首先第一步,我们找到一个空白列D输入公式“=A1&B1&C1”: 然后第二步,再选择下一空白列输入公式“=IF(COUNTIF(D:D,D1)>1,"重复","不重复")”: 第三步,选中D1列与E1列内容再拖拽至底部即可 另外,D列中内容存在多种重复数据需要对D列与F列进行筛选排列即可 如有问题可以留言,或者直接扫描下面二维码进行关注我的微信公众号进行留言 版权声明:本样板的所有内容,包括文字.图片,均为原创.对未经许可擅自使用者,本人保留追

jmeter 参数化大数据取唯一值方式 一.用时间函数: 因为时间戳永远没有重复,jmeter参数化,而且要取唯一值,可以考虑用时间函数加上其他函数一起: # 以13位的时间戳作为 userID nowTime = lambda: int(round(time.time() * 1000))userID = str(nowTime())print("userID--------" + userID) 输出结果:userID--------1574172135349 每次输出的结果都不一

mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 横瓜(601069289) 18:13:20  MYSQL需要优化 深圳-ftx(1433725026) 18:13:35   那排名是怎么搞的 横瓜(601069289) 18:13:39  50万记录,很多查询就像蜗牛 横瓜(601069289) 18:13:46  所以必须优化 横瓜(6010

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

出处: http://lyjilu.iteye.com/ 分析导出实现代码,XLSX支持: /** * 生成<span style="white-space: normal; background-color: #ffffff;">XLSX</span>,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制,但是到了一定数量,可能内存溢出, * 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试,14W可以导出.列数量在8列左右 * * @param

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

Redis集合:集合是什么,就是一堆确定的数据放在一起,数学上集合有交集.并集的概念,这个就可以用来做大数据的筛选功能. 以商品为例,假如商品有颜色和分类.价格区间等属性. 给所有统一颜色的商品放一个集合,分类.价格也同样. 那么想要一个红色的沙发,就应该是红色的商品和沙发的分类的交集,而想要既是红色又是绿色的沙发,就应该是红色与绿色的合集再与沙发取交集. 代码上,以php为例 php操作redis 连接 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.

客户需要将一个具有2W多条数据的Excel表格中的数据导入到Oracle数据库的A表中,开始采用的是利用Oledb直接将数据读入到DataTable中,然后通过拼接InserInto语句来插入到数据库表A中.然后做好以后,发现经常提示Invalidate Character错误.但是将拼接好的SQL拿到PLSQL中执行,一切完好.最后没办法,为了缩小错误范围,开始利用begin end分段来做.具体方式为: 每隔1000条数据,加上形如   Begin  ...这里是1000条数据...   E

在上一次的基础上加上了样式,以及中文列名 package com.tommy.fundation.util; import java.io.OutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import javax.servl

在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用  3σ准则 剔除无效数据: 3σ准则又称为拉依达准则,它是先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间, 认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除.且3σ适用于有较多组数据的时候. 这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提的, 当测量次数较少的情

使用工具:POI(JAVA),NPOI(.Net) 致谢博主 Crazy_Jeff 提供的思路 一.问题描述: 导出任务数据量近100W甚至更多,导出的项目就会内存溢出,挂掉. 二.原因分析: 1.每个进程在写Excel文件时,都是先将数据加载到内存,然后再将内存里面的数据生成文件:因此单个进程任务的数据量过大,将无法及时回收系统内存,最终导致系统内存耗尽而宕机. 2.导出中查询结果是一次性全部查询出来,占用大量系统内存资源. 三.优化方案思路: 1.将所有导出查询全部改成分页的方式查询: 2.

使用POI 的SXSSF (Streaming Usermodel API)生成较大的excel,同时开启压缩 import junit.framework.Assert; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet; import org.apache.poi.ss.usermodel.Workb

1.同一列 后一行对比前面所有行 查找是否重复 =IF(COUNTIF(B$2:B2,B2)>1,"重复","") 2.两行两列(多行多列) 两行两列 =IF(SUMPRODUCT((B$2:B2=B2)*(C$2:C2=C2))>1,"重复","") 多行多列 =IF(SUMPRODUCT((列$行:列行=列行)*(列$行:列行=列行)*(列$行:列行=列行)*(列$行:列行=列行))>1,"重复

判断A列的值在B列是否存在,如果存在则输出“yes” 在C1单元格使用如下公式: =IF(COUNTIF(A:A,B2)>0,"yes","")

数据库有83W条记录,本想计算20180101之后的每天赔付情况,故写了以下SQL语句: SELECT 起保时间,sum(赔付金额) as 日赔付 FROM maindata WHERE 起保时间>'20180101' GROUP BY 起保时间 结果每次执行要7.5S. 对 ‘起保时间’ 建立索引 速度反而加到7.8S. 经过多次测试,改成显式从查询结果GROUP BY ,效率大大提高,大概在1.1S,SQL语句如下: SELECT 起保时间,sum(赔付金额) as 日赔付 FROM (SE

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(

来源于:http://jingyan.baidu.com/article/414eccf6091ff86b431f0aec.html Cokery今天在帮助同事整理数据的时候遇到了一个难题,就是在Excel中如何筛选重复的名字,因为几百个人中肯定有名字重复的,那么有没有方法可以筛选出来名字重复的数据呢?Cokery请教了一下同事,他使用的是用函数公式来实现的,我又上网搜索了一下,发现可以不使用公式也可以实现,下面把两种方法都给大家分享一下. 问题描述:如何在Excel中筛选重复的数据? 办公软件

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现

本次作业的要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3339 前言 本次作业是在<爬虫大作业>的基础上进行的,在<爬虫大作业>中,我主要对拉勾网python岗位的招聘信息进行的数据爬取,最终得到了2641条数据存在一个名为lagoupy.xls中.本次作业的任务主要有以下三点: 1.对CSV文件进行预处理生成无标题文本文件,将爬虫大作业产生的csv文件上传到HDFS 2.把hdfs中的文本文件最终导入到

2016-07-29 14:13:23 钱曙光 阅读数 794 原文链接:https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80124521 声明:本文为作者在CSDN技术公开课的分享原创整理,未经许可,禁止转载. 作者:郭炜,易观CTO,毕业于北京大学,曾任联想大数据总监.万达电商数据部总经理,曾在中金.IBM.Teradata公司担任大数据方向重要岗位.在智能硬件以及大数据分析领域具有丰富的理论和实践经验. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求