目录 简介Pandas Data Type为什么要关注dtype一、astype and apply方案一方案二方案三 二、统计哪一个sku在2019年卖出去的数量最多1. 使用pivot_table 解决2. 使用groupby 解决我是总结简介在做数据分析的时候，很重要的一点是要了解数据的具体类型，避免在数据分析过程中遇到奇怪的问题。 使用pandas进行数据分析时，难免会
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2024-04-02 13:18:46
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文章目录一、为什么要引入索引二、认识磁盘1.数据存在哪2.磁盘结构3.MYSQL和磁盘交互的基本单位三、理解索引1.认识索引2.索引的结构3.为什么b+树比b树更适合做索引四、MYSQL索引实现1.MyISAM索引实现（非聚簇）2.InnoDB索引实现（聚簇）五、索引操作1.主键索引2.唯一索引3.普通索引4.全文索引5.查询、删除索引 一、为什么要引入索引我们用下面的代码向表中插入800万条数
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2024-09-28 11:22:59
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关于Pandas版本： 本文基于 pandas2.2.0 编写。关于本文内容更新： 随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。传送门： Pandas API参考目录传送门： Pandas 版本更新及新特性传送门： Pandas 由浅入深系列教程 本节目录Pandas.DataFrame.max()语法：返回值：参数说明：axis 指定计算方向（行或列）skipna 忽略缺
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2024-09-19 07:45:15
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恰当的索引可以加快查询速度，可以分为四种类型：主键、唯一索引、全文索引、普通索引。
主键：唯一且没有null值。
create table pk_test(f1 int not null,
primary key(f1));
alter table customer modify id int not null,
add primary key(id);
普通索引
select 'select max(' || column_name || ') from ' || owner || '.' || name || ';' from DBA_PART_KEY_COLUMNS where name in (select distinct table_name fr
原创
2022-07-13 14:56:53
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EXCEL函数公式大全之利用LARGE函数和SMALL函数求指定区域最大的数据。EXCEL函数与公式在工作中使用非常的频繁，会不会使用公式直接决定了我们的工作效率，今天我们来学习一下提高我们工作效率的函数LARGE函数和SMALL函数。在上一节的课程中我们已经学习了利用SMALL函数和COUNTIF函数统计最小值。今天我们利用LARGE函数、SMALL函数和COUNTIF函数统计指定区域最大值。
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2024-07-23 20:11:12
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Mat OpenCV 自 2001 年出现以来。在那些日子里库是围绕C接口构建的。在那些日子里，他们使用名为IplImage C 的结构在内存中存储图像。这是您将在大多数较旧的教程和教材中看到的那个。使用这个结构的问题是将 C 语言的所有负面效果都摆到了桌面上。最大的问题是手动管理。它是建立在用户来负责处理内存分配和解除分配的假
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2024-07-31 16:12:11
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# Python 求字典最大值和最大值索引教程
## 简介
在Python中，我们经常需要对字典进行操作，其中包括求字典的最大值和最大值索引。本文将教你如何使用Python来实现这个功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建字典]
B --> C[求字典最大值]
C --> D[求最大值索引]
D -->
原创
2024-05-28 04:18:05
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通过定义变量，初始化值为数组中的第一个值，然后循环、判断，再次赋值给定义的变量，返回之。 public static void main(String[] args) {
int[] arr = {3, 54, 456, 342, 2798};//数组
int max = getMax(arr);//调用获取最大值的方法
System.out.print("max="
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2023-05-25 11:12:17
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前言由于公司使用的是mysql数据库，在存储hive表数据结构时，数量已经达到了千万级别，需要进行分区存储，对这方面在之前的hive外部分区表有些了解，mysql是不是相同的道理，这里我在同事那里看到一些文章，作为学习使用；一: 分区简介分区是根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库应用而言，逻辑上就只有一个表或者一个索引，但实际上这个表可能有N个物理分区对象
