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    Python 哈希(hash) 散

    标准库里的所有映射类型都是利用 dict 来实现的,因此它们有个共同的限制,即只有可散的数据类型才能用作这些映射里的键,本文记录Python 中 hash 相关内容。...Python 中可散的数据类型 官方定义 翻译过来就是: 如果一个对象的哈希值在其生命周期中从不变化(它需要一个 __hash__()方法) ,并且可以与其他对象进行比较(它需要一个 _ eq _ (...如果要把一个对象放入散列表,那么首先要计算这个元素键的散值。 Python 中可以用 hash() 方法来做这件事情: 内置的 hash() 方法可以用于所有的内置类型对象。...为了获取 my_dict[search_key] 背后的值,Python 首先会调用 hash(search_key) 来计算 search_key 的散值,把这个值最低 的几位数字当作偏移量,在散列表里查找表元...参考资料 流畅的Python(2017年人民邮电出版社出版) https://docs.python.org/3/glossary.html#term-hashable https://baike.baidu.com

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    Pandas vs Spark:获取指定的N种方式

    导读 本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到的获取指定的多种实现做以对比。...无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame,获取指定一是一种很常见的需求场景,获取指定之后可以用于提取原数据的子集,也可以根据该衍生其他。...在两个计算框架下,都支持了多种实现获取指定的方式,但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定 在pd.DataFrame数据结构中,提供了多种获取单列的方式。...的方式,但要求该列名称符合一般变量名命名规范,包括不能以数字开头,不能包含空格等特殊字符; df['A']:即以方括号加列名的形式提取,这种方式容易理解,因为一个DataFrame本质上可以理解为Python...02 spark.sql中DataFrame获取指定 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象,其与Pandas中DataFrame有很多相近之处,但也有许多不同,典型区别包括

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    Pandas库的基础使用系列---获取行和

    前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们使用类似python中的切片语法。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一也计算在内了。...如果要使用索引的方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好的的演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的,因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取,只是可读性上没有这么好。

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    Python的可散对象

    这里先介绍Python语言中的可散对象。 散函数 在介绍散列表以及它在Python中的实现之前,先简要说明散函数及其工作原理。...Python的内置散函数 Python的内置函数hash()是一个散函数,它能够返回输入对象的十进制整数形式的散值。...特别注意,Python的hash()函数返回的是整数对象,这些对象在标准的64位Python 3解释器中始终以24个字节表示。 如上述代码,默认情况下,整数的散值是其本身。...可散类型 在Python内置的对象类型中,并非都是可散的,只有那些不可变对象,比如整数、浮点数、字符串、元组等,才是可散的。...前面提到,Python中的对象分为可散和不可散两种类型,而这里检测之后,所有内置对象类型都具有__hash__方法,是不是意味着都能用于hash()函数呢?前面说过可变对象是不可散类型。

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