一种基于条件更新数据框列的有效方法 - 腾讯云开发者社区

存在一种方案是生成一张映射表，改写用户sql的时候访问映射表，映射表只会映射ready分区的数据。本文提供另一种基于谓词补偿的方法，来解决该问题。...WHERE dt >= 2022-01-02 and dt 有效分区外的数据，即只有最后元数据的更新，数据才可以被扫描，就可以保证数据一致性。...A：谓词补偿可能导致数据的重复计算，因为开源逻辑做的更加泛化，需要适用更多场景；例如原来已经判断过条件 name = 'jhon'，增加谓词补偿后，每行数据又要判断一次name='jhon'。...A：因为我们进行谓词补偿的列为分区列，不需要重复计算，可以直接扫描。Q：谓词补偿在更新历史物化视图时会有问题吗？...且用户在更新物化视图时，已经将查询sql促发，可能会导致该sql会扫描到在更新分区的数据。结论从上述说明中，我们可以发现通过指定物化视图的分区列做谓词补偿，可以解决在物化视图增量过程中的大多数问题。

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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...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('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...结果和按照某一列去重(参数为默认值)是一样的。如果想保留原始数据框直接用默认值即可，如果想直接在原始数据框删重可设置参数inplace=True。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...Python中有多种方法可以处理这类问题。一种是写循环依次判断是否重复删重，另一种是用本公众号文章：Python中的集合提到的frozenset函数，一句语句解决该问题。循环太过繁琐，而且速度较慢。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...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 =...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

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一种基于小数据量做分析判断的方法

1，问题引入在进行业务开发时,可能经常需要根据累计的样本数据，进行判断；并根据判断的结果进行相关的处理。...下面介绍的方法是一种通用的解决小样本量的方法。只是为了方便阐述，以丢包率为例。...；置信区间就是对应置信度下面的上下边界值； 4）正太分布下的置信区间适用于样本量N比较大的情况；如果N不是很大，有没有针对正太分布置信区间的优化方法呢？...5）威尔逊置信区间计算方法： 6.jpg w-表示置信区间下限； w+表示置信区间上限； n为样本量 p表示最大似然估计；也就是M/N z跟置信度有关，一个置信度对于一个具体的值；比如：置信度为95%...比如：过去1分钟的样本量不能准确判断，那我就使用过去2分钟的样本量；2分钟不足，我就使用3分钟的样本量。。。以此类推。通过上面3种方式进行判断，我们就可以保证我们做的判断是准确有效的。

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一种基于Linux文件系统的数据恢复方法_武汉病例轨迹

,就回退了几次提交,然后执行的时候没有给脚本传参(/dev/sd**),结果脚本中默认磁盘设备为/dev/sdb ,在现在电脑上是一块数据磁盘,执行到一半的时候由于某些原因意外退出,但还是有一些命令执行...,终于……(一身冷汗) 处理过程冷汗过后就需要冷静的思考,既然只是删除了磁盘的头信息,那么分区实际上还是存在的,而且数据也应该完好的存在....尝试一: 首先找到一篇lvm数据恢复的文章,PC 上的 LVM 灾难修复,虽然文章中类似情景,但是恢复的时候需要/etc/lvm/backup/ 中有对应的lvm备份信息,而我的磁盘但是不是在现在的机器分的所以没有相应信息...尝试三: 直接查找linux的数据恢复软件,最终找到一款靠谱的:testdisk 官方文档简单介绍: 它不能从故障的存储设备上拷贝数据，相反，它可以解决一些因为分区的原因而造成数据无法访问的问题...怀着一颗忐忑的新重启后惊喜的发现,分区已经恢复,检查数据一切正常: `Command (m for help): p Disk /dev/sdb: 465.8 GiB, 500107862016

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PER-SIMPER：基于发生率数据计算群落构建的一种方法

本文基于Clarke’s SIMPER (similarity percentage)分析，开发了一种名为PER-SIMPER的基于置换的算法，用于识别驱动物种在两个或多个组合群内分布的一阶过程：生态位过程或扩散过程...SIMPER分析：一种基于距离的方法，可以计算每个分类单元对两个或多个组之间观察到的总体平均不相似性（OAD）的相对贡献。可用ANOSIM或者PERMANOVA检验显著性。...Clarke最开始使用Bray–Curtis距离，考虑发生率数据，该距离退化为Sørensen距离。公式为： a为在j和k中都出现的物种数，b和c为仅在j或k中出现的物种数。 2....置换的过程可通过vegan包的permatfull函数实现。 b. 类群间的分布完全来自于扩散的过程，而不考虑生态位。分类单元在恒定的物种数量（即列和固定）约束下随机置换。 c....行和列的和同时固定进行置换。这个零模型假设生态位和扩散过程同时影响群落构建。零模型和观测值做差，求平方再取对数，就得到的E-matric。E越低，越符合零模型。

