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删除 NULL

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在单元格删了,下方单元格往上移,如果下方单元格仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 来补全这个单元格内容。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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Pandas如何查找某中最大

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:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 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,给出了具体解析和代码实现,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【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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如何使用Excel某几列有标题显示到新

如果我们有好几列有内容,而我们希望在新中将有内容标题显示出来,那么我们怎么做呢? Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示,也可以显示标题,还可以多个列有时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示,...则: =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中,ISNUMBER(B2:I2)是判断是不是数字,可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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动态数组公式:动态获取某首次出现#NA之前一行数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据行上方行数据(图中红色数据,即图2所示数据),如何使用公式解决?...图1 图2 如示例图2所示,可以在单元格G2输入公式: =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5#N/A上方数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式: =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A位置发生改变...,那么上述公式会自动更新最新获取

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合并excel单元格被另一替换?

一、前言 前几天在Python铂金交流群【逆光】问了一个Pandas数据处理问题,问题如下:请问 合并excel单元格被另一替换。...【逆光】:好,我去看看这个函数谢谢 【逆光】:我列表不挨着, a b互补,我需要变成c (c 包含 a 和 b) 【Siris】:最笨方法遍历判断呗 【逆光】:太慢了,我数据有点多。...【Siris】:你是说c是a和b内容拼接起来是么 【逆光】:是 【Siris】:那你其实可以直接在excel里用CONCAT函数。 【不上班能干啥!】:只在excel里操作,速度基本没啥改变。...我不写,就报这个错 【瑜亮老师】:有很多种写法,最简单思路是分成3行代码。就是你要给哪一全部赋值相同,就写df['列名'] = ''。不要加方括号,如果是数字,就不要加引号。...【瑜亮老师】:3一起就是df.loc[:, ['1', '', '3'']] = ["", 0, 0] 【不上班能干啥!】:起始这行没有报错,只是警告,因为你这样操作会影响赋值前变量。

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【Python】基于某些删除数据框重复

subset:用来指定特定,根据指定对数据框去重。默认None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...注:后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一去重 1 按照某一去重(参数默认) 按照name1对数据框去重。...new_name_3 = name.drop_duplicates(subset='name1',inplace=True) new_name_3 结果new_name_3空,即设置inplace...结果和按照某一去重(参数默认)是一样。 如果想保留原始数据框直接用默认即可,如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...但是对于两中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多组合删除数据框重复。 -end-

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用过Excel,就会获取pandas数据框架、行和

在Excel,我们可以看到行、和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...每种方法都有优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行和交集。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]提供该特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在城市。

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JavaScript 二进制散和权限设计

或 B 如果对应二进制位有一个 1,则该二进制位 1 按位异或(XOR) A ^ B 如果对应二进制位只有一个 1,则该二进制位 1 按位非(NOT) ~A 反转所有二进制位,即 1...转换为 0,0 转换为 1 按位左移 A > B 按位右移(有符号右移):所有二进制位统一向右移动指定位数,并拷贝最左侧位来填充左侧...无符号右移A >>> B 按位右移零(无符号右移):所有二进制位统一向右移动指定位数,并在最左侧补 0示例:const A = 0101,B = 0001// 按位与(AND)A & B = 0001...那么我们可以定义4个二进制变量表示:// 所有权限码二进制数形式,有且只有一位 1,其余全部 0const READ = 0b1000 // 可读const WRITE = 0b0100 //...,有一定前提条件:每种权限码都是唯一,有且只有一位 1。

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【Python】基于多组合删除数据框重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两组合删除数据框重复,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据框重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据框,希望根据name1和name2组合(在两行顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据框重复') #把路径改为数据存放路径 df =...apply(frozenset, axis=1):把取出两行当做变量依次传到frozenset函数中去。 frozenset:冻结集合,不可变,存在哈希。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据框重复问题,只要把代码取两代码变成多即可。

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Python numpy np.clip() 数组元素限制在指定最小值和最大之间

NumPy 库来实现一个简单功能:数组元素限制在指定最小值和最大之间。...具体来说,它首先创建了一个包含 0 到 9(包括 0 和 9)整数数组,然后使用 np.clip 函数这个数组每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组元素小于 1,则该元素被设置 1;如果大于 8,则被设置 8;如果在 1 到 8 之间,则保持不变。...此函数遍历输入数组每个元素,小于 1 元素替换为 1,大于 8 元素替换为 8,而位于 1 和 8 之间元素保持不变。处理后新数组被赋值给变量 b。...对于输入数组每个元素,如果它小于最小值,则会被设置最小值;如果它大于最大,则会被设置最大;否则,它保持不变。

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个新 NumPy 数组。...首先定义了一个字典 data,其中键 “label”,一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 这个字典转换成了 DataFrame df。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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