作为一个初学者，我发现自己学了很多，却没有好好总结一下。正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。
在上一篇文章Linux系统入门系列之三：初识Bash中，我带大家初步认识了Bash这个Linux系统中的Shell，并学习了使用vim编辑、处理文本信息。事实上Bash拥有非常多的工具命令，并且很多工具命令已经集成化，可以完成多种多样的任务，就像Windows系统中的Office软件一样。接下来将带大家认识更多的工具命令以及数据的输入与输出，从而便以后各种生物信息数据的处理。
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并，但它们有一些区别：
Python中修改字符串操作方法有很多，我们挑重点的去学习，这里三个方法在工作中比较常用，分别是replace()、split()、join()。
前言：在当前的数据分析岗位中，多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作，在数据分析面试中，SQL是必不可少的一环，对于SQL不仅有常见函数用法的考察，更多时候面试官喜欢出一些编程类题目，本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
续上篇：http://blog.csdn.net/bisal/article/details/39225373
df 中RSRP<=-110占比字段为 str ，需要先转换为 float 再除以100，最后用1-该值得到RSRP覆盖率
结果: [(None, 1, 2, 4), (None, None, 3, 5), (None, None, None, 6)]
众所周知，Python 以语法简洁著称，同样实现一个功能，Java 可能要十来行，Python 一行就可以搞定。
此题主要考察的是表与表之间内部联结方法，用inner…join…on语句联结，此题SQL代码为：
SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于管理关系型数据库的计算机语言。通过使用SQL语句，可以对数据库中的表格进行查询、更新、删除等操作。
摘要：将英文单词首字母变成大写是一个古老的话题，很常用，也很简单。不过如何用更简单的方式批量完成这个工作，则有很多学问，不想来看看吗！
Rust 在 2022 年的 StackOverflow 调查中连续第 7 年成为最受喜爱的语言。Rust 作为最受喜爱的语言已经走过了第七个年头， 87% 的开发者表示他们想继续使用它。Rust 也与 Python 并列成为最受欢迎的技术。
注意到最后三个的单双引号是嵌套使用的，但是最后一个的使用方法是错误的，因为当我们混合使用两种引号时必须有一种用来划分字符串的边界，即在两边的引号不能出现在字符串当中，否则 Python解释器会报错。
使用标准的“inner”联接时，当一个表的行链接到第二个表的行时，第一个表中找不到第二个表中对应行的行将从输出表中排除。
首先，让我们讨论一下 Join 如何在Hive中运行。Common Join 操作如图1所示被编译为 MapReduce 任务。Common Join 任务涉及 Map 阶段和 Reduce 阶段。Mapper 从连接表中读取数据并将连接的 key 和连接的 value 键值对输出到中间文件中。Hadoop 在所谓的 shuffle 阶段对这些键值对进行排序和合并。Reducer 将排序结果作为输入，并进行实Join。Shuffle 阶段代价非常昂贵，因为它需要排序和合并。减少 Shuffle 和 Reduce 阶段的代价可以提高任务性能。
本文中主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题，从易到难，循序渐进。文中会介绍题目和提供尽可能多的解答方案。从本文开始属于\color{red}{中等}难度
Step-6：以换行符#(lf)【小写L和F】合并列（因目前Power Query在合并列功能中不支持直接选择特殊字符，因此，可以先选择“制表符”，然后修改）
当我开始学习 Python 的时候，并不知道它是多么的灵活和优雅。在阅读和编写了大量代码之后，我越来越喜欢 Python。因为即使是一个普通的操作也可以有许多不同的实现。合并列表是一个很好的例子，至少有5种方法可以做到这一点。本文将介绍它们，并展示在引擎盖下的技巧。
我觉得对于SQL语句，清楚知道它执行的顺序，对于写sql语句非常重要
字符串[start:end] 从start到end拿到数据, end取不到
如果给定的文件名是 -，表示从标准输入读取内容。如果给定的文件是目录，则将会比较该目录中具有相同文件名的文件，默认情况下不会对其子目录文件进行任何比较操作。
