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

首先因为需要查询很多字段,也就排除了使用distinct的可能性. 1.1 原始sql select finalSql.* from (select '' SMS_CONTENT, ' as 短信发出类型_批量发出, yqdz.yqdz_hz_mc 短信接收方姓名, case when wc.JTDH is not null then wc.JTDH when wc.XIAOLINGTONG is not null then wc.XIAOLINGTONG when wc.SJ is not n

select round(1::numeric/4::numeric,3);结果为0.25 select round( cast ( 1 as numeric )/ cast( 4 as numeric),2);

以用户登录日志表为例,取用户最近登录的设备 1 SET NAMES utf8mb4; 2 ; 3 4 -- ---------------------------- 5 -- Table structure for t_login_log 6 -- ---------------------------- 7 DROP TABLE IF EXISTS `t_login_log`; 8 CREATE TABLE `t_login_log` ( 9 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT

//去掉重复行 DataView dv = table.DefaultView; table = dv.ToTable(true, new string[] { "name", "code" }); 此时table 就只有name.code无重复的两行了,如果还需要id值则 table = dv.ToTable(true, new string[] { "id","name", "code" });//第一

3 WAL WRITE AHEAD LOG 3.1 Settings 3.1.1 fsync 字符串 默认: fsync = on 开启后强制把数据同步更新到磁盘,可以保证数据库将在OS或者硬件崩溃的后恢复到一个一致的状态. 虽然关闭,可以提升数据库性能,但无法保证数据库崩溃后数据一致性. 通常情况下需要打开这个参数,除非能经受掉电或硬件故障带来的数据丢失,否则不要关闭. 3.1.2 wal_level 字符型 默认: wal_level = replica ,minimal.replica.l

Pandas 数据筛选,去重结合group by 需求 今小伙伴有一个Excel表, 是部门里的小伙9月份打卡记录, 关键字段如下: 姓名, 工号, 日期, 打卡方式, 时间, 详细位置, IP地址.... 脱敏数据: 姓名 工号 日期 方式 时间 ... 小赵 123 2019-09-01 GPS 08:37:50 .... 小赵 123 2019-09-01 GPS 18:10:50 ... 小陈 124 2019-09-01 GPS 08:47:30 ... 小陈 124 2019-09-

1.内存管理的开销 2.函数调用框架 3.类为什么要定义在头文件 4.C++的组合 5.在类的外部定义成员函数 6.bool类型为什么可以当做int类型 7.无符号保留原则 8.C++类型检查 9.何时会发生隐式类型转换 10函数的返回值 11.浅拷贝 12.对数组无效的指引 13.cout的使用 14.文件的读写 15.名字查找 内存管理的开销 当在栈里自动创建对象时,对象的大小和它们的生存期被准确地内置在生成的代码里,这是因为编译器知道确切的类型,数量和范围,而在堆里创建对象还包括另外的时间

目录 1  数据合并 1.1  实现数据库表join功能 1.2  实现union功能 2  数据转换 2.1  轴旋转 2.2  数据转换 2.2.1  去重 2.2.2  对某一列运用函数 2.2.3  重命名行和列名 2.2.4  离散化 2.2.5  过滤数据 2.2.6  转换为onehot表示 2.2.7  字符串操作 数据合并 实现数据库表join功能 当我们有多张表的时候, 经常会遇到的一个问题就是, 如何把这些表关联起来, 我们可以想想我们在数据库的时候, 进场会遇到表连接的问

1 普通正则 2 分组正则 url(r'/blog/(\d+)/(\d+)',views.blog)     blog(request,arq1,arq2) 按照位置传参 3 分组命名 url(r'/blog/(?P<year>\d+)/(?P<month>\d+)',views.blog)     blog(request,year,month) 4  用name 指定别名 url(r'/blog/(?P<year>\d+)/(?P<month>\d+)'

Top Ten Pattern Description Top ten模式跟前面的有很大的不同,跟输入数据大小无关,最终得到的记录数量是确定的.而在通用filtering中,输出的规模取决于输入数据. Intent 根据数据集的排名,获取相对较小的前K条记录,不管数据量多大. Motivation 在数据分析中,找出离群值是很重要的工作,因为这些记录是典型的最引人关注的独特的数据片.这种模式的关键点是根据指定的规则找到最具代表性的记录,根据这些记录,可能就会找出导致这些记录特殊的原因.如果定义了

