDF脱敏成功 总结 1.对于任何可用的UDF函数，都可以在配置脱敏策略时使用自定义的方式配置进策略中，然后指定用户/用户组进行脱敏。
)来判断（3）基于报错注入，即页面会返回错误信息，或者把注入的语句的结果直接返回到页面中（4）联合查询注入，在可以使用Union的情况下注入（5）堆查询注入，可以同时执行多条语句时的注入 sqlmap的强大的功能包括...id=1" -D iwebsec --tables （9）指定库和表爆破列python sqlmap.py -u "http://47.96.132.51:8080/sqli/01.php?...id=1" --dump-all #爆出该数据库中的所有数据3、sqlmap高级操作-u #注入点-g 谷歌搜索-f #指纹判别数据库类型-b #获取数据库版本信息-p #指定可测试的参数(?...–columns -T “user” -D “mysql” #列出mysql数据库中的user表的所有字段–dump-all #列出所有数据库所有表–exclude-sysdbs #只列出用户自己新建的数据库和表...#执行指定的sql语句(–sql-query “SELECT password FROM mysql.user WHERE user = ‘root’ LIMIT 0, 1″ )–file-read
A、C两列的数据相加求和E列 方法1：直接相加 把df的两列直接相加 In [3]: def fun1(df): df["E"] = df["A"] + df["C"] 方法2：for+iloc...,0] + df.iloc[i, 2] # iloc[i,0]定位A列的数据 方法3：iloc + sum iloc方法针对全部行指定列的求和： 0：第一列A 2：第三列C In [5]: def fun3...626us 626 for + iloc 9.61s 9610000 iloc + sum 1.42ms 1420 iat 9.2s 9200000 apply（只取指定列） 666ms 666000...apply（全部列） 697ms 697000 numpy 216us 216 iterrows 3.29s 3290000 zip 17.9ms 17900 assign 888us 888 sum...： for循环是最耗时的，使用numpy数组最省时间，相差4万多倍；主要是因为Numpy数组使用的向量化操作 sum函数（指定轴axis=1）对效果的提升很明显 总结：循环能省则省，尽可能用Pandas
id=1&Submit=Submit# 是注入点的url，我们启动sqlmap对该url进行判断，是否存在注入点>>> ?...第五步：读取指定表中的字段名【--columns -T "表名" -D "库名"】 ? ?...–columns -T “user” -D “mysql” #列出mysql数据库中的user表的所有字段 –dump-all #列出所有数据库所有表 –exclude-sysdbs #只列出用户自己新建的数据库和表...#执行指定的sql语句(–sql-query “SELECT password FROM mysql.user WHERE user = ‘root’ LIMIT 0, 1″ ) –file-read...--count 检索所有条目数 --columns 获取表的列名 --dump 获取表中的数据，包含列 --dump-all
"PersonID" 列指向 "Persons" 表中的 "PersonID" 列。"...Persons" 表中的 "PersonID" 列是 "Persons" 表中的主键。"Orders" 表中的 "PersonID" 列是 "Orders" 表中的外键。...SQL CHECK 约束 SQL CHECK 约束用于限制可以放入列中的值范围。如果在列上定义了 CHECK 约束，它将仅允许为该列指定某些值。...如果在表上定义了 CHECK 约束，它可以基于行中其他列的值来限制某些列中的值。...CHECK 约束，以确保列中的值满足指定的条件。
-l LIST 从 Burp 或 WebScarab 代理的日志中解析目标。 -r REQUESTFILE 从一个文件中载入 HTTP 请求。...（枚举）： 这些选项可以用来列举后端数据库管理系统的信息、表中的结构和数据。...–dbs 枚举数据库管理系统数据库 –tables 枚举的 DBMS 数据库中的表 –columns 枚举 DBMS 数据库表列 –dump 转储数据库管理系统的数据库中的表项 –dump-all...转储所有的 DBMS 数据库表中的条目 –search 搜索列（S），表（S）和/或数据库名称（S） -D DB 要进行枚举的数据库名 -T TBL 要进行枚举的数据库表 -C COL 要进行枚举的数据库列...–first=FIRSTCHAR 第一个查询输出字的字符检索 –last=LASTCHAR 最后查询的输出字字符检索 –sql-query=QUERY 要执行的 SQL 语句 –sql-shell
基本求和公式 在 Excel 中，求和是最常见的操作之一。...跨列求和 有时，我们需要对不同列的数据进行求和。例如，=D4+D5+D6+D7+D8+D9 这样的公式，可以计算出 D 列中特定行的总和。...这种跨列求和在处理多维度数据时非常有用，比如在财务报表中汇总不同类别的费用。 3. 比例计算 在数据分析中，我们经常需要计算某个数值占总数值的比例。...多列求和与比例计算 在更复杂的数据分析中，我们可能需要先对多列数据进行求和，然后再计算比例。...跨列求和与比例计算 最后，=D18+D19+D20+D21+D22+D23 这样的公式，可以计算出 D 列中特定几个单元格的总和。
“代码的向量化” 在本节中，讨论了代码的向量化及其好处；该部分还讨论了在某些情况下内存布局的重要性。 数据数组 前一章表明 Python 提供了一些非常有用和灵活的通用数据结构。...性能 生成ndarray对象的速度大约快了 20 倍，求和的计算速度大约快了 6 倍，比纯Python中的相应操作更快。...对 C-ordered ndarray 对象的求和在行和列上都更快（绝对速度优势）。 使用 C-ordered（行优先）ndarray 对象，对行求和相对比对列求和更快。...使用 F-ordered（列优先）ndarray 对象，对列求和相对比对行求和更快。 结论 NumPy 是 Python 中数值计算的首选包。...② 检查x列中的值是否为正且y列中的值是否为负。 ③ 检查x列中的值是否为正或y列中的值是否为负。 使用结果布尔Series对象，复杂数据（行）的选择很简单。
