【pandas小技巧】--数据转置

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pandas小技巧

1. 删除列 import pandas as pd df.drop("Unnamed: 0", axis=1, inplace=True) 2. 转换列的格式 df["Date"] = df["Date"].astype("datetime64[ns]") df = df.astype({'trans_time': 'datetime64[ns]', 'store_code'a:int, 'goods_id':int}) 3…

pandas 小技巧

1.找出某个字段包含某字符串的行: my_df[my_df['col_B'].str.contains('大连') > 0]或者 my_df[my_df['col_B'].apply(lambda x:str(x).find('大连')>=0)] 2.字段值长度大于零的行: my_df[my_df['col_b'].apply(lambda x: len(x)) > 0)]或者 my_df[my_df['col_B'].str.len() > 0]…

Java在处理大数据的时候一些小技巧

Java在处理大数据的时候一些小技巧发布时间:2013-05-09 00:00:00 来源:中国IT实验室作者:佚名关键字:Java 众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内…

MySQL平滑删除数据的小技巧【转】

今天接到一位开发同学的数据操作需求,需求看似很简单,需要执行下面的SQL语句: delete from test_track_log where log_time < '2019-1-7 00:00:00'; 看需求描述是因为查询统计较差,希望删除一些历史数据. 带着疑问我看下了表结构: CREATE TABLE `test_track_log` ( `id` ) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `uid` ) unsigned…

Pandas一些小技巧

Pandas有一些不频繁使用容易忘记的小技巧 1.将不同Dataframe写在一个Excel的不同Sheet,或添加到已有Excel的不同Sheet(同名Sheet会覆盖) from pandas import ExcelWriter #在单个文件中不同df写入对应不同的的工作表 with ExcelWriter('path_to_file.xlsx') as writer: df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') df2.to_excel(write…

sql server 小技巧(2) 删除sql server中重复的数据

with list_numbers as ( select Name, AuthorOrTime, Url, Price, EstimatePrice, Size, Category, ROW_NUMBER() over (order by Name, AuthorOrTime, Url, Price, EstimatePrice, Size, Category) as 'rownumber' from Arts ) delete list_numbers where rownumber not…