随笔分类 - 数据处理
摘要：import numpy as npx= np.array([1,2]) y =np.array([3,4]) xi, yi = np.meshgrid(x,y) print('xi: \n',xi) print('yi: \n',yi) print('xi.ravel: \n',xi.ravel(
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摘要：distinct on ()，括号里面的内容是要去重的列，括号外面的内容是你要查询展示的列，两者没有关系，你可以根据某些列去重不必将他们查询出来，最后这个举一个例子就是： //我要查询name和age，根据name和sex去重： select distinct on (name,sex) name,
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摘要：最开始容易想到使用聚合函数min()，但很快便发现问题：聚合函数只能保留组内的共同字段（即group by的字段）和应用了聚合函数的字段，其他的字段并没有保留。换言之，聚合函数反映的是组的特征，而不能筛选出组中具有这一特征的样本行。 此时应该用下列函数： row_number() over (par
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摘要：import pandas as pd from dateutil.parser import parse #测试数据 test_dict = {0: {'startTime': 20190825131028, 'value': 1097}, 1: {'startTime': 20190825132
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摘要：import pandas as pd import os #文件路径注意用\\ inputfilepath = 'C:\\Users\\Administrator\\AAA\\BBB\\' outputfilepath = 'C:\\Users\\Administrator\\AAA\\' df_
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