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
lbpg.C_ID = '814CEE6C7B7A636DAC706574C751B1FF' GROUP BY gzjy.C_JYNR) t ORDER BY t.pgmx_order 去重前...： 去重后： 参考博客： https://blog.csdn.net/qtvb1987/article/details/42081585
直接了当上SQL SELECT a.字段1, a.字段2, b.字段1, COUNT(DISTINCT a.字段1),COUNT(DISTINCT b.字段1) //这行为去重...xs_highway_transport_log a LEFT JOIN b表 b ON b.id = a.main GROUP BY a.字段1 ,b.字段1 // 这行为分组 直接这样 即可实现 多字段去重情况
同事提了个需求，如下测试表，有code、cdate和ctotal三列，select * from tt;现在要得到code的唯一值，但同时带着cdate和ctotal两个字段。...distinct支持单列去重和多列去重，如果是单列去重，简明易懂，即相同值只保留1个，如下所示，select distinct code from tt;多列去重则是根据指定的去重列信息进行，即只有所有指定的列信息都相同...除了distinct，group by子句也可以去重，从需求的理解上，如果按照code做group by，应该就可以得到唯一的code了，但是实际执行，提示这个错误，select code, cdate...本文关键字：#SQL# #去重#
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？
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
合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1....通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} /...效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //
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
问题 当下互联网技术成熟，越来越多的趋向去中心化、分布式、流计算，使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道，如果数据库字段没有索引，那么应该如何根据该字段去重？...你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路，不用HashSet可以去重吗？最简单，最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较，都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。...，那么是如何去重的呢？...在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是id了。...回到最初的问题，之所以提这个问题是因为想要将数据库侧去重拿到Java端，那么数据量可能比较大，比如10w条。
public static void main(String[] args){
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81%...www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码...getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果
如果要去重的文件过大，超出tmp文件的磁盘容量，就会排序失败，中间结果也不会被成功清理，tmp空间直接飙到100% 这时需要我们手动清理文件来解决
思路：利用两个for循环.遍历数组中的每一项，对每一项又遍历这项后面的每一项。也就是将当前元素与他后面的所有元素作比较，只要碰到与当前元素相等的情况，利用j =...
文章背景：Excel二维表中记录着多行多列的数据，有时需要按行或按列排序，使数据更加清晰、易读。下面分别对按列排序和按行排序进行介绍。...按列排序 视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0bf2kyaamaaazaab47jfqnpvavwdazlaabqa.f10002.mp4?...对于商品编号一列，存在文本型数字，因此，按列排序时会出现排序提醒。 将任意类似数字的内容排序 所有类似数字的文本会以数字大小排序。...按行排序 视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0b78lyaaaaaapuabszbfqjpvaxwdabpaaaaa.f10002.mp4? 本例中，行一代表各个月份。...在进行按行排序时，数据区域不包括A列。在Excel中，没有行标题的概念。因此，排序前如果框中A列的话，A列也将参与排列，会排到12月份之后，而这不是我们想要的结果。
举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行去重 let listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18 },...: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18 }, { firstName: "Morty", lastName: "Smith", size: 6 }, ]; 去重前...去重后： ? 一、普通写法 let obj = {}; listData = listData.reduce((item, next) => { if (!
去重： 以id进行分组，然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t...*,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去重后的数据重新存储...,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1; 去重之后与其他表
break } if k == len(x)-1 { x = append(x, i) } } } } return x } 3.GO语言字符串数组去重...、去空 package main import( "fmt" "sort" ) func RemoveDuplicatesAndEmpty(a []string) (ret []
布隆滤波器是利用很小的错误率代价完美实现了海量数据规模下的去重和判断问题，在平时的大数据研究和开发中，不要总为完美的解决方案而费尽心血，尝试多使用近似的替代方案。
“Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1：通过List去重...newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2：通过Map去重...; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重...HashSet(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min...提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取，...如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min...id) from [table] group by [field1],[field2]… having count(*)>1); 第五种 使用窗口函数加id，即可以使用窗口函数将数据分组，并将每个分组按行排号
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