判断某列是否有NaN df['$open'].isnull().any() # 判断open这一列列是否有 NaN 判断某列是否全部为NaN df['$open'].isnull().all() # 判断open列是否全部为NaN df.isnull().all() # 判断某列是否全部为NaN

一.Sql Server中如何判断表中某列是否存在 首先跟大家分享Sql Server中判断表中某列是否存在的两个方法,方法示例如下: 比如说要判断表A中的字段C是否存在两个方法: 第一种方法  ? 1 2 3 4 5 6 7 8 IF EXISTS (  SELECT 1 FROM SYSOBJECTS T1  INNER JOIN SYSCOLUMNS T2 ON T1.ID=T2.ID  WHERE T1.NAME='A' AND T2.NAME='C'  )  PRINT '存在'  E

导入模块 import pandas as pd 创建dataframe data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014], 'reports': [4, 24, 31, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'

1 判断数据库是否存在 if exists (select * from sys.databases where name = '数据库名')     drop database [数据库名] 2 判断表是否存在 if exists (select * from sysobjects where id = object_id(N'[表名]') and OBJECTPROPERTY(id, N'IsUserTable') = 1)     drop table [表名] 3 判断存储过程是否存在

1.创建数据帧 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 'A', '3%' ], [2, 'B']], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取形状信息 shape = df.shape 2.1 获取行数 rows = shape[0] 或 rows = len(df.index) 2.2 获取列数 cols = df.shape[1] 或 cols = l

新建一个 dataFrame : val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val spark: SQLContext = new SQLContext(sc) import org.apache.spark.sql.functions.explode import org.apache.spark.sql.func

背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值   下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据   1.增加新列,或更改某列的值 df["列名"]=值   如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据   2.处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1)   说明: 1.方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据 2.x为每一行的数

SqlServer .判断表Users是否存在 if object_id(N'Users',N'U') is not null print '存在' else print '不存在' .判断表Users中是否存在Name这一列 if exists(select * from syscolumns where id=object_id('Users') and name='Name' collate Chinese_PRC_CI_AI_WS) print '存在' else print '不存在'

在编写程序时,数据库结构会经常变化,所以经常需要编写一些数据库脚本,编写完成后需发往现场执行,如果已经存在或者重复执行,有些脚本会报错,所以需要判断其是否存在,现在我就把经常用到的一些判断方法和大家分享下: 一.判断Oracle表是否存在的方法 declare tableExistedCount number; --声明变量存储要查询的表是否存在 begin select count(1) into tableExistedCount from user_tables t where t.tab

本来是一项很简单的任务...但很容易忘记搞混..所以还是记录一下 方法一: df['col'].value_counts() 方法二: groups = df.groupby('col') groups.size() # 这里很容易就用上counts所以错误... 对index进行更改: df2.index = df2.index.map(f) # f为函数 按值排序 基本语法:by='name' 指定按该行/列来排序: 默认ascending=True,升序排序: >>> df3 =

定位要删除的行 需求:删除指定列中NaN所在行. 如下图,’open‘ 列中有一行为NaN,定位到它,然后删除. 定位: df[np.isnan(df['open'])].index # 这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可 删除行 df.drop(df[np.isnan(df['open'])].index, inplace=True) # 直接drop对应indx即可删除该行

DataFrame df = ...StructType schema = df.schema().add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.LongType, false)); 使用RDD的zipWithIndex得到索引,作为ID值:JavaRDD<Row> rdd = df .javaRDD() // 转为JavaRDD .zipWithIndex() // 添加索引,结果为JavaPairRDD<Row,

#假设data是一个DataFrame对象,如果要把它的第二列转换为List print(data.iloc[:,1].to_list())

一.表不存在则创建: if not exists (select * from sysobjects where id = object_id('mytab') and OBJECTPROPERTY(id, 'IsUserTable') = 1) create table mytab ( id int, age int , name varchar(max), primary key (id,age) ) go 二.列不存在则创建. if not exists (select * from sy

function hasRepeat(objId,columnIndex){ var arr = []; $("#"+objId+" tbody tr").each(function(){ arr.push( $("td:eq("+columnIndex+")",this).text() ); }); if( arr.length==$.unique( arr ).length ){ return false; }else{ 

1.python中数据框求每列的最大值和最小值 df.min() df.max()

x<-data.frame(apple=c(1,4,2,3),pear=c(4,8,5,2)) x # apple pear # 1 1 4 # 2 4 8 # 3 2 5 # 4 3 2 x$banana<-c(9,5,6,2) x # apple pear banana # 1 1 4 9 # 2 4 8 5 # 3 2 5 6 # 4 3 2 2

[chClientCode] ,[nvcClientName] ,[chRegionCode] ,isnull(chUltimateHeadClientCode,[chClientCode]) as chUltimateHeadClientCode FROM [PwCMDM_V1].[Core].[tblClient] Define: isnull(expression,replacement_value) [*] 使用时候发现一个问题,就是如果expression的长度小于replacemen

IF NOT EXISTS ( SELECT name FROM sysobjects WHERE id = ( SELECT syscolumns.cdefault FROM sysobjects INNER JOIN syscolumns ON sysobjects.Id=syscolumns.Id WHERE sysobjects.name=N'tableName' AND syscolumns.name=N'columnName' ) ) BEGIN ALTER TABLE tableN

建立表数据如下: ),sex ),sex_nm ),OWER ),TYPE ),TYPE_NM )); ,','水果'), (,','水果'), (,','水果'), (,','水果'), (,','蔬菜'); (,','蔬菜'); 1.需求描述 查询出"性别相同,拥有不同物品类型的性别" 2.解决办法 ) 上面这个SQL虽然简单,但是在实际使用的时候,会犯糊涂,个人觉得不可以在HAVING中这么乱搞,其实是可以乱搞的.

Python pandas: check if any value is NaN in DataFrame # 查看每一列是否有NaN: df.isnull().any(axis=0) # 查看每一行是否有NaN: df.isnull().any(axis=1) # 查看所有数据中是否有NaN最快的: df.isnull().values.any() # In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1000)) In [3]: df[df > 0