标签：Excel公式练习 这个问题似乎很常见，如下图1所示，有两个区域，你能够使用公式判断它们是否包含相同的值吗？...图1 注：示例数据来自于chandoo.org。 如果两个区域包含的值相同，则公式返回TRUE，否则返回FALSE。...最简洁的公式是： =AND(COUNTIF(range1,range2),COUNTIF(range2,range1)) 这是一个数组公式，输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键。...看到了吧，同样的问题，各种函数各显神通，都可以得到想要的结果。仔细体味一下上述各个公式，相信对于编写公式的水平会大有裨益。 当然，或许你有更好的公式？欢迎留言。...注：有兴趣的朋友可以到知识星球完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。
一 前言 前几天一个开发同事咨询我，update 更新字段为相同的值是否会记录binlog，我回复说不会。 其实 严格的说这个答案是不准确的，说要区分场景。...是否记录 update 语句到binlog依赖于 binlog_format 的设置。具体情况 实践出真知。 二 测试 2.1 binlog_format 为 ROW 模式 ?...解析binlog内容，完整的记录了update语句。 ? 2.2 binlog_format 为 MIXED 模式 ?...当 row_format 为mixed或者statement格式是，binlog 的大小发生改变，不管是否真的更新数据，MySQL都记录执行的sql 到binlog。...三 小结 基于row模式时，server层匹配到要更新的记录，发现新值和旧值一致，不做更新，就直接返回，也不记录binlog。
题目 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...解题思路 先比较根节点的值是否相同 && 左子树相同 && 右子树相同 代码 public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if
场景: sql2005数据库，假如名为db1,启用了Service Broker，把db1备份，然后再恢复成db2(即相当于db2就是db1的一次完整镜像备份)，然后用 use master ALTER...DATABASE db2 set ENABLE_BROKER 想启用Broker时，出现以下错误: 无法启用数据库 "db2" 中的 Service Broker，因为已存在启用的具有相同 ID 的...master alter database db2 set NEW_BROKER 然后再运行 use master ALTER DATABASE db2 set ENABLE_BROKER --验证是否能启用
思路：分别使用两个指针p和q, 因为可能q->val==p->val时，此时要删除q所指向的节点，所以需要一个s指针记录q,防止发生断链。
这是一个无序的单链表，我们采用一种最笨的办法，先指向首元结点，其元素值为2，再遍历该结点后的所有结点，若有结点元素值与其相同，则删除；全部遍历完成后，我们再指向第二个结点，再进行同样的操作。...这样就成功删除了一个与首元结点重复的结点，接下来以同样的方式继续比较，直到整个单链表都遍历完毕，此时单链表中已无与首元结点重复的结点；然后我们就要修改p指针的指向，让其指向首元结点的下一个结点，再让q指向其下一个结点...刚才我们已经删除了一个结点，那么接下来p应该指向下一个结点了： 此时让指针p指向的结点与下一个结点的元素值比较，发现不相等，那么让q直接指向下一个结点即可：q = q -> next。...继续让q指向的结点的下一个结点与p指向的结点的元素值比较，发现不相等，此时继续移动q，移动过后q的指针域为NULL，说明遍历结束，此时应该移动指针p。...通过比较发现，下一个结点的元素值与其相等，接下来就删除下一个结点即可： 此时p的指针域也为NULL，算法结束。
(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...同时我们可以通过建立日期表来确定唯一值后进行汇总。 建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....&& '日历'[Date]<=Min('日历'[Date]) ) ) 解释：这里需要2个条件，除了日历条件，还需要添加一个日期是否有值的条件...[汇总金额] ), Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。
这是 月小水长 的第 122 篇原创干货 距离上一篇 pandas 系列教程：数据分析利器 pandas 系列教程（四）：对比 sql 学 pandas 发布已经过去大半年，近来才记起以前开了这样一个坑...，本篇是本系列 pandas 实战 tricks 的首篇，不求大而全，力争小而精。...大家可能经常会有这样的需求，有很多结构相同的 xlsx 或者 csv 文件，需要合并成一个总文件，并且在总文件中需要保存原来的子文件名，一个例子就是合并一个人所有微博下的所有评论，每条微博的所有评论对应一个...csv 文件，文件名就是该条微博的 id，合并之后新增一列保存微博 id，这样查看总文件的时候能直观看到某一条评论属于哪一条微博。...只要某文件夹下所有的 csv 文件结构相同，在文件夹路径运行以下代码就能自动合并，输出结果在 all.csv ，结果 csv 在原有的 csv 结构上新增一列 origin_file_name，值为原来的
