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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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    根据数据源字段动态设置报表中的列数量以及列宽度

    在报表系统中,我们通常会有这样的需求,就是由用户来决定报表中需要显示的数据,比如数据源中共有八列数据,用户可以自己选择在报表中显示哪些列,并且能够自动调整列的宽度,已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。 第一步:设计包含所有列的报表模板,将数据源中的所有列先放置到报表设计界面,并设置你需要的列宽,最终界面如下: ?...第二步:在报表的后台代码中添加一个Columns的属性,用于接收用户选择的列,同时,在报表的ReportStart事件中添加以下代码: /// /// 用户选择的列名称...].Width; // 设置控件坐标 if (tmp == null) { // 设置需要显示的第一列坐标...源码下载: 动态设置报表中的列数量以及列宽度

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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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    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...每种方法都有其优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同的方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”列,这是一种快速而简单的获取列的方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?

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    Excel公式技巧73:获取一列中长度最大的数据值

    在《Excel公式技巧72:获取一列中单元格内容的最大长度》中,我们使用一个简单的数组公式: =MAX(LEN(B3:B12)) 获取一列中单元格内容最长的文本长度值。...那么,这个最长的文本是什么呢?我们如何使用公式获取长度最长的文本数据值?有了前面的基础后,这不难实现。...图1 我们已经知道,公式中的: MAX(LEN(B3:B12)) 得到单元格区域中最长单元格的长度值:12 公式中的: LEN(B3:B12) 生成由单元格区域中各单元格长度值组成的数组: {7;6;4...;5;12;6;3;6;1;3} 将上述结果作为MATCH函数的参数,找到最大长度值所在的位置: MATCH(MAX(LEN(B3:B12)),LEN(B3:B12),0) 转换为: MATCH(12,...{7;6;4;5;12;6;3;6;1;3},0) 得到: 5 代入INDEX函数中,得到: =INDEX(B3:B12,5) 得到内容最长的单元格B7中的值: excelperfect 如果将单元格区域命名为

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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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    Mysql与Oracle中修改列的默认值

    于是想到通过default来修改列的默认值: alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务, new-新业务'...找后台运维查生产数据库,发现历史数据的biz字段还是null 原因: 自己在本地mysql数据库试了下,好像的确是default没法修改历史数据为null 的值。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default的语义上处理不一样,对于oracle,会将历史为null的值刷成default指定的值。...总结 1. mysql和oracle在default的语义上存在区别,如果想修改历史数据的值,建议给一个新的update语句(不管是oracle还是mysql,减少ddl执行的时间) 2....即使指定了default的值,如果insert的时候强制指定字段的值为null,入库还是会为null

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    SQL 求 3 列异值的 4 种方法

    (app_user_id); create index idx_global_user_id on tianchi_mobile_user_stage (global_user_id); 想着可能对其他的方案也有用...等建完索引,我又发现一个可以优化的地方。在本题中,只需找出散值(即每列的单值)的差异即可,完全没必要把整张表的数据,都拉出来。因为 user_id 肯定会有重复值嘛。...虽然,count 值一样,两列包含的数据,就绝对一样了吗,答案是否定的。假设,user_id, app_user_id 各包含 400万数据。...于是,我又想到了一种方案,那就是求 CRC 的总和。CRC 方法,简单来说,就是求每个 user id 的哈希值,然后求和。若和一致,则说明两列包含了相同的散值。...而求两列异值,最快的方法,由上可知,便是Left Join 求 Null, 并且只要有一条数据存在,就足以说明集合的包含关系.

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    内网渗透测试研究:从NTDS.dit获取域散列值

    这些文件将被解压到当前工作目录或其他任意的指定文件夹中。...文件中的散列值 到现在为止,我们已经学会了利用各种方法将Ntds.dit文件提取出,当我们获得了域控上的Ntds.dit文件后,接下来要做的就是想办法从Ntds.dit文件中导出其中的密码哈希散列值。...(2)导出其中的域散列值 ntds.dit中的表一旦被提取出来,有很多python工具可以将这些表中的信息进一步提取从而导出其中的域散列值,比如ntdsxtract就可以完美进行。...如上图所示,成功将域内的所有用户及密码哈希散列值导出来了。...secretsdump.py有一个本地选项,可以解析Ntds.dit文件并从Ntds.dit中提取哈希散列值和域信息。在此之前,我们必须获取到Ntds.dit和SYSTEM这两个文件。

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    select count(*)、count(1)、count(主键列)和count(包含空值的列)有何区别?

    首先,准备测试数据,11g库表bisal的id1列是主键(确保id1列为非空),id2列包含空值, ?...前三个均为表数据总量,第四个SQL结果是99999,仅包含非空记录数据量,说明若使用count(允许空值的列),则统计的是非空记录的总数,空值记录不会统计,这可能和业务上的用意不同。...其实这无论id2是否包含空值,使用count(id2)均会使用全表扫描,因此即使语义上使用count(id2)和前三个SQL一致,这种执行计划的效率也是最低的,这张测试表的字段设置和数据量不很夸张,因此不很明显...总结: 11g下,通过实验结论,说明了count()、count(1)和count(主键索引字段)其实都是执行的count(),而且会选择索引的FFS扫描方式,count(包含空值的列)这种方式一方面会使用全表扫描...,另一方面不会统计空值,因此有可能和业务上的需求就会有冲突,因此使用count统计总量的时候,要根据实际业务需求,来选择合适的方法,避免语义不同。

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