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pandas遍历Dataframe几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 遍历,将DataFrame每一迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 遍历,将DataFrame每一迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():遍历,将DataFrame每一迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行索引 1 2 row[‘name’] # 对于每一,通过列名...name访问对应元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1’], row[‘c2’]) # 输出每一 1 2 3 遍历itertuples()

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使用 EF Core PostgreSQL JSONB

SELECT jsonb_each_text(details) FROM products; JSONB 查询示例 顶级属性筛选 筛选 jsonb 在其顶层包含指定记录。...'warranty'; 嵌套属性筛选 筛选 jsonb 在嵌套对象包含指定记录。...SELECT * FROM products WHERE details#>>'{specs, memory}' = '16GB'; 数组属性过滤 筛选 jsonb 数组包含具有特定属性对象记录...**数据库迁移:**EF Core 将在迁移中将 JSONB 列作为字符串 (nvarchar(max)) 类型进行处理。 **透明使用:**在 EF Core 无缝使用 JSONB 支持属性。...结论 PostgreSQL JSONB 与 EF Core 集成为在关系数据库上下文中处理复杂、嵌套和动态数据结构提供了可靠解决方案。

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Java传递

第一步,先搞清楚Java基本类型和引用类型不同之处 int num = 10; String str = "hello"; 如图所示,num是基本类型,就直接保存在变量。...-5-30/%E5%80%BC%E4%BC%A0%E9%80%922.jpg" width = "400" alt="传递2" align=center /> 第三步,在调用时候发生了什么 Java...程序设计语言总是采用调用。...现在再回到最开始例子, /** * 首先add方法list对象是传入参数一个拷贝,但是这个拷贝对象指向是同一个List,所以这个拷 * 象add(100)是操作list指向List数组...a是传入参数一个拷贝,对a进行操作不 * 会对原数值产生影响 */ addNum(int a) 这个过程说明:Java 程序设计语言对对象采用不是引用调用,实际上,对象引用是传递

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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)。...,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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用过Excel,就会获取pandas数据框架

在Excel,我们可以看到和单元格,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,在本例为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...要获取前三,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[索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2Mary Jane所在城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[],需要提醒(索引)和可能是什么?

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分组后合并分组字符串如何操作?

一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas问题,如图所示。...下面是他原始数据: 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重,就不用unique,完美地解决粉丝问题! 后来他自己参考月神文章,拯救pandas计划(17)——对各分类含重复记录字符串列去重拼接,也写出来了,如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas基础问题,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【IF】提问,感谢【月神】、【瑜亮老师】给出思路和代码解析,感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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SQL转列和转行

而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是转列和转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...01 转列:sum+if 在行转列,经典解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...这实际上对应一个知识点是:在SQL字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空记录,这实际是由于在原表存在有空情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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使用pandas筛选出指定所对应

在pandas怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一符合条件真值(true value),如找出列A中所有等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回是array([0, 2, 4, 6, 7])...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些 df.loc[df['column_name

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SQL 找出分组具有极值

这些需求有两个共同点:一是需要做分组,有部门分组、有科目、也有用户分组;二是在分组里面找到存在极值,是整行数据,而不只是极值。...窗口函数 如果你在用 MySQL 5.8+,窗口函数可能是你最先想到办法,因为它足够简洁、简单。 先按部门分组,再对组内按照薪资降序排序,取排序序号为 1 即为部门最高薪资员工信息。...子查询 如果你数据库还不支持窗口函数,那可以先对 emp 分组,取出每个部门最高薪资,再和原表做一次关联就能获取到正确结果。...在关联条件 b.deptno = a.deptno AND a.sal < b.sal ,只要 a.sal 不是分组最大,总能在 b 表中找到比它大数据。...当 a.sal 是分组最大时,a.sal < b.sal 条件不成立,关联出来结果 b 表数据为 NULL。

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javasort排序算法_vbasort排序

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 C++中提供了sort函数,可以让程序员轻松地调用排序算法,JAVA也有相应函数。...Arrays.sort(a); for (i=0;i<=4;i++) { System.out.println(a[i]+" "); } } } 2.基本元素从大到小排序: 由于要用到sort第二个参数...可以使用Interger.intvalue()获得其中int 下面a是int型数组,b是Interger型数组,a拷贝到b,方便从大到小排序。capare返回是1表示需要交换。...Arrays.sort(a,cmp); for (i=0;i<=4;i++) { System.out.println(a[i]); } } } 4.区间排序 如果只希望对数组一个区间进行排序...,那么就用到sort第二个和第三个参数sort(a,p1,p2,cmp),表示对a数组[p1,p2)(注意左闭右开)部分cmp规则进行排序 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https:

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编写程序,随机产生30个1-100之间随机整数并存入56二维列表56格式输出

一、前言 前几天在某乎上看到了一个粉丝提问,编写程序,随机产生30个1-100之间随机整数并存入56二维列表56格式输出?这里拿出来跟大家一起分享下。...numbers = [random.randint(1, 100) for i in range(30)] # 将生成数字56格式存储到二维列表 rows = 5 cols = 6 matrix...6格式输出二维列表数字 for i in range(rows): for j in range(cols): print(matrix[i][j], end="\t")...for 循环用来将随机数填充到二维列表。 最后一个 for 循环用来56格式输出二维列表数字。 运行之后,可以得到预期结果: 后来看到问答区还有其他解答,一起来看。...下面是【江夏】回答: import random # 生成 30 个 1-100 随机整数,并存入 5 6 二维列表 data = [[random.randint(1, 100) for

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动态数组公式:动态获取某首次出现#NA之前一数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据上方数据(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为最新获取

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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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