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pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1’], row[‘c2’]) # 输出每一行 1 2 3 按行遍历itertuples()..., ‘name’) for row in df.itertuples(): print(getattr(row, ‘c1’), getattr(row, ‘c2’)) # 输出每一行 1 2 按列遍历

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    Postgres 源码学习 2—Postgres 的 VFD 机制

    操作系统中的文件 数据库的本质其实就是用来存储数据的,所以免不了和文件系统、存储进行交互,万丈高楼平地起,存储一般是一个数据库的最底层,Postgres 在存储的文件管理方面也有很多的设计与抽象。...Postgres 的 VFD 作用 Postgres 数据库在运行的过程当中,可能会打开非常多的文件,比如数据表对应的文件,元数据表文件,以及一些在 SQL 运行时打开的临时文件,例如排序、哈希表所需的文件...所以有非常大的概率超过单个进程打开文件数量的限制,为了解决这个问题,Postgres 设计了 VFD(虚拟文件描述符)机制,主要是将实际的操作系统文件描述符维护到一个 LRU 缓存中,通过切换打开的方式...VFD 的基本工作方式 Postgres 主要通过一个进程私有的数组来维护 VFD,名为 VfdCache。...在打开文件的时候,会尝试关闭最久未使用的文件,将位置留给最新打开的文件。 通过这种方式,Postgres 可以打开远超过系统和进程限制的文件数量,是一个非常精妙的设计。

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    Swift 中的遍历

    ---- 在 Swift 中实现循环/遍历有如下几种方式: 1.1 for-in 1.1.1 遍历区间 1.1.1.1 顺序遍历 for index in 0 ..< 5 { print(index...指定闭区间 使用 range.reversed() 来指定逆序循环 如果在循环体中,不需要使用 index,则可以用 _ 替换 index 1.1.2 遍历数组 1.1.2.1 顺序遍历 let test...[10,24,33,6,18] for value in test.reversed() { print(value) } 输出: 18 6 33 24 10 1.1.2.3 同时遍历数组的下标和值...value) in userDict{ print("\(key)的年龄为\(value)") } //f遍历方式2:因为构建字典时,实际是将键值对构建成了Element对象,所以,elem就是这个对象...33 6 18 使用 for-in 循环时,在循环体内部调用 return 会直接结束循环 使用 Array.forEach 循环时,在闭包内调用 return 只会结束一次闭包调用 1.3 带有步进的遍历

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    树的遍历--树的广度遍历(层次遍历),深度遍历(前序遍历,中序遍历,后序遍历的递归和非递归实现)

    ,netty,postgresql 这次就来整合下 树的遍历 没什么难的看了一上午,看完发现,真说出来我的理解,也不是你们的理解方式,所以这篇全代码好了。...广度遍历叫层次遍历,一层一层的来就简单了。...前序遍历,中序遍历,后序遍历的区别就是根在前(根左右),根在中(左根右),根在后(左右根) 在最后补全所有源码 二 广度优先遍历 层次遍历 //广度优先遍历 层次遍历 public...subTree.leftChild); visted(subTree); inOrder(subTree.rightChild); } } //中序遍历的非递归实现...node = stack.pop(); node = node.rightChild; } } } //中序遍历的非递归实现

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    Mysql中的列类型

    Mysql中的列类型: 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型: 1个字节=8比特,但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节,表示范围:-128~127 SMALLINT...支持的范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持的范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持的范围是1000-01-01 00:00:00 ~ 9999...电话、手机号码:有格式要求 用户名:必须唯一 登录密码:密码不能为空字符串且长度不能少于N位 员工所在部门:可取值必须在部门表中存在过 主键约束: 列名 类型 PRIMARY KEY 声明为“...表中所有的记录行会自动按照主键列上的值进行排序。 一个表至多只能有一个主键列。 唯一约束: 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”的列上不能出现重复值,但可以出现多个NULL值。...非空约束: 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束的列上不能出现NULL,但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认值约束 列名 类型 Default 值 声明为“默认值”约束的列上没有值的将会默认采用默认设置的值

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    树的遍历(已知前序遍历中序遍历求后序遍历,或者已知后序中序求先序)

    假设是1000个结点以内, 输入前序  4 1 3 2 6 5 7        中序  1 2 3 4 5 6 7  得到后续  2 3 1 5 7 6 4 已知前序遍历中序遍历求后序遍历: import...node.left); postTraverse(node.right); System.out.print(node.data + " "); } // 已知先序中序...,建树 // @param pre 先序遍历的数组 // @param lo 先序遍历的起点下标 // @param in 中序遍历的数组 // @param ini 中序遍历的起点下标...return node; } } 题目描述 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。...假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建二叉树并返回。

