大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。 大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？...这个方法肯定是可行的，但是这里粉丝想要通过Python的方法进行解决，一起来看看该怎么处理吧。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码： # 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题...顺利地解决了粉丝的问题。 但是粉丝还有其他更加复杂的需求，其实本质上方法就是上面提及的，如果你想要更多的话，可以考虑下从逻辑 方面进行优化，如果没有的话，正向解决，那就是代码的堆积。...，请大家多多支持，谢谢~ 三、总结 大家好，我是皮皮。
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...= null) { m++;//注意：定义一个索引的目的是遍历每一行进行修改。...网上有的代码是用的ID来索引，但是表格的ID可能并不是从0开始，也不一定是按照顺序依次增加。
♣ 题目部分 在Oracle中，对于一个NUMBER(1)的列，如果查询中的WHERE条件分别是大于3和大于等于4，那么这二者是否等价？ ♣ 答案部分 首先对于查询结果而言，二者没有任何区别。...对于后者，由于查询的条件违反了CHECK约束，因此Oracle在执行计划前面增加了一个FILTER，使得整个查询不需要在执行，因此这个查询不管表中数据有多少，都会在瞬间结束。...而对于大于3这种情况，虽然根据CHECK的约束和列定义，可以推断出这条查询不会返回任何记录，但是Oracle的优化器并没有聪明到根据列的精度来进行分析，因此这个查询会执行全表扫描。...原则上到底是选择大于3还是大于等于4，应该根据具体的业务来决定，而不要尝试利用Oracle的数据精度来设置查询条件。...如果以后一旦字段的结构发生了修改，比如这个例子中字段的允许出现小数，那么这两个SQL的WHERE条件就不再等价了。 若表属于SYS用户，则这二者的执行计划是相同的。
在Excel中也有真和假，即TRUE和FALSE，TRUE对应1，FALSE对应0。 对一列根据条件进行不同赋值，如下： ?...可以看到，TRUE和FALSE可以参与运算； 在使用表格中的值代替常量进行计算时，出现了引用的问题，默认一般是相对引用，即在进行填充时一般是使用的相同行对应列的数据，如=(A3"中部地区")*8+...还可以进行混合引用，即位置的行和列中只有一个改变，另一个不改变，不改变的用$修饰。 如下： ? 显然，通过混合引用实现了打印九九乘法表。 函数基本用法如下： ?...SUMIF 和COUNTIF类似，SUMIF是根据条件进行求和的，简单使用如下： 待求和数据所在的列和条件所在的列不是同一列时，稍微复杂一点，如下： 显然，此时需要传递3个参数，才能求和。...还可以根据多个条件进行求和，有多种方式，一种方式是增加辅助列拼接两个条件，再进行求和，如下： 可以看到，计算出来的结果是依赖于辅助列的，如果删除或修改辅助列，结果也会发生变化。
对于SQL相信大家都不陌生，可以通过条件进行查询某一值的个数，或者按某一字段进行聚合计数，例如查看某一分类下的数量。...COUNTIFS：它的语法和表达式写法与COUNTIF是相同的，只不过COUNTIFS支持多个范围和条件的联合计数。 COUNTIFS(要检查哪些区域?, 要查找哪些内容?, 要检查哪些区域?...可以使用多个区域和查询的内容，但一定要成对出现。 ? 通过对单元格范围和单元格行或列对固定，可以对单元格进行拖动填充，增加$符号会固定行或列。...总结： COUNTIF：找出需要计数的数据范围，找出需要计数的值或者需要计算的表达式（例如计数大于60的值），填入函数中即可。...COUNTIFS：找出需要联合计数的所有数据范围，找出需要计数的值或表达式，成对的写入函数中。 小贴士：输入函数时可以使用Tab补齐，输入或选择单元格后可以按F4加行列的锁定。 你学会了吗？
:e10)最小值 5、=count(d1:d10)计数 6、=IF(C2=”Yes”,1,2)条件，如果条件为真，则输出第1个表达式，否则第2个表达式 =IF(j2>=570,"是","否") 7、=countif...() 条件计数 SUM 函数 此函数用于对单元格中的值求和。...IF 函数 此函数用于在条件为真时返回一个值，条件为假时返回另一个值。 下面是 IF 函数的用法视频。 LOOKUP 函数 需要查询一行或一列并查找另一行或列中的相同位置的值时，请使用此函数。...例如，如果区域 A1:A3 包含值 5、7 和 38，则公式 =MATCH(7,A1:A3,0) 返回数字 2，因为 7 是该区域中的第二项。...例如，如果 value1 到 value7 表示一周的 7 天，那么将 1 到 7 之间的数字用作 index_num 时，CHOOSE 将返回其中的某一天。
--查询结果按照bookPrice列值的降序排列 select * from books order by bookPrice desc; 1.1.4 聚集函数 对某一组数据进行操作（在...where操作之后）：（又名多行处理函数）自动忽略null count 计数 count（*）计数总记录的条数 count（comm）：表示统计comm字段中不为null的数据总量 sum 求和 avg...平均值 max 最大值 min 最小值 例： #查询book表中年龄最大的 select max(age) from book; 1.1.5 分组函数 将查询结果按某一列或多列的值分组...1.2.1 简单连接 连接查询实际是通过表与表之间相互关联的列进行数据的查询，对于关系数据库来说，连接是查询最主要的特征。...将一个查询块嵌套在另一个查询块的where子句或having短语的条件中的查询被称为嵌套查询。
