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怎么判断同一行里是否有重复值?全过程思路掰开看!

- 1 - 问题和要求 源数据如下: 要求判断各行是否存在重复值,结果如下: - 2 - 思路和解法 要对一行内容进行判断,首先得取得这一行的内容,我们知道,在Power Query...“常识”,有兴趣的朋友也可以对比一下PQ里Record类的函数和List类的函数到底谁更多。...既然这里要判断的是记录里的值,而跟列名没有关系,所以,我们下一步要考虑先将记录的值转为列表,这里PQ提供了一个简单的函数(Record.FieldValues): 有了这个列表,就简单了...,因为PQ里对于列表的处理,函数太多了,基本我们能想到的常用的操作都有,如计数、去重、交叉、合并……,当然,也包括判断是否非重复(List.IsDistinct): 得到了是否非重复的判断结果...,要转成“有/无”的最终结果,那当然加个判断就可以了: - 3 - 总结,总结 对于Power Query里的问题,我们可以一点点地去尝试,一层层地去解决问题,一步步地去接近答案,最终得到想要的结果

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    R语言缺失值处理的结果可视化

    缺失值的发现和处理在我们进行临床数据分析的时候是非常重要的环节。今天给大家介绍一个包mice主要用来进行缺失值的发现与填充。同时结合VIM包进行缺失变量的可视化展示。...接下来就是我们如何填充呢,缺失值填充函数mice中包含了很多的填充方法: ?...当然,我们还有另外一种方法评估数据填充方法的可靠性,那就是直接对比推算结果和原始结果的差异。直接看实例: stripplot(imp, chl~.imp, pch=20, cex=2) ?...图中蓝色为原始数据,红色为推算的结果。可以看出基本的分布式是一致的,,当然也存在一定的差异。 我们也可以直接看全部的变量的情况: stripplot(imp) ?...图中橘黄色代表填充的点数据。当然还有一个impute包专门用来进行缺失值填充的,大家可以根据自己的需要进行选择,我是觉得有图有真相。

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    Oracle给Select结果集加锁,Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集)

    2、Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁的结果集) Skip locked是oracle 11g引入的。...通过skip locked可以使select for update语句可以查询出(排除已经被其他会话加锁了的数据行)剩下的数据集,并给剩下的数据集,进行加锁操作。...根据结果集,我们发现ID=1的数据行被排除了 b、测试二 新建SQL窗口1(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update ?...此时,不进行commit操作,表中所有的数据行被加锁。...根据测试一的结果得出推论:如果使用skip locked的话将查询不出任何结果 新建SQL窗口2(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update

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    Go 语言中同一 slice 上的切片其底层数组是否是同一个

    多个切片可以引用同一个底层数组。...这个运行结果说明了切片和底层数组的特性,以及切片操作的影响: 底层数组的容量: 初始时,数组 array 的容量为 5。...底层数组是否相同的判断 当我们在同一 slice 上创建不同的切片时,它们是否共享同一个底层数组呢?...接着,修改了 slice2 的第一个元素的值为 10。最后,输出了三个切片的内容。 这个结果说明了切片的特性: 切片是对底层数组的引用,因此对切片的修改会影响底层数组以及其他引用相同底层数组的切片。...函数参数和返回值:使用切片作为函数参数和返回值,可以避免拷贝大量数据,提高程序的性能。 数据过滤和操作:通过切片,可以方便地对数据进行过滤、排序和操作,提高代码的可读性和可维护性。

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    基于潜在结果框架的因果推断入门(上)

    定义 3:「潜在结果」(Potential outcome)。对于每个单元-干预对,将干预作用于该单元所得到的结果称为潜在结果。 值为 的干预的潜在结果定义为 。...由于对一个单元(同一时间点)只能执行一种干预,因此只能观察到一个潜在结果,剩余的未观测潜在结果即为反事实结果。...正值假设表示为公式即: 如果对于某些 的值,干预分配是确定的,则对于这些值来说,至少有一项干预所导致的结果是无法被观测的,这样我们也就无法去估计干预的因果效应。...一般来说,我们可以先估计以混杂因子变量为条件的干预效果,然后基于混杂因子的分布进行加权平均,具体来说: 其中 是 的值的集合, 是位于 中的背景变量在整个群体上的概率, 是背景变量值...我们定义 为干预值 w 下后干预变量的值,基于 的潜在值独立于干预分配的假设,一个亚组的干预效果可以通过比较其对应的干预与对照集合的结果得出: 和 ,其中 和 是该亚组中两个后干预变量的值

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    我的一行代码值多少钱?

