subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...从结果知，参数keep='last'，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据最后一条并返回新数据框，不影响原始数据框name。...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
我们向 Shape 和 Shape Base 类添加了一个名为 toImageSrc 的新 API。对于图表和切片器来说也是如此。...这允许用户指定行或列的大小是否应根据其中的文本进行更改。...这样，设计器中就有了一个用于设置 AutoFit 属性的新 API 和一个新界面设置： 页总计 报表插件的 R.V 函数生成工作表中溢出单元格的值。在新版本中，添加了另一个参数来指定当前页面。...列类型如下： 列类型 数据类型 描述 数值 数值 用于大多数具有指定格式的数值 文本 文本 用于常见文本 公式 取决于结果 根据记录中的其他字段计算值 查找 取决于相关字段 查找相关记录中的特定字段 日期...日期 便于输入日期值 复选框 真假 用于选中/取消选中，数据类型为 TRUE/FALSE 选择框 取决于选项 从预设列表中选择选项 Currency 数值 以文化格式指示货币 百分比 数值 以百分比格式指示数字
处理关系数据有三类操作： 合并连接：向数据框中加入新变量，新变量的值是另一个数据框中的匹配观测。 筛选连接：根据是否匹配另一个数据框中的观测，筛选数据框中的观测。...nycflights13 中包含了与 flights 相关的 4 个 tibble： 数据表 信息 airlines 可以根据航空公司的缩写码查到公司全名。...例如，planes$tailnum 是一个主键，因为其可以唯一标识 planes 表中的每架飞机。 外键：唯一标识另一个数据表中的观测。...下面借助图形来帮助理解连接的原理： ? 有颜色的列表示作为“键”的变量：它们用于在表间匹配行。灰色列表示“值”列，是与键对应的值。...它有3种连接类型，这些连接会向每个表中添加额外的“虚拟”观测，这个观测的值用NA来填充。
代码会创建一个数据框，这个数据框有4列，第一列的名字是Name，是字符型；第二列的名字是Age，是数值型；第三列的名字是Gender，是字符型；第4列的名字是Score，是数值型。...数据访问与操作 访问数据 数据框和向量不一样，向量是一维的，数据框既有行也有列，数据框是二维的，所以在使用方括号时，我们也要指定行和列，行和列之间用,隔开，,前面表示行，后面表示列。...1列和第3列 df[1:3, ] # 获取前 3 行 df[, c("Name", "Score")] # 获取指定列 df[df$Score > 85, ] # 条件筛选 添加与删除列 df$Pass...，也就是在一个数据框的右侧添加另一个数据框，要求行数相同。...拼接行：把行拼起来，也就是对多个数据框垂直堆叠，也就是在一个数据框的下方添加另一个数据框，要求列数相同。
这个业务问题，使用多维度拆解分析方法，可以把这个业务问题分为两部分：第一部份创造下拉列表，第二部份根据选好的条件查询匹配出相应的费用。...同样的道理，如果B列的利率档没有重复值在创作下拉框时可以直接作为数据验证对话框里的来源。 如果有重复值的话，和机构处理的方式一样，在表格空白处写上这一列删除重复值后的利率作为数据验证对话框里的来源。...如下图所示，C机构改成了E机构，再添加F机构，那么需要在数据验证对话框，把来源处的单元格范围要做相应的修改，再按确定即可。...INDEX函数能根据指定的行号和列号来返回一个值，用法如下： image.png 例如在这个案例中，想要查找A机构，利率档是40%，24期的费用是976元，那么对应的公式是： =INDEX(A2:E17,1,3...由于是多条件查询，而INDEX和MATCH均不是数组公式，要同时按下【ctrl+shift+enter】才能显示正确答案。 这又涉及到另一个问题，什么是数组？
将 “Sales Category” 放在【行】上，“Date” 放在【列】上，“Units” 放在【值】上。 接下来，可以在同一数据集中建立另一个数据透视表。...好消息是，这使得当新的日常数据列被添加到数据源时，很难触发错误或者出现不可控制的情况。...7.3 拆分列 拆分列，是另一种常用操作（特别是在从 “平面” 文件导入时），是根据某种分隔符或模式将数据点从单个列中拆分出来。...图 7-22 手动创建一个包含 “ia” 的筛选器 当用户不能在筛选器列表中看到数据时，或者需要为筛选器配置一些更复杂的条件，如【且】和【或】条件时，【筛选行】对话框的这个视图非常有用。...在对话框底部的聚合部分进行如下操作。 将【新列名】从 “计数” 更改为 “Total Sales $”。 将【操作】从【对行进行计数】更改为【求和】。
