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Python-科学计算-pandas-23-

JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 将df进行...pos和value1,去除重复记录,即要求这两都相等时 df_1 Part 2:根据pos import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11..."df_2", "\n", df_2, "\n") print("\n", "df_1", "\n", df_1, "\n") 代码截图 执行结果 Part 3:根据pos和value1...执行结果 Part 4:部分代码解读 df_2.drop_duplicates(subset=["pos"], keep="first", inplace=True),subset对应列表取值参考...keep="first"表示后,保留第1个记录 df_2=df_1后对,df_2进行后,df_1同时发生了变化,表明两个变量对应的地址应该是同一区域 本文为原创作品,欢迎分享朋友圈

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    Spark SQL用UDF实现特征分区

    比如,F到G这个shuffle过程,那么如何决定数据到哪个分区的呢?这就有一个分区器的概念,默认是hash分区器。 假如,我们能在分区这个地方着手的话肯定能实现我们的目标。...那么,在没有看Spark Dataset的接口之前,浪尖也不知道Spark Dataset有没有给我门提供这种类型的API,抱着试一试的心态,可以Dataset类看一下,这个时候会发现有一个函数叫做repartition...方式一-简单分区 首先,实现一个UDF截取值共同前缀,当然根据业务需求来写该udf val substring = udf{(str: String) => { str.substring...SQL的实现要实现分区要使用group by,然后udf跟上面一样,需要进行聚合操作。...浪尖在这里主要是讲了Spark SQL 如何实现按照自己的需求对某分区。 那么,浪尖在这里就顺带问一下,如何用Spark Core实现该功能呢?

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    理解DAX:为什么ALL(表)不去,ALL()了?

    小勤:那么我ALL(表[姓名]),它出来的是2: 大海:all对表是返回表中的所有行,对是返回中的所有值(values),power pivot里的values是重复的概念。...小勤:那Power Pivot里专门对表的函数是哪个? 大海:没有直接的所谓对表函数,但你可以用summarize实现类似的效果: 小勤:哦。...大海:你可以理解为数据进入pp后,会自动在表里加上一个看不见的索引(当然,索引不是简单的1/2/3/4……)。 小勤:明白。 大海:所以,all这个表的情况下,他不会删重复。...实际上,数据进入Power Pivot后,转化为列式存储,也是背后有一个类似索引关联不同之间同一行数据的内容。...同时,由于是列式存储,相应的,很多涉及表的行列转换的功能也受到了相应的限制,比如透视、逆透视、转置等相关功能,但列式存储却使得数据计算的效率极大提升…… 小勤:那如果我要一里的没有删重复的所有数据怎么办

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    Stream流用于按照对象中某一属性来对集合+简单数据类型集合的

    上次对Stream流来进行分组的文章很多人看,想看的可以来这: Stream流来进行集合分组 这次小编又带来Stream的,话不多数,直接上代码: 这是对简单数据类型的 //字符串集合进行简单的...(其他数据类型一样) List stringList = Arrays.asList("伽罗", "貂蝉", "芈月", "伽罗"); //jdk1.8Stream...JSON.toJSONString(stringList)); /** * 执行结果:["伽罗","貂蝉","芈月"] * */ 对对象中的某一个属性来进行...private int id; //名字 private String name; //类型 private String type; } //进行对象中的某个属性进行...Hero(004,"阿狸","射手"), new Hero(005,"貂蝉","法师")); //需求:每一个职业只能保留一个英雄 //规则

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    List对象属性的8种方法-java基础总结第六篇

    二、集合元素整体 下文中四种方法对List中的String类型以集合元素对象为单位整体。...如果你的List放入的是Object对象,需要你实现对象的equals和hashCode方法,的代码实现方法和List是一样的。...(如果是字符串,字母表排序。...三、按照集合元素对象属性 其实在实际的工作中,按照集合元素对象整体的应用的还比较少,更多的是要求我们按照元素对象的某些属性进行。...age='32'} Player{name='curry', age='30'} Player{name='zimug', age='27'} 第四种方法 第四种方法实际上不是新方法,上面的例子都是某一个对象属性进行

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    Linux日志审计中的常用命令: sed、sort、uniq

    `sed`用于文本处理,如替换、删除、插入操作;`sort`用于文本排序,支持数字顺序、反向排序等;`uniq`用于和统计重复次数。...以下是sort命令的常用参数: -n: 数字顺序排序 -r: 反向排序 -k: 指定排序的 -t: 指定分隔符 -u: 2.1 数字顺序排序 使用-n参数可以数字顺序排序。...例如,第二的数字顺序排序: sort -n -k 2 data.txt 2.2 反向排序 使用-r参数可以进行反向排序。...例如,第一的字母顺序反向排序: sort -r -k 1 data.txt 2.3 使用-u参数可以。...例如,并按第三的数字顺序排序: sort -u -n -k 3 data.txt 3. uniq命令 uniq命令用于和统计重复次数。

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    面试官:GROUP BY和DISTINCT有什么区别?

    例如以下 SQL: SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name; 工作机制:DISTINCT 会对整个结果集进行,即只要结果集中的某一行与另一行完全相同...例如以下 SQL: SELECT column1, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column1; 工作机制:GROUP BY 将数据指定的进行分组,每个组返回一行数据...返回结果不同:DISTINCT 返回去后的结果集,查询结果集中只能包含信息,有其他信息会报错;GROUP BY 返回指定分组后的结果集,可以展示多信息,并可以包含聚合函数的计算结果。...应用场景不同:DISTINCT 更适合单纯的需求,GROUP BY 更适合分组统计需求。...性能略有不同:如果的字段有索引,那么 GROUP BY 和 DISTINCT 都可以使用索引,此情况它们的性能是相同的;而当的字段没有索引时,DISTINCT 的性能就会高于 GROUP BY,

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