结束了概率论，我们数据之旅的下一站是统计。这一篇，是统计的一个小介绍。 统计是研究数据的学科。它包括描述数据，推测群体信息，判断假设的真伪。统计是一门实用学科。...人们利用统计，寻找下一个NBA巨星，推测奥斯卡奖项，寻找自己的真心伴侣。在电影“点球成金”中，球队的经理就是利用统计思想，来搜寻球员，管理球队，最终造就了一支劲旅。 ?...点球成金 统计这件大事 如果说最早有统计意识的人，那莫过于古往今来的“王霸”之人。精明的王者，早早的意识到数据的重要性，也因此从统计数据中获得信息优势。...概率的思想融入统计学，统计从单纯的数字记录，向估计和推测发展。随着现代统计的发展，许多以前难以精确获得的数字，比如出生率，国民生产总值，战争耗费等，都通过采样估计的方式获得。...大数据时代，统计非但没有过时，还找到了更大的舞台。 总结 在后面的统计文章中，目标还是统计理论与编程相结合。 ? 准备开始统计之旅！
一、判断是否有重复值 if (count($arr) !...= count(array_unique($arr))) { echo '该数组有重复值'; } 二、获取重复的值（一维数组的值完全相等是重复；如果是二维数组，二维数组中的值必须完全相同才是重复） function...getRepeat($arr) { // 获取去掉重复数据的数组 $unique_arr = array_unique ( $arr ); // 获取重复数据的数组 $repeat_arr...= array_diff_assoc ( $arr, $unique_arr ); return $repeat_arr; } 三、二维数组局部键对应值数据判断是否重复 /* 作用：根据二维数组中的部分键值判断二维数组中是否有重复值...参数： $arr —— 目标数组 $keys —— 要进行判断的键值组合的数组 返回：重复的值 扩展：判断的键值 */ function getRepeat
有时候，一系列值中有很多重复的值，但我们想要知道其中有多少个不重复的值。例如下图1所示的工作表，在单元格区域B3:B13中有一些重复的值，但这都是由5个值重复输入组成的数据。 ?...图1 使用公式： =SUMPRODUCT(1/COUNTIFS(B3:B13,B3:B13)) 得到结果： 5 即该区域中有5个不重复的值。...公式中： COUNTIFS(B3:B13,B3:B13) 计算单元格区域B3:B13中每个单元格的值在该区域出现的次数，得到数组： {3;3;2;3;2;1;3;2;2;3;3} 将该数组求倒数，得到每个单元格值在该区域中出现的次数所占的比例...;0.5;0.333333333333333;0.5;1;0.333333333333333;0.5;0.5;0.333333333333333;0.333333333333333} 相加的结果即为不重复值的个数
标准值(例如z值)和标准差：标准值来源于预先确定正态分布群体的均值和标准差，进而得到该群体的数据分布。标准差是建立在样本上的分布参数的估计量度。 z值的真正作用：估计某件事情的概率。...研究假设提出了预期事件发生的命题，接着使用统计工具，在已知群体分布情况的基础上，计算相应的统计参数，估计事件发生的概率。...例如: 抛掷一枚硬币10次(做10次独立不重复试验，即这一次的实验结果不会影响下一次,independent identical)，问题是出现多少次正面会认为这不是一块质地均匀的硬币？...5%是统计学家使用的标准。 如果一件事情发生的概率是极值（正面出现的次数，一次考试的成绩，两个数据组平均值的差异），那么被认为是不可能出现的结果。 ?...同样地，对于z值。首先，确定群体的分布情况，然后确定要检验的概率范围，最后用基于样本的统计量与检验量对比，判断是否是不可能事件。 确立了零假设，然后努力检验出零假设中可能包含的错误。
col1 col2 0 a 3 1 b 2 2 a 3 3 c 2 #判断数据 isDuplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录...print(isDuplicated) 0 False 1 False 2 True 3 False dtype: bool #删除重复的数据 print(df.drop_duplicates...(['col1'])) #删除col1列值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1 col2 0 a 3 1 b 2 3 c 2 print(...df.drop_duplicates(['col2'])) #删除col2列值相同的记录，index为2和3的记录行被删除 col1 col2 0 a 3 1 b 2...print(df.drop_duplicates(['col1','col2'])) #删除指定列（col1和col2）值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1 col2 0
可以用来测试需要唯一凭据号码的,是否有重复值,不过一般直接使用uuid了,简单粗暴就解决问题,这个就简单的测试生成的数据是否有重复值吧 <?...循环指定次数 for ($i=0; $i<100; $i++) { $prize[$i] = build_rand_no(); } //打印数组 var_dump($prize); //检测是否有重复值...= count(array_unique($prize))) { echo '该数组有重复值'; } //返回重复值 function fetchArray($array) { //
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1、重复值处理 把数据结构中，行相同的数据只保留一行。...函数语法： drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv('D...://PDA//4.3//data.csv') df #找出行重复的位置 dIndex = df.duplicated() #根据某些列，找出重复的位置 dIndex = df.duplicated...('id') dIndex = df.duplicated(['id', 'key']) #根据返回值，把重复数据提取出来 df[dIndex] #直接删除重复值 #默认根据所有的列，进行删除 newDF...= df.drop_duplicates() #当然也可以指定某一列，进行重复值处理 newDF = df.drop_duplicates('id') 2、缺失值处理 dropna函数作用：去除数据结构中值为空的数据
JAVA中List对象去除重复值，大致分为两种情况，一种是List、List这类，直接根据List中的值进行去重，另一种是List这种，List中存的是javabean对象，需要根据List中对象的某个值或某几个值进行比较去重...方法如下： 一、List、List对象去重复值。 这种情况的话，处理起来比较简单，通过JDK1.8新特性stream的distinct方法，可以直接处理。...Arrays.asList(1, 2, 3, 1, new Integer(2)); list2.stream().distinct().forEach(System.out::println); 二、List对象去重复值
python统计元素重复次数 # !
