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。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行，最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 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。
为了更好地控制对网站资源的访问，可以为特定的网站目录添加访问授权。本节将分别介绍客户机地址限制和用户授权限制，这两种访问方式都应用于httpd.conf 配置文件中的目录区域范围内。...>配置段中均可以试用Reuire配置项来控制客户端的访问。...➡️允许访问限制 限制 基于IP地址限制，只允许192.168.93.112 主机访问 重启服务 该指令将限制对当前上下文（例如整个服务器或特定网站）的访问，仅允许来自指定 IP 地址的请求。...Apache 重新启动后，对 Web 服务器的访问将被限制为仅允许来自 IP 地址 192.168.93.112 的请求。来自任何其他 IP 地址的请求都将被拒绝。...测试 192.168.93.112 无法访问因为我们 设置了拒绝的流量 报错403无法访问 192.168.93.113访问是可以的 因为我们没有拒绝它访问httpd 2.用户授权限制 Apache HTTP
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...new_name_3 = name.drop_duplicates(subset='name1',inplace=True) new_name_3 结果中new_name_3的值为空，即设置inplace...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。...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-
使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示： 实例(Python 2.0+) #!...list = [] ## 空列表 list.append('Google') ## 使用 append() 添加元素 list.append('Runoob') print list 注意：我们会在接下来的章节讨论...append()方法的使用 以上实例输出结果： ['Google', 'Runoob'] ---- 删除列表元素 可以使用 del 语句来删除列表的元素，如下实例： 实例(Python 2.0+) #!...'chemistry', 1997, 2000] After deleting value at index 2 : ['physics', 'chemistry', 2000] 注意：我们会在接下来的章节讨论...remove()方法的使用
protected void GridView1_RowEditing(object ...
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。...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 =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...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
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。
于是想到通过default来修改列的默认值： alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务， new-新业务'...找后台运维查生产数据库，发现历史数据的biz字段还是null 原因： 自己在本地mysql数据库试了下，好像的确是default没法修改历史数据为null 的值。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default的语义上处理不一样，对于oracle，会将历史为null的值刷成default指定的值。...总结 1. mysql和oracle在default的语义上存在区别，如果想修改历史数据的值，建议给一个新的update语句（不管是oracle还是mysql，减少ddl执行的时间） 2....即使指定了default的值，如果insert的时候强制指定字段的值为null，入库还是会为null
Apache Sentry 是 Hadoop 中特定组件的基于角色的授权模块。它在为 Hadoop 集群上的用户定义和实施不同级别的数据权限时很有用。...它提供了一个集中式平台，可以跨 Sentry 保护的所有 Hadoop 组件以及 Apache Hadoop 生态系统中的其他服务（如 Apache HBase、YARN、Apache NiFi）一致地定义...并且在表级别获得访问权限不会在列级别授予相同的访问权限。...尽管不建议这样做，但基于安全要求，可以更改对该特殊实体的访问权限。删除默认的 {OWNER} 权限可能需要为每个对象所有者添加额外的特定策略，这会增加策略管理的操作负担。...特殊对象 {USER} – 这应该被视为 Ranger 中的一个特殊实体，意思是“当前用户”。使用此特殊对象可以显着简化策略结构，其中数据资源包含用户名属性值。
访问对象值 1、你可以使用点号（.）来访问对象的值：实例 var myObj, x; myObj = { "name":"runoob", "alexa":10000, "site":null...}; x = myObj.name; 2、你也可以使用中括号（[ ]）来访问对象的值：实例 var myObj, x; myObj = { "name":"runoob", "alexa":10000...，使用中括号（[]）来访问属性的值：value在使用for遍历时，只能通过 myObj[x] 来获取相应属性的值，而不能使用 myObj.x** 实例 var myObj = { "name":"runoob..."site1":"www.runoob.com", "site2":"m.runoob.com" } } 2、你可以使用点号(.)或者中括号([])来访问嵌套的 JSON 对象。...= "www.google.com"; 2、你可以使用中括号([])来修改 JSON 对象的值： 实例 myObj.sites["site1"] = "www.google.com"; 删除对象属性
