数据库风格的dataframe合并 mergedf1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],"data1":range(7)})
df2 = DataFrame({'key':['a','b','d'],"data2":range(3)})
df1
# data1 key
0 0 b
1 1 b
2 2 a
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2024-05-11 23:10:31
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7、合并数据集：合并与连接Pandas 的基本特性之一就是高性能的内存式数据连接（join）和合并（merge）操作。如果你有使用数据库的经验，那么对这类操作一定很熟悉。Pandas 的主接口是pd.merge函数，下面让我们通过一些示例来介绍它的用法。7.1、关系代数pd.merge()实现的功能基于关系代数（relational algebra）的一部分。关系代数是处理关系型数据的通用理论，绝
Pandas 合并(merge)，对于合并操作，熟悉SQL的同学可以将其理解为JOIN操作，它使用一个或多个键把多行数据结合在一起。跟关系数据库打交道的同学通常使用SQL的JOIN查询，用几个表共用的引用值(键)从不同的表获取数据。以这些键为基础，我们能够获取列表形式的新数据，这些数据是对几个表中的数据进行组合得到的。Pandas库中这类操作叫做合并，执行合并操作的函数为merge()。阅读本章内
前言无论使用哪种语言，我们都需要关注性能优化，提高执行效率。选择脚本语言需要持久的速度。在某种程度上，这句话说明了Python作为一种脚本语言的缺点，即执行效率和性能不够好。虽然Python从来没有像C和Java那样快，但是许多Python项目位于开发语言的最前沿。Python很容易使用，但大多数使用它的人都知道，在处理密集型CPU时，它的大小仍然低于C、Java和JavaScript。但是许多第
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2023-11-18 14:53:03
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# Python tarfile模块效率低的原因与优化方法
在Python中，`tarfile`模块用于处理`tar`格式的压缩文件。虽然这个模块提供了简单易用的接口，但在处理大文件或大量文件时，效率常常令人失望。本文将探讨`tarfile`模块效率低的原因，并提供一些优化的方法。
## 为什么tarfile效率低
1. **单线程处理**: Python的`tarfile`模块在读取和写入
原创
2024-10-11 06:20:15
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spark 中的累加器(accumulator) 和广播变量(broadcast variable) 都是共享变量（所谓共享，就是在驱动器程序和工作节点之间共享）累加器用于对信息进行聚合广播变量用于高效的分发较大的对象一、累加器在集群中执行代码时，一个难点是：理解变量和方法的范围、生命周期。下面是一个闭包的例子：counter = 0rdd = sc.parallelize(dat
测试说明： MERGE是oracle提供的一种特殊的sql语法，非常适用于数据同步场景，即： （把A表数据插到B表，如果B表存在相同主键的记录则使用A表数据对B表进行更新） 数据同步的常规做法是先尝试插入，插入失败再进行更新，MERGE比这种常规做法效率高很多。 （特别是A与B表基本一致，同步时主键
原创
2022-01-10 13:45:34
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# 如何提高 MySQL MERGE INTO 的效率
在数据库管理中，`MERGE INTO` 是一种非常有效的方式来更新和插入数据。然而，如何提高其执行效率，尤其是对于大型数据集，仍然是个挑战。本文旨在指导刚入行的开发者如何通过系统化的步骤提升 MySQL `MERGE INTO` 效率。
## 流程概述
### 步骤流程表
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 06:14:10
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js = "$('#bdy_content').val(%s);"%(bdy_content) driver.execute_script(js)可以使用js的方法向input或者textarea传值 这样速度基本
原创
2023-03-10 01:48:11
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# Python 效率低的原因及优化方法
在软件开发中，Python 由于其简单易用、库丰富而被广泛使用。然而，它在某些情况下效率较低，特别是当涉及到大量数据处理时。本文将探讨 Python 效率低的原因，并提供一些优化的建议。我们将分步骤进行，并且使用表格和甘特图来清晰地呈现流程。
## 整体步骤
| 步骤 | 描述 | 代码示例
简介：Life is short，you need Python。一门编程语言的效率通常有两层意思，一方面是指开发效率，即程序员完成编码所需要的时间；另一方面是运行效率，即计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率。运行效率缓慢的原因：Python是动态语言，造成运行时的不确定性影响运行效率。Py