SUMIF() 是 Excel 中的一个公式，它的主要功能是根据特定的条件来对某一范围内的数据进行求和。1. 函数名称：SUMIFSUMIF 函数用于对某个范围内符合指定条件的数值进行求和。...求和范围（sum_range）: 符合条件时，实际要计算求和的区域。2. 工作示例SUMIF 函数在 Excel 中用于基于特定条件对范围中的值进行求和。...sum_range（可选）：实际需要求和的单元格区域。如果省略，则对 range 中符合条件的单元格进行求和。示例 1：根据条件求和假设你有一个商品销售表，列 A 是商品名称，列 B 是销售数量。...：因为 20 + 15 + 30 = 65示例 4：省略 sum_range 参数在某些情况下，sum_range 可以省略。...例如，如果你想计算表中大于等于10的销售数量的总和，而数据列本身就是你要检查和求和的范围：A B 苹果 10 香蕉 20 苹果 15 葡萄 30 苹果 5
) * len(points2)的矩阵 print(ys) # points2作为列向量的len(points1) * len(points2)的矩阵 # 将坐标矩阵经过计算后生成灰度图 import...arr.mean(axis=1) # 对行求平均值 arr.sum(0) # 对每列求和 arr.sum(axis=0) arr = np.arange(9).reshape(3, 3) arr.cumsum...(0) # 每列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积 注： 关于numpy中axis的问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr =...arr = np.random.normal(size=(5, 3)) print(arr) arr.sort(0) # 对每列元素进行排序 # 求25%分位数（排序后根据索引位置求得） num_arr...np.random.randint(0, 2, size=(nwalks, nsteps)) steps = np.where(draws > 0, 1, -1) walks = steps.cumsum(1) # 将5000个样本中每一步的值进行累积求和
列表中其前方的奇数元素个数； 这一解法的时间复杂度为O(N)。...当然，上述算法依然可以在细节上进行更进一步的优化，比如： 在第一步的求和中，事实上我们只需要知道其奇偶性就行了，没有必要真的求和； 这三个步骤可以在同一个for循环中一起实现，因为他们之间没有前后的交错依赖关系...而当前的最优代码耗时164ms，并没有太过显著的差异。 4....下面，废话不多说，直接给出大佬们的解法思路如下： 考察第一列，假设这一列高度为n，则无论如何我们都得通过n次操作来达到这一高度； 考察其后方的每一列的高度： 如果这一列高度低于前一列的高度，那么说明当前一列已经被消除时...，这一列的高度一定是可以通过停在某一次中间过程中达到的； 如果这一列的高度高于前一列的高度，那么假设两者的高度差为m，则我们在通过一系列操作达到了上一列的高度之后，还需要m次额外的操作来达到这一列的高度
最后，总有可能用C，C ++或Cython编写自己的Python函数，从应用程序中调用它们并替换Python瓶颈例程。但这通常是一个极端的解决方案，实践中几乎没有必要。...z所需的时间，每个元素是x和y中相应元素的总和。...它提供了许多有用的例程来处理数组，但也允许编写紧凑而优雅的代码而没有循环。 实际上，循环以及其他对性能至关重要的操作是在numpy较低级别上实现的。numpy与纯Python代码相比，这可使例程更快。...) 按numpy元素求和两个数组x_和y_就像x_ + y_一样容易。...因此，x和y实际上代表具有100行和1.000列的矩阵： m, n = 100, 1_000 x = [random.sample(r, n) for _ in range(m)] y = [random.sample
题目 对一个大小为 n x n 的矩阵而言，如果其每一行和每一列都包含从 1 到 n 的 全部 整数（含 1 和 n），则认为该矩阵是一个 有效 矩阵。...示例 1： 输入：matrix = [[1,2,3],[3,1,2],[2,3,1]] 输出：true 解释：在此例中，n = 3 ，每一行和每一列都包含数字 1、2、3 。...示例 2： 输入：matrix = [[1,1,1],[1,2,3],[1,2,3]] 输出：false 解释：在此例中，n = 3 ，但第一行和第一列不包含数字 2 和 3 。...解题 按题意对行列求和，并判断不同的数的个数是不是为 n 个 class Solution: def checkValid(self, matrix: List[List[int]]) -> bool...= n: return False return True 216 ms 32.4 MB Python3 ---- 我的CSDN博客地址 https://
takeover tool http://sqlmap.sourceforge.net 参数解析 紧接着是对参数的解析 cmdLineOptions.update(cmdLineParser()....–union-char=UCHAR 字符用于爆破的列数（union注入的列数测试？）...列出所有列 –dump -T “” -D “” -C “” #列出指定数据库的表的字段的数据(–dump -T users -D master -C surname) –dump-all 列出所有表的数据...–stop=LIMITSTOP 最后一次查询输出的条目 –first=FIRSTCHAR 第一个查询输出的字符 –last=LASTCHAR 最后一个查询输出的字符 –sql-query=QUERY...–fresh-queries 忽略查询结果中已有的结果 –eta 预计每个输出的显示时间 –update 更新sqlmap –save 保存配置文件的ini文件 –batch 使用默认的行为 杂项配置
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