今 日 鸡 汤 独在异乡为异客，每逢佳节倍思亲。 大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【巭孬】问了一个问题，一起来看看吧。...从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。
在写Python时，我们可能会遇到需要写长字符串的情况。...可能有人知道在Python里面可以使用反斜杠来折行： msg = '后端在尝试使用Elasticsearch进行搜索时，遇到了问题，\这是由于Elasticsearch最多只能返回10000条结果导致的问题...实际上，在Python里面，两个字符串之间如果只有 空格或者 空格+换行符，那么Python会自动把这两个字符串拼成一个，例如： msg = '你好啊' '小黄鸭'print(msg) 运行效果如下图所示...如果你的字符串是f表达式，那么每一行都需要加上 f： name = '青南'salary = 99999msg = (f'我的名字是{name}' f'我的月薪是{salary}')print...注意，这里的折行只是方便写代码的人阅读，Python在执行的时候会重新把它拼成一个长字符串。Python不会给他加上换行符。
type列 这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。...explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。...key_len列 这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。...ref列 这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id） rows列 这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数...此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
数据筛选 说明：按照指定要求筛选数据 Excel 使用我们之前的示例数据，在Excel中筛选出薪资大于5000的数据步骤如下 ? ...Pandas 在Pandas中，可直接对数据框进行条件筛选，例如同样进行单个条件(薪资大于5000)的筛选可以使用df[df['薪资水平']>5000]，如果使用多个条件的筛选只需要使用&(并)与|(或...数据删除 说明：删除指定行/列/单元格 Excel 在Excel删除数据十分简单，找到需要删除的数据右键删除即可，比如删除刚刚生成的最后一列 ?...数据拆分 说明：将一列按照规则拆分为多列 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示的选项设置相关参数完成分列，但是由于该列含有[]等特殊字符，所以需要先使用查找替换去掉 ?...Pandas 在Pandas中可以使用.split来完成分列，但是在分列完毕后需要使用merge来将分列完的数据添加至原DataFrame，对于分列完的数据含有[]字符，我们可以使用正则或者字符串lstrip
在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行。表的意义相当广泛：可以是子查询、一个 union 结果等。...4. type列 这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。...7. key_len列 这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。...8. ref列 这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id） 9. rows列 这一列是mysql估计要读取并检测的行数...此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
关系图.png 简而言之：获取——>分析——>呈现——>发布 1.数据导入Power Query并进行追加查询 新建一个空的excel文件，在导航栏的POWER QUERY中选择从文件——>从Excel...关闭并上载2.png 从上图可以看出一店从6377行增加到10739行。 2.数据的行列管理及筛选 删除行 打开下载文件中的02-数据的行列管理及筛选.xlsx，出现如下图所示。 ?...成功修整.png 合并的期间选择多列的时候，要先选择姓名.1那一列，再选择姓名.2 ? 合并列1.png ? 合并列2.png ? 成功合并.png ? 拆分列1.png ?...加载数据至查询编辑器中.png 选定日期这一列，将数据类型改为整数。 ? image.png ? 删除错误行.png ?...成功删除.png 选择导航栏开始中的关闭并上载至，并按照下图所示设置。 ? 关闭并上载至原有表.png ?
再新建一列叫做“辅助列2”，在辅助列的D2单元格里写上公式【=IFERROR(FIND(C2,C3),"提取")】，公式解释如下： image.png 把上述公式向下填充，得到如下图所示，也就是“辅助列...2”中值为“提取”对应的行是我们需要的。...image.png 分别把“辅助列1”、“辅助列2”这两列选中，复制选择性粘贴为数值，然后进行排序，前3行就是要的结果，如下图所示。...注意此处一定要把带有公式的列变成数值，才能进行排序和筛选，直接排序筛选会出错，得到最终的答案。 image.png 【问题2】将多个单元格里的值合并到一个单元格里。...image.png 在C2单元格里写上公式【=A2:A6】，并在公式编辑栏选中并按F9键，得到所有业务人员的名字。 image.png 然后把公式中的【={"】和【"}】这些符号删除。
