摘要 在进行数据分析时,我们经常需要对DataFrame去重,但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。...2.DataFrame去重,可以选择是否保留重复值,默认是保留重复值,想要不保留重复值的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复值。...大多时候我们都是需要将数据去重,但是有时候很我们也需要取重复数据,这个时候我们就可以根据刚刚上面我们得到的两个DataFrame来concat到一起之后去重不保留重复值就可以。...这样就把重复值取出来了。 ?...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值,取重复值)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索
背景 数据库中,不小心插入了重复的数据,想删除多出来的 测试数据 CREATE TABLE user ( id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(255) );...INSERT INTO user (id, username) VALUES (1, 'zhangsan'), (2, 'lisi'), (3, 'zhangsan'), (4, 'lisi'),...(5, 'wangwu'), (6, 'zhaoliu'), (7, 'zhaoliu'); 筛选指定重复数据中ID较大的数据 SELECT max(id), username FROM user where...username in ('zhangsan','lisi') GROUP BY username; 删除重复的数据 DELETE FROM user WHERE id IN ( SELECT...id FROM ( SELECT max(id) as id FROM user where username in ('zhangsan
PHPmyadmin中sql语句 SELECT * FROM `hz_article_type` WHERE FIND_IN_SET( 5, items_id ) LIMIT 0 , 30 结果...: SELECT `article_id` FROM `hz_article_type` WHERE ( find_in_set(10,items_id) ) AND `type_id` = 2 发布者
在实际测试工作过程中,有时因为生产环境已有历史数据原因,需要测试环境数据id从某个值开始递增,此时,我们需要修改数据库中自增ID起始值,下面以MySQL为例: 表名:users; 建表时添加: create...table users(id int auto_increment primary key,666); 表已创建,修改: alter table users add id int auto_increment
阅读量: 111 注意:删除重复数据前,记得备份表!!!...废话不说,直接上代码 table_name 表格名称 field 字段名称(删除删除的重复数据) DELETE FROM table_name WHERE id in ( #找出重复的数据,并且这个数据的...id索引不是最小的 select b.number from (SELECT bbb.id as number FROM table_name as bbb...GROUP BY field HAVING count(field) > 1 ) AND bbb.id...not IN ( SELECT min(id) FROM table_name GROUP BY field
第一个接口返回值是这样的:添加描述如何取 account_id:660和account_id:118( account_id的值会一直变化、有时可能多个值不一样、如何取用用于第二个接口)第二个接口要传的参数如下...:添加描述ids可能会有 1到10个 值、还需要从小到大排序的传参、该怎么传?
如果在此过程中删除部分数据,那么MySQL重启后再插入数据,自增主键ID是否会重复使用呢?本文将通过具体示例,解析MySQL自增主键id在重启后是否重复使用的问题。...值: sql INSERT INTO t(num) VALUES (18); SELECT * FROM t; 可以看到,重启MySQL后插入的新记录id为18,并没有重复使用已经删除的15,16,17...四、原理解析 MySQL的自增主键id重启后为什么没有重复使用呢?...这是因为MySQL会记录下自增id的最大值,即auto_increment值,它实际存储在信息架构表中: sql SHOW TABLE STATUS LIKE 't'\G 我们可以看到,当前auto_increment...MySQL服务器重启后,会读取信息架构表中的auto_increment值,以确定下一个自增id,从而避免了已经使用的id重复分配问题。
在MySQL很多测试场景,需要人工生成一些测试数据来测试。本文提供一个构造MySQL大表存储过程,可以生成包含用户名,手机号码,出生日期等字段。也可以通过滤重来使得手机号码不重复,模拟现实场景。...一、生成脚本 生成说明: 以下使用存储过程批量生成包含用户名,手机号,出生日期等字段大表。 该存储过程使用基于uid作为主键,因此会生成少量重复手机号码,后面有滤重SQL脚本。...如果想一次性生成不重复手机号码,可以考虑修改以下脚本,去掉uid,基于mobile列作为主键 DROP TABLE IF EXISTS big_table; DROP PROCEDURE IF EXISTS