如下所示数据组成，我想按姓名分组组成结果形式：oyy 23#24#25#26. mysql> select * from student; +----+------------------+------...+ | id | name | age | +----+------------------+------+ | 1 | C34A89EC57276F7C | 33 |...oyy | 25 | | 8 | oyy | 26 | +----+------------------+------+ 可以使用mysql的函数
C.134: Ensure all non-const data members have the same access level C.134:确保所有非常量数据成员具有相同的访问权限 Reason...避免可能导致错误的逻辑混乱。如果非常量数据成员的访问权限不同，该类型想做什么就模糊不清。这个类型是在维护一个不变量还是简单的数据集合？...核心问题是：为于那个变量保持有意义/正确的值是哪部分代码的责任？...B类:参与不变量的成员。不是所有的值组合都有意义(其他的违反不变量)。因此所有需要写访问这些变量的代码必须了解不变量，理解语义，并且知道（并且实际上实现和执行）保持值的正确性的规则。...标记那些非常量数据成员具有不同访问权限的类。
题目 给定两个非空二叉树 s 和 t，检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。...（s 也可以看做它自身的一棵子树） 解题思路 如果根节点就相同，那么需要判断一下两个根节点的子节点是否都相同。
head：返回前几行，通常用于检查数据是否正确读取，以及了解数据字段和形态等基本信息。tail：检查最后几行。在处理大文件时，读取可能不完整，可以通过它检查是否完整读取数据。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。...isnull：检查您的 DataFrame 是否缺失。dropna: 对数据做删除处理。注意它有很重要的参数how（如何确定观察是否被丢弃）和 thred（int类型，保留缺失值的数量）。...注意：重要参数id_vars（对于标识符）和 value_vars（其值对值列有贡献的列的列表）。pivot：将长表转换为宽表。...注意：重要参数index（唯一标识符）， columns（列成为值列），和 values（具有值的列）。
相反，欢迎来自不同行业的专业人士对数据有着相同的热情，尽管他们具有一些统计知识，但这种趋势正在增加。这就是为什么来自不同背景和教育背景的人倾向于尝试数据科学和人工智能必须提供的东西。...此外，我们寻找方法来处理缺失值和/或异常值、修复数据集中的不平衡以 及许多此类具有挑战性的任务。因此，在选择满足 EDA 需求的最佳库时，这是一个艰难的选择。...() – 数据集中的观察值和变量的数量，即数据的维度 df.dtypes() – 变量的数据类型（int、float、object、datetime） df.unique()/df.target.unique...() – 数据集/目标列中的唯一值 df['target'].value_counts() – 分类问题的⽬标变量分布 df.isnull().sum()- 计算数据集中的空值 df.corr() –...此外，数据集中有 150 个样本并且没有缺失值。
any方法再次链接到该布尔结果序列上，以确定是否有任何列缺少值。 如果步骤 4 求值为True，则整个数据帧中至少存在一个缺失值。 更多 电影数据集中具有对象数据类型的大多数列都包含缺少的值。...第二个操作实际上是检查数据帧是否具有相同标签的索引，以及是否具有相同数量的元素。 如果不是这种情况，操作将失败。 有关更多信息，请参见第 6 章，“索引对齐”中的“生成笛卡尔积”秘籍。...对于所有数据帧，列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言，数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部，Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...让我们进行一些完整性检查，看看它们是否具有相同的形状： >>> movie_mask.shape == movie_boolean.shape True 当我们使用前面的mask方法时，它创建了许多缺失值...在这里，我们揭示了数据帧不等效的原因。equals方法检查值和数据类型是否相同。 步骤 7 中的assert_frame_equal函数具有许多可用参数，可以通过各种方式测试相等性。
