首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    mysql left join 出现的重复结果

    简单说明问题出现的原因: MySQL left join 语句格式为: A LEFT JOIN B ON 条件表达式 left join 是以A表为基础,A表即左表,B表即右表。...重复的结果没显示出来 2 select * from a left join(select id from b group by id) as b on a.id=b.aid 拿出b表的一条数据关联...使A表与B表所显示的记录数为 1:1应关系。...PS: 解释distinct,如下例子: table id name 1 a 2 b 3 c 4 c 5 b 比如想用一条语句查询得到name不重复的所有数据,那就必须使用distinct去掉多余的重复记录...作用是起了的,不过他同时作用了个字段,也就是必须得id与name都相同的才会被排除 采用唯一键关联做链接查询 left join的关键字(字段)在product表不唯一,所以这部分不唯一的数据就产生了笛卡尔积

    18.3K21

    sql distinct 重复 (mysql)

    DISTINCT 重复 (运动扭伤腰。。。悲伤。。。 (▼ _ ▼) ) 首先,例如我们的表: ?...首先观察表: 其中第二行和第三行和第八行的name1的只是重复的,但第八行的age1确是12,与第二行和第三行不同。 第五行和第六行是相同的重复数据。...在这里去除了重复的name1的值,那么在此我们得知到:DISTINCT 的作用是去除重复,那么在这里我们还想得到age1的值该怎么办?...那我们试试以下语句: SELECT DISTINCT name1,age1 FROM table1 在 DISTINCT 后面的name1,age1的作用是去除name1和age1一起 的重复,什么叫做者一起呢...是否发现bb同样的name1值输出了次;在此我们要注意以下,虽然bb相同但是age1的值一个是11一个是12;在此 DISTINCT name1,age1 是去掉某一行name1和age1都相同的元素

    3.3K10

    【说站】excel筛选数据中的重复数据并排序

    的“条件格式”这个功能来筛选对比数据中心的重复值,并将数据中的相同、重复数据按规则进行排序方便选择,甚至是删除。...比如上图的F、G数据,我们肉眼观察的话数据有好几个相同的数据,如果要将这数据重复数据筛选出来的话,我们可以进行如下操作: 第一步、选择重复值 1、将这数据选中,用鼠标框选即可; 2...,我这里按照默认设置); 4、上一步设置完,点击确定,我们可以看到我们的数据变成如下图所示: 红色显示部分就表示数据重复的几个数据。...第二步、将重复值进行排序 经过上面的步骤,我们将数据重复值选出来了,但数据的排列顺序有点乱,我们可以做如下设置: 1、选中F,然后点击菜单栏的“排序”》“自定义排序”,选择“以当前选定区域排序”...2、选中G,做上述同样的排序设置,最后排序好的结果如下图: 经过上面的几个步骤,我们可以看到本来杂乱无章的数据现在就一目了然了,数据中的重复数据进行了颜色区分排列到了上面,不相同的数据也按照一定的顺序进行了排列

    8.2K20

    Pandas实现一数据分隔为

    分割成一个包含个元素列表的 对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。...,每包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含个元素列表的至分割成,每包含列表的相应元素。...: object df['AB'].str.split('-', 1).str[1] 0 B1 1 B2 Name: AB, dtype: object 可以通过如下代码将pandas的一分成...split拆分工具拆分,并使用expand功能拆分成多 将拆分后的多数据进行列转行操作(stack),合并成一 将生成的复合索引重新进行reset保留原始的索引,并命名 将上面处理后的DataFrame...以上这篇Pandas实现一数据分隔为就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

    6.8K10

    Pandas数据重复(AB、BA类型)

    从string-db下载蛋白质相互作用的信息,在处理时发现蛋白A与B互作被记录了次比如下边的例子(即AB、BA)df.drop_duplicates()# Symbol1 Symbol2# Gnai3...Pdcl2# Pdcl2 Gnai3# Gm4340 Gm3376# Gm3376 Gm4340而且drop_duplicates不能去除重复,因为他们在不同的,因此可以想个方法,新建一。...字符串的比较大小是根据字符串按位比较,个字符串第一位字符的ascii码谁大,字符串就大,不再比较后面的,比如"Gnai3">"Pdcl2"# Falseaxis=1是每一行循环,总是把大的放在前边...的行重复,就可以了df.drop_duplicates(subset="temp")# Symbol1 Symbol2 temp# Pdcl2 Gnai3 Pdcl2-Gnai3# Gm4340 Gm3376...Gm4340-Gm3376最后再删除tempdf.drop_duplicates(subset="temp").drop(columns="temp")# Symbol1 Symbol2# Gnai3

    59060

    TP数据避免重复重处理

    一.先在你的数据表设置好唯一索引,sql语句如下: ? alter table gift_doc add unique index(num_id); 如下图 ?...二.如果入库数据已经重复,不能添加唯一索引,数据输出需要去重处理 ?...//实例化数据表 $test_data= M('hot'); //利用distinct方法重 $data=$test_data->Distinct(true)->field('num_id')->order...')->select(); dump($data); 对于重方式: 利用distinct重、简单易用,但只能对于单一字段重,并且最终的结果也仅为重的字段, 实际应用价值不是特别大。...利用group重,最终的显示结果为所有字段,且单一字段进行了重操作,效果不错, 但最终显示结果除去去重字段外,按照第一个字段进行排序,可能还需要处理。

    2.5K10
    领券