二、实现过程 这里【论草莓如何成为冻干莓】也给了一个解决方法，如下所示： # 只判断 ABCDE 列是否在行存在 df1_cols = df1.columns.drop('score') # 如果存在则赋值为...score 列, 否则为0 df1[df1_cols] = df1[df1_cols].apply(lambda x: pd.Series(x.index.isin(x.name.split(',')
前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Pandas基础的问题，这里拿出来给大家分享下。
传入一个参数，指定列不一定存在的情况 程序中，数据的结构不统一最容易导致bug的出现，因此需要验证在指定列数据缺失部分的情况函数的返回结果。原始数据age在第一个子数组中是不存在的。...因此，当传入一个参数，所指定的列不存在的情况，array_column将返回一个空数组。...以上代码输出内容如下： Array ( [B] => 20 [C] => 30 ) Array ( [0] => A [20] => B [30] => C ) 如果值不存在...当键不存在的情况，则以下标为0开始填充数组。如果输入的键根本不存在，则完全跟一个参数输入的时候一样 总结 php 数组函数array_column 函数使用的作用： 单个输入，返回指定列的值。...如果某项数据不存在该列，则返回数据没有该项数据。如果列不存在，则返回空数组。只返回存在该列的数据项该列组成的数组。 多个输入，返回以第一个参数对应列为值，第二个参数队列列数据为键的关联数组。
Redis 为散列键提供了一系列操作命令，通过使用这些命令，用户可以： 为散列的字段设置值，或者只在字段不存在的情况下为它设置值。 从散列里面获取给定字段的值。...如果给定字段并不存在于散列当中，那么这次设置就是一次创建操作，命令将在散列里面关联起给定的字段和值，然后返回 1。...HSETNX：只在字段不存在的情况下为它设置值 HSETNX 命令的作用和 HSET 命令的作用非常相似，它们之间的区别在于，HSETNX 命令只会在指定字段不存在的情况下执行设置操作： HSETNX...@spam_mail.com" 处理不存在的字段或者不存在的散列 如果用户给定的字段并不存在于散列当中，那么 HGET 命令将返回一个空值。...命令将返回一个空值： redis> HGET account::54321 location (nil) 尝试从一个不存在的散列里面获取一个不存在的字段值，得到的结果也是一样的： redis> HGET
KeyError: "None of [Index([…])] are in the [columns]"问题 摘要 在使用Pandas处理数据时，我们可能会遇到一个常见的错误，即尝试从DataFrame中选择不存在的列时引发的...df = df[['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount','commentCount']] 如果df中不存在上述列中的任何一个..., 'diggCount', 'commentCount'], dtype='object')] are in the [columns]" 原因 这个错误的主要原因是我们尝试访问DataFrame中不存在的列...选择存在的列 为了确保代码的健壮性，我们可以选择那些确实存在的列，而不是硬编码我们想要的列名。...existing_cols = [col for col in cols_to_select if col in df.columns] df = df[existing_cols] 这样，即使某些列不存在
1.第一范式 第一范式规定表中的每个列都应该是不可分割的最小单元。...2.第二范式 第二范式是在满足第一范式的基础上，规定表中的非主键列不存在对主键的部分依赖，也就是说每张表只描述一件事情，比如以下订单表就不满足第二范式，它可以拆分为两张独立的表：订单表和商品表。...2.2 满足第二范式的表 订单表： 商品表： 3.第三范式 第三范式是在满足第一范式和第二范式的基础上，规定表中的列不存在对非主键列的传递依赖。...比如以下的订单表中的顾客名称就不符合第三范式，因为它存在了对非主键顾客编号的依赖，如下图所示： 修改之后（符合第三范式）的表结构如下： 总结 第一范式规定表中的每个列都应该是不可分割的最小单元...第二范式是在满足第一范式的基础上，规定表中的非主键列不存在对主键的部分依赖。第三范式是在满足第一范式和第二范式的基础上，规定表中的列不存在对非主键列的传递依赖。
通过选择或输入数据列标题框选择要填充的数据列。 通过选择或输入单元格坐标框选择各个数据列填充的位置。 通过继续按钮把数据列标题和单元格坐标存储入列表中。...else: print('文件不存在，请重新选择文件！') sg.popup('文件不存在，请重新选择文件！')...，请重新选择文件') sg.popup('文件不存在，请重新选择文件') 继续选择按钮只要实现的是：获取用户在选择或输入数据列标题框和选择或输入单元格坐标框一次次输入的内容，存储到valuelist...else: print('表格列标题不存在!') sg.popup('表格列标题不存在!')...else: print('单元格坐标不存在!') sg.popup('单元格坐标不存在!')