1 文档编写目的 Apache Sentry是由Cloudera贡献给Hadoop开源社区的组件，它提供了细粒度级、基于角色的授权以及多租户的管理模式。...细粒度访问控制：Sentry支持细粒度的Hadoop数据和元数据访问控制。...Sentry在服务器、数据库、表和视图范围提供了不同特权级别的访问控制，包括查找、插入等——允许Admin用户通过视图的方式限制普通用户对行或列的访问，或者对数据进行脱敏处理。...基于角色的管理：Sentry通过基于角色的授权的方式，让你可以轻易将访问同一数据集的不同权限级别授予多个用户组。...Sentry1.5中支持对表的列（Column）进行授权。 权限：授权访问某一个资源的规则，比如SELECT,INSERT,ALL。 角色：角色是一系列权限的集合，可以简单的理解为权限的实例化。
Apache Sentry Sentry是由Cloudera公司内部开发而来的，初衷是为了让用户能够细粒度的控制Hadoop系统中的数据（这里主要指HDFS，Hive的数据）。...这两个框架在权限管理时都有运用到基于角色的访问控制原理（role-based access control，RBAC）。...换句话说，当新来一个用户时，我们赋予它的是一个身份角色，然后这个用户的执行权限操作完全由统一的角色本身所允许的一些权限。基于角色的访问控制，能够大大减轻系统对于大数据量用户的直接ACL控制。...另外地在Sentry Sever中，它还有audit模块，记录了所有模块的请求访问记录。 Ranger Ranger相比较于Sentry来说，它的功能可以说更加具有通用性。...这里说的通用性在于以下两点： 上层支持的应用组件更多 对于控制的资源的类型更多 第一点，前文已经提到过，第二点这里的资源就不仅仅只有文件和目录了这种了，它还可以有表，行以及列的访问控制。
在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...在pandas中，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获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？
中的位运算符来控制权限。...位运算符指的是二进制位的运算，先将十进制数转成二进制后再进行运算。 在二进制位运算中，1表示true，0表示false。...运用场景在传统的权限系统中，不同的权限之间存在很多关联关系，而且有很多种权限组合方式，在这种情况下，权限就越难以维护。这种情况我们就可以使用位运算符，可以很巧妙地解决这个问题。...那么我们可以定义4个二进制变量表示：// 所有权限码的二进制数形式，有且只有一位值为 1，其余全部为 0const READ = 0b1000 // 可读const WRITE = 0b0100 //...，有一定的前提条件：每种权限码都是唯一的，有且只有一位值为 1。
Apache Spark 2.2最近装备了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基（cardinality）、唯一值的数量、空值、最大最小值、平均/最大长度，等等）...需要注意的是在ANALYZE 语句中没必要指定表的每个列-只要指定那些在过滤/join条件或group by等中涉及的列 统计信息类型 下表列出了所收集的统计信息的类型，包括数字类型、日期、时间戳和字符串...等于操作符 (=) :我们检查条件中的字符串常量值是否落在列的当前最小值和最大值的区间内 。这步是必要的，因为如果先使用之前的条件可能会导致区间改变。如果常量值落在区间外，那么过滤选择就是 0.0。...如果比当前列值的最小值还小，那么过滤选择就是 0.0(如果大于最大值，选择即为1.0)。否则，我们基于可用的信息计算过滤因子。...我们对已经取得的进展感到十分兴奋并希望你们喜欢这些改进。我们希望你们能在Apache Spark 2.2中尝试新的CBO!
Apache Sentry Apache Sentry 是 Cloudera 公司发布的一款 Hadoop 安全开源组件，它提供了细粒度级、基于角色的授权。 ?...图 2：Apache Sentry 架构图，via Apache Sentry 官网 如图 2 所示，Apache Sentry 目前支持 Hive、Impala、HDFS 等主流组件，它的优点如下：...支持细粒度的 HDFS 元数据访问控制，对 Hive 支持列级别的访问控制； 通过基于角色的授权简化了管理，将访问同一数据集的不同权限级别授予多个角色； 提供统一平台，方便管理； 支持集成 Kerberos...Apache Ranger Apache Ranger 是 Hortonworks 公司发布的 Hadoop 安全组件开源组件，经过调研我们发现它的优点非常多： 提供细粒度级的权限控制； 权限模型基于访问策略...权限模型 访问权限定义了「用户-资源-权限」这三者间的关系，Apache Ranger 基于策略来抽象它们之间的关系，进而延伸出它的权限模型。
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
2.改进缓存HDFS文件句柄的机制。这种缓存机制提高了多次访问同一文件的查询性能和扩展性，比如从Parquet文件中检索不同的列。通过open()调用缓存文件句柄可以降低Namenode的负载。...Kudu会自动创建一个单独的分区来覆盖所有的可能的值的范围。此功能适用于小表，这样那些每个查询都是全表扫描因为分区带来的开销将不存在。 Kudu表更细粒度的Sentry授权，支持列授权。...还可以使用DROP DEFAULT从列中删除默认值。...1.4Apache Sentry ---- 从CDH5.13开始，你可以安装两个Sentry服务，并通过配置实现Sentry服务的高可用，当Primary的Sentry挂了以后，可以自动实现Sentry...警告是基于集群规模，以及集群上运行的服务类型。 2.9Solr图标库 ---- Solr服务现在包含了每个指标的例子图表。
如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，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，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK
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