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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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    如何让pandas根据指定列的指进行partition

    将2015~2020的数据按照同样的操作进行处理,并将它们拼接成一张大表,最后将每一个title对应的表导出到csv,title写入到index.txt中。...##解决方案 朴素想法 最朴素的想法就是遍历一遍原表的所有行,构建一个字典,字典的每个key是title,value是两个list。...不断将原有数据放入其中,然后到时候直接遍历keys,根据两个list构建pd,排序后导出。 更python的做法 朴素想法应该是够用的,但是不美观,不够pythonic,看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类,把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...groupby听着就很满足我的需求,它让我想起了SQL里面的同名功能。 df.groupby('ColumnName').groups可以显示所有的列中的元素。

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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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    按列翻转得到最大值等行数(查找相同的模式,哈希计数)

    题目 给定由若干 0 和 1 组成的矩阵 matrix,从中选出任意数量的列并翻转其上的 每个 单元格。 翻转后,单元格的值从 0 变成 1,或者从 1 变为 0 。...返回经过一些翻转后,行上所有值都相等的最大行数。 示例 1: 输入:[[0,1],[1,1]] 输出:1 解释:不进行翻转,有 1 行所有值都相等。...示例 2: 输入:[[0,1],[1,0]] 输出:2 解释:翻转第一列的值之后,这两行都由相等的值组成。...示例 3: 输入:[[0,0,0],[0,0,1],[1,1,0]] 输出:2 解释:翻转前两列的值之后,后两行由相等的值组成。...解题 一开始想是不是动态规划 看答案是找最多出现的模式,如11011,00100,反转第3列后变成11111,00000,都是1或者0 那把0开头的或者1开头的,选一种,全部翻转,用哈希表计数,找到最多出现的

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    如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

    如果我们有好几列有内容,而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来,那么我们怎么做呢? Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH的方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示值,也可以显示值的标题,还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值,...则: =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中,ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字,可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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    大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。 大佬们,如何把某一列中包含某个值的所在行给删除?比方说把包含电力这两个字的行给删除。...这个方法肯定是可行的,但是这里粉丝想要通过Python的方法进行解决,一起来看看该怎么处理吧。...顺利地解决了粉丝的问题。 但是粉丝还有其他更加复杂的需求,其实本质上方法就是上面提及的,如果你想要更多的话,可以考虑下从逻辑 方面进行优化,如果没有的话,正向解决,那就是代码的堆积。...这里给大家分享下【瑜亮老师】的金句:当你"既要,又要,还要"的时候,代码就会变长。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,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。

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    PySpark︱DataFrame操作指南:增删改查合并统计与数据处理

    functions **另一种方式通过另一个已有变量:** **修改原有df[“xx”]列的所有值:** **修改列的类型(类型投射):** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列,返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...另一种方式通过另一个已有变量: result3 = result3.withColumn('label', df.result*0 ) 修改原有df[“xx”]列的所有值: df = df.withColumn...,一列为分组的组名,另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f: df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach

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    手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

    PySpark如何建模呢?这篇文章手把手带你入门PySpark,提前感受工业界的建模过程! 任务简介 在电商中,了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的!...如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列,我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。select方法将显示所选列的结果。...分析categorical特征 为了建立一个模型,我们需要在“train”和“test”中看到分类特征的分布。这里我只对Product_ID显示这个,但是我们也可以对任何分类特性执行相同的操作。...直观上,train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值,数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。

    4.2K10

    手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    摘要 PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具,特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢?...在这篇文章中,笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列,我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。...分析categorical特征 为了建立一个模型,我们需要在“train”和“test”中看到分类特征的分布。这里我只对Product_ID显示这个,但是我们也可以对任何分类特性执行相同的操作。...直观上,train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值,数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。

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    【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    摘要 PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具,特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢?...在这篇文章中,笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列,我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。...分析categorical特征 为了建立一个模型,我们需要在“train”和“test”中看到分类特征的分布。这里我只对Product_ID显示这个,但是我们也可以对任何分类特性执行相同的操作。...直观上,train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值,数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。

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    【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具,特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢?这篇文章手把手带你入门PySpark,提前感受工业界的建模过程!...在这篇文章中,笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列,我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。...分析categorical特征 为了建立一个模型,我们需要在“train”和“test”中看到分类特征的分布。这里我只对Product_ID显示这个,但是我们也可以对任何分类特性执行相同的操作。...直观上,train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值,数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。

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    【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

    摘要 PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具,特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢?...在这篇文章中,笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark,并在网站中下载数据。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列,我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。...分析categorical特征 为了建立一个模型,我们需要在“train”和“test”中看到分类特征的分布。这里我只对Product_ID显示这个,但是我们也可以对任何分类特性执行相同的操作。...直观上,train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值,数值变量与之前应用ML时相同。

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    独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

    作者:Pinar Ersoy 翻译:孙韬淳 校对:陈振东 本文约2500字,建议阅读10分钟 本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作...通过名为PySpark的Spark Python API,Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...6、增加,修改和删除列 在DataFrame API中同样有数据处理函数。...接下来,你可以找到增加/修改/删除列操作的例子。...10、缺失和替换值 对每个数据集,经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换,丢弃不必要的列,并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。

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