在SQL语言中去重是一件相当简单的事情,面对一个表(也可以称之为DataFrame)我们对数据进行去重只需要GROUP BY 就好. select custId,applyNo from tmp.online_service_startloan group by custId,applyNo 1.DataFrame去重 但是对于pandas的DataFrame格式就比较麻烦,我看了其他博客优化了如下三种方案. 我们先引入数据集: import pandas as pd data=pd.read_

数据库去重有很多方法,下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组,然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min提取,效率较高--适合情况:这种情况适合重复率非常高的情况,一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法--优点:对于重复率高的数据集的去重,十分推荐用这种方法--缺点:uuid不能用max或min提取,如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_da

MySQL数据库去重的方法 ​ 数据库最近有很多重复的数据,数据量还有点大,本想着用代码解决,后来发现用SQL就能解决,这里记录一下 看这条SQL DELETE consum_record FROM consum_record, ( SELECT min(id) id, user_id, monetary, consume_time FROM consum_record GROUP BY user_id, monetary, consume_time HAVING count(*) > 1 )

题目是:有2个10G的数据库,存储了一些string. 2者之间有一些重复的数据.请把它们合并为一个数据库,并且去除重复. 限制:内存是4G 例如: DB1: cmu, ucb, stanford, nyu DB2: ucsb, ucb, ucsd, cmu. 两者合并后,应该是: DB: cmu, ucb, stanford, nyu, ucsb, ucsd. 作法:把DB1分为5个小的数据库,分别是DB11, DB12, DB13, DB14, DB15 把DB2分为5个小的数据库,分别是D

1.去重语句:DELETE FROM `v_klg_item` WHERE id NOT IN (SELECT * FROM (SELECT MAX(id) FROM `v_klg_item` GROUP BY NAME) AS tmp); 2.数据库不同表之间列的复制语句:INSERT INTO crm_add (id,address,pid) SELECT id,NAME,parentId FROM labos_area;

http://blog.csdn.net/qkxh320/article/details/16115671 1.首先操作mongodb最基本命令:: show databases;             ---------------------显示全部数据库 use 数据库名;        --------------------切换到指定数据库 show collections;  --------------------显示该数据库下的全部表 之后就可以执行相应增删改查语句了! 2.

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 其实整个需求呢,就是题目.2018-08-16 需求的结构图: 涉及的包有:pandas.numpy 1.导入包: import pandas as pd import numpy as np 2.构造DataFrame,里面包含三种数据类型:int.null.str  data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2], "letter":['a','b',np.nan,n

实例 import pandas as pd data=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A','A'],'数量':[50,50,30,30]}) 去重 data.drop_duplicates() # 去除重复数据 data.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # 去除重复数据,并重新设置索引,舍弃原来的索引

Pandas主要先读取表格类型的数据,然后进行分析. import pandas as pd# 由于是用pandas模块操作数据,因此不用在路径前加open,否则就是python直接打开文件,可能还会打不开出错# file_path_excel = open('E:\\学习\\Python\\Pandas模块的导入及学习-数据分析\\bank.xls')是错的# 文件所在的位置,文件路径用双杠\\,或是反方向单杠/, 或在文件路径前加一个r即可直接使用原路径的单杠\即:r'\'# 'E:\\学习

绝大多数公司都会选择将数据存入数据库中,因为数据库既可以存放海量数据,又可以非常便捷地实现数据的查询.下面以MySQL和SQL Server为例,来练习Pandas模块和 对应的数据库模块. 首先需要介绍pymysql模块和pymssql模块中的连接函数connect,虽然两个模块中的连接函数名称一致,但函数的参数并不完全相同,所以需要分别介绍函数用法和几个重要参数 的含义: (1)  pymysql中的connect 函数原型: pymysql.connect(host = None,user