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    删除列中的 NULL 值

    图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值,且NULL值无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...有一个思路:把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后的值。...比如 tag1 列变成 t1 表,tag2 列变成 t2 表,tag3 列变成 t3 表。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行,最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按值在原表的列出现的顺序设置了序号,目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。

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    前序遍历中序遍历求后序遍历-数组篇

    有关树的相关概念就不再这里介绍了,不清楚的同学可以自己查看。 如果已知前序遍历和中序遍历,那么肯定能够求出后序遍历。...正常的思路就是,根据前序遍历和中序遍历,我们把二叉树的结构给描述出来,然后再使用后序遍历。 但是假设我们的遍历顺序存放在数组中,那么我们大可不必那么麻烦。...下面就是针对数组求后序遍历的算法,代码如下,大家供参考。...#include //前序遍历:根左右 //中序遍历:左根右 //后序遍历:左右根 //在前序遍历和中序遍历的基础上,我们从前序遍历中找出根节点,然后从中序遍历中找出根节点的左右分支...//这里由于我们是通过数组来存放的,因此有一点肯定的是根节点左右的分值都是连续存在数组中的 //因此我们这里选择的是分值在数组中的首地址,以及分值的个数作为参数 void postorder(int

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    二叉树的先序遍历 中序遍历 后序遍历 层序遍历

    对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树。...也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是(2^k) -1 ,则它就是满二叉树 二叉树的遍历 先序遍历 :先遍历根节点,再遍历左节点,最后遍历右节点 中序遍历 :先遍历左节点,再遍历根节点,最后遍历右节点...后序遍历 :先遍历左节点,再遍历右节点,最后遍历根节点 层序遍历 : 自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历 遍历方法的实现 先建立一棵树 用代码建立以上树 class Node...System.out.print(root.val+" "); preOrder(root.left); preOrder(root.right); } 下面进行中序遍历...= null){ stack.push(top.left); } } } // 二叉树的中序遍历,非递归迭代实现

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    二叉树的先序遍历、中序遍历、后序遍历

    1 问题 Python中二叉树的先序遍历、中序遍历、后序遍历。 2 方法 先序遍历的递归算法定义: 若二叉树非空,则依次执行如下操作: ⑴ 访问根结点; ⑵ 遍历左子树; ⑶ 遍历右子树。...中序遍历的递归算法定义: 若二叉树非空,则依次执行如下操作: ⑴ 遍历左子树; ⑵ 访问根结点; ⑶ 遍历右子树。...后序遍历的递归算法定义: 若二叉树非空,则依次执行如下操作: ⑴ 遍历左子树;⑵ 遍历右子树;⑶ 访问根结点。...:') btree.front_search(btree.base) print('中序遍历:') btree.middle_search(btree.base) print('后序遍历:') btree.behind_search...(btree.base) 3 结语 我们针对Python中二叉树的先序遍历、中序遍历、后序遍历的问题,运用书上相应的基础知识,通过代码运行成功证明该方法是有效的,二叉树的遍历的应用非常广泛,希望通过未来的学习我们能写出更多长的

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    从 Notion 分片 Postgres 中吸取的教训(Notion 工程团队)

    到 2020 年年中,很明显,产品的使用将超过我们值得信赖的 Postgres 单体的能力,后者在五年和四个数量级的增长中尽职尽责地为我们服务。...在我们最初的研究中,我们还考虑了打包的分片/集群解决方案,例如用于 Postgres 的 Citus 或用于 MySQL 的 Vitess。...一个追赶过程遍历审计日志并将每次更新应用到新数据库,并根据需要进行任何修改。 我们选择了 audit log 策略而不是逻辑复制,因为后者在初始快照步骤中难以跟上 block 表写入量。...今天,分表中的行使用复合键:id,旧数据库中的主键;和 space_id,当前排列中的分区键。...由于无论如何我们都必须进行全表扫描,我们可以将两个键合并到一个新列中,从而无需在整个应用程序中传递 space_ids。 尽管有这些假设,分片还是取得了巨大的成功。

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    二叉树前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历的直观理解

    由于先遍历左子树和先遍历右子树在算法设计上没有本质区别,所以,只讨论三种方式: DLR–前序遍历(根在前,从左往右,一棵树的根永远在左子树前面,左子树又永远在右子树前面 ) LDR–中序遍历(根在中,从左往右...二叉树结点的先根序列、中根序列和后根序列中,所有叶子结点的先后顺序一样 建议看看文末第3个参考有趣详细的推导 前序遍历(DLR)...中序遍历(LDR) 后序遍历(LRD) 2....算法上的前中后序实现 除了下面的递归实现,还有一种使用栈的非递归实现。...层序遍历 层序遍历嘛,就是按层,从上到下,从左到右遍历,这个没啥好说的。 参考 1.

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