本文 GitHub github.com/ponkans/F2E 已收录，有一线大厂面试点思维导图，也整理了很多我的文档，欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习。文末有福利~~
join命令用于将两个文件中，指定栏位内容相同的行连接起来。其首先找出两个文件中指定栏位内容相同的行，并加以合并，再输出到标准输出设备。
在 Linux 上合并和排序文本的方法有很多种，但如何去处理它取决于你试图做什么：你是只想将多个文件的内容放入一个文件中，还是以某种方式组织它，让它更易于使用。在本文中，我们将查看一些用于排序和合并文件内容的命令，并重点介绍结果有何不同。
当然，对于表头单元格，我有可能会使用 td 来代替 th，但不建议这样做。 因为在HTML语义化中了解到：学习 HTML 的目的就是在需要的地方使用恰当的标签（也就是语义化）。
在SQL中分拆列值和合并列值老生常谈了，从网上搜刮了一下并记录下来，以便不时之需 :)
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77800208
合格的程序员都善于使用工具，正所谓君子性非异也，善假于物也。合理的利用 Linux 的命令行工具，可以提高我们的工作效率。
可以看到，EXCEL的表头行，有几列属于同一组，会合并产生了两行表头，这样其他不需要分组的需要两行表头合并。
在Excel中通过Ctrl+E组合，用户在首行输入的内容，可以智能识别用户需求，对所有行进行相应填充。
《一个执行计划异常变更的案例 - 外传之rolling invalidation》
有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上，“添加”一个新的列。
我们在写代码的过程中，免不了会对代码进行一些修修改改。但经常会出现改着改着，就不知道改完后与源文件的差异是怎样的。这里，我们就需要一个文本比对工具来进行文本比对。
---其实经过这一段时间的Linux应用编程学习，自己总结发现到，在Linux应用编程当中有四大模块我们一定要掌握（这些是最基础的东西）：
HBase的下载与安装 (HBase是一种数据库：Hadoop数据库，它是一种NoSQL存储系统，专门设计用来快速随机读写大规模数据。本文介绍HBase的下载与安装的整个过程。) 一、HBase的下载 1.登录HBase官网http://hbase.apache.org/，可看到如图1所示的页面： 图1 登录HBase官网的页面 2.点击图1中的红色小框中的“here”，进入如图2所示的页面。 图2 下载链接 3.点击图2中的红色小框中的链接，进入如图3所示的下载页面。 图3 下载
在数据库开发的初期，或者在系统刚上线的初期，由于数据量比较少，一些查询 SQL 语句、视图、存储过程编写等体会不出 SQL 语句各种写法的性能优劣，但是随着数据库中数据的增加，像数据仓库这种 TB 级别的海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，因此写 sql 不能简单的能查出相应的数据即可，而是要写出高质量的 SQL 语句，提高 SQL 语句的执行速度。
总所周知，Windows 操作系统和 Linux 系统存在很多不兼容的地方。文件路径就是一个明显的例子。在 Linux 中，路径的分割采用正斜杠 "/"，比如 "/home/monkey"；而在 Windows 中，路径分隔采用反斜杠 "\"，比如 "C:\Windows\System"。
Python 语言里有许多（而且是越来越多）的高级特性，是 Python 发烧友们非常喜欢的。在这些人的眼里，能够写出那些一般开发者看不懂的高级特性，就是高手，就是大神。
最近有朋友在微信公众号后台留言提了一个问题，问题如下： 执行计划中，并列的两条操作比如并列的两条table access full，上层没有关联操作比如hash join，这是什么意思？ 但是两张表
在视频课里，我强调过，Power Query虽然在很大程度上给用户实现报表的自动化（随源数据的增减动态一键刷新得结果）提供了很好的功能。
jieba 是一个中文分词第三方库，被称为最好的 Python 中文分词库。支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，并且支持繁体分词和自定义词典。 使用前需要额外安装（对应安装命令改为：pip install jieba）
在很多个视频或文章里，我都强调过，Power Query虽然在很大程度上给用户实现报表的自动化（随源数据的增减动态一键刷新得结果）提供了很好的功能。
attr1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list('ABC'),columns=list('abcd'))
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