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Python Pandas 对行进行选择,增加,删除操作

一、操作 1.1 选择 d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2..., 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一进行显示,长度为最长列的长度...3 到 第 4 行,与 Python 切片一致,不需要函数,直接切片即可 运行结果: one two c 3.0 3 d NaN 4 2.2 增加行(append 函数) # 通过 append...df.append(df2) df = df.drop(0) # 这里有两个行标签为 0,所以直接删除了 2 行 print(df) 运行结果: a b 1 3 4 1 7 8 到此这篇关于Python...Pandas 对/行进行选择,增加,删除操作的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas行列选择增加删除内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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性能优化-如何选择合适的建立索引

3、如何选择合适的建立索引 1、在where从句,group by从句,order by从句,on从句中的添加索引 2、索引字段越小越好(因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的,数据存储的越多,...IO也会越大) 3、离散度大的放到联合索引的前面 例子: select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584; 注意:是index...2、利用索引中的附加,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两的索引 不同于使用两个单独的索引。...所以说创建复合索引时,应该仔细考虑的顺序。对索引中的所有执行搜索或仅对前几列执行搜索时,复合索引非常有用;仅对后面的任意执行搜索时,复合索引则没有用处。

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Python 哈希(hash) 散

标准库里的所有映射类型都是利用 dict 来实现的,因此它们有个共同的限制,即只有可散的数据类型才能用作这些映射里的键,本文记录Python 中 hash 相关内容。...Python 中可散的数据类型 官方定义 翻译过来就是: 如果一个对象的哈希值在其生命周期中从不变化(它需要一个 __hash__()方法) ,并且可以与其他对象进行比较(它需要一个 _ eq _ (...如果要把一个对象放入散列表,那么首先要计算这个元素键的散值。 Python 中可以用 hash() 方法来做这件事情: 内置的 hash() 方法可以用于所有的内置类型对象。...为了获取 my_dict[search_key] 背后的值,Python 首先会调用 hash(search_key) 来计算 search_key 的散值,把这个值最低 的几位数字当作偏移量,在散列表里查找表元...如果你需要存放数量巨大的记录,那么放在由元组或是具名元组构成的列表中会是比较好的选择;最好不要根据 JSON 的风格,用由字典组成的列表来存放这些记录。

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选择VBA,还是选择Python?

在这篇文章中,将探讨Python和VBA之间的差异,至于你适合学习哪一种语言,看你的需求。 首先,从Python和VBA的定义开始。...如果正在寻找一种通用且可用于各种项目的语言,Python可能是更好的选择。但是,如果需要一种专门用于在Microsoft Office中自动执行任务的语言,VBA就是你的选择。...最后,值得考虑Python和VBA的就业市场和职业前景。Python是科技行业备受追捧的技能,被用于各种领域,包括网络开发、数据分析和机器学习。因此,学习Python可以打开广泛的职业机会。...如果你正在寻找一种广泛使用、拥有大量用户和开发人员社区的通用语言,Python可能是更好的选择。...你的最佳选择将取决于你的个人兴趣、目标和环境。 注:本文整理自pythonandvba.com,供参考。

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R语言第二章数据处理①选择

主要介绍几个基于 tidyverse 的函数: select():将一或多提取为数据表。 它还可用于从数据框中删除。 select_if():根据特定条件选择。...例如可以使用此函数选择,如果它是数字。...辅助函数 - starts_with(),ends_with(),contains(),matches(),one_of():根据名称选择/变量 根据的位置选择或者根据的名字选择 #选择第一到第三...) my_data %>% select(Sepal.Length:Petal.Length) 还有其他函数同样可以用于选择,包括根据首字母,尾字母,包含某字符,或者根据该的属性选择 # Select...#选择属性为数字的 my_data %>% select_if(is.numeric) 删除(根据的属性) #Removing Sepal.Length and Petal.Length columns

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GaussDB Hash表分布选择原则及数据倾斜检测

Hash分布表的分布选取至关重要,需要满足以下原则: (1)值应比较离散,以便数据能够均匀分布到各个DN。例如,考虑选择表的主键为分布,如在人员信息表中选择身份证号码为分布。...例如,表dwcjk相关的部分查询中出现dwcjk的zqdh存在常量的约束(例如zqdh=’000001’),那么就应当尽量不用zqdh做分布。...(3)在满足前两条原则的情况下,考虑选择查询中的连接条件为分布,以便Join任务能够下推到DN中执行,且减少DN之间的通信数据量。...(4)一般不建议新增一专门用作分布,尤其不建议新增一且用SEQUENCE的值来填充做为分布,因为SEQUENCE可能会带来性能瓶颈和不必要的维护成本。...对于Hash分布表策略,如果分布选择不当,可能导致数据倾斜,查询时出现部分DN的I/O短板,从而影响整体查询性能。

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Python的可散对象

这里先介绍Python语言中的可散对象。 散函数 在介绍散列表以及它在Python中的实现之前,先简要说明散函数及其工作原理。...Python的内置散函数 Python的内置函数hash()是一个散函数,它能够返回输入对象的十进制整数形式的散值。...特别注意,Python的hash()函数返回的是整数对象,这些对象在标准的64位Python 3解释器中始终以24个字节表示。 如上述代码,默认情况下,整数的散值是其本身。...可散类型 在Python内置的对象类型中,并非都是可散的,只有那些不可变对象,比如整数、浮点数、字符串、元组等,才是可散的。...前面提到,Python中的对象分为可散和不可散两种类型,而这里检测之后,所有内置对象类型都具有__hash__方法,是不是意味着都能用于hash()函数呢?前面说过可变对象是不可散类型。

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