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。...若选last为保留重复数据的最后一条，若选False则删除全部重复数据。 inplace：是否在原数据集上操作。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...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-
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org
问题阐述 在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 Excel数据查找，相信多数的同学都不陌生，我们经常会使用vlookup等各类查找函数，进行数据的匹配查找。...比如：我们要查询A列中的单号是否在B列中出现，就可以使用Vlookup函数来实现。 但是今天的问题是一列数据是否在一个范围里存在 这个就不太管用了。...直接抛出问题给ChatGPT 我问ChatGPT，在Excel里，查找A列的数据是否在D列到G列里，如果存在标记位置。 来看看ChatGPT怎么回答。 但是我对上述回答不满意。...因为他并没有给出我详细的公式，我想有一个直接用的公式。 于是，我让ChatGPT把公式给我补充完整。 让ChatGPT把公式给我补充完整 这个结果我还是不满意。 于是我再次让他给我补充回答。
前言 这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候，发现： 这我乍一看，牛批啊。这语法还挺长见识的。 转念思考了一下，其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。...换句话说，就是如何可以批量的对数据框的指定行或者列进行某种操作。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0） 其实按照我的思路，还是惯用的循环了，对数据框的列名判断一下，如果所取的列在数据框中，就修改一下其格式，重新赋值： data(cancer, package...比如我的数据里，只有一个分类数据，对其取反取数更加容易。...#选中符合某正则表达的列 select(test, everything()) #选中所有列，可以使指定的列先提前 select(test, last_col()) #选中最后一列 select(test
我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...相对路径和绝对路径是很重要<em>的</em>概念，这个一定要搞明白 pattern参数指定文件<em>的</em>后缀名 接下来批量将5份<em>数据</em>读入 需要借助tidyverse这个包，用到<em>的</em>是map()函数 library(tidyverse...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份<em>数据</em>分别以<em>数据</em>框<em>的</em>格式存储在其中 最后是合并<em>数据</em> 直接一行命令搞定 df1<-reduce(df,inner_join...之前和一位同学讨论<em>的</em>时候他也提到了tidyverse整理<em>数据</em>，但是自己平时用到<em>的</em><em>数据</em>格式还算整齐，基本上用<em>数据</em>框<em>的</em>一些基本操作就可以达到目的了。
正文 本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...Mutate_at（）/ transmutate_at（）：将函数应用于使用字符向量选择的特定列 Mutate_if（）/ transmutate_if（）：将函数应用于使用返回TRUE的谓词函数选择的列...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。
关于数据迁移，在之前也讨论过一些需要注意的地方，可能林林总总列了不少，都是在数据迁移迁移前和迁移时需要注意的。...数据升级前的测试 -）充分的测试，评估时间，总结经验,提升性能, 心中有数。 在生产中进行数据的大批量迁移时，充分的测试时必须的。...补充： 关于lob数据的备份，大家可以根据自己的情况而定，如果使用数据泵来做数据迁移，强烈建议做表级备份，如果出现数据冲突的时候，能够很方便的排查。...数据升级前的系统级检查 1）内存检查 可以使用top,free -m来做一个检查，看内存的使用情况是否正常，是否有足够的内存空间。...检查是否有高cpu消耗的异常进程 检查是否有僵尸进程 像下面的例子，进程中存在一个僵尸进程，可以查看倒底是什么进程，排查后可以杀掉。
迁移前的准备工作，自己想了不少，总结出来就是一套可实践的方案，可能有的朋友会想，如果升级一套数据库，这些工作是不是看起来有些多余啊，其实不然，一种情况下，升级的时候是多台联动升级，这时很容易遗留一些准备工作....修改主机名root,oracle密码，改为安全模式的设置 9.检查数据库日志，是否有ORA相关的错误，从日志中检查大页是否开启 10.设置NTP时间同步 11.如果存在DB Link,需要开通相关的防火墙权限...，保证访问畅通 12.如果其他服务器存在相关的DB Link,需要提前准备好连接新库的tnsnames.ora配置 13.图形界面检查，保证能够正常显示图形，有些操作可以的话使用图形工具也可以检查主备库启用的监听端口是否一致...14.数据库参数调整和优化（关闭密码过期60天的设置，部分新特性） 15.目标服务器中的数据库temp,undo的大小设置 16.检查主备库的字符集是否一致 17.检查数据库中的无效对象 18.对演练中的数据问题进行确认...， Foreign key相关的数据问题 19.检查备库是否可以启动到只读状态 20.安装zabbix客户端 21.检查源服务器端是否有足够的磁盘空间
