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Pandas 查找,丢弃列值唯一的列

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列,简言之,就是某列的数值除空值外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些列大多形同虚设,所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”,如下图: 所以只要把列的缺失值先丢弃,再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下,Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

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删除列中的 NULL 值

图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值,且NULL值无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在的单元格删了,下方的单元格往上移,如果下方单元格的值仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 值来补全这个单元格的内容。...有一个思路:把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后的值。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行,最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按值在原表的列出现的顺序设置了序号,目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。

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    centos限制文件列宽fold命令

    fold命令会从指定的文件里读取内容,将超过限定列宽的列加入增列字符后,输出到标准输出设备。若不指定任何文件名称,或是所给予的文件名为”-“,则fold指令会从标准输入设备读取数据。...语法格式:fold [参数] [文件] 常用参数: -b 以Byte为单位计算列宽,而非采用行数编号为单位 -s 以空格字符作为换列点 -w 设置每列的最大行数 --help 在线帮助 --version...显示版本信息 参考实例 将一个名为testfile 的文件的行折叠成宽度为30: [root@linuxcool ~]# fold -w 30 file 以空格字符作为换列点: [root@linuxcool...~]# fold -s file 以Byte为单位计算列宽,而非采用行数编号为单位: [root@linuxcool ~]# fold -b file

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    使用fold命令限制文件列宽

    fold命令会从指定的文件里读取内容,将超过限定列宽的列加入增列字符后,输出到标准输出设备。若不指定任何文件名称,或是所给予的文件名为”-“,则fold指令会从标准输入设备读取数据。...语法格式:fold [参数] [文件] 常用参数: -b 以Byte为单位计算列宽,而非采用行数编号为单位 -s 以空格字符作为换列点 -w 设置每列的最大行数 --help 在线帮助 --version...显示版本信息 参考实例 将一个名为testfile 的文件的行折叠成宽度为30: [root@linux ~]# fold -w 30 file 以空格字符作为换列点: [root@linux ~]...# fold -s file 以Byte为单位计算列宽,而非采用行数编号为单位: [root@linux ~]# fold -b file

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    关于mysql给列加索引这个列值中有null的情况

    由于联合索引的是先以 前面的排序在根据后面的排序所以说将区分度高的放在前面会减少扫描行数增加查询效率 但是最重要的问题来了,我就要提交SQL的时候 leader 问了一句我,你这边的话这个数据字段 默认值为...我说是的默认值为 null(按照规定这玩意是不能null 的 应该 not null的,但是是历史数据 我这变也没改(其实这两个字段也是我之前实习的时候加的)),于是她说这样的话索引会失效, 于是我就在想为什么啊...B+树 不能存储为null值的字段吗。想想也是啊 为null 值这个key 怎么建立啊,怎么进行区分呢?...于是带着疑问去查了查, 在innodb引擎是可以在为null的列里创建索引的,并且在当条件为is null 的时候也是会走索引的。...所以说这个null值一定是加到B+ 树里面了 但是这个就会哟疑问了 索引的key值为null值在B+树是怎么存储着呢 ???

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    限制性立方样条(RCS)的列线图怎么画?

    关于临床预测模型的基础知识,小编之前已经写过非常详细的教程,包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。...(DCA) 持续更新中,敬请期待...... ---- 之前关于列线图写了3篇推文,详细介绍了二分类资料和生存资料的列线图绘制: Cox回归列线图(nomogram)的4种绘制方法 Logistic回归列线图的...4种绘制方法 列线图的本质 今天的这篇推文来自群友提问,RCS(限制性立方样条)的列线图怎么画?...下面分别演示logistic和COX的RCS的列线图绘制。...Cox回归列线图(nomogram)的4种绘制方法 Logistic回归列线图的4种绘制方法 列线图的本质 一文搞懂临床预测模型的评价!

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    MSSQL 数据库限制值

    以为趁国庆陪家人出去游玩一番领略祖国河山,谁知刚上高速就被同事的微信和电话轰炸。说客户反馈出现问题,一开始以为可能是前任挖的通信协议坑(每隔一段时间要重启一下通信协议)。...后来千辛万苦,凭个人口(颜)才(值)和金钱;找了台电脑登陆上去;一看好家伙竟然提示因为 'PRIMARY' 文件组已满和数据库满的提示。明明服务器空间还有的,为啥呢?...alter database 库名 add file(NAME = 逻辑文件名,FILENAME = 'c:实际文件名.ndf') 2、检查看看那个数据表要的空间最多,删除无需要的数据 SELECT...sys.sysindexes WHERE indid = 1 AND status = 2066 -- status='18' ORDER BY reserved DESC 暂时解决问题吧,其实最好的办法是升级数据库的版本...,因为SQL 2008 Express 也4G大小限制这个问题。。

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    Windows - Hash散列值抓取方法

    LM Hash 和 NTLM Hash Windows 操作系统通常使用两种方法对用户的明文密码进行加密处理。 在域环境中,用户信息存储在 ntds.dit 中,加密后为散列值。...Windows Hash 散列值抓取 ‍‍‍‍‍要想在 Windows 操作系统中抓取散列值或明文密码,必须将权限提升为 System。本地用户名,散列值和其他安全验证信息都保存在 SAM 文件中。...lsass.exe 进程用于实现 Windows 的安全策略(本地安全策略和登录策略)。可以使用工具将散列值和明文密码从内存中的 lsass.exe 进程或 SAM 文件中导出。‍‍‍‍‍...(2)使用mimikatz导出lsass.dmp文件中的密码散列值 首先将导出的lsass.dmp文件放到mimikatz的目录下,然后输入命令: 如果有 Switch to MINIDUMP 说明加载成功...最后运行命令导出密码散列值: sekurlsa::logonPasswords full ? ---- 参考文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/220277028

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    GROUP BY 后 SELECT 列的限制:which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause

    GROUP BY 后 SELECT 列的限制 标准 SQL 规定,在对表进行聚合查询的时候,只能在 SELECT 子句中写下面 3 种内容:通过 GROUP BY 子句指定的聚合键、聚合函数(SUM 、...0,产生一个warning; 2、Out Of Range,变成插入最大边界值; 3、当要插入的新行中,不包含其定义中没有显式DEFAULT子句的非NULL列的值时,该列缺少值; 解决步骤 MySQL...= 或者 BETWEEEN 等输入值为一行的谓词叫作"一阶谓词",而像 EXISTS 这样输入值为行的集合的谓词叫作"二阶谓词"(HAVING 的输入值也是集合,但它不是谓词)。...通过上图,相信大家也都能看到,这里不做更深入的讲解了,有兴趣的可以去查相关资料。 为什么聚合后不能再引用原表中的列   很多人都知道聚合查询的限制,但是很少有人能正确地理解为什么会有这样的约束。...SELECT 子句中不能直接引用原表中的列的原因;   3、一般来说,单元素集合的属性和其唯一元素的属性是一样的。

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    Pandas中如何查找某列中最大的值?

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:譬如我要查找某列中最大的值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通的,也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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