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问与答62: 如何按指定个数在Excel中获得一列数据的所有可能组合?

excelperfect Q:数据放置在列A中,我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示,列A中存放了5个数据,要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合,如列B中所示。...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...p Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下: ? 如果将代码中注释掉的代码恢复,也就是将组合结果放置在多列中,运行后的结果如下图2所示。 ? 图2

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    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    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

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    2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql....

    2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗?...问题中说的任意一列组合查询,针对上亿的数据量,最好采用基于列存储的 OLAP 场景业务的解决方案。...大部分业务列存储基本会从 Hbase 或者 Hive 这样的基于 Hadoop 的存储中选择。Hbase 主要面对实时数据查询, Hive 主要面向离线 SQL 分析。...*** 2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数...如何回答呢?...2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗? 评论

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    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    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...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。...从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...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。...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-

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...“城市”列的列值作为列表传递。...然后,我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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    Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

    本文介绍基于Python语言,读取Excel表格数据,并基于给定的行数范围内的指定列数据,绘制多条曲线图,并动态调整图片长度的方法。   首先,我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件,其第一列为表示时间的数据,而靠后的几列,也就是下图中紫色区域内的列,则是表示对应日期的属性的数据;如下图所示。   ...其中,第一列是一个表示时间、循环增长的列,其数值从2023001开始,到2023365结束,然后会继续再从2023001开始,以此类推;并且每一个循环中,有些日期可能会缺失,即并不是每天都有数据的。   ...我们现在希望,对于给定的行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应的第一列数据,肯定是一个完整的时间循环),基于表格中后面带有数据的几列(也就是上图中紫色区域内的数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示的含义不同...,希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。

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    Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图?

    本文介绍基于Python语言,读取Excel表格数据,并基于给定的行数范围内的指定列数据,绘制多条曲线图,并动态调整图片长度的方法。  首先,我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件,其第一列为表示时间的数据,而靠后的几列,也就是下图中紫色区域内的列,则是表示对应日期的属性的数据;如下图所示。  ...其中,第一列是一个表示时间、循环增长的列,其数值从2023001开始,到2023365结束,然后会继续再从2023001开始,以此类推;并且每一个循环中,有些日期可能会缺失,即并不是每天都有数据的。  ...我们现在希望,对于给定的行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应的第一列数据,肯定是一个完整的时间循环),基于表格中后面带有数据的几列(也就是上图中紫色区域内的数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示的含义不同...,希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。

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    基于SEER数据库预测子宫乳头状浆液性癌CSS的列线图(IF:3.357)

    文章基于seer数据库,重点研究早期子宫乳头状浆液性癌。...通过考虑生存结果的竞争风险事件,我们使用比例次分布风险回归来比较所有患者的癌症特异性死亡(CSD)。...模型的c指数为0.643,具有中等的判别能力。化疗和放疗与高危组CSD改善显著相关,而与低危组无关(图3B)。此外,这里建立了一个基于预测模型的列线图来预测每个个体的CSD概率。...图4 相关推荐:手把手掌握临床研究的必备绘图技能:列线图 结语 文章基于seer数据库的早期子宫乳头状浆液性癌患者的临床特征数据进行研究,通过单因素与多因素分析找到与CSD相关的临床特征因素,利用列线图来构建临床预测模型...基于seer数据库发表的文章有很多,选择合适的切入点很重要,本文就是一个很好的例子,我们可以借鉴和学习!

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    论文研读-SIMD系列-基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用

    基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据(SIMD)范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...我们概述了一种新的访问模式,该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后,我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中,通过2个代表性示例,证明我们新的访问模式的效率及适用性。...4、应用案例 4.1 向量化查询处理 一个基于分区的SIMD方式的应用场景是基于列存的向量化查询。每个查询算子迭代处理多个值的向量。优势是良好的指令缓存和CPU利用率,同时保持较低的物化代价。...因此,我们基于分区的SIMD处理概念旨在显式地缓存当前和未来处理多个页面所需的数据,与线性访问相比,可以提高该处理模型的性能。 对满足列B上的谓词条件的记录,在列A上进行聚合sum操作。...SIMD寄存器中的所有元素都减少了1,其中−1等于设置为1的所有位。最后,所得到的SIMD寄存器取反,并与数据SIMD寄存器进行与操作。

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    10万行30列数据乘上系数,能快一些吗?含“函数作为参数”的触类旁通方法

    - 问题:简单操作法卡出翔 - 小勤:前面讲到一个多列数据乘上一个系数的问题,《将多列的数据都乘上一个系数,Power Query里怎么操作比较简单?》...,里面采用了逆透视成一列数据然后再透视回去的方法,操作比较简单,但是…… ——我有78000+多个物料,每个物料有30列左右,现在加乘的做法那个慢啊,完全没法忍!...替换后修改参数如下,即将所有的Number.Round(_,2)替换为_*系数: 小勤:好吧,虽然有点儿周折,但也还能接受。还有更好的办法吗?...- 改进2:直接替换法 - 大海:实际上,我们还可以用替换(ReplaceValue)而不是转换(TransformColumns)的方式来实现,这样可以直接在PQ里简单改参数就可以了,比如我们先选定所有要加乘的列...而且,我们可以看到,相应的参数顺序大致跟我们操作时所选择的内容以及输入的数据顺序一致。 小勤:嗯。先选定多列(x),然后输入要查找的值(y),然后输入要替换的值(z)…… 大海:对的。