学号 姓名 选课 10001 张三 数学，语文，英语 10002 李四 语文，英语 10003 王五 语文，英语，历史 第二范式 第二范式是指，首先满足第一范式，并且表中非主键列不存在对主键的部分依赖...这样非主键列 ‘课程学分‘ 依赖于部分主键列 ’课程‘， 所以上表是不满足第二范式的。...小王 10002 李四 男 一班 小王 10003 王五 男 二班 小李 10004 张小三 男 二班 小李 上表中，主键为：（学号），所有字段 （姓名，性别，班级，班主任）都依赖与主键（学号），不存在对主键的部分依赖...第三范式 第三范式定义是，满足第二范式，并且表中的列不存在对非主键列的传递依赖。...更高级别的范式 对应上面的班级信息表，完全可以设计成这样： 班级 班主任 班级人数 一班 小王 40 二班 小李 45 这显然是符合第三范式的，所有列都依赖主键（班级），也不存在传递依赖。
对写入友好, 支持异步大批量并发写入 可动态添加列 按列存储数据, 不存在的列不会落盘, 节省空间....而 MySQL 中不存在的内容也要用 null 填充 支持海量数据分布式存储(BigTable 最开始就是 Google 为了解决数据存储问题而提出来的) 等等 那么他是如何解决这些问题的呢?...「LSM 树」的做法是, 先在内存中维护一份小的有序的数据(内存不存在随机读写的问题), 当这份数据超过一定大小的时候, 将其整个放入磁盘中....用户在扫描时快速过滤不存在的数据块 数据块. 其中存储了每一条 KV 数据....按照这个结构, 用户在进行指定row_key 读取的时候, 每个文件的操作如下: 根据头信息内容, 加载索引数据 通过二分查找, 找到 row_key 在哪一数据块下 根据布隆过滤器过滤掉不存在的数据块
数据库设计三范式；三范式主要是解决表之间的关联关系，和字段冗余问题 关注公众号，一起交流，微信搜一搜: 潜行前行 第一范式 列都是不可再分，第一范式的目标是确保每列的原子性，每列都是不可再分的最小数据单元...身高体重是两个属性，违反第一范式，不能划分为同一个列 ?...第二范式 首先满足第一范式，并且表中非主键列不存在对主键不依赖或者部分依赖，确保每个列都和主键相关。...第三范式 满足第二范式，并且表中的列不存在对非主键列的传递依赖，每列都和主键列直接相关，而不是间接相关 在成绩表里，爱好是依赖学生的，学生又是依赖主键ID，存在传递依赖应该提取出学生的个人信息为表。
select 列名 from 表名 查询这张表某一列所有内容。 select 列名1，列名2…from 表名 查询这张表的列1，列2，等多列。...2.例子 如下这张表emp： 1）检索单个列 select ename from emp; 2) 检索多个列 select ename,job,sal from emp; 3) 检索所有列...即不存在的列，构建虚拟的列 select empno, 1*2 as count,‘cmj’ as name,deptno from emp; 7）虚表，及不存在的表,可以计算 select 1...查询员工工资小于1500或大于3000的员工信息 3.3 null null不能使用条件判断，只能使用is –存在佣金的员工名称 select * from emp where comm is null; –不存在佣金的员工名称...select ename from emp where sal>1500 union all select ename from emp where comm is not null; –查询显示不存在雇员的所有部门号
从功能上来说，Redis为hash散列提供了一些与字符串值相同的特性，使得散列非常适用于将一些相关的数据存储在一起。我们可以把这种数据聚集看作是关系数据库中的行，或者文档数据库中的文档。...如果哈希表的 key 不存在，一个新的哈希表被创建并执行 HINCRBY 命令。如果指定的字段不存在，那么在执行命令前，字段的值被初始化为 0 。...如果指定的字段不存在，那么在执行命令前，字段的值被初始化为 0 。...如果哈希表不存在，会创建一个空哈希表，并执行 HMSET 操作 HSET key field value 用于为哈希表中的字段赋值 。如果哈希表不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。...，那么用户可以先使用HKEYS取出散列包含的所有键，然后在使用HGET一个接一个的取出键的值，从而避免因为一次获取多个大体积的值而导致服务器阻塞。
第三范式（3NF）：满足第二范式；且不存在传递依赖 第三范式是在满足第二范式的基础上，要求非主属性之间不存在传递依赖。这意味着非主属性必须直接依赖于主属性，而不是间接依赖于主属性。...第一范式要求每个属性都是不可分割的原子项；第二范式要求每个非主属性都完全依赖于主属性；第三范式要求非主属性之间不存在传递依赖。...第二范式（2NF） 2.1 定义 第二范式要求数据库表中的非主键列完全依赖于主键，即非主键列不能部分依赖于主键。 2.2 优点 减少数据冗余： 消除了非主键列对主键的部分依赖，减少了数据冗余。...第三范式（3NF） 3.1 定义 第三范式要求数据库表中的非主键列之间不存在传递依赖关系，即非主键列不能依赖于其他非主键列。...3.2 优点 进一步减少数据冗余： 消除了非主键列之间的传递依赖，减少了数据冗余。 提高数据更新效率： 数据更新时，不会影响到不相关的列。
例如： CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名 ( ROWKEY名称 数据类型 PRIMARY KEY 列蔟名.列名1 数据类型 NOT NULL..., 列蔟名.列名2 数据类型 NOT NULL, 列蔟名.列名3 数据类型 ); 例如：订单明细建表语句 create table if not exists ORDER_DTL...3、大小写思考 Phoenix在建表的时候, 默认会将小写字段或者表名或者列族名称自动转换为大写 思考我就想使用小写 不想用大写, 怎么办? ...如果不存在则插入，否则更新。列表是可选的，如果不存在，值将按模式中声明的顺序映射到列。这些值必须计算为常量。 ...注意: 主键是不存在列族的, 在设置的时候, 不要给主键前面加列族 格式: upsert into 表名 (列族.列名1,列族.列名2 ..... ) values(值1,值2....)