问题 原因 故障解决方案 复现步骤 参考文献 一、问题: MySQL5.7.38主从架构,主节点唯一索引上(唯一索引不是主键)有重复值,全部从节点报1062,SQL线程状态异常,根据SQL线程报的binlog...位置点,insert 数据时有重复值,插入失败 二、原因: unique_checks=0时导致,在bug(106121)列表中官方解释的原因:该参数关闭,维护唯一索引时,不会进行物理读,只会进行内存读...拼接SQL c与pad的值与id=1360值相等,id=1000000000(表中无该id行) insert into wl.lgf(id,c,pad) values(10000000,'3344825394389018...重新插入重复唯一索引数据: mysql> set unique_checks=0; mysql> use wl mysql> insert into wl.lgf(id,c,pad) values(...id=106121) MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 5.1.8 Server System Variables(https://dev.mysql.com
开发背景: 最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能,从批量导入就可以知道,这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的,因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除,保证数据唯一性...HAVING COUNT(brandName)>1 #条件是数量大于1的重复数据 ) 使用SQL删除多余的重复数据,并保留Id最小的一条唯一数据: 注意点: 错误SQL:DELETE FROM brand...) t) #查询显示重复的数据都是显示最前面的几条,因此不需要查询是否最小值 更加简单快捷的方式: 这是老飞飞的前辈给了一个更加方便,简洁的写法(非常感谢大佬的方法): DELETE FROM brand...WHERE Id NOT IN (SELECT Id FROM (SELECT MIN(Id) AS Id FROM brand GROUP BY brandName) t) 这句的意思其实就是,通过分组统计出数据库中不重复的最小数据...id编号,让后通过 not in 去删除其他重复多余的数据。
nth_element()函数 头文件:#include 作用:nth_element作用为求第n大的元素,并把它放在第n位置上,下标是从0開始计数的,也就是说求第0小的元素就是最小的数...排序后a[n]就是数列中第n+1大的数(下标从0開始计数)。要注意的是a[start,n), a[n,end]内的大小顺序还不一定。 仅仅能确定a[n]是数列中第n+1大的数。...注意:nth_element()函数不过将第n大的数排好了位置,并不返回值。...数列例如以下:"<<endl; for(i=0;i<9;i++) cout<<a[i]<<" "; nth_element(a,a+5,a+9); cout<<endl<<"输出第五大的数
本篇文章主要包含以下内容: 产生随机不重复ID 模板标签替换 字符串与xml的互转 快速取整数 本篇文章阅读时间预计3分钟。...01 产生随机不重复ID 有时候在没有第三方类库的情况下,我们希望希望产生随机且不重复的ID,这时我会使用「随机数」搭配「时间戳」的方式,首先使用Math.random()产生0~1之间约16~17位数的随机浮点数...id 。...( 应该说重复机率低到不可能重复,如果你遇到重复的,恭喜你,建议你今天买彩票 ) Math.random().toString(36).substr(2,n) + Date.now().toString...(36).substr(4,n); 02 模板标签替换 开发过程中有时会遇到要取出一段文字中的某些值,如果单纯只是要「替换成别的值」,使用replace()的方法就能轻松实现,对以下这段字符串来说,里面有几个利用
如果需要把一台MySQL中的数据定期归档到另外一台MySQL历史库中,那么很可能会发现会有重复值的问题,导致数据导入会失败,而这个问题其实是和自增列的重复值有关,我们来简单看看。...3条数据,第一条指定id为1,后面两条id值自增。...这个时候使用show create table查看,定义信息中自增列的值为4,即再插入一条记录,id值为4....delete from t1 where id=2; delete from t1 where id=3; 在此吐槽一句,MySQL竟然能够支持下面这样的语句,我都方了。...service mysql stop service mysql start 然后插入一条记录,这个时候id值是从2开始计算了,而不是4. insert into t1 values (null,2);
目录 前言 oracle脚本: 建表语句 插入默认值语句 删除某个字段 增加某个字段 有数据情况下修改某个字段为另外的名称 mysql: 建表语句 插入默认值 删除某个字段 增加某个字段 表有数据情况下将某个字段修改为另外的名称...B有,但是当你的脚本是可重复执行的时候,你只需要将2.0的脚本都执行一遍,然后如果是3.0版本的就将3.0的所有脚本都执行一遍就都可以解决了 下面将介绍oracle和mysql的可重复执行脚本 oracle...有时候表里有一些初始值,我们创建几条默认值,这里创建两个学生,一个是张三,一个是李四 id name sex adress phone 001 张三 男 杭州市 13888888888 002 李四...有时候表里有一些初始值,我们创建几条默认值,这里创建两个学生,一个是张三,一个是李四 id name sex adress phone 001 张三 男 杭州市 13888888888 002 李四 女...(); drop procedure if exists sp_db_mysql; 以上就是常见的几种情况,包括建表、插入默认值、增加字段、删除字段、修改字段等操作,如果还有其他的,欢迎大家补充更新
