最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
呆鸟云： """ Python 的数据分析能力已经被大家充分认可了。处理数据的 Pandas，绘制可视图的 Matplotlib，生成交互图的 Bokeh，实现机器学习的 Scikit-learn 等等，Python 数据分析师早就能把这些工具用得出神入化了。但今天呆鸟要和大家聊一聊 Python 数据分析报告的痛点。 """
删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。
最近在工作上用到Python的pandas库来处理excel文件，遇到列转行的问题。找了一番资料后成功了，记录一下。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
作者：贾胜杰，硕士，退役军人，电气工程专业，现成功转行K12领域数据挖掘工程师，不仅在数据清理、分析和预测方向，而且在自制力和高效学习方面都有丰富经验。 编辑：王老湿
可能大家经常在技术讨论群众聊天，就会发现一个现象。就是只要有人提起python的一些数据怎么处理的时候，保准会有人说用pandas。
前几天在Python白银交流群有个叫【大侠】的粉丝问了一个关于Python自动化办公的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。把一个csv数据文件，第一行头文件（字段名）不变，按某列（第四列）降序排列，另行保存为csv 文件。
在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。
drop方法有一个可选参数inplace，表明可对原数组作出修改并返回一个新数组。不管参数默认为False还是设置为True，原数组的内存值是不会改变的，区别在于原数组的内容是否直接被修改。默认为False,表明原数组内容并不改变，如果我们需要得到改变后的内容，需要将新结果赋给一个新的数组，即data = data.drop([‘test’,’test2′],1)。
Streamlit 官方介绍：能在几分钟内把 Python 脚本变成可分享的网站。只需使用纯 Python ，无需前端经验。甚至，你只需要懂 markdown ，然后按照一定规则去做也能搞个网页出来。它还支持免费部署，感动到落泪。
今天我将带大家闯过这些关卡，当然也会讲解其中的关键技巧。 超级干货，一键三连再观看~
numpy是一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于在大型，多维数组上执行数值运算。学习numpy是后面学习pandas的重要基础。Numpy用np.array()的方法就可以创建数组，常见的数据类型有int，float，bool。一般64位的电脑默认为int64，也可以通过dtype=‘ ’的方式来改变类型。数组的形状可以用(2,3)来表示，比如这个例子就表示这是一个2行3列的数组，用reshape()的方法可以更改数组的形状。数组的基本运算与矩阵的运算有点类似，但这不是今天的重点，今天主要讲的是numpy读取本地数据和索引。
https://github.com/naturefwvue/nf-vue3-ant
掉头发，有借口吧 不洗头，有借口吧 不洗袜子，有借口吧 不去看电影，有借口吧 不陪女朋友，有借口吧
上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。
一位朋友问我如何能够较快地学会SQL，我一时还真不知道如何回答。想学会SQL（结构化查询语言），大概需要理解这些术语：数据库、关系型数据库、面向对象的数据库、键值型的数据库、数据表、数据记录、数据列、
补充知识：python：利用rolling和apply对DataFrame进行多列滚动，数据框滚动
表排序是Excel中的一项常见任务。我们对表格进行排序，以帮助更容易地查看或使用数据。然而，当你的数据很大或包含大量计算时，Excel中的排序可能会非常慢。因此，这里将向你展示如何使用Python对Excel数据表进行排序，并保证速度和效率！
最近在写SQL过程中发现需要对一张表结构作调整（此处是SQL Server），其中需要删除多列，由于之前都是一条SQL语句删除一列，于是猜想是否可以一条语句同时删除多列，如果可以，怎么写法？
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
小勤：前面讲到一个多列数据乘上一个系数的问题，《将多列的数据都乘上一个系数，Power Query里怎么操作比较简单？》，里面采用了逆透视成一列数据然后再透视回去的方法，操作比较简单，但是……