1.可变类型之列表 列表用 [ ]来定义是可变的,可以通过索引值来去查询里面的字段可以可以追加,删除等 names='zhangyang guyun xiangpeng xuliangwei' names = ['zhang', 'zhuang', 'chen', 'qiang'] name_list = [['zhang', 'zhuang'], ['chen', 'qiang']] list_num = [1, 4, 5, 2, 3, 4, 52, 54] print(len(names))

项目中需要根据条件获取一些数据,但是如果条件相同的情况下,要去掉条件一样的并且某个值是最小的数据,留下的是最大值数据. 简单记录一下sql: --去重保留最大值那条 --Year和MCode一样的前提下的重复数据,只要Cu值最大的那条 select * from tbMonitorResults t from tbMonitorResults where Year = t.Year and MCode=t.MCode and Cu > t.Cu)

 个.第3个数据包„„同样的操作.包含查询路由表.重写MAC地址,CRC校验等. 系列路由器.或者12000系列路由器. Netflow switching 通过一种标准的交换机制,处理了流的第一个数据包,然后就创建了网路流缓存. 设计网络流交换的目的是,提供一种高效率的机制.来处理扩展或复杂的訪问列表时,不必像其它的交换方式一样丧失同样多的系统性能.在网络流交换方式下,能够为每一个流收集具体的记账信息.对于新公布的IOS软件来说,网络流交换被专门用来实现该目的.而不再用来交换数据包了.在同

基于遗传算法的TSP问题求解(C) TSP问题: TSP(Travelling salesman problem): 译作“旅行商问题”, 一个商人由于业务的需要,要到n个城市,每个城市之间都有一条路径和其他所有的城市相连.现在要求从一个城市出发,穿越所有其他所有的城市,再回到出发的城市. 出于成本的考虑,要求商人走的路径的长短最短.问能否找到这样的一条路径? 这是个经典的NP-complete问题. 时间复杂度为θ(n!). 随着城市的数量规模增大,在有限的时间内得不到问题的最优解. 我们只能

1.截取字符串 var a="/s/d";   console.log(a.substr(0,a.indexOf("/",1)))  // 得到/s 2. //json数组 合并去重保留后面的 var songs = [ {name:"羽根",artist:"羽根"}, {name:"晴天",artist:"晴天1"}, {artist:"周杰伦",name:&quo

pandas中常用的功能: 1.显示所有的列的信息,999表示显示最大的列为999 pd.options.display.max_columns=999 2.读取excel时设置使用到列的名称,和列的数据类型 pd.read_excel(路径,sheet_name='业务员',usecols=['条形码','业务员自定义'],dtype={'外部平台单号':str}) 3.去重(删除重复项) excelData.drop_duplicates(keep='first') #去重保留第一个 4.表

1.列表练习题 完成下列列表相关的编程题,先运行下列的test函数,在完成每道题之后,都可以通过调用test函数检测所写函数对错. def test(got, expected): if got == expected: prefix = '正确!' else: prefix = '错误!' print('%s 你的结果: %s 应该返回的结果: %s' % (prefix, repr(got), repr(expected))) 习题1 输入一个字符串列表,返回同时满足以下两个条件的字符串的个

WAL是Write Ahead Log的简写,和Oracle的redo日志类似,在R3版本存放在data/sys_log中,R6版本以后在data/sys_wal目录,在数据库访问过程中,任何对数据块的修改都会记录到wal日志,并写入到wal文件保存到磁盘,wal日志可用于数据库的实例恢复和数据恢复. 如果开启了归档,在目录archive_status下会有一些文件,以ready结尾的,表示可以归档但还没有归档,done结尾的表示已经归档.开启了归档后,只有归档成功的sys_wal文件才会被清除

今天客户提了一个小需求,希望我能提供一条sql语句,帮助他对数据中 _field 这个字段的值去重,并且保留其他字段的数据.第一反应是select distinct,但这种语句在对某个字段去重时,无法保留其他字段,所以select distinct不成立.因为用户对去重没有要求,字段值重复时保留任意一行就行,所以我想到当字段值重复时,选出对应主键最大的那条数据作为保留数据,这样可以实现用户的去重需求.但是用户的表中又没有主键,没办法,我们只好先使用窗口函数创建主键了. 因为平时喜欢用hive o

select语法 [ WITH [ RECURSIVE ] with_query [, ...] ] SELECT [ ALL | DISTINCT [ ON ( expression [, ...] ) ] ] [ * | expression [ [ AS ] output_name ] [, ...] ] [ FROM from_item [, ...] ] [ WHERE condition ] [ GROUP BY grouping_element [, ...] ] [ HAVING