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2024-05-31 16:39:44
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Pandas的基本功能一、Pandas的常用32个方法和功能DataFrame() 创建一个DataFrame对象
df.values 返回ndarray类型的对象
df.shape 返回行列数
df.index 获取行索引
df.set_index 设置索引
df.reset_index 重制索引
df.columns 获取列索引
df.rename 重新设置列名
df.dtypes 查看每列数
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2023-11-06 22:26:57
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本题要求编写程序，找出给定的n个数中的最大值（如果有多个最大值，只找第一个）及其对应的正向索引。输入格式:在第一行输入若干个整数，用空格分隔。输出格式:在一行中输出最大值及最大值的索引，中间用一个空格分开。样例">样例">样例">样例">样例">样例">样例">样例">样例">样例">输入样例:在这里给出一组输入。例如：2 8 10 1
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2023-05-28 18:07:29
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# Python 数组最大值索引的获取
在进行数据分析和处理的过程中，我们经常需要找到数组（或列表）中的最大值及其对应的索引。在 Python 中，我们可以利用内置的函数和库来高效地完成这一任务。本文将深入探讨如何在 Python 中获取数组的最大值及其索引，并提供代码示例来帮助理解。
## 1. 必备知识
在深入代码之前，我们先了解几个重要的概念：
- **数组(Array)**：在 P
原创
2024-08-03 07:50:10
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# Python返回最大值索引
在使用Python进行数据分析和处理时，经常会遇到需要找出某个列表或数组中最大值的索引的情况。Python提供了多种方法来实现这个功能，包括使用内置函数和使用第三方库。本文将介绍几种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 方法一：使用内置函数`max()`和`index()`
Python的列表和数组对象都提供了内置的`max()`函数和`index()`方
原创
2023-10-30 13:25:15
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自动分词是基于字符串匹配的原理进行的；所谓自动分词方法，指的是汉字字符串匹配 的进行方式。 1. 最大匹配法 亦称MM法；其基本思想是这样的，假设自动分词词典（或词库）中的最 长词条是i个字，则取被处理材料当前字符串序列中的前i个字作为匹配字段，查找词 典，若词典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来； 如果在词典中找不到这样一个i字词，则匹配失败，匹配字段去掉最后一个字
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2024-09-27 10:43:23
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分析：这个问题和设计一个在O(1)时间内取最大值的堆栈看似比较相似，但实现难度要比最大值的堆栈困难一些，开始想模仿最大值堆栈的思想来设计取最大值的堆栈都失败了。实际上这个问题可以拆分成两个问题： 1)设计一个在O(1)时间内取最大值的堆栈； 2)如何使用堆栈来实现一个队列；如果这两个问题解决了，O(1)时间取最大值的队列也就解决了，这体现了把一个困难的问题，分解为几个比较简单的
numpy的简单操作定义一个多维矩阵import numpy as np
a = np.array([2,23,4],
[3,54,5],
[4,24,1])定义array的typeimport numpy as np
a =np.array([2,34,5],dtype=np.int)
#a =np.array([2,34,5],dtype=n
# Python中矩阵最大值索引的获取
在Python中，我们经常需要处理矩阵（或者二维数组）这种数据结构。而对于矩阵中的元素，有时候我们需要找到其中最大值的位置。本文将介绍如何使用Python来获取矩阵中最大值的索引。
## 矩阵最大值索引的获取方法
对于一个矩阵，我们可以通过遍历所有元素并记录下最大值的位置来获取最大值的索引。在Python中，我们可以使用numpy库来方便地处理矩阵操作
原创
2024-05-07 03:10:43
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# 如何实现“java返回最大值索引”
## 一、整体流程
首先，我们需要找到数组中的最大值以及其对应的索引位置。接着，我们就可以返回这个最大值的索引了。下面是整个过程的步骤表格：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 初始化最大值和索引 |
| 2
原创
2024-05-04 07:07:25
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# Python获取最大值索引的实现方法
## 介绍
在Python中，想要获取一个数组或列表中的最大值索引是一项常见的任务。本文将给你介绍一种简单的方法来实现这一功能。首先，我们将通过一个表格展示整个流程，并逐步解释每一步所需的代码。
## 实现步骤
下面的表格将展示获取最大值索引的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个列表或数组
原创
2023-09-19 10:55:17
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