    对于程序员来讲,提供的最根本产品自然是代码,我们现在需要考虑的事就是代码的价格,平均到基本单位,就是每一行代码值多少钱?...当下市场,先考虑一下代码语言种类: 使用java语言写的一行代码 使用go语言写的一行代码 使用python语言写一行代码 亦或写一行sql 甚至调试一个AI模型参数 这些代码它们的价格肯定是不一样的。...想到的第一个因素估计是写的人不一样。都写相同的语言代码,什么在决定价格?自然是写代码程序员的水平了。如同时期研究生相对本科生自然值钱些。 即使都是出于同一人之手。那么是什么决定了价格?是因为牛逼吗?...除了上面的问题,还需要从客户侧考虑,不能只是埋头写一行行的代码,还得考虑客户的需求,这样又需要考虑一些问题: 1、他们真正的需求是什么?最需要的是什么? 需要程序员?需要35岁以下的程序员?...在现如今充满物质喧嚣的大环境中,总包、副业刚需、内卷这些词时时充斥我们时,更应该考虑下商业底层逻辑。 我想作为程序员,“我的一行代码值多少钱?”,这个问题是最基本的商业sense。

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    50行Python代码识别杨超越的颜值

    所以行哥今天先给大家介绍一个几秒就可以上手的人脸识别案例,下次行哥再深入通过原理来介绍 本次文章的案例就是使用百度的api来进行人脸识别,但凡你学过一点点Python,你就可以借助百度的力量来进行人脸识别并检测颜值...所以行哥利用这个百度开发平台的接口,仅50行代码做一个颜值打分系统给大家分享 1.先看效果图 ?...作为杨超越20年的铁粉,非常想看一下她的人脸识别结果,使用百度的接口代码可以预测杨超越的年龄是22岁,性别女,颜值79.95。...不过这个颜值可能因为脸的角度和光线问题上下波动,所以杨超越的颜值打分还可以再提高的。 ? 后来,行哥用了下自己的照片进行颜值打分,识别效果还是蛮不错的。...如果没学过人工智能只会一点python代码完全可以利用这个接口做一些有意思的项目 但是,如果你想去面试一家算法的岗位,你要是想说调用百度接口做的人脸识别项目,行哥劝你还是尽早转行吧

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    dotnet 修复 ILLinkTasksAssembly 特性的值的计算结果无效

    提示 元素 UsingTask 中“AssemblyFile”特性的值“$(ILLinkTasksAssembly)”的计算结果“”无效。...原因就是 .NET 6 预览版里面,或者自己的设备上 ILLinkTasksAssembly 属性定义失效 解决方法是先创建一个空白项目,找找自己本地的 ILLinkTasksAssembly 定义是否存在...如果发现自己的设备上不存在 Microsoft.NET.ILLink.Tasks 这个文件夹,那么请将 dotnet sdk 卸载重新安装,或者安装更新版本的 sdk 然后查看自己的环境变量,是否有设置特定版本的...dotnet sdk 如果有设置,就删除此项值或者修改为更新版本 创建空白项目,找找自己本地的 ILLinkTasksAssembly 定义的做法是在空项目的 csproj 里面添加如下代码,用来输出...本文的方法能修复的是在构建和加载项目提示如下内容 error : 元素 中“AssemblyFile”特性的值“$(ILLinkTasksAssembly)”的计算结果“”无效

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    pandas删除某列有空值的行_drop的之

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。...如果该行/列中,非空元素数量小于这个值,就删除该行/列。 subset:子集。列表,元素为行或者列的索引。...:存在空值,即删除该行 # 按行删除:存在空值,即删除该行 print(d.dropna(axis=0, how='any')) 按行删除:所有数据都为空值,即删除该行 # 按行删除:所有数据都为空值...(axis='columns', thresh=5)) 设置子集:删除第0、5、6、7列都为空的行 # 设置子集:删除第0、5、6、7列都为空的行 print(d.dropna(axis='index...', how='all', subset=[0,5,6,7])) 设置子集:删除第5、6、7行存在空值的列 # 设置子集:删除第5、6、7行存在空值的列 print(d.dropna(axis=1,

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