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用Matlab筛选mirbase,一种基于miRBase数据库的无参的miRNA数据分析方法与流程

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本发明涉及转录组测序领域，具体涉及一种在miRBase数据库中无本物种参考miRNA数据的miRNA测序的数据分析方法。...miRNA的作用机制在动物和植物之间存在明显差异，且有的物种有丰富的miRNA参考数据，但有的物种缺乏参考数据，甚至有些物种没有参考基因组信息，这些情况下的miRNA测序的数据分析方法十分不同。...技术实现要素：为了克服现有技术所存在的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于miRBase数据库的无参的miRNA数据分析方法。...为了实现本发明的目的之一，所采用的技术方案是：一种基于miRBase数据库的无参的miRNA数据分析方法，包括如下步骤：步骤一，文件准备步骤：准备并读取config文件，读取后生成相应的shell脚本...本发明的主要创新点在于：针对无参考miRNA数据的miRNA测序数的分析方法。结果全面，包含涉及到的miRNA分析内容以及其他测到的小RNA信息注释。

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DiffChIPL：一种基于limma的具有生物复制的高通量测序数据的差异峰值分析方法

ChIP-seq 配置文件通常在重复中存在噪声和可变性，这对开发有效算法以准确检测差异峰提出了挑战。最近为此目的设计了一些方法，但有时会产生与潜在生物学不一致的相互矛盾的结果。...大多数现有算法在有限的数据集上表现良好。为了改进 ChIP-seq 的差异分析，本文提出了一种基于L imma (DiffChIPL)的新型ChIP -seq 差异分析方法。...结果：DiffChIPL 自适应不对称或对称数据，可以准确报告全局差异。本文使用转录因子 (TF) 和组蛋白修饰标记的模拟和真实数据集来验证和基准测试本文的算法。...DiffChIPL 在不同的模拟和控制数据集中表现出卓越的灵敏度和误报率。DiffChIPL 在真正的 ChIP-seq、CUT&RUN、CUT&Tag 和 ATAC-seq 数据集上也表现良好。...DiffChIPL 是一种准确且稳健的方法，在包括 TF 结合、组蛋白修饰和染色质可及性在内的各种应用中表现出更好的差异分析性能。

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GroundiT：利用 Diffusion Transformers实现精确无训练空间定位，实现 SOTA 性能！

尽管有效，但这种基于微调的方法每次引入一个新的 T2I 模型都会产生巨大的训练成本。最近的无训练方法使得图像生成取得了新的进展，消除了微调的高昂成本。...然而，这种损失引导的更新方法往往很难为单个边界框提供精确的空间控制，导致目标缺失（图4，第9行，第5列）或目标与边界框之间的差异（图4，第4行，第4列）。...这突显了在图像生成过程中对每个边界框需要更精细的控制。作者旨在为每个边界框提供更精确的空间控制，以解决先前基于损失的更新方法的局限性。...基于作者对DiT语义共享特性的观察（见第5.2节），局部更新通过一种新的噪声块培育和移植过程（见第5.3节）为每个定位条件提供细粒度控制。GrounDiT的两阶段去噪步骤的概述如图2所示。...这突显了作者提出的 Patch 移植技术对每个边界框具有优越控制力，解决了之前基于损失的更新方法的局限性，如在5.1节中讨论的那样。

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读取金税盘数据库_一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法与流程

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本发明涉及税务开票领域，更具体地，涉及一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法。...为实现上述目的，本发明提出了一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法，包括：步骤1：用户登录系统，从系统数据库获取与用户登录信息绑定的系统销方数据；步骤2：连接本机金税盘，获取金税盘信息中与所述金税盘绑定的金税盘销方数据...图1示出了根据本发明的一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法的步骤的流程图。图2示出了根据本发明的一个实施例的一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法的流程图。...相反，提供这些实施例是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整地传达给本领域的技术人员。图1示出了根据本发明的一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法的步骤的流程图。...实施例：图2示出了根据本发明的一个实施例的一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法的步骤的流程图。