df[‘Name’].dtype 某一列格式 df.isnull() 空值 df.isnull() 查看某一列空值 df[Name’].unique() 某一列的唯一值 df.values 数据表的值...= ‘beijing’), [‘id’,‘city’,‘age’,‘category’,‘gender’]].sort([‘id’]).city.count() 对筛选后的数据按city列进行计数 df_inner.query...() 对筛选后的结果按prince进行求和 数据统计 代码 作用 df_inner.groupby(‘city’).count() 对所有的列进行计数汇总 df_inner.groupby(‘city...’)[‘id’].count() 按城市对id字段进行计数 df_inner.groupby([‘city’,‘size’])[‘id’].count() 对两个字段进行汇总计数 df_inner.groupby...=[‘category’,‘size’])) 对category字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size df_inner=pd.merge
需要注意的是，在访问dataframe时，访问df中某一个具体元素时需要先传入行表索引再确定列索引。 2....，否则按列连接 # 删除一列，在原有的dataframe上进行操作 del df['日期'] 或是使用 pop 方法，返回被删除的数据列(只能是某一列) df.pop('cx') # 通过 drop...如果参与运算的一个是DataFrame，另一个是Series，那么pandas会对Series进行行方向的广播，然后做相应的运算。 4)....如果是列方向的运算，一个是dataFrame，另一个是Series，首先将Series沿列方向广播，然后运算。...T 属性 对df 进行转置，即列和行颠倒。
： df.dtypes 4、某一列格式： df['B'].dtype 5、空值： df.isnull() 6、查看某一列空值： df['B'].isnull() 7、查看某一列的唯一值： df['B']...列显示high，否则显示low： df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low') 6、对复合多个条件的数据进行分组标记...pd.DataFrame(category.str[:3]) 六、数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。...= 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']) 4、对筛选后的数据按city列进行计数 df_inner.loc..."]').price.sum() 七、数据汇总 主要函数是groupby和pivote_table 1、对所有的列进行计数汇总 df_inner.groupby('city').count() 2、按城市对
本文将主要介绍SQL中的聚合函数，并给出相应的语法和示例。一、聚合函数聚合函数是SQL中的一类特殊函数，它们用于对某个列或行进行计算，并返回一个单一的值作为结果。...SQL中常用的聚合函数包括：COUNT函数COUNT函数用于计算某一列中值的数量，可以用于任意数据类型的列，包括NULL值。...其基本语法如下：SELECT COUNT(column_name) FROM table_name WHERE condition;其中，column_name是要计数的列名，condition是筛选条件...AVG(score) FROM students WHERE age 某一列中值的最大值，可以用于任意数据类型的列。...) FROM students;MIN函数MIN函数用于计算某一列中值的最小值，可以用于任意数据类型的列。
此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。 条件筛选 用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。...分组统计 Pandas 的分组统计功能可以按某一列的内容对数据行进行分组，并对其应用统计函数，比如求和，平均数，中位数，标准差等等… 举例来说，用 .groupby() 方法，我们可以对下面这数据表按...上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。 计数 用 .count() 方法，能对 DataFrame 中的某个元素出现的次数进行计数。 ?...排序 如果想要将整个表按某一列的值进行排序，可以用 .sort_values() ： ? 如上所示，表格变成按 col2 列的值从小到大排序。...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
example) 返回值：List 作用：根据特定限制条件查询，返回值包含类型为text的列(默认查询并不会返回该列的信息)。...example用于生成一个Criteria对象来设置查询条件，具体使用方法和方法1是一样的，唯一的把不同就是返回值是所有列。...不同之处在于insert会插入所有的信息，如果传入的对象某一属性为空，则插入空，如果数据库中设置了默认值，默认值就失效了。...而insertSelective不同，他只会插入含有数据的属性，对于为空的属性，不予以处理，这样的话如果数据库中设置有默认值，就不会被空值覆盖了。...(TbItemDesc record, TbItemDescExample example) 作用：根据特定的限制条件进行更新除了text类型(数据库)的所有列
