第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...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。...我的意思是，虽然我们可以这样做，但是有更好的方法找到唯一值。 pandas Series vs pandas数据框架 对于Excel用户来说，很容易记住他们之间的差异。...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。
在VBA中，AdvancedFilter方法是处理这种情形的非常强大的一个工具。该方法可以保留原数据，采用基于工作表的条件，可以找到唯一值。下面，将详细介绍如何获取并将唯一值放置在单独的地方。...设置要筛选的单元格区域 AdvancedFilter方法对Range对象进行操作。接通常做法，设置单元格区域，但要注意，VBA始终将第一行视为包含标题的行。...如果数据没有标题，即第一个单元格是常规值，则第一个值可能会在唯一值列表中出现两次。 通常，我们只是在一列中查找唯一值。...输出如下： 图1 要找到“名称+地点”组合的唯一值，使用代码： Range("A:B").AdvancedFilterxlFilterCopy, , Range("G1:G1"), True 输出如下...") If iBeforeCount iAfterCount Then MsgBox ("原数据有重复值") End Sub 小结 本文展示了如何在单列或连续列中筛选出唯一的记录，如何将结果放在一个单独的位置供以后比较
库中函数，用于删除DataFrame中的重复行。...last') # drop_duplicate方法的keep参数用于指定在删除重复行时保留哪个重复项 # 'first'（默认）：保留第一个出现的重复项，删除后续重复项。...这种方式添加一列 数据连接 merge 数据库中可以依据共有数据把两个或者多个数据表组合起来，即join操作 DataFrame 也可以实现类似数据库的join操作，Pandas可以通过pd.join命令组合数据...，也可以通过pd.merge命令组合数据，merge更灵活，如果想依据行索引来合并DataFrame可以考虑使用join函数 how = ’left‘ 对应SQL中的 left outer 保留左侧表中的所有...how = 'inner' 对应SQL中的 inner 只保留左右两侧都有的key genres_track= genres.merge(tracks[['TrackId','Name','GenreId
我们删除了4列，因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...8.删除缺失值 处理缺失值的另一种方法是删除它们。“已退出”列中仍缺少值。以下代码将删除缺少任何值的行。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。...重设索引，但原始索引保留为新列。我们可以在重置索引时将其删除。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。
对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。...你逐一进行了几次查询，每次都缩小了搜索范围，但只看了列的一个子集，因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行，想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。...Pandas没有像关系型数据库那样的 "唯一约束"（该功能[4]仍在试验中），但它有一些函数来检查索引中的值是否唯一，并以各种方式删除重复值。 有时，但一索引不足以唯一地识别某行。...下面是插入数值的一种方式和删除数值的两种方式： 第二种删除值的方法（通过删除）比较慢，而且在索引中存在非唯一值的情况下可能会导致复杂的错误。
FROM 表名; 检索某表中多个列： SELECT 列名,列名,列名 FROM 表名; 检索某表中所有列：（尽量不用） SELECT * FROM 表名; 只检索某表中某列里不重复的项： SELECT...，OR即满足一个条件即可，NOT 找到与后边条件不匹配的行。...UNIQUE 唯一约束，可唯一标识数据库表中的每条记录。 PRIMARY KEY 主键约束，唯一标识数据库表中的每条记录，唯一且非空。...，成为第二个括号内容，再向上找到第一个括号，查到符合条件的cust_id返回给第一个括号，最后根据第一个括号内容执行主查询语句。...事务处理：事务处理模块中的语句，或者全部执行，或者全部不执行。可以设立保留点，执行失败时回到保留点。
中，选第n行后的五行。...，OR即满足一个条件即可，NOT 找到与后边条件不匹配的行。...UNIQUE 唯一约束，可唯一标识数据库表中的每条记录。 PRIMARY KEY 主键约束，唯一标识数据库表中的每条记录，唯一且非空。...，成为第二个括号内容，再向上找到第一个括号，查到符合条件的cust_id返回给第一个括号，最后根据第一个括号内容执行主查询语句。...事务处理：事务处理模块中的语句，或者全部执行，或者全部不执行。可以设立保留点，执行失败时回到保留点。
去重的重要性和应用场景drop_duplicates()函数用于检测并删除DataFrame中的重复行。...通过该函数，我们可以实现以下目标：数据清洗：在数据预处理阶段，我们需要检测和删除重复的记录，以确保数据的唯一性和一致性。...完全去重（所有列都相同）df.drop_duplicates()如果不指定subset参数，默认会比较所有列的值，只保留第一次出现的唯一行。...基于索引的去重：df.drop_duplicates(keep='first')默认情况下，保留第一次出现的重复行。可以通过keep参数设置为'last'来保留最后一次出现的重复行。...总结drop_duplicates()函数是Pandas中强大的去重工具，能够帮助我们轻松处理数据中的重复值。通过去重操作，我们可以清洗数据、消除重复值，并确保数据的准确性和一致性。