问题 原因 故障解决方案 复现步骤 参考文献 一、问题： MySQL5.7.38主从架构，主节点唯一索引上（唯一索引不是主键）有重复值，全部从节点报1062，SQL线程状态异常，根据SQL线程报的binlog...位置点，insert 数据时有重复值，插入失败 二、原因： unique_checks=0时导致，在bug(106121)列表中官方解释的原因：该参数关闭，维护唯一索引时，不会进行物理读，只会进行内存读...：与业务交流，确定重复数据的处理方式 四、复现步骤： 1....拼接SQL c与pad的值与id=1360值相等，id=1000000000（表中无该id行） insert into wl.lgf(id,c,pad) values(10000000,'3344825394389018...重新插入重复唯一索引数据： mysql> set unique_checks=0; mysql> use wl mysql> insert into wl.lgf(id,c,pad) values(
在 Excel 中有时我们会需要统计特定单元格在某个区域范围内的重复次数，虽然工具栏并没有直接提供此功能，但借助 COUNTIF 函数可以轻松的完成任务。...如需要统计左侧列所有项的重复次数，只需将鼠标移至B2单元格右下角，待其变为十字架后，双击即可全部自动填充。如果查找范围较大，这一步可能会花费较长的时间。
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...#导入CSV数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding = "UTF-8", stringsAsFactors = FALSE); #对重复数据去重 new_data...<- unique(data) 重复值处理函数：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...缺失数据清洗 #读取数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding = "UTF-8"); #清洗空数据 new_data <- na.omit(data) 3、R中空格值的处理
摘要 在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。...创建DataFrame 这里首先创建一个包含一行重复值的DataFrame。 ?...2.DataFrame去重，可以选择是否保留重复值，默认是保留重复值，想要不保留重复值的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复值。...这样就把重复值取出来了。 ?...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索
python 连续值分组统计 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ...IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 需求: 将左表 按照连续值分组统计 ?...思路： 给 vlue 做标记，自上而下如果相同值不变，不同则加一，如下图所示。 然后根据 token 进行分组即可方便实现。
在出现的选项中选择重复值。 在弹出的窗口选择重复或者唯一，设置填充文本。 来看下完整操作：
p值的计算，R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标：p值，对，你也许很清楚的知道它表达的意思，但是它是怎么算得的呢？不知道你是否知道呢？...这次将介绍几种分布计算p值的方法（套路）。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...那么对应的统计量为： Z=x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√∼N(0,1) Z = \frac{ \overline{x} - \overline{y}}{\sqrt{ \frac{S_{x...，原假设发生的概率，若是p值小于0.05，发生概率小于0.05时，认为是小概率发生了，即是差异性显著，拒绝原假设。...公式： 双边假设的p值： p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y
重复值处理 数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理 重复值一般采取删除法来处理 但有些重复值不能删除，例如订单明细数据或交易明细数据等 import pandas as pd import numpy...non-null float64 dtypes: float64(4), object(18) memory usage: 1.3+ MB any(df.duplicated()) True # 显示重复数据...# df[df.duplicated()] # 统计重复数据 np.sum(df.duplicated()) 1221 # 删除重复值 df.drop_duplicates(inplace=True...Seller_Status', 'Vehicle_Tile', 'Auction', 'Buy_Now', 'Bid_Count'], dtype='object') # 根据指定变量判断重复值...df.drop_duplicates(subset=['Condition', 'Condition_Desc', 'Price', 'Location'], inplace=True) # 重复已经被删除
}else{ mapnew2.put(k,v); } }); System.out.println("不重复的值...："+mapnew); System.out.println("重复的值："+mapnew2);
文章目录 一、前言 二、基本语法 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 2、利用case when 语句 四、总结： 一、前言 我的数据库测试表结构如下，现在统计gid大于1的数量 二、基本语法...count()函数统计数据表中包含的记录行的总数，或者根据查询结果返回列中包含的数据行数。...其使用方法有两种： COUNT(*)计算表中总的行数，无论某列有数值或者为空值。...COUNT(字段名)计算指定列下总的行数，计算时将忽略空值的行 三、条件统计的实现 1、利用条件表达式 select count(IF(gid>1,1,null)) from goods; 2、利用...case when 语句 select count(case when gid>1 then 1 else null end) from goods; 四、总结： 使用count()函数实现条件统计的基础是对于值为
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