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Genome Biology | DeepImpute：一种基于深度神经网络来插补单细胞RNA测序数据的方法

本文提出了DeepImpute，一个基于深度神经网络的插补算法，它使用dropout层和损失函数来学习数据中的分布模式从而精确地插补缺失数据。...DeepImpute和其他插补方法的准确度比较 3.2 DeepImpute提高了FISH实验数据中的基因分布相似性另一种评估插补效率的方法是对scRNA-seq数据的实验验证。...插补对Splatter模拟数据的下游功能分析的影响比较 3.4 DeepImpute是一个快速且有效使用内存的包随着scRNA-seq越来越受欢迎，测序细胞的数量呈指数级增长，插补方法必须在计算上高效才能被广泛采用...随机抽取样本的一个子集进行训练步骤，然后计算整个数据集的精度 (MSE，PCC) ，在每个条件下重复10次。在接近40%数量的细胞中，模型性能的改善开始放缓 (图6C) 。...两种插补方法速度和内存使用的比较，及下采样训练数据对DeepImpute精度的影响四、总结本文提出了一种基于深度神经网络的方法DeepImpute。

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ACL22 | 快手+中科院提出一种数据增强方法：Text Smoothing，非常简单且有效尤其在数据不足的情况下

之前的数据增强方法感觉有点hard，有没有稍微soft的方法，于是作者通过label smoothing的灵感想到了text是否也可以来做smoothing？...于是作者提出了一种Text Smoothing的方法，具体如下：其实该方法借鉴了CBERT的灵感，就是通过mask language model (MLM)的方法，将文本输入并得到每一个token对应的在...实验本文在低资源的公开数据集上得到了非常好的效果，远高于其他方法。...使用的数据统计：纯Text Smoothing方法： Text Smoothing方法结合其他方法：效果非常好吧？...一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型，刷新了14种数据集并达到新SoTA 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果 ---- 下载一：中文版！

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【金猿技术展】一种分布式 HTAP 数据库上基于索引的数据任意分布方法——为 HTAP 数据库实现 Collocation 优化

数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 ---- 本技术提供了一种数据处理方法，涉及数据库技术领域。...该方法包括：接收数据查询请求，并确定数据查询请求对应的目标数据表；从多个重分布索引中确定与目标数据表对应的目标索引；其中，重分布索引中的数据是基于重分布索引的索引列分布存储在分布式数据库中的；当针对数据查询请求的操作指向目标索引的索引列时...为了解决这一问题，本技术引入了一种基于索引的数据重分布及 collocation 优化的方法，包括： S1、建立一种新的索引：重分布索引。...一种基于索引的数据重分布及 collocation 优化的系统，包括： 1、元信息模块，用于为用户提供建立、删除重分布索引的方法，用户可以通过建表语句或 alter table 语句，为某张表建立或删除重分布索引...2、事务模块，用于在事务中随着表数据的插入、更新、删除，同步的对重分布索引数据进行对应的操作，以保证重分布索引数据与表数据一样具有 ACID 语义。

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

方法用途示例示例说明info查看数据框的索引和列的类型、费控设置和内存用量信息。...info方法外，其他方法返回的对象都可以直接赋值给变量，然后基于变量对象做二次处理。...4 数据筛选和过滤数据筛选和过滤是基于条件的数据选择，本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件，不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑，而是要用&和|实现。...常用方法如表4所示：表4 Pandas常用数据筛选和过滤方法方法用途示例示例说明单列单条件以单独列为基础选择符合条件的数据In: print(data2[data2['col3']==True])...: col1 col2 col3 1 1 b 1筛选数据中col2值为b的记录 5 数据预处理操作 Pandas的数据预处理基于整个数据框或Series实现，整个预处理工作包含众多项目

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MSSQL之八实现视图与索引

该对话框与创建视图时的对话框相同，可以按照创建视图的方法修改视图。...l 如果视图引用多个表时，无法用DELETE命令删除数据，若使用UPDATE命令则应与INSERT操作一样，被更新的列必须属于同一个表。...全文索引是一种特殊类型的基于标记的索引，是通过Microsoft SQLServer的全文引擎服务创建、使用和维护，其目的是为用户提供在字符串数据中高效率地搜索复杂的词语。...第一种方法是表扫描，就是指系统将指针放在该表的表头数据所在的数据页上，然后按照数据页的排列顺序，逐页地从前向后扫描该表数据所占有的全部数据页，直至扫描完表中的全部记录。...索引是一种树状结构，其中存储了关键字和指向包含关键字所在记录的数据页的指针。当使用索引查找时系统将沿着索引的树状结构，根据索引中关键字和指针找到符合查询条件的记录。