数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。 空白格用 ‘.’ 表示。 一个数独。 答案被标成红色。.../从1-9填充数字 for (char c = '1'; c <= '9'; c++) { //如果行列小九宫格不存在...return false; } } } return true; } /** * 判断c在行，列，...小九宫格存不存在 * * @param board * @param row * @param col * @param c * @return...] board, int row, int col, char c) { for (int i = 0; i < 9; i++) { //判断row,col所在列存不存在
数据库表中的非关键字段对任一候选关键字段都不存在部分函数依赖 （除了主键列之外的其他所有的列的值尽可能的依赖于主） 考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID...而DNO 1->n SNO却不存在， 而DNO -> LOCATION存在, 因此关键辽 SNO 对 LOCATION 函数决定是通过传递依赖 SNO -> LOCATION 实现的。...即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。 ...关系模式R（U，F）中的所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递依赖 确保每列和主键直接相关，而不是简接相关。...而DNO 1->n SNO却不存在， 而DNO -> LOCATION存在, 因此关键辽 SNO 对 LOCATION 函数决定是通过传递依赖 SNO -> LOCATION 实现的。
元为 A 的第 i 行与 B 的第 j 列的各元素相乘之和，即 A 的第 i 行与 B 的第 j 列点乘所得到的结果 ?...列的角度 正如第一讲所说，从列的角度来看，即 C 的各列为 A 的各列的线性组合构成，A 的各列的线性组合的系数为 B 的列的各个分量，即 ?...列乘以行的角度 由于列向量乘以行向量得到的是一个矩阵，因此从列乘以行的角度来看，矩阵 A 乘以 B 得到的是 n 个矩阵之和，其中第 i 个矩阵由 A 的第 i 列乘以 B 的第 i 行得到。...存在，也就是说系数矩阵的各行或各列不能是线性相关的（某一 行/列 是其他 行/列 的线性组合） Ax = 0 没有非零解 当 Ax=0 有非零解的时候，可以判断 ? 不存在，为什么呢？...不存在。 3.1.3 AB的逆，A的转置的逆 ? 3.2 矩阵乘法习题课 2011年练习题 问：当 a,b 满足什么条件下矩阵 A 存在逆矩阵，并求解该逆矩阵。 ? ? ?
Impala由于表的Schema和Parquet的Schema不一致直接抛出异常，Hive查询符合预期由于c3列在Parquet文件的Schema不存在所以返回值为NULL。...Impala查询依然抛出异常，Hive查询符合预期，c3和dummy两列在Parquet文件的Schema中不存在返回NULL，c5列重命名为c4列后可以正常获取到c4列的值，与表原始数据一致。...Impala查询依然抛出异常，Hive查询符合预期，c3列在Parquet文件的Schema中不存在返回NULL，dummy列重命名为c5列后可以正常获取到c5列的值，与表原始数据一致。...3 问题分析及解决 因为Impala对Parquet文件中列的顺序很敏感，所以在表的列定义与Parquet文件的列定义顺序不一致时，会导致Impala查询返回的结果与预期不一致。...2.Impala对表的列顺序与Parquet文件中列的顺序比较敏感，默认情况下需要确保表列的顺序与Parquet中列顺序一致，如果列顺序与Parquet文件列不一致则需要在会话中设置set PARQUET_FALLBACK_SCHEMA_RESOLUTION
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