数据合并是数据处理过程中的必经环节，pandas作为数据分析的利器，提供了四种常用的数据合并方式，让我们看看如何使用这些方法吧！ 1.concat() concat() 可用于两个及多个 DataFrame 间行/列方向进行内联或外联拼接操作，默认对行(沿 y 轴)取并集。 使用方式 pd.concat( objs: Union[Iterable[~FrameOrSeries], Mapping[Union[Hashable, N 继续阅读

近几天都沉醉于做Excel的数据合并，实际上就只是两个表，一个是交易情况另外一个是出入库明细。出入库明细是一个大表，交易情况里面除了交易本身以外还有货款明细以及损溢明细，所以原始表格合计有4个。相对于我之前纠结过的那些东西来说，这几个表有一个数据是必定唯一的，也就是交易情况里面的合同号。损溢明细里一个合同号可能出现多次，货款明细里一个合同号可能会出现多次，出入库明细里一个合同号绝大多数情况会出现多次。所以这些表里，交易情况的合同号是1，其它是多。以前在Excel里面用Power P 继续阅读

大道至简，大音希声，大象无形。 依然是面板数据预处理问题。 这次总结经验，简化方法，用list规避了恼人的合并索引不匹配。 面对棘手的问题，最好的方法可能正是最简单暴力的方法，所谓快刀斩乱麻是也。 只要能解决问题，又何苦老是整些有的没的给自己挖坑？（身处坑底的我一脸认真的说） 原始数据格式：”和我一样的还有4个“ 处理后效果 处理后效果 继续阅读

背景 Redis 和Couchbase都是基于内存的数据存储系统。在它们各自的官方描述中，Couchbase是高性能，高伸缩性和高可用的分布式缓存系统;Redis是一个开源的内存数据结构存储系统。 Couchbase 介绍 2012年2月，CouchOne与Membase合并，Couchbase基于Membase与CouchDB开发了一款新产品。 CouchBase是一款开源的、分布式的、面向文档的NoSQL数据库，主要用于分布式缓存 继续阅读

Python作为一种功能强大的编程语言，可以轻松处理各种数据操作。当我们需要将两个数组合并成一个数组时，Python提供了很多种简单易用的方法。本文将介绍其中几种最常用的方法。 一、extend方法合并数组 extend()方法可以将一个数组中的所有元素添加到另一个数组中。这是一种简单的方法，可以用于两个数组合并。 a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] a.extend(b) print(a) 输出结果： [1, 2, 3, 4, 5, 继续阅读

使用SQL对数据进行提取和分析时，我们经常会遇到数据重复的场景，需要我们对数据进行去重后分析。以某电商公司的销售报表为例，常见的去重方法我们用到distinct 或者group by 语句， 今天介绍一种新的方法，利用窗口函数对数据去重。【字段解释】访客id：进入店铺浏览宝贝的客户浏览时间：访客进入店铺浏览页面的日期浏览时常：访客进入店铺浏览页面的时长现在需要知道店铺里每个访客和对应的 继续阅读

在之前的文章 “安装独立的 Elastic Agents 并采集数据 - Elastic Stack 8.0”，我们详述了如何使用 No Fleet Server 来把数据写入到 Elasticsearch 中。在今天的文章中，我们来详述如下使用 Elastic Agents 在独立（standalone）模式下来采集数据并把数据最终通过 Logstash 来写入到 Elasticsearch 中去。 在今天的练习中，我 继续阅读

👨‍💻个人主页：@元宇宙-秩沅 👨‍💻 hallo 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍💻 本文由 秩沅 原创 👨‍💻 收录于专栏：软件设计师考点暴击 ⭐🅰️推荐文章⭐ ⭐【Unityc#专题篇】之c#系统化大礼包】 ⭐【unity数据持久化】数据管理类 继续阅读

配置好virtualenv 和virtualenvwrapper后，使用pycharm创建新项目。之后要面临的问题就来了，之前一直使用的是sqlite作为开发数据库进行学习，按照之前看教程的原则，好像就是说开发环境要和生产环境尽量的一致，所以现在想尝试一下使用更有可能在生产环境部署的mysql数据库进行开发。 本觉得是一件应该很轻松的事情，没想到遇到了一些麻烦 根据一通百度，搜出来的方案大概有： MySQLdb mysql安装时候自带的connect 继续阅读

任务调度系统在现代信息技术领域中具有广泛的应用，能够帮助企业和组织有效地管理和调度任务。为了满足任务调度系统的需求，本论文设计并实现了一个基于SSH（Struts+Spring+Hibernate）的任务调度系统。该系统采用了SSH作为开发框架，并结合MySQL进行数据存储和管理。通过对系统需求分析、架构设计、数据库设计、系统开发、测试和优化等阶段的研究和实践，验证了基于SSH的任务调度系统的可行 继续阅读

这本从零开始学Python数据分析（视频教学版）图书，是2018-08-01月由机械工业出版社所出版的，著作者信息： 罗攀 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787111606468，品牌：机工出版, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数260，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要本书便是一本“小白”学习Python数据分析的入门图书。书中不仅有各种分析框架的使用技巧，而且也有各类数据图表的绘制方法。本书通过多个案例讲解，让 继续阅读

本文将从数据拟合的理论和应用角度出发，介绍二次函数数据拟合模型的相关知识和实际案例，并给出完整的代码示例，帮助读者更好地掌握二次函数拟合的方法和技巧。 一、基本概念 在数据分析和建模中，经常会遇到需要拟合一个函数曲线到已有数据点的情况。而二次函数是一种常见的、能够较好地拟合一些非线性数据的函数形式。 二次函数一般的形式为：$y=ax^2+bx+c$，其中 $a$、$b$、$c$ 分别是二次函数的系数，$x$ 为自变量，$y$ 为因变量。在二次函数中，$a$ 的 继续阅读