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独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

数据框广义上是一种数据结构，本质上是一种表格。它是多行结构，每一行又包含了多个观察项。同一行可以包含多种类型的数据格式（异质性），而同一列只能是同种类型的数据（同质性）。...数据框结构来看一下结构，亦即这个数据框对象的数据结构，我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息，包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3....过滤数据（多参数）我们可以基于多个条件（AND或OR语法）筛选我们的数据： 9. 数据排序 (OrderBy) 我们使用OrderBy方法排序数据。...PySpark数据框实例2：超级英雄数据集 1. 加载数据这里我们将用与上一个例子同样的方法加载数据： 2. 筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定列的数据框的分组。...这里，我们将要基于Race列对数据框进行分组，然后计算各分组的行数（使用count方法），如此我们可以找出某个特定种族的记录数。 4.

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【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的query函数

在Pandas中，query是一个功能强大的方法，允许使用类似SQL的表达式来筛选DataFrame。这个方法可以极大地简化基于条件的数据筛选操作。...一、query函数定义在数据框处理中，经常需要运用一些条件对数据框进行筛选，query常用于该操作。...二、query函数实例 1 实例1 首先生成一个含有A和B两列的数据框，具体代码如下：‍ import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3, 4],...列大于 1 且 B 列小于 7 的行 result = df.query('A > 1 and B < 7') display(result) 得到结果：可以发现这种方法可以快速筛选我们想要的数据...接下来用三种不同的写法筛选性别为男性的行，第一种代码如下： filtered_df2 = df.query("性别 == '男'") display(filtered_df2) 得到结果：

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左手用R右手Python系列5——数据切片与索引

R语言：数据框索引：基于数据框本身提取 subset函数 filter+select函数 Python：数据框自身的方法 ix方法 loc方法 iloc方法 query方法 -----------...通常情况下这种取值是没有任何意义的，行索引最常用的场景是用于条件索引，来基于分类字段筛选数据子集。...基于数据框本身的条件索引： mpg[mpg$model=="audi" | mpg$manufacturer=="mercury",] #或条件 mpg[mpg$model=="a4" & mpg$manufacturer...当然这种基于数据框本身的条件索引用法缺点如同在R语言中一样，不够优雅，需要额外写很多字段名称，所以也有借助外部函数来实现的方法： mydata.query('model=="audi" | manufacturer...R语言与Python均可以基于数据框自身进行索引切片，同时又都可以通过外部索引函数进行条件索引。

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利用query()与eval()优化pandas代码

图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新，...图2 正常读入数据后，我们分别使用传统方法和query()来执行这样的组合条件查询，不同的条件之间用对应的and or或& |连接均可： ❝找出类型为「TV Show」且国家不含「美国」的「Kids'...TV」 ❞ 图3 通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...同样从实际例子出发，同样针对「netflix」数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce

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（数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新...图2 　　正常读入数据后，我们分别使用传统方法和query()来执行这样的组合条件查询，不同的条件之间用对应的and or或& |连接均可：找出类型为TV Show且国家不含美国的Kids' TV...图3 　　通过比较可以发现在使用query()时我们在不需要重复书写数据框名称[字段名]这样的内容，字段名也直接可以当作变量使用，而且不同条件之间不需要用括号隔开，在条件繁杂的时候简化代码的效果更为明显...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...同样从实际例子出发，同样针对netflix数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce

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一种基于分区列谓词补偿的物化视图增量更新方法

【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

一种基于小数据量做分析判断的方法

一种基于Linux文件系统的数据恢复方法_武汉病例轨迹

PER-SIMPER：基于发生率数据计算群落构建的一种方法

用Matlab筛选mirbase,一种基于miRBase数据库的无参的miRNA数据分析方法与流程

DiffChIPL：一种基于limma的具有生物复制的高通量测序数据的差异峰值分析方法

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读取金税盘数据库_一种基于金税盘控制系统登录和数据同步的方法与流程

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