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Python - 字典中求和

将字典中链接到特定键相加需要提取与指定键匹配。 语法 sum_of_values = sum(dictionary[key]) “字典”:应从中提取值字典名称。...'key':我们希望计算总和特定键。 “Sum”:一个 Python 函数,用于计算可迭代对象中所有元素总和。 算法 第 1 步:设置一个变量来存储添加。...步骤2:可以访问与提供键关联字典列表。 第 3 步:要计算总和,请使用 sum() 函数。 步骤 4:将总和分配给在步骤 1 中创建变量。 步骤5:应打印或返回总和。...例如,字母“a”链接到集合[1,5]。键“b”、“c”和“d”链接到整数值。 然后,声明对象“sum_key”。这象征着我们希望确定连接聚合。...此方法在用于格式化字符串上调用,以将存储在“total”中交换到指定空间。这会导致预期输出格式。结果表示“工资”数据集中总体总收入。

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Pandas 查找,丢弃唯一

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 中唯一,简言之,就是某数值除空外,全都是一样,比如:全0,全1,或者全部都是一样字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据集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 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把缺失先丢弃,再统计该唯一个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一所有并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用操作,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 “...唯一 ” --> “ 除了空以外唯一个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我其余文章,提建议,共同进步。

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Mysql 分组函数(多行处理函数),对一数据求和、找出最大、最小、求一平均值。

分组函数还有另外一个名字,多行处理函数 mysql分组函数 count 计数 count(*)不是统计某个字段中数据个数,而是统计总记录条数 count(字段名)表示统计是当前字段中不为null...数据总数量 sum 求和 avg 平均值 max 最大 min 最小 分组函数特点 输入多行,最终输出结果是一行。...分组函数自动忽略NULL 分组函数不可直接使用在where子句当中 具体实现语法(例子) //求sal字段总和 select sum(sal) from emp; //求sal字段最大 select...max(sal) from emp; //求sal字段最小 select min(sal) from emp; //求sal字段平均值 select avg(sal) from emp; //...求sal字段总数量 select count(sal) from emp; //求总数量 select count(*) from emp; 本文共 175 个字数,平均阅读时长 ≈ 1分钟

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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 中 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,最后再通过行转列实现图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)。...,按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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探索Excel隐藏功能:如何求和以zzz开头

引言大家好,我是博主小E,今天我要和大家分享一个非常实用且有趣Excel技巧。你是否曾经在处理大量数据时,遇到需要对特定进行求和情况?...特别是当这些以"zzz"这样不常见前缀开始时,如何快速准确地完成求和操作呢?本文将为你揭晓答案,让你Excel技能更上一层楼!...步骤二:使用通配符进行求和Excel中SUMIF函数可以帮助实现对特定条件单元格进行求和。在这个例子中,将使用通配符*来匹配以"zzz"开头。...为了验证结果准确性,你可以手动对这些进行求和,然后与公式得到结果进行比较。...特定条件下数据汇总:不仅仅是求和,SUMIF函数还可以帮助你计算平均值、最大、最小等,只需替换相应函数即可。

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关于mysql给加索引这个中有null情况

由于联合索引是先以 前面的排序在根据后面的排序所以说将区分度高放在前面会减少扫描行数增加查询效率 但是最重要问题来了,我就要提交SQL时候 leader 问了一句我,你这边的话这个数据字段 默认为...我说是的默认为 null(按照规定这玩意是不能null 应该 not null,但是是历史数据 我这变也没改(其实这两个字段也是我之前实习时候加)),于是她说这样的话索引会失效, 于是我就在想为什么啊...B+树 不能存储为null字段吗。想想也是啊 为null 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里创建索引,并且在当条件为is null 时候也是会走索引。...所以说这个null一定是加到B+ 树里面了 但是这个就会哟疑问了 索引key为null在B+树是怎么存储着呢 ???

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聊聊多层嵌套json如何解析替换

前言前阵子承接了2个需求,一个数据脱敏,一个是低代码国际化多语言需求,这两个需求有个共同特点,都是以json形式返回给前端,而且都存在多层嵌套,其中数据脱敏数据格式是比较固定,而低代码json格式存在结构固定和不固定...最后不管是数据脱敏或者是多语言,业务抽象后,都存在需要做json替换需求。...今天就来聊下多层嵌套json如何解析或者替换多层嵌套json解析1、方法一:循环遍历+利用正则进行解析这种做法相对常规,且解析比较繁琐。...json替换例子以将菜单i18nCode替换为具体语言为例 public String reBuildMenuJson(){ String orginalMenuJson = getMenuJson...,那个悬念做法就是将json与对象映射起来,通过对象来取值4、方法四:先自己发散下,然后看下总结总结本文多层嵌套json解析和替换都提供了几种方案,综合来讲是推荐将json先转对象,通过对象操作。

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VBA程序:对加粗单元格中求和

标签:VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式单元格求和。...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意,当求和单元格区域中单元格格式发生更改时...,不会触发任何事件;而使用Application.Volatile语句,每当在工作表上内容更改时,单元格都会重新计算。...这意味着,仅对求和单元格区域中单元格设置加粗格式,使用该自定义函数求和不会改变,除非按F9键强制计算,或者在工作表中输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板,可以稍作修改对其它格式设置单元格来求和

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Pandas中如何查找某中最大

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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Mysql与Oracle中修改默认

于是想到通过default来修改默认: 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 。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default语义上处理不一样,对于oracle,会将历史为null刷成default指定。...总结 1. mysql和oracle在default语义上存在区别,如果想修改历史数据,建议给一个新update语句(不管是oracle还是mysql,减少ddl执行时间) 2....即使指定了default,如果insert时候强制指定字段为null,入库还是会为null

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SQL 求 3 4 种方法

问题原型,大概是这样:一张表,有三数据,表示了同一个维度数据。...等建完索引,我又发现一个可以优化地方。在本题中,只需找出散(即每差异即可,完全没必要把整张表数据,都拉出来。因为 user_id 肯定会有重复嘛。...虽然,count 一样,两包含数据,就绝对一样了吗,答案是否定。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 总和。CRC 方法,简单来说,就是求每个 user id 哈希,然后求和。若和一致,则说明两包含了相同。...而求两,最快方法,由上可知,便是Left Join 求 Null, 并且只要有一条数据存在,就足以说明集合包含关系.

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