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2023-05-26 20:21:50
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test1简单遍历
结论:
当数组数据量很小 时候 for loop 和 for in 效率不相上下,随着数据量增长for in 快速枚举的优势 明显 如果需要知道 索引可用 enumrateBlocktest2根据value 查找对应index 例如 查找9999999对应索引
结论: 数据量小 for in 最好 enumerateBlock稍弱 但可读性更强 enumerateObje
# 为什么说"mysqlinstr效率低"？
在MySQL数据库中，有一个常用的函数叫做`INSTR`，用于在字符串中查找子字符串的位置。然而，`INSTR`函数在处理大数据量的情况下效率低下，可能会导致性能问题。本文将探讨为什么说"mysqlinstr效率低"，并结合代码示例来说明问题。
## 什么是INSTR函数？
`INSTR`函数是一个用于查询字符串中子字符串位置的MySQL内置函数
原创
2024-06-25 06:03:09
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写sql的时候很多小伙伴会写 left join where，然后发现 主表有的，附表没有的没有返回主要区别left-join中，即使有相同的查询条件，结果也不一定呼i 一样，原因是优先级决定的，on的优先级比where高on-and是韦恩运算连接生成临时表时的使用条件where是全部连接生成临时表后，在根据条件进行过滤on的优先级比where高，因此，理论on-and写法效率比on-where高
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2023-08-19 13:49:21
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# 理解Python的运算效率
Python因其简洁易用而广受欢迎，但在性能上，由于其设计特点，运算效率相对较低。本文旨在帮助新手了解Python运算效率低的原因，并通过具体的步骤和代码示例来阐述这一点。以下是实现过程的流程概览：
## 流程概览
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
当我们提到一门编程语言的效率时：通常有两层意思，第一是开发效率，这是对程序员而言，完成编码所需要的时间；另一个是运行效率，这是对计算机而言，完成计算任务所需要的时间。编码效率和运行效率往往是鱼与熊掌的关系，是很难同时兼顾的。不同的语言会有不同的侧重，python语言毫无疑问更在乎编码效率，life is short，we use python。虽然使用python的编程人员都应该接受其运行效率低的
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2023-06-25 12:22:20
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1. 你认为Java与其他（你所了解的）语言相比，有什么优点和缺点？参考答案：首先，Java与C/C++相比，Java语言是一种完全的面向对象语言，虽然它的底层（运行时库）使用C语言开发的，可是并不依赖于C。因为Java的运行是在运行时库的支持下进行的，所以运行效率比起可以更接近底层的C/C++来说效率会有所影响，不过Java的类库采用很好的设计理念，非常好用和实用，已经成为业界的一种标准开发语言
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2023-09-01 22:07:46
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反射是相当强大的一个机制，它允许在运行时发现并使用编译时还补了解的类型或成员。但是，它有下面两个缺点。 1，反射会造成编译时无法保证类型类型安全性。由于反射要严重依赖字符串，所以会丧失编译时的类型安全性。 2，反射速度慢。使用反射时，类型或成员的名称在编译时未知；要用字符串名称标识每个类型及其成员，以便在运行时发现他们。也就是说，使用System.Reflection命名空间中的类型扫描程序集的元
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2023-11-28 00:52:47
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人们为什么使用Python?之所以选择Python的主要因素有以下几个方面： 软件质量：在很大程度上，Python更注重可读性、一致性和软件质量，从而与脚本语言世界中的其他工具区别开发。此外，Python支持软件开发的重用机制。例如面向对象程序设计。提高开发者的效率：相对于C、c++、Java等编译/静态类型语言，Python的开发者效率提高了数倍。Python代码量往往只有C++或
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2023-08-09 15:20:53
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DB2 Merge 语句的作用非常强大，它可以将一个表中的数据合并到另一个表中，在合并的同时可以进行插入、删除、更新等操作。我们还是先来看个简单的例子吧，假设你定义了一个雇员表（employe），一个经理表（manager），如下所示：
---雇员表（EMPLOYE）
CREATE TABLE EMPLOYE (
EMPLOYEID INTEGE
