需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...，以此穷举类推，以保证这些选项之间不会出现重复的值。...SQL语句 首先通过 UNION ALL 将A到D的各列的值给组合成记录集 a，代码如下： select A as item,sortid from exams union all select...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
问题背景 输入正整数m,n，查找[m,n]区间的可逆素数。 可逆素数：可逆素数是指该数本身是一个素数，并且把该数倒过来也是一个素数。...方法一： 最简单的方法，依次除以【从2到数字本身（不包括本身）】，不存在余数是0的数，就是素数； 思路清晰，但是效率低，比如： 假如 n 是合数，必然存在非1的两个约数 p1 和 p2 ，其中p1的，肯定能被2整除；能被6整除的肯定能被3整除！...and isPrime(onum)): return True else: False if __name__ == "__main__": m = int(input('请输入查找...【可逆素数】的开始数：')) n = int(input('请输入查找【可逆素数】的结束数：')) if(m < n): for i in range(m,n): if(isReversiblePrime
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。...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 name = pd.read_csv
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。 首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。 ...其中，第一列是一个表示时间、循环增长的列，其数值从2023001开始，到2023365结束，然后会继续再从2023001开始，以此类推；并且每一个循环中，有些日期可能会缺失，即并不是每天都有数据的。 ...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...可以看到，横坐标就是表示时间的数据，纵坐标就是那几列含有数据的列；此外，还需要注意，前面也提到了，时间数据是不断循环的，而每一个循环中时间的数量是不确定的。
本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。 首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。 ...其中，第一列是一个表示时间、循环增长的列，其数值从2023001开始，到2023365结束，然后会继续再从2023001开始，以此类推；并且每一个循环中，有些日期可能会缺失，即并不是每天都有数据的。 ...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...python 代码解读复制代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed May 15 10:34:17 2024@author: fkxxgis"""import
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第15天，点击查看活动详情 一：幸运的袋子 题目：题目描述 代码： #include #include using...基于这个结论，我们先将数组排好序，进入函数 看注释 二： 06-散列查找1 电话聊天狂人 题目： 代码： #include #include #include...三：前K个高频单词 前K个高频单词：（题目链接） 代码： class Solution { public: vector topKFrequent(vector<string...} return v; } }; 思路： 用一个map按字典序排字符串，并且记录出现次数 再用一个multimap来排序出现次数，并且记录字符串 利用迭代器来输出前k...大的数 注意： 不能使用sort和堆来排序，因为不稳定 注意第二个map必须要用multimap，不然出现次数相同的string会被抵消掉 multimap Map
在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...使用 difflib 模块Python 中的 difflib 模块提供了一组功能强大的工具，用于比较和处理字符串之间的差异。...如果需要比较大型字符串或大量比较操作，请考虑使用其他更高效的算法或库。自定义差异位置查找算法除了使用 difflib 模块，我们还可以编写自己的算法来查找两个字符串之间的差异位置。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。...difflib 模块提供了一个强大的工具，可用于比较和处理字符串之间的差异，而自定义算法则允许根据具体需求实现特定的差异位置查找逻辑。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框的前n行 df.tail(n) 数据框的后n行 df.shape() 行数和列数...df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.
