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日常的办公和娱乐当中，我们会电脑会接收各种各样的文件，有很多重复的文件，有时候我们不注意时间越久磁盘空间会被大量占用，这个时候你可能需要清理电脑磁盘空间，如果你一个个去找，他就会浪费你很多时间，这是得不偿失的。
小勤：大海，有个按最右侧某个符号为标志提取两边数据的问题，为什么Excel里的find函数不支持从右侧查起啊？写公式好麻烦，比如这个，按最右侧的星号（*）将前面的内容和后面的数量分开：
Python作为一种高级编辑语言，有很多使用的小技巧，分享一期。 1、变量值互换 a = 0 b = 1 a,b = b, a 2、连续赋值 a, b = 2, 1 3、自动解包赋值 a,b,c,d = [1,3,4,'domi'] aa,*others = [1,3,4,'domi'] >>> others [3, 4, 'domi'] 4、链式比较 a = 10 if 5<= a <= 15: print('Hello world') # 等价于 if 5<= a and a
本文通过一个例子，综合体现常用的重复列、提取、转换数据格式的操作方法。数据样式及要求如下：
今天和大家分享的是列表的相关函数。 其实今天分享的函数对于字符串、列表、元组都可以使用，已经会的当做复习咯。 至于神马是元组，后续会分享哦！ 一、In Or Not in To be, or not to be- that is the question In，or not in - that is the question 英语不知道怎么过六级的我，只能靠编了。 我们想知道列表中是否包含某个值，可以用这个函数。 in和not in 的用法，查找的内容必须与列表元素内容完全一致才能返回True，否则不认
spark datafrme提供了强大的JOIN操作。 但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。如下： 如分别创建两个DF，其结果如下： val df = sc.parallelize(Array( ("one", "A", 1), ("one", "B", 2), ("two", "A", 3), ("two", "B", 4) )).toDF("key1", "key2", "value") df.show() +----+----+-----+ |key1|key2|val
今天和大家分享的是列表的相关函数。 其实今天分享的函数对于字符串、列表、元组都可以使用，已经会的当做复习咯。 至于神马是元组，后续会分享哦！ 一、In Or Not in To be, or not
Pandas 是一款强大的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际数据分析中，我们常常需要将不同数据源的信息整合在一起。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术，帮助你更好地处理多个数据集的情况。
1，order by 从英文里理解就是行的排序方式，默认的为升序。 order by 后面必须列出排序的字段名，可以是多个字段名。
导语：一般来说，Excel里能实现的对数据的处理，在Power Query里都可以实现，有的Excel里方便一点儿，有的PQ里更快一些儿，但关键不在于多几个步骤还是少几个步骤，而是你是否需要重复地做。
是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。
在前一篇文章《基础扩展 | 15：队列》中，我们使用VBA代码实现了队列数据结构，本文将在广度优先搜索中应用队列。因此，本文的基础代码在《基础扩展 | 15：队列》中。
SQL连接可以分为内连接、外连接、交叉连接。 数据库数据： book表 stu表 1.内连接 1.1.等值连接：在连接
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
在某宝购买的，只需要9.9元，语音识别固定，支持57条语音，基本的是够用了，基本的风扇控制、灯控制、电饭煲控制、温度控制等都具备，基本上比较全面。
你可以对列表的数据项进行修改或者是更新，你也可以使用append()方法来添加列表项
之前Power Pivot里提到的构造表，听畅心提到，实际上在Power Pivot有一个针对性的函数DataTable，更能直观的表达表的构建。
1，列表是由一系列元素组成，元素与元素之间可能没有任何的关联关系，但他们之间有先后顺序关系。
查询结果仍为表，WHERE、SELECT 分别相当于关系代数中的 选取、投影 操作
data={c:[strc(c)+str(i) for i in ind]
本文介绍了Python中列表和元组的基本操作，包括列表的创建、删除、查找和修改，以及元组的创建、修改和删除。同时，还介绍了Python中列表和元组的一些其他方法，包括列表和元组的长度、拼接、重复、排序和反转等。
本文实例为大家分享了Android朋友圈点赞列表的具体代码，供大家参考，具体内容如下
大海：哈哈，的确挺奇葩的，这种数据录入的方法不仅容易出错，而且会害屎后面做统计分析的人——当然，也会让做统计分析的人更强大。
.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0：：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1]，强调了两个主要的兴趣点，即深度学习和数据处理，使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创建注入 AI 的应用程序。开源 ML.NET 框架[2]的主要卖点，旨在帮助开发人员能够使用C#和F#构建自定义ML模型并将其集成到应用程序中。这是通过命令行 （CLI） 和模型生成器等工具完成的，或者创建像大型语言模型 （LLM） 这样的结构来完成，这些模型为 ChatGPT 和 无处不在的“Copilot”AI 助手提供支持。
使用场景：有两张表left和right，一般要求它们的表格结构一致，数据量也一致，使用right的数据去填补left的数据缺漏 如果在同一位置left与right数据不一致，保留left的数据
test1=pd.DataFrame(np.random.randn(2,2),columns=[‘1′,’2’])
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/sinat_14849739/article/details/78267782 本文出自Shawpoo的专栏 我的简书：简书
在Android的日常开发中，评论与回复功能是我们经常遇到的需求之一，其中评论与回复列表的展示一般在功能模块中占比较大。对于需求改动和迭代较频繁的公司来说，如何快速开发一个二级界面来适应我们的功能需求无疑优先级更高一些。首先我们来看看其他社交类app的评论与回复列表如何展示的：
现代计算机程序非常复杂，在开发过程中难免会出现错误。查找和修复补丁是一件需要耗费大量资源的事情，虽然研究人员已经开发除了许多流程自动化的机器人，但是它们往往很慢，而且存在编写的代码质量较低的问题。
