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从DataFrame中删除列

在操作数据的时候,DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。...,你可以通过同时使用index和columns,同时删除行和列,并且你可以传入多个值,即删除多行或者多列。...如果这些对你来说都不是很清楚,建议参阅《跟老齐学Python:数据分析》中对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外,还有别的方法可以删除列。...但是,当我们执行f.d = 4的操作时,并没有在StupidFrame中所创建的columns属性中增加键为d的键值对,而是为实例f增加了一个普通属性,名称是d。...当然,并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的,而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以,在Pandas中要删除DataFrame的列,最好是用对象的drop方法。

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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。...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。...比如 tag1 列变成 t1 表,tag2 列变成 t2 表,tag3 列变成 t3 表。...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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    java中==、equals的不同AND在js中==、===的不同

    一:java中==、equals的不同        1....因为在Integer类中,会将值在-128的缓存在常量池(通过Integer的一个内部静态类IntegerCache进行判断并进行缓存)中,所以这两个对象的引用值是相同的。...但是超过这个区间的话,会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法,源代码中是判断其大小,在区间内就缓存下来,不在的话直接new一个对象),即使值相同,也是不同的对象,所以返回...,前者会创建对象,存储在堆中,而后者因为在-128到127的范围内,不会创建新的对象,而是从IntegerCache中获取的。...比如,char类型的变量和int类型的变量进行比较时,==会将char转化为int在进行比较。类型不同,如果可以转化并且值相同,那么会返回true。        3.

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    MySQL查看数据库表中的重复记录并删除

    HAVING count(*) >1); 查看用户名和手机号都相同的重复记录 select * from user where (username,phone) in (select username...,phone from user group by username,phone HAVING count(*) >1); 注意:where条件中(username,phone)的括号不能少不然会报错。...删除用户名和手机号都相同的重复记录 DELETE from user where (username,phone) -- 注意:此处一定要加括号,当成联合字段来处理 IN ( --...HAVING COUNT(1) > 1 ); 上述语句看着是不是应该正常能执行删除掉用户名和手机号都相同的重复记录只保留id最小的那一条。...实际执行会报如下错误: 1093 - You can’t specify target table ‘user’ for update in FROM clause 含义:不能在同一表中查询的数据作为同一表的更新数据

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    seaborn可视化数据框中的多个列元素

    seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素,通过方阵的形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...,剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化,对角线上,以直方图的形式展示每列元素的分布,而关于对角线堆成的上,下半角则用于可视化两列之间的关系,默认的可视化形式是散点图,该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据框中所有的数值列进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系,在快速探究一组数据的分布时,非常的好用。

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    对比Excel,Python pandas删除数据框架中的列

    标签:Python与Excel,pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是,在该方法中,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明: 要删除单列:传入列名(字符串)。 删除多列:传入要删除的列的名称列表。...图2 del方法 del是Python中的一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。 注意,当使用del时,对象被删除,因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。...del 当我们只需要删除1或2列时效果最好。这种方法是最简单、最短的代码。 但是,如果需要删除多个列,则需要使用循环,这比.drop()方法更麻烦。

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    使用VBA删除工作表多列中的重复行

    标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表中重复行的功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA,可以自动执行这样的操作,删除工作表所有数据列中的重复行,或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果没有标题行,则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定列(例如第1、2、3列)中的重复项,那么可以使用下面的代码: Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字,以删除你想要的列中的重复行。

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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keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框中删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 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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    在 Laravel 中编写高级的 Artisan 命令

    因此,在这篇教程中,我们将更进一步,一起来看下如何编写更加高级的 Artisan 命令,比如带输入参数、选项,以及能够与用户互动,输出图表/进度条的 Artisan 命令。...这在我们的命令行应用最终是交付给客户使用的情况下非常方便,因为不同客户的输入信息是不一样的,我们不能写死,如果让客户自己输入又长又多的参数和选项又很不友好。...Laravel Artisan 提供了很多方法支持用户输入不同类型的数据。...比较常见的还有 $this->error() 方法以红色高亮文本输出错误信息,比如上例中如果密码输错的话: 此外,还可以通过 this->line() 方法输出行信息(没有颜色)、 注:针对不同机器,以上颜色可能会有出入...在应用代码中调用 Artisan 命令 除了在命令行运行 Artisan 命令之外,还可以在应用代码中通过 Artisan 门面调用它。

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    HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

    更高层的聚合可以带来进一步的性能提升,例如,在时间维按天聚合,或者通过站点而不是URL聚合。...本文,我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能,并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先,我们先讨论一下这其中面临的挑战。...而 distinct counts 是特例,无法做再聚合,例如,不同网站访问者的 distinct count 的总和并不等于所有网站访问者的 distinct count 值,原因很简单,同一个用户可能访问了不同的网站...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是,HLL sketch 是可再聚合的:在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...本文的编译:辰山,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级开发工程师,目前从事大数据存储方面的开发和优化工作。 欢迎点赞+收藏+转发朋友圈素质三连

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    为啥同样的逻辑在不同前端框架中效果不同

    前端框架中经常有「将多个自变量变化触发的更新合并为一次执行」的批处理场景,框架的类型不同,批处理的时机也不同。 比如如下Svelte代码,点击H1后执行onClick回调函数,触发三次更新。...如何调度任务 先放上完整流程图,方便有个整体印象: 事件循环流程图 默认情况下,浏览器(以Chrome为例)中每个Tab页对应一个渲染进程,渲染进程包含主线程、合成线程、IO线程等多个线程。...主线程在工作过程中,新任务如何参与调度? 第一个问题的答案是:「消息队列」 所有参与调度的任务会加入任务队列中。根据队列「先进先出」的特性,最早入队的任务会被最先处理。...为了解决时效性问题,任务队列中的任务被称为宏任务,在宏任务执行过程中可以产生微任务,保存在该任务执行上下文中的微任务队列中。...利用了宏任务、微任务异步执行的特性,将更新打包后执行。 只不过不同框架由于更新粒度不同,比如Vue3、Svelte更新粒度很细,所以使用微任务实现批处理。

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    文献阅读|Nomograms列线图在肿瘤中的应用

    列线图,也叫诺莫图,在肿瘤研究的文章中随处可见,只要是涉及预后建模的文章,展示模型效果除了ROC曲线,也就是列线图了。...列线图的定义 列线图是肿瘤预后评估的常用工具,在医学和肿瘤相关的期刊杂志上随处可见。典型的做法是首先筛选患者的生物学特征和临床指标构建一个预后模型,然后用列线图对该模型进行可视化。...所以列线图是预后模型的可视化形式,是回归公式的可视化,一个典型的列线图如下所示 在列线图中,对于模型中的每一个自变量,不论是离散型还是连续型变量,都会给出一个表征该变量取值范围的坐标轴,在最上方有一个用于表征变量作用大小的轴...2)Calibration 校准度,描述一个模型预测个体发生临床结局的概率的准确性。在实际应用中,通常用校准曲线来表征。...通过校正曲线,可以比较不同模型预测概率之间的准确性的差别,比如20%比80%准确。需要注意的是,校准曲线是在特定队列数据上得到的,是一个模型在一个具体的队列上的体现,因此是队列特异性的。

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