一个测试集，这两个数据集提供了同样的非目标变量，但测试集里的目标变量并未提供。你必须根据测试集里的非目标变量来预测目标变量的值（即是否逃离）。...要做到这一点，我们需要使用一个新的命令，rep函数的作用是多次重复某些值，在控制台中输入： > test$Survived <-rep(0, 418) 由于数据框中之前没有“Survived”列，因此R...如果这个列之前已经存在了，那么R将用新的值覆盖它，因此要小心（不要覆盖掉有用的数据）！尽管对于这个简单模型不那么必要，但将预测结果放在已存在的数据旁边有助于保持数据框的整洁性。...令数据框维持一个固定的顺序是一个好的习惯，在预测复杂问题时更是如此。如果你现在预览一下测试集数据框，将发现我们创建的新列位于数据框的末尾。...因此，让我们从测试集中提取这两列，将它们存在一个新数据框中，并将它们保存下来： > submit <- data.frame(PassengerId = test$PassengerId, Survived
我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography....where 函数 它用于根据条件替换行或列中的值。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
这样做的目的通常是为了在后续的函数调用中简化代码，特别是在你想要操作数据框中特定的列时。 这会从 your_data_frame 数据框中选择列名与 vars 向量中的字符串相匹配的列。...执行这个操作后，你将得到一个新的数据框，其中只包含test数据框中Species列值为"setosa"或"versicolor"的行。...最终的结果将是一个新的数据框，其中包含了每个不同Species值的平均Sepal.Length和标准差Sepal.Length。...z = c("A","B","C",'D'): 类似地，这部分代码创建了另一个名为z的列，包含四个字符值：'A'、'B'、'C'和'D'。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行，而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选，以保留与另一个数据集相关的数据。
图12展示了在以前版本中，报表引擎把组标头放在细节带区的行里；它（指组标头）占据了第一列，而细节带区的内容只好从第二列开始。...要加载来自另一个报表或者来自一个数据环境类的数据环境，请从Report(报表)菜单中 Load Data Environment（加载数据环境）、或者打开报表属性对话框然后选择 Data Environment...从另一个报表拷贝数据环境这项很直观；它简单的从指定的 FRX 文件把跟数据环境相关的记录拷贝到当前 FRX 文件中。当然，这就意味着以后在另一个报表中做的改动将不会反映到这个报表上来。...国际化支持 Windows 字体对话框包含一个Script 设置，可以让用户去选择希望的语言脚本。可用的值包括 Western、Cyrillic、Japanese、Hebrew、以及 Arabic。...然而，这个字段没有暴露在任何报表设计器对话框中。在 VFP 9 中，现在可以从对象的属性对话框的 Other 页上找到它了。
Dplyr Mutate create, modify, and delete columns mutate 函数用于添加新变量或修改现有变量，能够基于已有数据创建新的变量列，支持对数据框进行实时的变量操作和修改...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Dplyr Slice select rows by position slice 函数用于按行数进行切片，能够从数据框中提取特定的行，支持根据行数或行号选择需要的行，也支持使用负数表示从末尾开始计算的行数...Dplyr Filter keep rows that match a condition filter 函数用于根据条件筛选数据行，能够仅保留满足条件的观测，支持根据指定的条件表达式对数据框进行灵活的行筛选操作...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理
： 接着在组件内容列下添加一个 if 判断，在 if 判断下添加一个输入框组件，输入框组件设置属性为单行，也就是默认设置： 此时我们添加一个 for 循环组件至添加的内容列之下，命名为创建动态添加的元素...，其他组件事件或为日期更改、选中更改，设置方式类似在此不再赘述： 2.6 动态更改组件的属性 此时我们在属性栏列中添加两个行，一个命名为选中的序号栏，另一个命名为背景色栏。...表单填写页用于表单内容填写，其功能与动态生成页面实现类似，均是通过数组进行循环创建并且绑定数组内容，在此是通过传入一个数据ID，由该ID作为查询条件，从数据库进行获取，将数据剥离后即可完成内容的显示；...在此设置接收参数为 ID： 接着从表单数据库中进行数据获取，设置条件为数据ID等于传入的参数 ID 即可： 最后设置返回结果： 4.2 为页面添加数据获取 创建完服务后我们为页面添加事件对服务进行调用...新建一个通用变量叫做数据库查询结果，设置该值为表单内容的自定义路径为 0，并且进行数据显示： 此时从结果中可以看到已经消除了序号内容： 接着我们创建组件内容、组件标题、组件次序这 3 个一维数组以及一个对象数组类型的组件属性