1、全列查询 select *from 表名; 2、指定列查询 select 列名,列名 from 表名; 3、表达式查询 表达式查询是进行列与列之间的运算，呈现出来的数据是以临时表的形式出现。...update 表名 set 列名 = 值 order by 条件; update 表名 set 列名 = 值 limit 条件; （四）列的删除 delete from 表名 where 条件;...二、约束条件 （一）null 可以为空 （二）not null 不可以为空 （三）unique 列的值唯一 插入/修改数据时，会先查询数据是否已经存在。...保证列中的值符合指定的条件，但MySQL5中不会报错，忽略效果。...了解即可 三、表的设计 表的设计有一对一，一对多，多对多三种形式。 一对一的表，例如银行里面的个人信息是只争对某一个人的。 一对多的表，例如银行的柜姐要对多人服务。
执行列、行计数（count）： 标准格式 SELECT COUNT(计数规范>) FROM 其中，计数规范包括： - * :计数所有选择的行，包括NULL值； - ALL 列名：计数指定列的所有非空值行...，如果不写，默认为ALL； - DISTINCT 列名：计数指定列的唯一非空值行。...分组中也可以加入筛选条件WHERE，不过这里一定要注意的是，执行顺序为：WHERE过滤→分组→聚合函数。牢记！...还有种情况就是在子查询或联接查询时，主查询及子查询均为对同一张表进行操作，为主、子查询中的表加上不同的别名能够很好的区分哪些列的操作是在主查询中进行的，哪些列的操作是在子查询中进行的，下文会有实例说明。...通过上面两例，应该可以明白子查询在WHERE中嵌套的作用。通过子查询中返回的列值来作为比较对象，在WHERE中运用不同的比较运算符来对其进行比较，从而得到结果。
df['b'].dtype: 某一列的格式 df.isnull(): 是否空值 df....['b'].unique(): 查看某一列的唯一值 df.values: 查看数据表的值 df.columns: 查看列名 df.head(): 查看默认的前 10 行数据 df.tail():...列显示 hight , 否则显示 low df['group'] = np.where(df['pr'] > 3000, 'hight', 'low') 对复合多个条件的数据进行分级标记 df.loc...[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值 df 的索引列...，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。
在解决这类问题时，我们的已知条件是， 第一，隐藏序列中某一个元素到观测序列中某一个元素之间的映射关系。第二是隐藏序列中每个元素转变到另一个元素之间的关系。...并且会有两个假设，第一是每个隐藏元素中的元素，只依赖于它前面一个元素。第二是每一个隐藏元素能够直接确定另一个观测元素。...如果将连续的中文文字看作是观测序列，将每个文字所对应的分词状态看作是隐藏序列，每个字的分子状态可能有两个值， 一个表示这个字是某一个词的词尾，用字母E表示。...另一个表示这个字不是某一个词的词尾，用字母B表示。 则中文分词问题可以看作是一个标准的隐马尔科夫模型。实际中将每个字的分子状态表示为四个可选的值。 词的开始，词的中间，词的结尾，单字成词。...第四、使用维特比算法进行求解 给定马尔科夫模型中的两个参数以及一个观测序列，求解隐藏序列的问题，可以看作是一个类似于图论中的最短路径问题. 维特比算法使用动态规划的方法进行求解。
列直方图的创建 在创建直方图的时候，需要数据是有序的，而排序的代价往往很高，因此我们在 TiDB 中实现了抽样算法，对抽样之后的数据进行排序，建立直方图，即会在每一个 Region 上进行抽样，随后在合并结果的时候再进行抽样...在这个部分中，我们会先从最简单的单一列上的过滤条件开始，然后考虑如何处理多列的情况。 1. 范围查询 对于某一列上的范围查询，TiDB 选择了常用的等深直方图来进行估算。...多列查询 上面两个小节介绍了 TiDB 是如何对单列上的查询条件进行估计的，不过实际的查询语句中往往包含多个列上的多个查询条件，因此我们需要考虑如何处理多列的情况。... 这样的条件，将索引中的值编码后，就可以用前面提到的方法进行估算，这样就不需要假定列之间是相互独立的。...因此，Selectivity 的一个最重要的任务就是将所有的查询条件分成尽量少的组，使得每一组中的条件都可以用某一列或者某一索引上的统计信息进行估计，这样我们就可以做尽量少的独立性假设。
讲解一下计算方案中各字段的含义： 1、步骤： 它标识了此条件类型在计算方案中的编号。例如：第一个条件类型应该是步骤10，第2个条件类型应该是步骤20。...因此，你可以把步骤100分配一个运输条件类型，计数1；另一个分配给步骤100，计数2；另一个分配给步骤100，计数3。 3、CTYP： 就是条件类型，这是计算方案的基础。...计算方案使用“统计”增加一个统计值，这步的值不会改变方案中的其它值。这可以用于标识物料的成本价格。 8、打印： 该打印标志符确定分配给某一步骤的哪一个描述和相关值会输出到单据。...它确定在哪个环境下系统排斥对一个特定条件类型的存取。 11、计算类型： 指明系统将会在搜索条件类型的值时使用这个列代表的公式替代标准条件计数。在计算比较复杂的税率时一般会用到它。...12、条件基础类型： 是分配给条件类型的一个公式，它确定可以作为标准替代值的条件基值的公式。
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