知道数据集中可用的所有特征的名称也可能很有用。为此，只需知道数据列的名称。 接下来检查数据集的大小。...因此，检查dataset_df中是否有任何缺失值是很重要的。下面我们使用来自pandas的函数isnull()来确定每个特性总共有多少缺失数据，以及缺失数据的参与者的id。...除了使数据可视化之外，最好总是执行适当的统计检验，即使在目视检查中没有明显的偏差。由于性别是一个分类变量，我们将采用齐性的chisquare检验来检查这种差异是否具有统计学意义。...在每次迭代中，我们对训练集执行任何转换(例如，特征选择，归一化)，并使机器学习算法适合相同的数据；然后，在执行了在训练集中应用的相同的数据转换后，我们使用测试集来测试算法。...因为我们希望这种洗牌在每次迭代时都不同，所以我们将numpy使用的随机种子设置为一个新的固定值。 然后，我们将完全相同的管道应用到具有打乱标签的相同数据集。
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。...两者都使用带标签的行和列的表格数据。 Pandas的merge函数根据公共列中的值组合dataframe。SQL中的join可以执行相同的操作。...这些操作非常有用，特别是当我们在表的不同数据中具有共同的数据列（即数据点）时。 ? pandas的merge图解 我创建了两个简单的dataframe和表，通过示例来说明合并和连接。 ?...您可能已经注意到，id列并不完全相同。有些值只存在于一个dataframe中。我们将在示例中看到处理它们的方法。 示例1 第一个示例是基于id列中的共享值进行合并或连接。...因此，最好检查特定RDBMS的文档，看看它是否支持完整的外部连接。
在本文中，我们将讲解一些常见的数据清理，以及可以用来执行它的pandas代码！ 缺失数据 大型数据集几乎不可能毫无瑕疵。也就是说，不是所有的数据点都具有其所有特征变量的值。...通常会有一些缺失值，当我们在pandas中使用pd.read_csv()等方式加载数据时，缺失数据往往被标记为NaN或None。有许原因可能导致数据的缺失。...在pandas中，有几种方法可以处理中缺失的数据： 检查NAN： pd.isnull(object)检测数据中的缺失值，命令会检测“NaN”和“None” 删除缺失的数据： df.dropna(axis...删除一个特征： df.drop(‘feature_variable_name’, axis=1)如果你发现某个特征变量在数据集中具有90％以上都是NaN值，那就有理由将其从数据集中全部删除。 ?...在ML方面，包含离群值的训练可能会使你的模型得到很好的概括性，但也会远离从大多数数据所在的主体部分。 一般来说，我推荐有无离群值的情况都要考虑。无论是否有离群值，都可以研究你的数据。
因为 Pandas 中，相同类型的值会分配到相同的字节数，而 NumPy ndarray 里存储了值的数量，所以 Pandas 可以快速并准确地返回一个数值列占用的字节数。...这两种类型具有相同的存储容量，但如果只存储正数，无符号整数显然能够让我们更高效地存储只包含正值的列。...你可以看到，存储在 Pandas 中的字符串的大小与作为 Python 中单独字符串的大小相同。 使用分类来优化对象类型 Pandas 在 0.15版引入了 Categoricals （分类）。...首先 ，让我们看看每一种对象类型的唯一值的数量。 可以看到，我们的数据集中一共有 17.2 万场比赛， 而唯一值的数量是非常少的。...我们将编写一个循环程序，遍历每个对象列，检查其唯一值的数量是否小于 50%。如果是，那么我们就将这一列转换为 category 类型。
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！...图3 在上面的代码中，我们选择不传递任何参数，这意味着我们检查所有列是否存在重复项。唯一完全重复的记录是记录#5，它被丢弃了。因此，保留了第一个重复的值。...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...图7 Python集 获取唯一值的另一种方法是使用Python中的数据结构set，集(set)基本上是一组唯一项的集合。由于集只包含唯一项，如果我们将重复项传递到集中，这些重复项将自动删除。
而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。...由于pandas使用相同数量的字节来表示同一类型的每一个值，并且numpy数组存储了这些值的数量，所以pandas能够快速准确地返回数值型列所消耗的字节量。...pandas中的许多数据类型具有多个子类型，它们可以使用较少的字节去表示不同数据，比如，float型就有float16、float32和float64这些子类型。...为了介绍我们何处会用到这种类型去减少内存消耗，让我们来看看我们数据中每一个object类型列中的唯一值个数。 可以看到在我们包含了近172000场比赛的数据集中，很多列只包含了少数几个唯一值。...下面我们写一个循环，对每一个object列进行迭代，检查其唯一值是否少于50%，如果是，则转换成类别类型。
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