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Python-科学计算-pandas-23-按列去重

JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 将df按某列进行去重...pos和value1列,去除重复记录,即要求这两列都相等时去重 df_1 Part 2:根据pos列去重 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11..."df_2", "\n", df_2, "\n") print("\n", "df_1", "\n", df_1, "\n") 代码截图 执行结果 Part 3:根据pos和value1列去重...执行结果 Part 4:部分代码解读 df_2.drop_duplicates(subset=["pos"], keep="first", inplace=True),subset对应列表取值去重参考列...keep="first"表示去重后,保留第1个记录 df_2=df_1后对,df_2进行去重后,df_1同时发生了变化,表明两个变量对应的地址应该是同一区域 本文为原创作品,欢迎分享朋友圈

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    Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

    比如,F到G这个shuffle过程,那么如何决定数据到哪个分区去的呢?这就有一个分区器的概念,默认是hash分区器。 假如,我们能在分区这个地方着手的话肯定能实现我们的目标。...那么,在没有看Spark Dataset的接口之前,浪尖也不知道Spark Dataset有没有给我门提供这种类型的API,抱着试一试的心态,可以去Dataset类看一下,这个时候会发现有一个函数叫做repartition...方式一-简单重分区 首先,实现一个UDF截取列值共同前缀,当然根据业务需求来写该udf val substring = udf{(str: String) => { str.substring...SQL的实现要实现重分区要使用group by,然后udf跟上面一样,需要进行聚合操作。...浪尖在这里主要是讲了Spark SQL 如何实现按照自己的需求对某列重分区。 那么,浪尖在这里就顺带问一下,如何用Spark Core实现该功能呢?

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    理解DAX:为什么ALL(表)不去重,ALL(列)去重了?

    小勤:那么我ALL(表[姓名]),它出来的是2: 大海:all对表是返回表中的所有行,对列是返回列中的所有值(values),power pivot里的values是去重复的概念。...小勤:那Power Pivot里专门对表的去重函数是哪个? 大海:没有直接的所谓对表去重函数,但你可以用summarize去实现类似的效果: 小勤:哦。...大海:你可以理解为数据进入pp后,会自动在表里加上一个看不见的索引列(当然,索引不是简单的1/2/3/4……)。 小勤:明白。 大海:所以,all这个表的情况下,他不会删重复。...实际上,数据进入Power Pivot后,转化为列式存储,也是背后有一个类似索引列去关联不同列之间同一行数据的内容。...同时,由于是列式存储,相应的,很多涉及表的行列转换的功能也受到了相应的限制,比如透视、逆透视、转置等相关功能,但列式存储却使得数据计算的效率极大提升…… 小勤:那如果我要一列里的没有删重复的所有数据怎么办

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    Excel按某一列数据从另一列找到对应字段的数值

    本文介绍在Excel中,从某一列数据中找到与已知数据对应的字段,并提取这个字段对应数值的方法。   首先,来明确一下我们的需求。...现在已知一个Excel数据,假设其中W列包含了上海市全部社区的名称,而其后的Y列则是这些社区对应的面积;随后,Z列是另一批社区的名称,其中既有上海市的社区(也就是在W列中的数据),也可能会有其他城市的社区...我们希望,基于前面的W列与Y列,分别提取Z列社区对应的面积,存放在AA列里。如下图所示。   明确了需求,我们就可以通过Excel的公式来实现这一需求。...前面提到,我们需要从W列和Y列中分别找到对应的社区名称和社区面积,也就是从W2:Y53这个里面找;而其中,表示社区面积的那一列排在第3列,如下图所示;所以这里就是3。   ...其次,如下图所示,可以看到Z列中有一个品欣雅苑居委会,由于这个居委会在W列中不存在,所以其对应的AA列面积就是NA值。

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    Stream流用于按照对象中某一属性来对集合去重+简单数据类型集合的去重