1. scrapy对request的URL去重 yield scrapy.Request(url, self.parse, dont_filter=False) 注意这个参数:dont_filter=False 2. Jobs: 暂停,恢复爬虫 启用一个爬虫的持久化,运行以下命令: scrapy crawl somespider -s JOBDIR=crawls/somespider-1 然后,你就能在任何时候安全地停止爬虫(按Ctrl-C或者发送一个信号). 恢复这个爬虫也是同样的命令: sc

这个例子专业讲解基于ArcEngine使用GP开发的过程及遇到的问题.更多GP使用方法:GP使用心得 功能需求:现在外业第一次数据(简称调绘.mdb)和第二次数据(简称检查.mdb)有重复.第二次是在第一次的基础上进行的,即如果调绘.mdb中LCA层有365个要素,检查时发现错误,就删除了11个错误,并新增了43个,共408个,检查.mdb相对于调绘.mdb实际上有354个重复,现在要将重复的删除,mdb中包括点.线.面三种类型的要素类. 软件实现:在ArcGIS里利用工具可以实现,使用按空间位

mysql去重面试总结 前言:题目大概是这样的. 建表: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 CREATE TABLE `test2` (   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `peopleId` int(11) DEFAULT NULL,   `name` varchar(255) DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCR

df.duplicated() 参数详解: subset:检测重复的数据范围.默认为数据集的所有列,可指定特定数据列: keep: 标记哪个重复数据,默认为'first'.1.'first':标记重复数据第一次出现为True;'last':标记重复数据最后一次出现为True:False:标记所有重复数据为True. import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',

查询: db.patents_texts.aggregate([ { $group:{_id:{Patent_num:'$Patent_num',Patent_name:'$Patent_name'},count:{$sum:1} }}, {$match:{count:{$gt:1}}} ]); 删除: db.patents_texts.aggregate([ { $group:{_id:{Patent_num:'$Patent_num',Patent_name:'$Patent_name'},

join连表删除的效率与检测存在之后删除的效率比,后者的效率低了很多

很多人新手对于数据库distinct 的用法有误解接下来我们看一段代码: 数据表:table  id name    1 a   2 b   3 c   4 c   5 b   我们使用distinct来去重name是这样:  select distinct name from table 结果为:      a      b     c  可是一般数据库去重都是需要不止一个字段接下来看这个:   select distinct name, id from table 多了个id效果会怎样呢  

待补充:https://www.cnblogs.com/zknublx/p/6042295.html 一.使用集合直接去重 ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]ids = list(set(ids)) 处理起来比较简单,使用了集合方法set进行处理,不过结果不会保留之前的顺序. 二.列表法 ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1]news_ids = []for id in ids:    if id not in news_ids:        new

我们经常在抓取数据是碰到 数据重复的问题,除了radis数据库去重功能外,还有一种简便的过滤方法, 来来 我们直接上代码: pipelines.py中: from scrapy.exceptions import DropItem #导入异常处理模块 class Baidu03Pipeline(object): def __init__(self): #建立构造方法 self.title = set() #定义集合 def process_item(self, item, spider): ti

我能想到的有以下几种: 用语言判断去重,ex表格去重,数据库去重,文件名字去重, 有人说:10亿url ex表放不下!! 可以用树和折半的思想将10亿url,变成单元最小化的树,然后用ex表去重 ex表去重时也可以用树的思想让内存最大利用! (ps:当然要花费大量时间和精力)!

URL 去重在我们日常工作中和面试中很常遇到,比如这些: 可以看出,包括阿里,网易云.优酷.作业帮等知名互联网公司都出现过类似的面试题,而且和 URL 去重比较类似的,如 IP 黑/白名单判断等也经常出现在我们的工作中,所以我们本文就来"盘一盘"URL 去重的问题. URL 去重思路 在不考虑业务场景和数据量的情况下,我们可以使用以下方案来实现 URL 的重复判断: 使用 Java 的 Set 集合,根据添加时的结果来判断 URL 是否重复(添加成功表示 URL 不重复): 使用 Re