之前写了一篇文章分析了Datapump迁移数据的一些准备总结，反响还不错。Datapump数据迁移前的准备工作，最近碰到一个场景，根据评估还是使用Datapump比较好。...3.迁移的数据量不算大，在几百G以内，可以充分利用带宽和I/O吞吐量来达到预期的时间窗口。...为了使应用的影响降低到最低，我们决定在迁移之后切换IP，使得新的数据库环境拥有原来的IP，这样应用端就无需做任何连接信息的修改了，DB Link的问题也能得到一并解决，无需确认更多的细节。...这种方案使用Datapump迁移前看起来还是照葫芦画瓢，但是细细想来却有一些隐患和需要预先解决的地方，不知道大家看到我提供的背景是否有一些想法。...4.对于未知问题的考虑，我也有一些补充的想法，在源库中导出数据，如果开启大并行，有一种隐患就是老旧的服务器还是有潜在 的风险，如果出现了宕机，那大家可就慌乱了，紧急处理思路就是做Failover，然后在备库端继续尝试导出
本文是作者开发一个业务需求时，将返回数据列表的其中一个数据长度很长的字段处理成数组，并将其作为子表显示的过程，具体样式如下（数据做了马赛克处理）返回的过长字段数据处理（用分号分隔的一个长字段）：this.list...= this.currentRow.failMessage.split(';')法一：利用插槽获取值法二：利用js数组map方法 “自己封装prop”// 数据处理this.list.map((item...以上就是vue+element 返回数组或json数据自定义某列显示的处理--两种方法的介绍，做此记录，如有帮助，欢迎点赞关注收藏！
Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...data1，data2，data3 列数不一致，列名也不一致，现在需要按行合并，可能的问题： 1）rbind： 是根据行进行合并（行叠加）但是要求rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相等。...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错 二 rbind.fill“智能”合并 列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill...呐，就是这样，rbind.fill函数会自动对应数据列名，不存在的会补充列，缺失时NA填充。
将输入映射到输出的这种机制称为激活函数。前馈和反馈人工神经网络人工神经网络主要有两种类型：前馈和反馈人工神经网络。前馈神经网络是非递归网络。该层中的神经元仅与下一层中的神经元相连，并且它们不形成循环。...对于x的负值，它输出0。在R中实现神经网络创建训练数据集我们创建数据集。在这里，您需要数据中的两种属性或列：特征和标签。在上面显示的表格中，您可以查看学生的专业知识，沟通技能得分和学生成绩。...因此，前两列（专业知识得分和沟通技能得分）是特征，第三列（学生成绩）是二进制标签。...#创建训练数据集# 在这里，把多个列或特征组合成一组数据test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)让我们构建神经网络分类器模型。....用于nlp的python：使用keras的多标签文本lstm神经网络分类5.用r语言实现神经网络预测股票实例6.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras
做例行检查的时候，我基本会看看大体的DB time情况，是否有较大的抖动，归档频率是否频繁，近期是否有监控报警等，当然很多细则不需要一个一个去确认，打开Zabbix里面的zatree或者监控概览列表就能得到不少的信息了...我们可以使用Logminer来抽取redo日志，看看里面到底都装了些什么，这样问题就很清晰了，这个步骤也算是轻车熟路，可以参考之前的一个链接 Oracle闪回原理-Logminer解读redo（r11笔记第...insert导致的性能问题大排查(r11笔记第26天) 但是还是略有一些差别，解析后的redo里面的内容基本都是一些insert,delete操作，而且是同一个表，表的数据量大概是200万左右，总体数据量也没有很明显的抖动...能不能给数据库一个基本的指标，就跟游戏里的生命值一样的东西，我估且叫它为生命线吧。能把这些指标值糅合，给数据库一个指标值，我想处理问题也会如虎添翼。...最后给大家一点建议，可能和技术无关，也可能有关，看你的理解了。 现在朋友圈已被沦陷，未来一周还是，你自己想想，深度技术文章你有没有耐心看，收藏了多少而没有看，你自己是否好好总结过。
将输入映射到输出的这种机制称为激活函数。前馈和反馈人工神经网络人工神经网络主要有两种类型：前馈和反馈人工神经网络。前馈神经网络是非递归网络。该层中的神经元仅与下一层中的神经元相连，并且它们不形成循环。...对于x的负值，它输出0。在R中实现神经网络创建训练数据集我们创建数据集。在这里，您需要数据中的两种属性或列：特征和标签。在上面显示的表格中，您可以查看学生的专业知识，沟通技能得分和学生成绩。...因此，前两列（专业知识得分和沟通技能得分）是特征，第三列（学生成绩）是二进制标签。...#创建训练数据集# 在这里，把多个列或特征组合成一组数据test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)让我们构建神经网络分类器模型。...本文选自《人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例》。
