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Pandas实现一数据分隔为

分割成一个包含个元素列表的 对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的(系列)上运行,并返回列表(系列)。...df['AB_split'] = df['AB'].str.split('-') df AB AB_split 0 A1-B1 [A1, B1] 1 A2-B2 [A2, B2] 分割成...,每包含列表的相应元素 下面来看下如何从:分割成一个包含个元素列表的至分割成,每包含列表的相应元素。...: object df['AB'].str.split('-', 1).str[1] 0 B1 1 B2 Name: AB, dtype: object 可以通过如下代码将pandas的一分成...以上这篇Pandas实现一数据分隔为就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

6.8K10

mysql explain ref_MySQL EXPLAIN详解

key key显示MySQL实际决定使用的键(索引)。...ref ref显示使用哪个或常数与key一起从表中选择行。 rows rows显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。注意这是一个预估值。...Extra Extra是EXPLAIN输出中另外一个很重要的,该显示MySQL在查询过程中的一些详细信息,MySQL查询优化器执行查询的过程中对查询计划的重要补充信息。...类型 说明 Using filesort MySQL种方式可以生成有序的结果,通过排序操作或者使用索引,当Extra中出现了Using filesort 说明MySQL使用了后者,但注意虽然叫filesort...NULL: MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引,例如从一个索引里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

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SQL 3 异值的 4 种方法

但其中有一,数据最全。现在,需要找到这一,单抽出来做维度。 粗粗地看,很简单,就是个排列组合的问题,俩俩对比,用 6 组,就能求解出来。求解的最佳方法,有个要求:快和准。...于是,我马上能想到的个方法,就是 Left Join 和 Not IN( 很遗憾,MySQL 8 了,都还不支持 Except) 先看 Left Join 怎么写: SELECT user.user_id...于是我又想到了个方法:count 和 checksum 聚合 要对比这三有没有不同,最简单的就是计算三的总数。...于是,我又想到了一种方案,那就是 CRC 的总和。CRC 方法,简单来说,就是每个 user id 的哈希值,然后求和。若和一致,则说明包含了相同的散值。...而异值,最快的方法,由上可知,便是Left Join Null, 并且只要有一条数据存在,就足以说明集合的包含关系.

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