注意到“保险ID”列包含一个称为“唯一密钥标识符”的内容，该标识符可用于链接三个电子表格中的保单。由于熟悉Excel，我的第一反应是：这很容易，VLOOKUP函数将能完成这项工作。...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...这一次，因为两个df都有相同的公共列“保险ID”，所以我们只需要使用on='保险ID'来指定它。最终的组合数据框架有8行11列。...图7 关于最终组合数据框架的一些有趣的观察结果： “保险ID”（来自df_1）和“ID”（来自df_2）都被带到了数据框架中，我们必须删除一个来清理数据。...最终数据框架中只有8行，这是因为df_3只有8条记录。默认情况下，merge()执行”内部”合并，使用来自两个数据框架的键的交集，类似于SQL内部联接。
合并时，先找到两个DataFrame中的连接列key，然后将第一个DataFrame中key列的每个值依次与第二个DataFrame中的key列进行匹配，匹配到一次结果中就会有一行数据。...在新增的列中，如果连接列同时存在于两个DataFrame中，则对应的值为both，如果连接列只存在其中一个DataFrame中，则对应的值为left_only或right_only。...one_to_many: 检查第一个DataFrame中的连接列，值必须唯一。 many_to_one: 检查第二个DataFrame中的连接列，值必须唯一。...many_to_many: 两个DataFrame连接列中的值都可以不唯一。 ? 使用多对多的对应方式，任何情况都满足，合并不会报错。...而使用其他三种方式时，如果one对应的DataFrame中连接列的值不唯一，会报错。所以，在对数据不够了解、也没有特别的对应要求时，不用指定validate参数。
索引的有点主要有一下几条： （1）通过创建唯一索引，可以保证数据库中每一行数据的唯一性。 （2）可以大大加快数据的查询速度，这也是创建索引的最主要的原因。 ...普通索引是MySQL中的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。 唯一索引的索引列的值必须唯一，但允许空值。如果是组合索引，则列的值组合必须唯一。...单列索引是只一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。 组合索引指在表的多个字段组合上创建索引，但只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用。 ...例如由id、name、age这3个字段字段构成的索引，索引行中按id/name/age的顺序存放，索引可以搜索下面字段组合：（id, name , age）、（id , name）、（id）。...INDEX index_name ; （注：有AUTO_INCREMENT约束的字段的唯一索引不能被删除） 示例：删除book表中名为fulltext_Index的索引 alter table
Linux运维工程师面试题（5）祝各位小伙伴们早日找到自己心仪的工作。持续学习才不会被淘汰。地球不爆炸，我们不放假。机会总是留给有有准备的人的。加油，打工人！...想要删除部分数据用 delete；想要删除表用 drop； 想保留表但是把数据删除，如果和事务无关用 truncate。...truncate 和 delete 只删除数据，⽽ drop 则删除整个表（结构和数据）。...truncate 与不带 where 的 delete：只删除数据，⽽不删除表的结构（定义）；drop 语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain)，触发器（trigger)，索引(index)...如果是组合索引，则列值的组合必须唯一；主键索引：是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值；组合索引：指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。
在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件，不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件，并且在第一行中为每一列添加了名字。...这是 Pandas 如何存储数据框前十二列的预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...对于表示数值(如整数和浮点数)的块，Pandas 将这些列组合在一起，并存储为 NumPy ndarry 数组。...我们选择了数据集中的第二列 day_of_week 来进行试验。 在上面的表格中，我们可以看到它只包含了七个唯一的值。我们将使用 .astype() 的方法将其转换为 categorical。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件...如果没有索引，那么将从表中第一条记录一条条往下遍历，直到找到该条信息为止。...通过其中的某个关键字等，就能找到该字段所属的记录行，比如有"你是个大煞笔，二货 ..."...如果要查询的字段不构成索引最左面的前缀，那么就不会是用索引，比如，age或者（name，age）组合就不会使用索引查询 在t3表中，查询id和name字段 EXPLAIN SELECT * FROM...添加的两种方式 1在创建表的同时如何创建索引， 2在创建了表之后如何给表添加索引的两种方式， 查询的方式 SHOW INDEX FROM 表名\G； \G只是让输出的格式更好看 现在来说说如何给表删除索引的两种操作