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    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明,可视化,代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”,该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素,包括索引,列和值。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”,因为它将基于矩阵的数据(具有二维)转换为基于列表的数据(列表示值,行表示唯一的数据点),而枢轴则相反。...Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。当一列爆炸时,其中的所有列表将作为新行列在同一索引下(为防止发生这种情况, 此后只需调用 .reset_index()即可)。

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    降维技术

    常见的几种降维方案 缺失值比率 (Missing Values Ratio) 该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此,可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。...低方差滤波 (Low Variance Filter) 与上个方法相似,该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此,所有的数据列方差小的列被移除。...主成分分析 (PCA) 主成分分析是一个统计过程,该过程通过正交变换将原始的 n 维数据集变换到一个新的被称做主成分的数据集中。...需要注意的是主成分变换对正交向量的尺度敏感。数据在变换前需要进行归一化处理。同样也需要注意的是,新的主成分并不是由实际系统产生的,因此在进行 PCA 变换后会丧失数据的解释性。...每次降维操作,采用 n-1 个特征对分类器训练 n 次,得到新的 n 个分类器。将新分类器中错分率变化最小的分类器所用的 n-1 维特征作为降维后的特征集。

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    POLARDB IMCI 白皮书 云原生HTAP 数据库系统 一 列式数据是如何存储与处理的

    然而,基于行的数据格式因其无法有效地访问分析查询而闻名。...如图4所示,PolarDB-IMCI中的列索引作为现有行存储的补充存储。在PolarDB-IMCI中,表的列可以选择地参与列索引。...PolarDB-IMCI将表的所有行分为多个行组,并进行追加式写入以提高写入性能。在行组中,数据的每一列都与一些统计元数据一起组织成数据包。...对于各种数据类型,列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合,而字符串列使用字典压缩。...对于各种数据类型,列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合,而字符串列使用字典压缩。

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    TMOS系统之Trunks

    为了优化带宽利用率,如果可能,F5 Networks 建议干线中的链路数量为 2 的幂(例如,2、4 或 8)。这是由于系统用于将数据流映射到链路的帧平衡算法。...无论采用何种散列算法,具有 2、4 或 8 个链路的主干都可以防止可能对数据吞吐量产生不利影响的倾斜。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址(或仅目标地址)计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输,从而保持帧顺序。...此设置的可能值为: 源/目标 MAC 地址 此值指定系统将散列基于源和目标的组合 MAC 地址。 目标 MAC 地址 此值指定系统将散列基于目标的 MAC 地址。...源/目标 IP 地址 此值指定系统将散列基于源和目标的组合 IP 地址。

    1.1K80

    Pandas 秘籍:1~5

    get_dtype_counts是一种方便的方法,用于直接返回数据帧中所有数据类型的计数。 同构数据是指所有具有相同类型的列的另一个术语。 整个数据帧可能包含不同列的不同数据类型的异构数据。...在数据分析期间,极有可能需要创建新列来表示新变量。...更多 除了insert方法的末尾,还可以将新列插入数据帧中的特定位置。insert方法将新列的整数位置作为第一个参数,将新列的名称作为第二个参数,并将值作为第三个参数。...这在第 3 步中得到确认,在第 3 步中,结果(没有head方法)将返回新的数据列,并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据帧中。axis等于1/index的其他步骤将返回新的数据行。...在分析期间,可能首先需要找到一个数据组,该数据组在单个列中包含最高的n值,然后从该子集中找到最低的m基于不同列的值。

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    20道BAT面试官最喜欢问的JVM+MySQL面试题(含答案解析)

    (static 常量和 static 变量),编译后的代码(字 节码)等数据 堆:初始化的对象,成员变量 (那种非 static 的变量),所有的对象实例和数组都要 在堆上分配 栈:栈的结构是栈帧组成的...简而言之,第三 范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关 键字信息。 >所以第三范式具有如下特征: >>1. 每一列只有一个 值 >>2. 每一行都能区分。 >>3....组合索引: 为了进一步榨取 MySQL 的效率,就要考虑建立组合索引。 即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。 4. 以及在 mysql 数据库中索引的工作机制是什么?...数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更 新数据库表中数据。索引的实现通常使用 B 树及其变种 B+树 5.MySQL 的基础操作命令: 1....当一个从服务器连接主服务器时,它通知主 服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生 的任何更新,然后封锁并等待主服务器通知新的更新。 过程如下 1.

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    Pandas 秘籍:6~11

    所有数据帧都可以向自己添加新列。...让我们将此结果作为新列添加到原始数据帧中。...Pandas 将新数据作为序列返回。 该序列本身并没有什么用处,并且更有意义地作为新列附加到原始数据帧中。 我们在步骤 5 中完成此操作。 要确定获胜者,只需每月的第 4 周。...步骤 2 使用index和columns参数中的所有列作为分组列开始复制过程。 这是使此秘籍生效的关键。 数据透视表只是分组列的所有唯一组合的交集。...append方法最不灵活,仅允许将新行附加到数据帧。concat方法非常通用,可以在任一轴上组合任意数量的数据帧或序列。join方法通过将一个数据帧的列与其他数据帧的索引对齐来提供快速查找。

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