摘要 在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。...2.DataFrame去重，可以选择是否保留重复值，默认是保留重复值，想要不保留重复值的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复值。...大多时候我们都是需要将数据去重，但是有时候很我们也需要取重复数据，这个时候我们就可以根据刚刚上面我们得到的两个DataFrame来concat到一起之后去重不保留重复值就可以。...这样就把重复值取出来了。 ?...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索
背景 数据库中，不小心插入了重复的数据，想删除多出来的 测试数据 CREATE TABLE user ( id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(255) );...INSERT INTO user (id, username) VALUES (1, 'zhangsan'), (2, 'lisi'), (3, 'zhangsan'), (4, 'lisi'),...(5, 'wangwu'), (6, 'zhaoliu'), (7, 'zhaoliu'); 筛选指定重复数据中ID较大的数据 SELECT max(id), username FROM user where...username in ('zhangsan','lisi') GROUP BY username; 删除重复的数据 DELETE FROM user WHERE id IN ( SELECT...id FROM ( SELECT max(id) as id FROM user where username in ('zhangsan
PHPmyadmin中sql语句 SELECT * FROM `hz_article_type` WHERE FIND_IN_SET( 5, items_id ) LIMIT 0 , 30 结果...： SELECT `article_id` FROM `hz_article_type` WHERE ( find_in_set(10,items_id) ) AND `type_id` = 2 发布者
在实际测试工作过程中，有时因为生产环境已有历史数据原因，需要测试环境数据id从某个值开始递增，此时，我们需要修改数据库中自增ID起始值，下面以MySQL为例： 表名：users; 建表时添加： create...table users(id int auto_increment primary key,666); 表已创建，修改： alter table users add id int auto_increment
阅读量: 111 注意：删除重复数据前，记得备份表！！！...废话不说，直接上代码 table_name 表格名称 field 字段名称（删除删除的重复数据） DELETE FROM table_name WHERE id in ( #找出重复的数据，并且这个数据的...id索引不是最小的 select b.number from (SELECT bbb.id as number FROM table_name as bbb...GROUP BY field HAVING count(field) > 1 ) AND bbb.id...not IN ( SELECT min(id) FROM table_name GROUP BY field
第一个接口返回值是这样的：添加描述如何取 account_id：660和account_id：118（ account_id的值会一直变化、有时可能多个值不一样、如何取用用于第二个接口）第二个接口要传的参数如下...：添加描述ids可能会有 1到10个 值、还需要从小到大排序的传参、该怎么传？
如果在此过程中删除部分数据,那么MySQL重启后再插入数据,自增主键ID是否会重复使用呢?本文将通过具体示例,解析MySQL自增主键id在重启后是否重复使用的问题。...值: sql INSERT INTO t(num) VALUES (18); SELECT * FROM t; 可以看到,重启MySQL后插入的新记录id为18,并没有重复使用已经删除的15,16,17...四、原理解析 MySQL的自增主键id重启后为什么没有重复使用呢?...这是因为MySQL会记录下自增id的最大值,即auto_increment值,它实际存储在信息架构表中: sql SHOW TABLE STATUS LIKE 't'\G 我们可以看到,当前auto_increment...MySQL服务器重启后,会读取信息架构表中的auto_increment值,以确定下一个自增id,从而避免了已经使用的id重复分配问题。
在MySQL很多测试场景，需要人工生成一些测试数据来测试。本文提供一个构造MySQL大表存储过程，可以生成包含用户名，手机号码，出生日期等字段。也可以通过滤重来使得手机号码不重复，模拟现实场景。...一、生成脚本 生成说明： 以下使用存储过程批量生成包含用户名，手机号，出生日期等字段大表。 该存储过程使用基于uid作为主键，因此会生成少量重复手机号码，后面有滤重SQL脚本。...如果想一次性生成不重复手机号码，可以考虑修改以下脚本，去掉uid，基于mobile列作为主键 DROP TABLE IF EXISTS big_table; DROP PROCEDURE IF EXISTS