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件...如果没有索引，那么将从表中第一条记录一条条往下遍历，直到找到该条信息为止。...通过其中的某个关键字等，就能找到该字段所属的记录行，比如有"你是个靓仔，靓女 ..."...如果要查询的字段不构成索引最左面的前缀，那么就不会是用索引，比如，age或者（name，age）组合就不会使用索引查询 在t3表中，查询id和name字段 EXPLAIN SELECT * FROM...添加的两种方式 1在创建表的同时如何创建索引， 2在创建了表之后如何给表添加索引的两种方式， 查询的方式 SHOW INDEX FROM表名\G； \G只是让输出的格式更好看 现在来说说如何给表删除索引的两种操作
索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。 12.索引设计原则？ 搜索的索引列，不 一定是所要选择的列。...：加速查询 + 列值唯一（可以有null） 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个 组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并 全文索引：对文本的内容进行分词...其他数据库也叫做唯一索引扫描 3、eq_ref 多表join时，对于来自前面表的每一行，在当前表中只能找到一行。这可能是除了system和const之外最好的类型。...相对于下面的ref区别就是它使用的唯一索引，即主键或唯一索引，而ref使用的是非唯一索引或者普通索引。 eq_ref只能找到一行，而ref能找到多行。...key_len只计算where条件用到的索引长度，而排序和分组就算用到了索引，也不会计算到key_len中。 不损失精确性的情况下，长度越短越好 。
10000行数据一般来说是一个比较高效并且对服务器影响较小的方法，如果在每次删除以后，隔一段时间再进行删除，可以将服务器上面的压力一次性分散到一个很长的时间段中，就可以大大降低对服务器的影响，还可以大大减少删除时锁的持有时间...4、回表：由于数据行存储在索引中，所以能通索引直接找到数据行，可以避免再到数据表中进行查找数据（也就是回表）。...这样即使使用索引快速查找到了第一条数据，仍然不能停止，要进行目标值附近的小范围扫描。但它的好处是它并不需要扫全表，因为索引是有序的，即便有重复值，也是在一个非常小的范围内扫描。...实例如下，cname为非唯一索引： （5）ref_eq：对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行（并且使用了主键或者唯一性索引进行查找的情况）。这可能是最好的联接类型,除了const类型。...（5）Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。
创建一个DataFrame 用已经存储在内存中的数据构建一个DataFrame竟是如此的超凡脱俗，以至于它可以转换你输入的任何类型的数据： 第一种情况，没有行标签，Pandas用连续的整数来标注行。...s.iloc[0]，只有在没有找到时才会引发异常；同时，它也是唯一一个支持赋值的：df[...].iloc[0] = 100，但当你想修改所有匹配时，肯定不需要它：df[...] = 100。...文档中的 "保留键序" 声明只适用于left_index=True和/或right_index=True（其实就是join的别名），并且只在要合并的列中没有重复值的情况下适用。...就像原来的join一样，on列与第一个DataFrame有关，而其他DataFrame是根据它们的索引来连接的。 插入和删除 由于DataFrame是一个列的集合，对行的操作比对列的操作更容易。...用drop删除行的速度出奇的慢，如果原始标签不是唯一的，就会导致错综复杂的bug。
本文会按照 聚集集索->唯一索引->普通索引 的顺序 地毯式分析 范围查询中 、>= 的行锁情况，锁表分析在唯一索引 章节，万字长文，力求分析全面，很硬核全网独一份，别忘了收藏！...前文回顾 在上文，我们介绍了 MySQL InnoDB行锁的： 2个模式：S锁和X锁 3种算法：Record Lock、Gap Lock、Next-key Lock 如何开启锁监视器 和 如何分辨3种锁...直到找到 [不匹配的索引记录] 上Next-key Lock，对应的聚集索引 上Record Lock; 如果没走唯一索引，那么就会把所有 聚集索引记录 和 间隙 都锁上，就是所谓的锁表，或叫行锁升表锁...所以，对于 >= 我们得到的结果 实际和 > 一样，不做赘述！ 范围组合 说明：索引失效 会 锁表 的规则是通用的，所以这里就 统一 只演示 不锁表 的情况。...---- 普通索引 说明：索引失效 会 锁表 的规则是通用的，所以这里就 统一 只演示 不锁表 的情况。
=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留 缺失值填充fillna() df.fillna(0)...，后面重复的为True，第一个和不重复的为false，返回true #和false组成的Series类型 df.duplicated('key')#两行key这一列一样就算重复...df['A'].unique()# 返回唯一值的数组（类型为array） df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行 df.drop_duplicates...(['k1','k2'], take_last=True)# 保留 k1和k2 组合的唯一值的行，take_last=True 保留最后一行 ---- 排序 索引排序 # 默认axis=0，按行索引对行进行排序
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