    上次对Stream流来进行分组的文章很多人看,想看的可以来这: Stream流来进行集合分组 这次小编又带来Stream的去重,话不多数,直接上代码: 这是对简单数据类型的去重 //字符串集合进行简单的去重...(其他数据类型去重一样) List stringList = Arrays.asList("伽罗", "貂蝉", "芈月", "伽罗"); //jdk1.8Stream...JSON.toJSONString(stringList)); /** * 执行结果:["伽罗","貂蝉","芈月"] * */ 对对象中的某一个属性来进行去重...private int id; //名字 private String name; //类型 private String type; } //进行对象中的某个属性进行去重...Hero(004,"阿狸","射手"), new Hero(005,"貂蝉","法师")); //需求:每一个职业只能保留一个英雄 //去重规则

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    List对象去重及按属性去重的8种方法-java基础总结第六篇

    二、集合元素整体去重 下文中四种方法对List中的String类型以集合元素对象为单位整体去重。...如果你的List放入的是Object对象,需要你去实现对象的equals和hashCode方法,去重的代码实现方法和List去重是一样的。...(如果是字符串,按字母表排序。...三、按照集合元素对象属性去重 其实在实际的工作中,按照集合元素对象整体去重的应用的还比较少,更多的是要求我们按照元素对象的某些属性进行去重。...age='32'} Player{name='curry', age='30'} Player{name='zimug', age='27'} 第四种方法 第四种方法实际上不是新方法,上面的例子都是按某一个对象属性进行去重

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    Linux日志审计中的常用命令: sed、sort、uniq

    `sed`用于文本处理,如替换、删除、插入操作;`sort`用于文本排序,支持数字顺序、反向排序等;`uniq`用于去重和统计重复次数。...以下是sort命令的常用参数: -n: 按数字顺序排序 -r: 反向排序 -k: 指定排序的列 -t: 指定列分隔符 -u: 去重 2.1 按数字顺序排序 使用-n参数可以按数字顺序排序。...例如,按第二列的数字顺序排序: sort -n -k 2 data.txt 2.2 反向排序 使用-r参数可以进行反向排序。...例如,按第一列的字母顺序反向排序: sort -r -k 1 data.txt 2.3 去重 使用-u参数可以去重。...例如,去重并按第三列的数字顺序排序: sort -u -n -k 3 data.txt 3. uniq命令 uniq命令用于去重和统计重复次数。

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    面试官:GROUP BY和DISTINCT有什么区别?

    例如以下 SQL: SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name; 工作机制:DISTINCT 会对整个结果集进行去重,即只要结果集中的某一行与另一行完全相同...例如以下 SQL: SELECT column1, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column1; 工作机制:GROUP BY 将数据按指定的列进行分组,每个组返回一行数据...返回结果不同:DISTINCT 返回去重后的结果集,查询结果集中只能包含去重的列信息,有其他列信息会报错;GROUP BY 返回按指定列分组后的结果集,可以展示多列信息,并可以包含聚合函数的计算结果。...应用场景不同:DISTINCT 更适合单纯的去重需求,GROUP BY 更适合分组统计需求。...性能略有不同:如果去重的字段有索引,那么 GROUP BY 和 DISTINCT 都可以使用索引,此情况它们的性能是相同的;而当去重的字段没有索引时,DISTINCT 的性能就会高于 GROUP BY,

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    Shell 文本处理命令

    cut命令 cut命令可以按指定的分隔符分割成多列 命令: -d切割字符 -f列的第几个参数 -c1-10指定字符串范围行的第一个到第十个 例子: 按字段筛选,输出第一列和第二列 [root@linux...按字符串数值排序,与-g区别为不转为浮点数 -g 按通用数值排序,支持科学计数法 -f 忽略大小写,默认大小写字母不同 -k 排序从POS1开始,若指定POS2,则POS2结束...,否则以pos1排序 -t 指定列的分割符 -r 降序排序,默认为升序 -h 使用易读性数字(例如: 2K 1G) -u 去除重复的行 -o 将输出写入文件 默认排序 默认情况下.../cobaltstrike/data 对文件内容进行去重 如果文件内容有很多重复的,需要进行去重。.../]# cat xxx.txt|wc -l 5 [root@linux /]# cat xxx.txt|wc -w 15 [root@linux /]# cat xxx.txt|wc -m 80

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