问题 原因 故障解决方案 复现步骤 参考文献 一、问题： MySQL5.7.38主从架构，主节点唯一索引上（唯一索引不是主键）有重复值，全部从节点报1062，SQL线程状态异常，根据SQL线程报的binlog...位置点，insert 数据时有重复值，插入失败 二、原因： unique_checks=0时导致，在bug(106121)列表中官方解释的原因：该参数关闭，维护唯一索引时，不会进行物理读，只会进行内存读...拼接SQL c与pad的值与id=1360值相等，id=1000000000（表中无该id行） insert into wl.lgf(id,c,pad) values(10000000,'3344825394389018...重新插入重复唯一索引数据： mysql> set unique_checks=0; mysql> use wl mysql> insert into wl.lgf(id,c,pad) values(...id=106121) MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 5.1.8 Server System Variables(https://dev.mysql.com
开发背景： 最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能，从批量导入就可以知道，这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的，因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除，保证数据唯一性...HAVING COUNT(brandName)>1 #条件是数量大于1的重复数据 ) 使用SQL删除多余的重复数据，并保留Id最小的一条唯一数据： 注意点： 错误SQL：DELETE FROM brand...) t) #查询显示重复的数据都是显示最前面的几条，因此不需要查询是否最小值 更加简单快捷的方式： 这是老飞飞的前辈给了一个更加方便，简洁的写法（非常感谢大佬的方法）： DELETE FROM brand...WHERE Id NOT IN (SELECT Id FROM (SELECT MIN(Id) AS Id FROM brand GROUP BY brandName) t) 这句的意思其实就是，通过分组统计出数据库中不重复的最小数据...id编号，让后通过 not in 去删除其他重复多余的数据。
nth_element()函数 头文件：#include 作用：nth_element作用为求第n大的元素，并把它放在第n位置上，下标是从0開始计数的，也就是说求第0小的元素就是最小的数...排序后a[n]就是数列中第n+1大的数（下标从0開始计数）。要注意的是a[start,n), a[n,end]内的大小顺序还不一定。 仅仅能确定a[n]是数列中第n+1大的数。...注意：nth_element()函数不过将第n大的数排好了位置，并不返回值。...数列例如以下："<<endl; for(i=0;i<9;i++) cout<<a[i]<<" "; nth_element(a,a+5,a+9); cout<<endl<<"输出第五大的数
本篇文章主要包含以下内容： 产生随机不重复ID 模板标签替换 字符串与xml的互转 快速取整数 本篇文章阅读时间预计3分钟。...01 产生随机不重复ID 有时候在没有第三方类库的情况下，我们希望希望产生随机且不重复的ID，这时我会使用「随机数」搭配「时间戳」的方式，首先使用Math.random()产生0～1之间约16～17位数的随机浮点数...id 。...( 应该说重复机率低到不可能重复，如果你遇到重复的，恭喜你，建议你今天买彩票 ) Math.random().toString(36).substr(2,n) + Date.now().toString...(36).substr(4,n); 02 模板标签替换 开发过程中有时会遇到要取出一段文字中的某些值，如果单纯只是要「替换成别的值」，使用replace()的方法就能轻松实现，对以下这段字符串来说，里面有几个利用
如果需要把一台MySQL中的数据定期归档到另外一台MySQL历史库中，那么很可能会发现会有重复值的问题，导致数据导入会失败，而这个问题其实是和自增列的重复值有关，我们来简单看看。...3条数据，第一条指定id为1，后面两条id值自增。...这个时候使用show create table查看，定义信息中自增列的值为4，即再插入一条记录，id值为4....delete from t1 where id=2; delete from t1 where id=3; 在此吐槽一句，MySQL竟然能够支持下面这样的语句，我都方了。...service mysql stop service mysql start 然后插入一条记录,这个时候id值是从2开始计算了，而不是4. insert into t1 values (null,2);
目录 前言 oracle脚本： 建表语句 插入默认值语句 删除某个字段 增加某个字段 有数据情况下修改某个字段为另外的名称 mysql： 建表语句 插入默认值 删除某个字段 增加某个字段 表有数据情况下将某个字段修改为另外的名称...B有，但是当你的脚本是可重复执行的时候，你只需要将2.0的脚本都执行一遍，然后如果是3.0版本的就将3.0的所有脚本都执行一遍就都可以解决了 下面将介绍oracle和mysql的可重复执行脚本 oracle...有时候表里有一些初始值，我们创建几条默认值，这里创建两个学生，一个是张三，一个是李四 id name sex adress phone 001 张三 男 杭州市 13888888888 002 李四...有时候表里有一些初始值，我们创建几条默认值，这里创建两个学生，一个是张三，一个是李四 id name sex adress phone 001 张三 男 杭州市 13888888888 002 李四 女...(); drop procedure if exists sp_db_mysql; 以上就是常见的几种情况，包括建表、插入默认值、增加字段、删除字段、修改字段等操作，如果还有其他的，欢迎大家补充更新