比较简单的是单列索引（b+tree）。遇到多条件查询时，不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。
上一篇文章：mysql数据库索引优化 比较简单的是单列索引（b+tree）。遇到多条件查询时，不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。 b+tree结构如下： 每一个磁盘块在mysql中是一个页，页大小是固定的，mysql innodb的默认的页大小是16k，每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长，每一页上的数量就会越少，因此在一定数据量的情况下，索引的深度会越深，影响索引的查找效率。 对于复合索引（多列b+tree，使用多列值组合而成的b+tree索引）。遵循最左侧原
会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
Seaborn是一个非常炫酷的python可视化库，它专攻于统计可视化。相较于matplotlib，它的语法更加简洁。
至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
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编辑手记：在12.1及以前的版本中，当祖父，父，子表之间有明显的主键和引用完整性约束，只有加入的主键是单个列键时，才能进行连接消除; 但在12.2多列主键也允许发生连接消除，优化器从内联视图中删除父对象，并在子对象和祖父对象之间留下连接。 很多人曾提出这样的问题，在一条SQL语句当中，from 子句所包含的表的顺序对SQL的执行计划或者SQL的性能有没有影响，从粗略的层面来讲，是没有影响的，但有一些特殊的情况可能会产生不一样的结果。 当考虑连接表的顺序时，优化器有几个内置的算法，用于选择表的初始连接顺序，
在上述语句中，我们使用了条件聚合和CASE表达式。首先使用GROUP BY a将数据按照"a"列进行分组。然后，使用CASE表达式在每个分组内根据"b"列的值进行条件判断，并提取相应的"c"列的值。最后，使用MAX函数进行聚合，获取每个分组内满足条件的最大值（即对应的"c"列的值）。这样就可以实现多行转多列的效果。
好吧我有点标题党，其实本期要说的是 bloom 过滤器的问题，但题目为什么是这样，一般来说我们如果要给一个大表来加索引，并且这个查询还要加挺多列的时候，是蛮头疼的问题，PostgreSQL 中有一种索引叫 BLOOM INDEX ，而这个索引有什么好处，我们来看看。
在生活中，经常会遇见处理Excel的工作，这样的工作通常工作量很大也很枯燥，那有没有什么方法可以提高工作效率从而节约时间呢？答案当然是有的，python可以帮助处理Excel表格。今天我们要用到的模块是openpyxl模块。openpyxl的功能是很多也很好用的，比如，可以读取和写入Excel文件，处理Excel数据，处理Excel公式，处理Excel样式，在表格内插入图表。可以用pip install openpyxl 的命令下载。
Hi，大家好，春风不仅吹绿了枝条，也让打工人心中痒痒的。金三银四的跳槽季，很多伙伴都蠢蠢欲动，想要拿更高的薪资，想要去更大的平台。今天给大家分享一波面试题，祝准备跳槽的伙伴们，求职顺利，Offer连连，涨薪多多！
css3属性之多栏布局与JS实现瀑布流 背景：之前打算自己总结一下flex布局的知识点，发现自己无从下手，原因在何处：我反思了一下，其实原因很简单，使用的次数少，更多的时间使用了百分比，浮
前些日子用python基于prometheus开发了一个vsphere volume卷监控的exporter，于是跟vsphere的api(pyvmomi)接口打上了交道，开发的过程中你会发现pyvmomi的接口返回的对象好多列表类型的，当你取其中一个对象的时候可能需要进行多层的循环遍历。于是促使了我写这一篇文章，记录一下在使用python搬砖过程中的一些心得体会。如有错误，欢迎大家指正。
1、hash索引适合等值查询、没办法利用索引完成排序、不支持多列联合索引的最左匹配规则等。
Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它运行的速度非常快，反应非常灵敏。
微软的傲慢，留给了WPS一些生存之地，例如在自动筛选功能中，WPS有一项功能非常深得普通用户喜爱，打开自动筛选后，可以呈现。笔者感觉很多Excel用户，难以舍弃WPS，可能就因为这么几个特色小功能。
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