R语言分析学生成绩数据案例 神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。...对于x的负值，它输出0。 在R中实现神经网络 创建训练数据集 我们创建数据集。在这里，您需要数据中的两种属性或列：特征和标签。在上面显示的表格中，您可以查看学生的专业知识，沟通技能得分和学生成绩。...因此，前两列（专业知识得分和沟通技能得分）是特征，第三列（学生成绩）是二进制标签。...#创建训练数据集 # 在这里，把多个列或特征组合成一组数据 test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)让我们构建神经网络分类器模型。...本文选自《人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例》。
快过年了，很多系统都要进入最后的检查和复验阶段，一方面在节假日前，提前发现问题总比过节的时候发现要好。另一方面如果出现故障的时候能及时进行处理，这个时候我们就需要有一个尽可能全面的元数据收集。...而且还有一点比较重要的就是工作交接，如果你临时有事，需要让同事来代劳，你得提供清晰易懂的信息给他们。 可能有的同学会觉得我们已经有了数据库监控，基本的性能分析，这个工作是不是就可以忽略了。...，通过这些信息，我们就可以得到数据库的字符集，状态，对应的备库信息和IP,连对应的端口也抓到了，这个信息其实就比较简练了。...上面的例子给出了前两种。 3）解析IP和端口后的网络情况是通过nc来实现的，nc这个命令比较好，可以设置超时时间，这个例子里面设置了1秒。...缺点有以下几个： 1）判断数据库的主备角色，这样就可以避免重复解析DG Broker中主备关系信息。
今天收到一封邮件，来询问这样的问题： [5veivplku0.png] 这样的邮件，是直接的邮件，没有寒暄直奔主题的邮件。...唯一的遗憾是不知道是谁写的…… 如果我理解的没有错误的话，写信人的需求应该是这个样子的： 他的原始数据： [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到的数据： [1k3z09rele.png] 处理代码...rnorm(10),y2=rnorm(10),y3=rnorm(10),y4=rnorm(10)) dd library(data.table) melt(dd,id=1) 代码解释： 1，dd为模拟生成的数据框数据...，第一列为ID，其它几列为性状 2，使用的函数为data.table包中的melt函数 3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名...来信者需求： 怎么用R语言把表格CSV文件中的数据变成一列，并且行名为原列名呢，谢谢 1，csv文件，可以用fread函数读取，命名,为dd 2，数据变为一列，如果没有ID这一列，全部都是性状，可以这样运行
criteria：是否要查找“大于/小于”、“包含”某些文本、前几项等。 value：通常与条件“大于7”、“介于5和7之间”、“高于”平均值等结合使用。...}) 基于文本的条件格式 可以检查单元格是否包含某些文本。...可以通过“顶部”或“底部”值（即前5个最大值）或百分比（即所选值的底部10%）突出显示项目。...但是，基于公式的格式可能有点棘手，因为某些情况需要绝对引用，而另一些情况需要非绝对引用。策略是：尝试Excel中的公式，无论单元格引用中是否包含$。...如果它在Excel中工作，那么将相同的公式应用到Python中也会起作用。 下面的代码比较R列和S列中的数字，然后突出显示（绿色）两列之间较大的数字。
一、csv格式文件的打开用Excel打开用记事本打开，打开后显示逗号分割每一列sublime打开（适用于大文件）**csv的本质是纯文本文件。...**R语言中读取CSV如：test= read.csv('ex3.csv')即将ex3.csv中的内容提取出来，传递给变量test，生成一个数据框。后续对数据框的操作，对文件无影响。...#当指定fill参数为TRUE时，读取文件时，会自动将空行的地方填充成NA。但是，当出现某些行间隔空缺的时候，会将空行后一列的内容补充到前一列的空行中来，从而造成数据错乱。见下图。...Excel可以正确识别两个制表符，知道两列之间有一个空列，而R语言中该函数无法识别。...（两个制表符连在一起显示出来是看不见的，算作一个）。
分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。...dataset = pd.read_csv(r'E:Datasetscustomer_data.csv') 让我们输出数据集 ： dataset.shape 输出： (10000, 14) 输出显示该数据集具有...我们可以使用head()数据框的方法来输出数据集的前五行。 dataset.head() 输出： 您可以在我们的数据集中看到14列。根据前13列，我们的任务是预测第14列的值，即Exited。...但是，那HasCrCard列包含有关客户是否拥有信用卡的信息。 让我们再次输出数据集中的所有列，并找出哪些列可以视为数字列，哪些列应该视为类别列。...例如，客户的姓氏对客户是否离开银行没有影响。其中列的其余部分，Geography，Gender，HasCrCard，和IsActiveMember列可以被视为类别列。
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