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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(上篇)

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:大佬们,请教个小问题,我要查找某中具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写abc。...给了一个指导,如下所示: 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 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,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(下篇)

代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写,绝对没有他需求改快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...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【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(中篇)

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,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 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【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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SQL中转列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,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。...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...其中,if(course='语文', score, NULL)语句实现了当且仅当课程为语文时取值为课程成绩,否则取值为空,这相当于衍生了一个新字段,且对于每个uid而言,其所有成绩就只有特定课程结果非空...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;...一变多行,那么复制最直观实现当然是使用union,即分别针对每门课程提取一张衍生表,最后将所有课程衍生表union到一起即可,其中需要注意字段对齐 按照这一思路,给出SQL实现如下: SELECT

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SQL 中转列转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...[StudentScores] GROUP BY UserName 复制代码 查询结果如图所示,这样我们就能很清楚了解每位学生所有的成绩了 接下来我们来看看第二个小列子。...这也是一个典型转列例子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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存储、存储之间关系比较

尽管这种方式很明显不太适合于交易环境,在交易环境中,一个事务与一数据有效对应,而在查询进程环境中,很显然,查询是基于特定来选择。...存储法是将数据按照存储到数据库中,与存储类似; 3.1基于储存 基于存储是将数据组织成多个,这样就能在一个操作中找到所有。...这表示对某个特定搜索可以直接进入该存储区,而不需要扫描整行数据。这样也使得数据压缩变得更容易,因为一个数据通常具有相同数据类型。...算法 6~23 处理J 空间最左叶子节点: (1) T1 处理结果包含A , 可确定J 与T1空间串行连接方式。T2 包含B 时, 可确定A、B 并行, J 与T2 串行。...T2 不包含B 时, 根据代价权衡来决定连接方式。(2) T1 处理结果不包含A , 可根据代价估计A 与T1 串并行I/O, 选择产生较小I/O策略。接下来处理同(1)。

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select count(*)、count(1)、count(主键)count(包含空值)有何区别?

下班路上看见网上有人问一个问题: oracle 10g以后count(*)count(非空)性能方面有什么区别?...首先,准备测试数据,11g库表bisalid1是主键(确保id1为非空),id2包含空值, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值),则统计是非空记录总数,空值记录不会统计,这可能业务上用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)前三个SQL一致,这种执行计划效率也是最低,这张测试表字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)count(主键索引字段)其实都是执行count(),而且会选择索引FFS扫描方式,count(包含空值)这种方式一方面会使用全表扫描

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Pandas库基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python中切片语法。...我们试试看如何将最后一包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...大家还记得它们区别吗?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一也计算在内了。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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传统存储(HBase)存储区别「建议收藏」

1 为什么要按存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库式存储(Row-basedstorage)来说。...所以它们就有了如下这些优缺点: 式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到会被读取 Ø 投影(projection)很高效...Ø 任何都能作为索引 缺点 Ø 选择(Selection)时即使只涉及某几列,所有数据也都会被读取 Ø 选择完成时,被选择要重新组装 Ø INSERT/UPDATE比较麻烦 注:...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩目的(有点像规范化非规范化NormalizeDenomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛图了,通过一条查询执行过程说明列式存储...用数字去列表里匹配,匹配上位置设为1。 3. 把不同匹配结果进行位运算得到符合所有条件记录下标。 4. 使用这个下标组装出最终结果集。

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Pandas针对某百分数最大值无效?(下篇)

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:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一譬如0.001什么,转化了1%以后再对某做print(df...[df.点击 == df['点击'].max()],最大值 明明有15%却显示不出来,只显示出来10%以下,是什么原因啊?...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大值所在,然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝问题,这一篇文章我们一起来看看另外一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了,怎么最大数?...二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个提示如下:一般来说在Excel可以设置格式为百分数,而不是添加字符串%符号,如果是后者,把字符串型百分数转换成小数,再取最大值 这里【瑜亮老师】给了一个代码如下...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,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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Pandas针对某百分数最大值无效?(上篇)

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:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一譬如0.001什么,转化了1%以后,再对某做print(...df[df.点击 == df['点击'].max()],最大值 明明有15%却显示不出来,只显示出来10%以下,是什么原因啊?...二、实现过程 后来【瑜亮老师】也给了一个提示如下:因为你百分比这一是文本格式。首先的话需要进行数据类型转换,现在先转为flaot型。...df[df.比例 == df.比例.max()] max1['比例'] = max1['比例'].apply(lambda x: '{:.2%}'.format(x)) print(max1) 先取最大值所在...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,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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