关系代数等价转换：是数据库查询优化中的一个重要概念，指的是将一个关系代数表达式转换为另一个关系代数表达式，尽管这两个表达式的形式有所不同，但它们具有相同的语义且计算结果相同，而新转换的关系表达式的计算性能往往更优于原有的表达式...，减少查询执行时的常量计算 谓词下推：将过滤条件（谓词）尽可能提前进行计算和应用，即在计划树中，尽可能将Filter算子下推到树的底层，通过过滤下推降低上层操作的数据输入量 列剪裁：只获取查询中实际所需的列...，通过Project算子移除未使用的列，从而减少使用列和数据处理量 Calcite通过执行优化规则，实现RelNode等价转换，由三个步骤组成： 规则匹配模式：基于 RelOptRule#matches...搜索最优计划树：根据RuleQueue规则队列中弹出匹配条件的优化规则，应用规则后，若新计划树成本更低，则重新注册该等价计划树并将其维护在搜索空间中。退出计划树搜索需满足以下任一条件：（1）....注册规则：如下图红色框所示，注册完RelSubset后，基于fireRules从初始化规则集中匹配出满足该节点的规则子集，并根据Importance将规则子集添加到RelQueue规则队列中 其中，RelSet
转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...例如，如果我们有另一个包含客户贷款的信息表格，其中每个客户可能有多笔贷款，我们可以计算每个客户的贷款的平均值，最大值和最小值等统计数据。...每个实体都必须有一个索引，该索引是一个包含所有唯一元素的列。也就是说，索引中的每个值只能出现在表中一次。 clients数据框中的索引是client_id，因为每个客户在此数据框中只有一行。...将数据框添加到实体集后，我们检查它们中的任何一个： 使用我们指定的修改模型能够正确推断列类型。接下来，我们需要指定实体集中的表是如何相关的。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
例如，将数据框 Familydata 以变量 age 的值从小到大显示，可以使用下面的命令： # ,前表示条件 ,后表示显示的列 Familydata[order(Familydata$age), ]...在处理数据框时，我们经常需要创建新的变量并把它添加到现有的数据框中。...但是赋一个空值（NULL）给数据框中的变量等同于删除该变量，并且是会永久删除数据框中的变量： Familydata$log10money <- NULL colnames(Familydata) 6.把数据框添加到搜索路径...例如《R 语言医学数据分析实战》推荐的做法是： 在开启一个新的分析项目时，首先使用命令 rm(list = ls( )) 从 R 工作环境中清除所有对象； 在分析过程中用函数 detach( ) 将不再需要使用的数据框从搜索路径中移出...； 不要定义与已经存在于搜索路径中的数据框同名的新对象；
内容： 了解关系型数据库 使用SQL工具 操作非关系型数据库 使用数据库能够有效地应对超出计算机内存容量的数据存储问题，还可以根据用户提供的条件，对数据库中的数据进行查询，这也使在数据库中更新现有记录和插入新数据的操作变得简单...我们可以在关系数据库中创建新表，表看起来和R里的数据框是一样的。 下面创建一个数据框，并将它作为表插入数据库中。...，再用新列生成另一个列，该怎么办？...0.23 326 38.2 8.53 #> 2 0.21 326 34.5 9.45 #> 3 0.23 327 38.1 8.59 数据库查询的另一个重要部分是条件查询...举例，创建一个新的数据框，包含字段cut,color和clarity共3条记录，之后我们根据这3条记录筛选数据： diamond_selector = data.frame( cut = c("
每个实体都必须带有一个索引，它是一个包含所有唯一元素的列。就是说，索引中的每个值只能在表中出现一次。在 clients 数据框中的索引是 client_id，因为每个客户在该数据框中只对应一行。...在将该数据框添加到实体集中后，我们检查整个实体集： ? 列的数据类型已根据我们指定的修正方案被正确推断出来。接下来，我们需要指定实体集中表是如何关联的。...一个例子就是根据 client_id 对 loan 表分组并找到每个客户的最大贷款额。 转换：对一张表中一或多列完成的操作。一个例子就是取一张表中两列之间的差值或者取一列的绝对值。...尽管我们仅指定了一些特征基元，但是特征工具可以通过组合和叠加这些基元来构造新的特征。 ? 完整的数据框包含 793 列的新特征！ 深度特征合成 我们现在具备理解深度特征合成（dfs）的一切条件。...深度特征合成可以依次叠加特征基元：「聚合」，它们在多张表间的一对多关联中起作用，以及「转换」，是应用于单张表中一或多列以从多张表中构造新的特征的函数。
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