([1,10,15]) # 等价于 df.iloc[[1,10,15],0] 95 数据查找 题目：查找第一列的局部最大值位置 难度：⭐⭐⭐⭐ 备注 即比它前一个与后一个数字的都大的数字 Python解法...> 50] = '高' 100 数据计算 题目：计算第一列与第二列之间的欧式距离 难度：⭐⭐⭐ 备注 不可以使用自定义函数 Python解法 np.linalg.norm(df['col1']-df[...Python解法 df.style.format({'data': '{0:.2%}'.format}) 106 数据查找 题目：查找上一题数据中第3大值的行号 难度：⭐⭐⭐ Python解法 df['...data'].argsort()[len(df)-3] 107 数据处理 题目：反转df的行 难度：⭐⭐ Python解法 df.iloc[::-1, :] 108 数据重塑 题目：按照多列对数据进行合并...解法 pd.merge(df1, df2, on=['key1', 'key2']) 109 数据重塑 题目：按照多列对数据进行合并 难度：⭐⭐ 备注 只保存df1的数据 Python解法 pd.merge
Model 的常用字段类型 models.AutoField 自增列 如果没有的话，默认会生成一个名称为 id 的列，如果要显示的自定义一个自增列，必须将给列设置为主键 primary_key=True...(ModelB，on_delete=models.CASCAED) ModelA 为”多“，ModelB 为”一“ 2.多对多:models.ManyToManyField(其他表) 例如 ModelA...('-id') # 逆序排序，逆序排序只需要在排序字段前加"-"号即可 # 删选某个范围内的数据 类似于 SQL 语句中的 OFFSET 10 LIMIT 10 Category.objects.all...# 大于，小于操作 Categroy.objects.fileter(id__gt=1, id__lt=10) # 查找 id 介于 1 和 10 之间的数据 # in Category.objects.filter...之间的数据，即 between and # 类似的包括 startwith, istartwith, endwith, iendwith 等 数据库修改数据 对存在的数据进行修改，可通过如下操作进行
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...，本文就用他们提出的需求做一个大致讲解 奇葩格式 现实中的表格数据，可能会存在标题等无用行： - 注意看，每个文件的表格的表头位置都不固定，并且有些是空列(估计现实中不会有这么奇葩的情况) 这里的处理思路其实很简单...： - 加载时让 pandas 不要把首行作为表头 - 查找前 n 行数据，找到内容有符合表头的行，把该行作为表头 - 把无用行与列去掉 本系列多次强调，编程语言的作用是能让你把重复逻辑封装，以便日后重复使用...这里定义一个重置表头方法： - x_df.head(10).isin(cols).sum(axis=1)>=2 ，用表格的前10行数据，用指定的表头查找，只要某一行有大于等于2个符合的内容，则这行作为标题...header = None 让其不把任何数据作为表头 - 充分利用 Python 的优点，不用每次都编写复杂的代码
不幸的是一封 email 不止一个“Status: ” 字符串，也并不一定都包含 "From r"，即邮件拆分之后的数目可能会比邮件列表的字典数目多 也可能会比它少 ，但它们不会和已有的其他类别相匹配。...The dataframe.head() 函数显示了数据序列的前几行。该函数接受1个参数。一个可选的参数用于定义需要显示的行数， n=3 表示前3行。 也可以精确地查找。...第1步，查找包含字符串"@maktoob"的列 "sender_email" 对应的行索引。请留意我们是如何使用正则表达式来完成这项任务的。 ?..." 的邮件发送者列，接下来 ['email_body'].values 用来查找邮件正文的相同行的列值，最后输出该列值。...正则表达式还有很多特性本教程不能一一列举，完整的文档可以参考Python文档中的 re 模块.
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...，本文就用他们提出的需求做一个大致讲解 奇葩格式 现实中的表格数据，可能会存在标题等无用行： - 注意看，每个文件的表格的表头位置都不固定，并且有些是空列(估计现实中不会有这么奇葩的情况) 这里的处理思路其实很简单...： - 加载时让 pandas 不要把首行作为表头 - 查找前 n 行数据，找到内容有符合表头的行，把该行作为表头 - 把无用行与列去掉 本系列多次强调，编程语言的作用是能让你把重复逻辑封装，以便日后重复使用...这里定义一个重置表头方法： - x_df.head(10).isin(cols).sum(axis=1)>=2 ，用表格的前10行数据，用指定的表头查找，只要某一行有大于等于2个符合的内容，则这行作为标题...header = None 让其不把任何数据作为表头 - 充分利用 Python 的优点，不用每次都编写复杂的代码
(是一个元组) 你可以把字典想象成一个数据表： - key 列，保存了匹配查找时的关键值 - value 列，保存了 key 对应的数据 看起来使用查找匹配用上字典真好，那么是否只要是查找匹配的任务我都用上字典就好了...这样的问题，他也能快速给你答案： - 行14：'张三' in mapping ，判断某个值是否在字典的 key 列中 - 在 Python 中， xx in 集合 ，是一个通用表达某个值是否在一个集合中的语义...由此你可以推断，此语法同样可以用在列表和元组中 但是，如果需要根据多列的信息定位一行数据，似乎字典做不到？...2(不包含)之间的元素 此时查找同样需要给他一个元组： 上面是一个 key("年级"与"班级"的元组) 对应一行数据，那么是不是字典不能匹配多行数据？...一对多也行？ 答案是，字典只能一对一匹配，但是不代表不能完成一对多匹配输出。
有时很多文档的处理都是重复性的规律性工作，而使用编程来完成这些工作最适合不过。前两年与文档打交道特别多，会遇到一些例如写cosmic、excel中提取文本生成word等工作。...于是我就打算开发一些小工具，在对比了Java和python的开发和使用简易性之后，我义无反顾选择了python。...查找空值从读取的数据结果可以看出，excel中没有数据的部分被识别为了NaN，所以如果想要清除或者回填这些空数据的话，通过识别这些NaN即可实现。...中的数据进行常数、前向、后项填充，结果如下：然后通过to_excel()将处理后的数据写到excel中。...处理异常值异常值（outliers）通常是指那些远离正常数据范围的值。可以通过多种方式来检测和处理异常值。在excel中，将某一列的age字段设置为200。查找异常值1.
problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-python 中文版 5 排序和搜索 顺序查找 当数据项存储在诸如列表的集合中时...每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。...这将打破散列的目的。 当两个散列项列到同一个槽时，必须有一个系统的方法将第二个项放在散列表中，这个过程称为冲突解决。 解决冲突的一种方法是查找散列表，尝试查找到另一个空槽以保存导致冲突的项。...map抽象数据类型定于如下，该结构是键与值之间的关联的无序集合。map中的键都是唯一的，因此键和值之间存在一对一的关系。...然后，因为最终的插入排序不需要非常多的比较（或移位），因为该列表已经被较早的增量插入排序预排序，换句话说，每个遍历产生比前一个更有序的列表。使得最终遍历非常有效。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 匹配查找是数据处理中经常出现的场景，如果懂点 Excel 的，基本都会 vlookup 这公式，今天我们来看看..."根据名字找出其他信息"： - 前2句只是加载数据 - 核心就一句，待匹配表.merge(数据源,how='left') - What！我还没说用哪一列找啊。...pandas 会自动识别匹配表与数据源的列，有交集的自动识别为匹配依据 看看，假如"待匹配"有 部门 与 收入，反过来找 名字 与性别： - 代码其实没有变化，懒人模式嘛，有哪些列可以在数据源那边找到...现在还是用名字匹配信息 - 但是数据源中，第一行的人名在其他部门也存在 看看匹配执行结果： - 代码仍然是一样 - 结果却多了一笔记录 > 这就是为什么写 Sql 关联多表时，我们都会很小心考虑表之间的颗粒度
-type f | xargs grep -l abc 这个命令在看配置的是时候还是挺管用的 查看日志常用的选项 选项 含义 -C n 显示匹配行及其前后5行 -B n 显示匹配行及其前5行 -A...n 显示匹配行及其后5行 cat show.txt 1 2 3 4 5 6 7 查找4及其上下2行 cat show.txt | grep -C 2 4 2 3 4 5 6 查找4及其前2行 grep...FNR(File Number Row) 多文件处理时，每个文件行号单独计数，都是从0开始 FS(Field Separator) 输入字段分割符。...python flink 输出每一行有多少列 awk '{print NF}' show.txt 3 3 可以用这个输出每一行的最后一列的值 awk '{print $NF}' show.txt...-"}{print $0}' show.txt python|java|php flink|hadoop|storm 输出每一行的第二列 # RS指定行分隔符 # FS指定列分隔符 awk 'BEGIN
Pandas速查表，方便大家快速查找需要的功能。如果你喜欢跟着视频学习，那么推荐B站这个 ? 快速实战教程。...主要的设置包括下面内容：自定义要显示的行数自定义要显示的列数自定义列宽使浮点列之间的小数位精度保持一致禁用科学记数法其他用法注意：以上设置仅更改数据的显示呈现方式，实际并不会影响Dataframe存储的数据...自定义显示行数打印大 Dataframe（行列数很多的数据）时，Pandas 默认显示前 5 行和后 5 行，如下图所示。...但是大家需要注意一下内存使用，这个操作可能让 Jupyter Notebook 一下占用特别多资源）。...自定义列宽在下图中，我们看不到前两行的全文，因为它们的字符太长（长度超过了 50）。图片我们把设置 display.max_colwidth调整到 70，就可以看到全文了，如下图所示。
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