，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...； 查看数据时，不再会一行显示不下（会自动隐藏一部分，自带head）；有两种方式来创建tibble格式的数据： 1....("dplyr") library(dplyr) 4.1 筛选: filter() #按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集 filter(mtcars_df,mpg==21,hp==110) #...key #value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value #…：可以指定哪些列聚到同一列中 #na.rm：是否删除缺失值 widedata <- data.frame(person=c('Alex...remove = TRUE, #convert = FALSE, extra = “warn”, fill = “warn”, …) #data：为数据框 #col：需要被拆分的列 #into：新建的列名，为字符串向量
2 - pandas 个性化显示设置 1.显示全部列 pd.set_option('display.max_columns',None) 2.显示指定行/列 指定让 data 在预览时显示10列，7行...=df.columns) df_new = df.append(df1) 16-数据增加|新增行（指定位置） 在第2行新增一行数据，即美国和中国之间。...df.loc[10:20,'总分':] 26-筛选行|通过行号 提取第10行 df.loc[9:9] 27-筛选行|通过行号(多行） 提取第10行之后的全部行 df.loc[9:] 28-筛选行|固定间隔...'].isin(['中国','美国','英国','日本','巴西']))&(df['金牌数']<30) 36 -筛选行｜条件（包含指定值） 提取 国家奥委会 列中，所有包含国的行 df[df['国家奥委会...18 题基础上，在聚合计算时新增一列计算最大值与平均值的差值 def myfunc(x): return x.max()-x.mean() df.groupby('district').agg
分享筛选功能之前，我们先分享如何提取某一列，某一行 一、提取DataFrame数据的某一行 1、显示前N行 使用head函数 ? 2、显示后N行 ? 3、显示任意某一行 ?...所以使用ix函数的时候，我们输入的是ix[2]，选择的是原始数据的第三行 4、显示任意中间行 ?...这里两个数字都是闭合的，案例中[7:11]则选取的是第8行至第12行（pandas从0开始编号） 二、提取任意列 1、按照列名提取单列 ? 2、按照列名提取多列 ?...七、模糊筛选 模糊筛选想当年也浪费了我不少时间，我以为pandas会自带一个函数来的，结果是使用字符串的形式来实现的~ 提问：我们将名称那一列含有“金”字的行提取出来~ Excel实现这个功能很简单...str.find("金", start=0, end=None)>=0] 最外层的df[ ]表示呈现整个表 df['名称'].str.find("金", start=0, end=None)>=0 将名称那一列使用字符串的
（不推荐使用union，性能不高） （2）select_type列 这一列表示对应行是简单还是复杂查询，如果是复杂查询，又是上述三种复杂查询中的哪一种。 1）SIMPLE：简单查询。...（4）type列 （温馨提示：以下部分理论有可能解释完还是懵逼，没关系，继续往下看，有实践例子） 这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据记录的大概范围。...（7）key_len列 这一列显示了MySQL在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。...：4字节 datetime：8字节 ④ 如果字段允许为NULL，需要1字节记录是否为NULL （8）ref列 这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量）、...此时MySQL会根据连接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化。
read.csv(file=file.choose(),header=T) #跳出选择文件的对话框，选择文件后自动打开 head(a1) #显示数据前6行 tail(a1) #显示数据后6行 dim(a1...#数据列的选择 dplyr::select(a2.2, Species, contains("Sepal")) #筛选a2.2数据中标题包括"Sepal"、标题为"Species"的列 ?...#列的合并 d1$Quality = "NAU" #在d1数据后加一列，列的名称为Quality，内容均为"NAU" ?...d1group = paste0(d1Flower,"_",d1Quality, "=",d1 #在d1数据后加一列，列的名称为group，内容为每行的”Flower_Quality=Sepal.Length...d1condition = paste(d1Flower, d1 #在d1数据后加一列，列的名称为condition ，内容为每行的”Flower_Quality” ?
如下： 如果我们希望在透视表的另一列可以获取前一列的上一项的值，该怎么做呢？这个问题在以前需要做定位。而有了新的函数 OFFSET 可以简化这个过程。...，并按指定数字进行偏移。...对上述结果依次在 T 中向下移动一行，取出这个子集。 这么复杂的逻辑可以对起来，绝非偶然，这应该就是这个函数的运行逻辑。...（可以用 ALL 族函数清除筛选） OFFSET 的第三个参数必须是列引用，记作 BaseTable [C]，且出现在表 T 中，并按此列引用进行排序。...由于 OFFSET 取出的数形成表，因此可以覆盖外部已经存在的筛选上下文。 也就是说，OFFSET 实现了取数构表过程中，在取数后偏移后再构表返回。
： （1）select(test,1)#选择第一列 （2）select(test,c(1,5))#选择第一列和第五列；(3)select(test,Sepal.Length) 列名： (1)select...这样做的目的通常是为了在后续的函数调用中简化代码，特别是在你想要操作数据框中特定的列时。 这会从 your_data_frame 数据框中选择列名与 vars 向量中的字符串相匹配的列。...在dplyr包的filter()函数中使用时，它可以用于筛选数据框中匹配给定集合中任一值的行。这行代码的作用如下： filter(test, ...): 在test数据框中筛选行。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行，而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选，以保留与另一个数据集相关的数据。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test2中那些在test1中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的清洗和筛选，以删除重复的或不需要的数据。