分库分表之后,id 主键如何处理?...基于数据库的实现方案 数据库自增 id:这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id。...拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。...适合的场景:在用户防止产生的 ID 重复时,这种方案实现起来比较简单,也能达到性能目标。但是服务节点固定,步长也固定,将来如果还要增加服务节点,就不好搞了。...UUID 好处就是本地生成,不要基于数据库来了;不好之处就是,UUID 太长了、占用空间大,作为主键性能太差了;更重要的是,UUID 不具有有序性,会导致 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作(连续的
{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...‘##’,axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last’) 参数说明 参数 说明 by 指定列名(axis=0或’index’)或索引值(...是否按指定列的数组升序排列,默认为True,即升序排列 inplace 是否用排序后的数据集替换原来的数据,默认为False,即不替换 na_position {‘first’,‘last’},设定缺失值的显示位置...三、例子 单条件根据排序删除重复值 import pandas as pd data = [{'name': '小明', 'age': 18, 'high': 155}, {'name': '小张'...只保留年龄最大的那个) a = data.sort_values('age', ascending=False).drop_duplicates('name') print(a) 多条件根据排序删除重复值
{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的...{'name': '小明', 'age': 20}, {'name': '小明', 'age': 38}] data = pd.DataFrame(data) # print(data) # 删除名字重复的
介绍 当进行分页时,MySQL 并不是跳过 offset 行,而是取 offset+N 行,然后放弃前 offset 行,返回 N 行。例如 limit 10000, 20。...那当 offset 特别大的时候,效率就非常的低下,所以我们要对sql进行改写 使用书签 用书签记录上次取数据的位置,过滤掉部分数据 如下面语句 SELECT id, name, description...' ORDER BY name LIMIT 10; name为上次分页后的最大值,注意这种场景只适用于不存在重复值的场景。...完全可以先从name索引上找到id(注意只查询id是不会回表的,因为非聚集索引上包含的值为索引列值和主键值,相当于从索引上能拿到所有的列值,就没必要再回表了),然后再关联一次表,获取所有的数据 因此可以改为...ON film.id = temp.id 倒序查询 假如查询倒数最后一页,offset可能回非常大 SELECT id, name, description FROM film ORDER BY name
下面是某客户生产系统的sql monitor截图,一个380G的大表全表扫描,耗时4.53分钟, 看来这个exadata的配置不算太高, 平均1.4GB/秒的IO吞吐量: 已知ID字段是表的主键, 如何让这个...答案是有的, 需要创建(owner,id)两字段, 同时将SQL改成下面这样: select max(max_id) from ( select max(ID) as max_id FROM T5m...a.column_value=b.owner) as max_id from table(sys.ODCIVARCHAR2LIST('SYS','SYSTEM','PUBLIC'))a ); 对于Mysql...t5m where owner in ('SYS2','PUBLIC2','SYSTEM2') order by id desc limit 1; Mysql 不考虑数据分布的简洁写法可以是下面这样(...创建了owner,id两字段联合索引的前提): select max(max_id) from (select owner,max(id) as max_id from t5m where owner
一般以 Feed 的 ID 作为 SortedSet 的 member,时间戳或者热度值、推荐值作为 score 进行排序。...Feed 的具体内容存储可以在 MySQL 中,同时在 Redis 中做一层缓存。关注关系可以存储在 MySQL 中,因为有些大V的粉丝数较多所以不推荐用 Redis 缓存。...这个过程类似于将两个表做 join, 同样适用小表驱动大表的原则以减少取交集操作的次数, 大多数情况下使用数量较少的粉丝表作为驱动表。...一个简单实用的避免时间戳重复的方法是:以发布时间作为 score 的整数部分,Feed ID 作为小数部分。...这样 Feed ID 不会干扰排序,此外 Feed ID 不会重复所以 score 也不会重复。
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