分库分表之后，id 主键如何处理？...基于数据库的实现方案 数据库自增 id：这个就是说你的系统里每次得到一个 id，都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据，然后获取一个数据库自增的一个 id。...拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。...适合的场景：在用户防止产生的 ID 重复时，这种方案实现起来比较简单，也能达到性能目标。但是服务节点固定，步长也固定，将来如果还要增加服务节点，就不好搞了。...UUID 好处就是本地生成，不要基于数据库来了；不好之处就是，UUID 太长了、占用空间大，作为主键性能太差了；更重要的是，UUID 不具有有序性，会导致 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作（连续的
{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’) 参数说明 参数 说明 by 指定列名(axis=0或’index’)或索引值(...是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列 inplace 是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换 na_position {‘first’,‘last’}，设定缺失值的显示位置...三、例子 单条件根据排序删除重复值 import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age': 18, 'high': 155}, {'name': '小张'...只保留年龄最大的那个） a = data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates('name') print(a) 多条件根据排序删除重复值
{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的
介绍 当进行分页时，MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后放弃前 offset 行，返回 N 行。例如 limit 10000, 20。...那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，所以我们要对sql进行改写 使用书签 用书签记录上次取数据的位置，过滤掉部分数据 如下面语句 SELECT id, name, description...' ORDER BY name LIMIT 10; name为上次分页后的最大值，注意这种场景只适用于不存在重复值的场景。...完全可以先从name索引上找到id（注意只查询id是不会回表的，因为非聚集索引上包含的值为索引列值和主键值，相当于从索引上能拿到所有的列值，就没必要再回表了），然后再关联一次表，获取所有的数据 因此可以改为...ON film.id = temp.id 倒序查询 假如查询倒数最后一页，offset可能回非常大 SELECT id, name, description FROM film ORDER BY name
下面是某客户生产系统的sql monitor截图,一个380G的大表全表扫描,耗时4.53分钟, 看来这个exadata的配置不算太高, 平均1.4GB/秒的IO吞吐量: 已知ID字段是表的主键, 如何让这个...答案是有的, 需要创建(owner,id)两字段, 同时将SQL改成下面这样: select max(max_id) from ( select max(ID) as max_id FROM T5m...a.column_value=b.owner) as max_id from table(sys.ODCIVARCHAR2LIST('SYS','SYSTEM','PUBLIC'))a ); 对于Mysql...t5m where owner in ('SYS2','PUBLIC2','SYSTEM2') order by id desc limit 1; Mysql 不考虑数据分布的简洁写法可以是下面这样(...创建了owner,id两字段联合索引的前提): select max(max_id) from (select owner,max(id) as max_id from t5m where owner
一般以 Feed 的 ID 作为 SortedSet 的 member，时间戳或者热度值、推荐值作为 score 进行排序。...Feed 的具体内容存储可以在 MySQL 中，同时在 Redis 中做一层缓存。关注关系可以存储在 MySQL 中，因为有些大V的粉丝数较多所以不推荐用 Redis 缓存。...这个过程类似于将两个表做 join, 同样适用小表驱动大表的原则以减少取交集操作的次数, 大多数情况下使用数量较少的粉丝表作为驱动表。...一个简单实用的避免时间戳重复的方法是：以发布时间作为 score 的整数部分，Feed ID 作为小数部分。...这样 Feed ID 不会干扰排序，此外 Feed ID 不会重复所以 score 也不会重复。
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