现在，在手动检查了csv之后，我知道列名在第一行中，因此在我的第一次迭代中，我必须将第一行的数据存储在 col中， 并将其余行存储在 data中。...为了检查第一次迭代，我使用了一个名为checkcol 的布尔变量， 它为False，并且在第一次迭代中为false时，它将第一行的数据存储在 col中 ，然后将checkcol 设置 为True，因此我们将处理...逻辑 这里的主要逻辑是，我使用readlines（） Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表，其中包含文件中的所有行。...由于这是一个 的.csv 文件，所以我必须要根据不同的东西 逗号 ，所以我会各执一个字符串， 用 string.split（“”） 。对于第一次迭代，我将存储第一行，其中包含列名的列表称为 col。...哦，它已跳过所有具有字符串数据类型的列。怎么处理呢？ 只需添加另一个 dtype 参数并将dtype 设置 为None即可，这意味着它必须照顾每一列本身的数据类型。不将整个数据转换为单个dtype。
在 Hive SQL 中，CONCAT_WS 和 CONCAT 函数都用于连接字符串，但它们在如何处理分隔符方面存在差异。...以下是这两个函数的主要区别：CONCAT_WS（With Separator）：用于在连接字符串时添加分隔符。您需要提供一个分隔符，并将分隔符应用在一组要连接的字符串之间。...而 CONCAT 仅按顺序连接字符串，而不考虑分隔符。根据所需的输出格式，选择合适的函数以方便地连接字符串。 6. NVL()函数NVL()函数是空值判断函数，空值为NULL的空值。...然后我们用ARRAY_JOIN函数将列表中的元素连接成一个字符串，并用逗号隔开。这样，可以在Presto上按clk_time从小到大将feature_val变成一行并用逗号隔开。...为了在Presto或Spark SQL中实现类似的局部排序需求，请使用窗口函数（如使用OVER和PARTITION BY子句）。
在对文本型的数据进行处理时，我们会大量应用字符串的函数，来实现对一列文本数据进行操作[2]。...split 分割字符串，将一列扩展为多列 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表 extract、extractall...数据筛选 如果是筛选行列的话，通常有以下几种方法： 有时我们需要按条件选择部分列、部分行，一般常用的方法有： 操作 语法 返回结果 选择列 df[col] Series 按索引选择行 df.loc[label...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外...如果想直接筛选包含特定字符的字符串，可以使用contains()这个方法。 例如，筛选户籍地址列中包含“黑龙江”这个字符的所有行。
标签：VBA，AdvancedFilter方法 在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。...例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。...设置要筛选的单元格区域 AdvancedFilter方法对Range对象进行操作。接通常做法，设置单元格区域，但要注意，VBA始终将第一行视为包含标题的行。...通常，我们只是在一列中查找唯一值。...AdvancedFilter方法可以对多个列进行操作，如果只想筛选数据的子集，则可以限制其行范围。 可以跨列筛选唯一值。
3.函数后面跟括号，括号里第一个参数是都数据框名 4.字符串要加双引号，行名和列名不用加，其他单元格（姑且这么叫了）里出现的字符串要加。...如需一列中需要填入三个无规律的数字，可以用向量c（1，3，4），同样如果填是字符串也需要加双引号。 认识Tidy Data TidyData？泰迪数据是神马数据？我想到了如下两坨： ?...就是选中的列中的值各种组合，成为一个新表。（我想给自己打个优秀） 4.split cells 把一列拆成两列。目测要有分隔符才行啊好像。 ?...4.select 按列筛选（选择符合要求的列） select(frame3,geneid,expression) #选择特定两列 select(frame3,-Sampleid) #反选，all but...这两种关联方式都是以表格1为基础，根据表格2与其共有的那一列进行筛选。
#提取x中第5和第9位的字符串 str_sub(x,5,9) 1.4 字符检测 str_detect(x2,"h") # 第一个参数为向量名，第二个是检测的关键词 str_starts(x2,"T")...#判断x2中T开头的字符串,输出逻辑向量 str_ends(x2,"e") #判断x2中e结尾的字符串,输出逻辑向量 1.5 字符串替换 x2 str_replace(x2,"o","A") #每个元素里面只替换第一次出现的目标字符...) 筛选列的函数select() 筛选行的函数filter() 2.4.2 多重嵌套，代码不易读 pheatmap::pheatmap(head(as.matrix(select(iris,-5)),50...test1,test2,by="name") #反连接 基本不用 6.表达矩阵画箱线图 6.1操作过程图示 step1 对matrix进行转置：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列...ggplot2对行名并不友好，通常要使样本名转化为data.frame中的第一列，防止在后续代码运行过程中行名丢失 图片 图片 step2 把原来的行名转变为第一列 图片 step3 宽变长 ：test
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