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。...subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...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...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据框直接用默认值即可，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-
场景： 有一个表中的某一列，你需要获取到这一列的所有值，你怎么操作？...QuerySet，内容是键值对构成的，键为表的列名，值为对应的每个值。...QuerySet，但是内容是元祖形式的查询列的值。...但是我们想要的是这一列的值呀，这怎么是一个QuerySet，而且还包含了列名，或者是被包含在了元祖中？...查看高阶用法，告诉你怎么获取一个值的 list，如：['测试feed', '今天', '第三个日程测试', '第四个日程测试', '第五个测试日程']
前言 数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。
第一步查询： select id,dept_name from tbl_department where id=#{id} 第二步查询...property="employee" select="com.gong.mybatis.dao.EmployeeMapperPlus.getEmpsByDeptId" column="id"> 这里的column...需要传入多列值时，可以将多列值封装为map进行传递，比如column="{key1=column1,key2=column2}"。...补充：在collection中有fetchType属性，默认为lazy，可以将其设置为eager关闭全局开启的延迟加载。
今天接到一个群友的需求，有一张表的数据如图 1，他希望能通过 SQL 查询出图 2 的结果。 ? 图 1 原始数据 ?...图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2，图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值，且NULL值无处不在，而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作，把 NULL 所在的单元格删了，下方的单元格往上移，如果下方单元格的值仍是 NULL，则继续往下找，直到找到了非 NULL 值来补全这个单元格的内容。...有一个思路：把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表，这个表只有两个字段，一个是序号，另一个是去 NULL 后的值。...，按值在原表的列出现的顺序设置了序号，目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。
protected void GridView1_RowEditing(object ...
序 本文主要展示如何使用mysql的多列组合查询 何为多列组合查询呢，就是查询的值不再是单个列的值，而是组合列的值。...查询 select * from t_demo where (name,score) in (('c',30),('e',60)); +----+------+-------+ | id | name...查询 select * from t_demo where (name,score) = ('c',30) or (name,score) = ('e',60); +----+------+------...-+ | 3 | c | 30 | | 6 | e | 60 | +----+------+-------+ 2 rows in set Time: 0.119s 小结 多列组合查询平常比较少见...，初次看还觉得挺神奇的。
如图，我有两列MAC地址表，然后需要把F列的值取值到D列，可以使用公式：=VLOOKUP(A1,$E$1:$F$44,2,0)进行处理数据。...A1代表以哪一列为基础取值参考，$E$1:$F$44代表查找对比范围。
在需求中由于要批量查数据，且表中数据量挺大（2300万条记录） 且查询条件的这两个字段没有加索引，为了增加查询速度，现在需要去为这两个字段添加索引。...由于联合索引的是先以 前面的排序在根据后面的排序所以说将区分度高的放在前面会减少扫描行数增加查询效率 但是最重要的问题来了，我就要提交SQL的时候 leader 问了一句我，你这边的话这个数据字段 默认值为...B+树 不能存储为null值的字段吗。想想也是啊 为null 值这个key 怎么建立啊，怎么进行区分呢？...于是带着疑问去查了查， 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的，并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。...所以说这个null值一定是加到B+ 树里面了 但是这个就会哟疑问了 索引的key值为null值在B+树是怎么存储着呢 ？？？
在正常应用场景中，常常会从HIVE中直接获取某个DATAFRAME，这个dataframe除了与数据表中某些字段的提取，还往往会涉及到一些常量列的添加，用以如区分数据等场景。...hive中原生提供了这样的功能。非常简单。 如这个语句：select *, 1 a, 24 hours from **. 就实现了在某个表的原有字列后面添加a, hours两个字段。...且这两个字段的数值都为常量。 效果如下：
