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Pandas vs Spark:获取指定的N种方式

导读 本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到的获取指定的多种实现做以对比。...无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame,获取指定一是一种很常见的需求场景,获取指定之后可以用于提取原数据的子集,也可以根据该衍生其他。...在两个计算框架下,都支持了多种实现获取指定的方式,但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定 在pd.DataFrame数据结构中,提供了多种获取单列的方式。...02 spark.sql中DataFrame获取指定 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象,其与Pandas中DataFrame有很多相近之处,但也有许多不同,典型区别包括...在Spark中,提取特定也支持多种实现,但与Pandas中明显不同的是,在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一,大多还是用于得到一个DataFrame,而不仅仅是得到该的Column类型

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Pandas库的基础使用系列---获取行和

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们使用类似python中的切片语法。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一也计算在内了。...如果要使用索引的方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好的的演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的,因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取,只是可读性上没有这么好。

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ASP.NET Core MVC 如何获取请求的参数

任何web开发框架,其实都是在干这两件事: 接受请求并进行解析获取参数 根据参数进行渲染并输出响应内容 所以我们学习一个框架,我认为最首要的是知道如何从请求中获取参数。...http请求携带参数的地方主要有下面几个地方: URL Header Body 下面看看ASP.NET Core是如何从这几个位置获取参数的。...所以我们只要把这个stream读出来,就能获取提交的数据。有了原始的数据,就可以通过反序列化等操作转换为模型,更简单的获取参数了。...注意,ASP.NET Core想要读取这个对象,必须先调用Request.EnableBuffering()这个方法。 使用postman测试一下: ?...总结 ASP.NET Core获取请求参数主要从URL,Headers,Body等位置获取

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