据 MIT Technology Review 报道，一位名为“Repairnator”机器人在 GitHub 上“卧底”数月，查找错误并编写和提交修复补丁，结果有多个补丁成功通过被采纳。
在Power Query里，拆分列的功能非常强大，除了按分隔符、字符数等基本拆分功能外，还支持如从大写到小写或相反，从数据到非数字或相反等等特殊方式，相信很多朋友也都使用过：
PQ的主要功能有三个：数据汇总（横向、纵向、多文件）、数据清洗(12招)、数据丰富。我们这节来讲数据丰富，即数据深加工的过程。
在应用结构上有这样一个业务场景，机房里部署了多个物理数据库的Proxy无状态节点，业务端通过Proxy节点间接和存储DB交互。Proxy支持了分库分表的特性，管理下层多个物理DB，向上层提供单表抽象。为了支持高可用性，Proxy为多节点部署，业务端可以随机挑选Proxy收发消息。
直接将值和索引粘合在一起，默认是在axis=0上面工作，得到的是新的Series；改成axis=1，变成一个DF型数据
转载自 https://segmentfault.com/a/1190000007445807
通过子查询不难看出，可以根据employee_id查到department_id,然后根据deparment_id查到location_id然后查city字段就行了
教程： 一：列表的创建 List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表中元素的类型可以不相同，数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套） （1）List写在方括号之间，元素用逗号隔开 （2）和字符串一样，list可以被索引和切片 （3）List中的元素是可以改变的 二：列表的索引 变量[头标：尾标] 从前到后：0---end 从后到前：-1---->-len(str) list.index("s") 三：列表的更新 对列表中的数据项进行修改或者更新 使用append()方法来添加列表项 四：列表项的删除 del remove 五：列表操作符 + 用于组合列表 * 用于重复列表 in 、not in 六：列表函数 len,max,min,-----list() list.append()末尾添加项 list.index('')末尾添加项 list.pop()删除列表项 list.clear()等等 list.reverse()元素翻转 list.sort()对列表进行排序 七：多维列表的创建及访问方式 matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] matrix[1][2] Out[2]: 6 八：列表和字符串的相互转化 str.split(sep=None, maxsplit = -1) 将字符串分各成列表 sep指定分隔符 maxsplite分割成的数量 九："sep".join(list) 可以是split的逆运算 S.jion(iterable) --->str 列表转换为字符串 sep = separator 分隔器 IS S example： "."join(list) 用.连接字符串
当访客打开聊天窗口一下，可以在下面的设置区配置自动打招呼欢迎语，可以去设置下客服系统自动回复消息
📝前言： 我们已经学习了python数据容器中的列表，元组以及字符串。而他们都属于序列 （序列是指：内容连续，有序，可以用下标索引访问的数据容器） 在之前已经介绍了不少操作方法，这篇文章，我将继续扩展一下，关于序列的通用操作方法： 1，" + “和” * " 2，元素存在性（in） 3，数据切片
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/
什么是多表关联查询？ 有时一个查询结果需要从两个或两个以上表中提取字段数据，此时需要使用的就是多表关联查询。 链接查询主要分为三种：内连接、外连接、交叉连接。 内连接 使用比较运算符（包括=、>、<、<>、>=、<=、!> 和!<）进行表间的比较操作，查询与连接条件相匹配的数据。根据所使用的比较方式不同，内连接分为等值连接、自然连接和自连接三种。 关键字：INNER JOIN 1.等值连接/相等连接： 使用”=“关系将表连接起来的查询，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列 2.自然连接 等值连接中去掉重复的列，形成的链接。 3.自连接 如果在一个连接查询中，涉及到的两个表是同一个表，这种查询称为自连接查询。 外连接 内连接只返回满足连接条件的数据行，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表（左外连接时）、右表（右外连接时）或两个表（全外连接时）中所有符合搜索条件的数据行。外连接分为左外连接、右外链接、全外连接三种。 1.左外连接 关键字：LEFT[OUTER]JOIN 返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集中右表的所有字段均为NULL。 2.右外连接 关键字：RIGHT[OUTER]JOIN 返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则在左表中相关字段返回NULL值。 3.全外链接 关键字：FULL[OUTER]JOIN 返回两个连接中所有的记录数据，是左外链接和右外链接的并集。 交叉连接/笛卡尔积 关键字：CROSS JOIN 两个表做笛卡尔积，得到的结果集的行数是两个表中的行数的乘积。
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要计算运费，需要有2个条件，一个是重量所对应的报价表的行，另外一个就是分区所对应的报价表的列。所以要计算运费，首先得计算这2个条件符合。
连接查询是关系数据库中最主要的查询，主要包括内连接、外连接和交叉连接等。通过连接运算符可以实现多个表查询。 在关系数据库管理系统中，表建立时各数据之间的关系不必确定，常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时，通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息。 连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，然后通过连接进行查询。 内连接 等值连接 不等连接 自然连接 外连接 左连接 右连接 全连接 内连接 内连接是一种
1.隐藏没用到的文件 比如 IDEA 的项目配置文件（.iml 和.idea），打开 Settings-File Types， 加入要隐藏的文件后缀。 2.常用技巧 2.1 通过Alt+F8查看变量
同样是两道中等难度题目，但题目间没啥关联：第一道类似于我们之前按键手机时代九键输入组合的展示，第二道题将昨天的三数之和改造成了四数之和。现在做题，有时候做着做着提交通过了，就不愿深挖了，挺偷懒的，希望写题记时可以多拓展学习下。
序列是Python中最基本的数据结构(可变数据类型)。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
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