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...请教个问题 我读取某个excle表格，但是某些列的标识带有空格，怎么去除呢，我把整个excel该成“string”格式并通过strip（）函数处理，第一行的空格键还是存在？...粉丝自己的代码是df = df.astype('string').apply(lambda x:x.str.strip())，这里【？】看出来问题，strip删除头尾空格。 二、实现过程 这里【？】...df.columns]， 后来【瑜亮老师】也给了一个代码，如下所示：df.columns = df.columns.str.replace(r" ", "", regex=True)顺利地解决了粉丝的问题...这篇文章主要盘点了一个pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
使用 MySQL 表时，通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言，提供了多个库，可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。...在本文中，我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 表的列值的过程。...提供了有关如何连接到MySQL数据库，执行SQL查询，连接列值以及最终使用Python打印结果的分步指南。...我们希望将first_name和last_name列的值连接成一个名为 full_name 的列。...这将打印 employee 表中每一行的first_name列和last_name列的串联值。
本期的文章源于工作中，需要固定label的位置，便于在spark模型中添加或删除特征，而不影响模型的框架或代码。...spark的jupyter下使用sql 这是我的工作环境的下情况，对你读者的情况，需要具体分析。...sql = ''' select * from tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql...) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件 改变列的位置 前面生成了DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis...=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0） 未完待补充完善。
背景 ES在查询时如果数量太多，而每行记录包含的字段很多，那就会导致超出ES的查询上线，默认是100MB，但是很多场景下我们只需要返回特定的字段即可，那么如何操作呢。...String[] fields = {"字段1","字段2"}; sourceBuilder.fetchSource(fields,null); //把查询添加放入请求中...; response = client.search(request, RequestOptions.DEFAULT); //封装查询的信息...return hitList; } String[] fields = {“字段1”,“字段2”}; sourceBuilder.fetchSource(fields,null); 注意：字段不是实体类中的字段...，而是表中的名称，不是userStatus而是user_status 本篇文章如有帮助到您，请给「翎野君」点个赞，感谢您的支持。
注意事项： 分页循环查询满足条件的数据然后进行处理，通过PageHelper或者直接使用“limit statIndex,pageSize”来分页查看数据，如果查询条件（如根据status来过滤数据）在每一次获取之后会更改...，这里的更改可能指的是在每次循环查询内部更改满足查询条件的数据，如status=1的条件，在查询完之后更改为status=2，注意这里的更改还有可能出现在另外的逻辑链条中。...userMapper.updateApproveStatus(yyy); } } startPage++; } while (userList.size() == bachSize); 分页查询后的变更过程如下...更新之后的代码 针对上面所说的分页查询方式，我们需要做一些调整，调整办法如下： 第一步：当查询出当页的数据之后，记录下本次拉取的最后一条数据的排序字段值；当发起下一页数据查询的时候，带上这个参数，服务端通过这个参数做过滤条件...第二步：排序字段值不能出现重复 List userList; int bachSize = 10; Long idGreater = NumberUtils.LONG_ZERO; do
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，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的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
等建完索引，我又发现一个可以优化的地方。在本题中，只需找出散值（即每列的单值）的差异即可，完全没必要把整张表的数据，都拉出来。因为 user_id 肯定会有重复值嘛。...，这次的查询也快很多 但是，上面的做法，太过于繁琐，有没有什么方法，可以一次性就知道，这三列到底有没有差别呢？...虽然，count 值一样，两列包含的数据，就绝对一样了吗，答案是否定的。假设，user_id, app_user_id 各包含 400万数据。...于是，我又想到了一种方案，那就是求 CRC 的总和。CRC 方法，简单来说，就是求每个 user id 的哈希值，然后求和。若和一致，则说明两列包含了相同的散值。...而求两列异值，最快的方法，由上可知，便是Left Join 求 Null, 并且只要有一条数据存在，就足以说明集合的包含关系.
SELECT * FROM dbo.test2 现在我们将Province列值和Company列值互换,代码如下: UPDATE test2 SET Company=Province, Province...=Company 这是第一种列值互换方式！...下面是第二种在部分数据库中有效的互换方式: UPDATE test2 SET Company=Company+Province, Province=Company-Province, Company=Company-Province...; 这里的加减号可能有些数据库不支持,根据不同的DBMS做相应的替换。
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