个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- ubuntu12.04环境下使用kvm ioctl接口实现最简单的虚拟机
- Ubuntu 通过无线网络安装Ubuntu Server启动系统后连接无线网络的方法
- 在Ubuntu上搭建网桥的方法
- ubuntu 虚拟机上网方式及相关配置详解
31
4
CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas dataframe的合并实现（append, merge, concat）由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
创建2个DataFrame:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
>>> df1
=
pd.DataFrame(np.ones((
4
,
4
))
*
1
, columns
=
list
(
'DCBA'
), index
=
list
(
'4321'
))
>>> df2
=
pd.DataFrame(np.ones((
4
,
4
))
*
2
, columns
=
list
(
'FEDC'
), index
=
list
(
'6543'
))
>>> df3
=
pd.DataFrame(np.ones((
4
,
4
))
*
3
, columns
=
list
(
'FEBA'
), index
=
list
(
'6521'
))
>>> df1
D C B A
4
1.0
1.0
1.0
1.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
1
1.0
1.0
1.0
1.0
>>> df2
F E D C
6
2.0
2.0
2.0
2.0
5
2.0
2.0
2.0
2.0
4
2.0
2.0
2.0
2.0
3
2.0
2.0
2.0
2.0
>>> df3
F E B A
6
3.0
3.0
3.0
3.0
5
3.0
3.0
3.0
3.0
2
3.0
3.0
3.0
3.0
1
3.0
3.0
3.0
3.0
|
1，concat 。
|
1
2
3
|
pd.concat(objs, axis
=
0
, join
=
'outer'
, join_axes
=
None
, ignore_index
=
False
,
keys
=
None
, levels
=
None
, names
=
None
, verify_integrity
=
False
,
copy
=
True
)
|
示例:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2])
A B C D E F
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.1，axis 。
默认值：axis=0 axis=0：竖方向（index）合并，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集 axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加，非合并方向index取并集 axis=0:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
)
A B C D E F
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
axis=1:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
)
D C B A F E D C
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
备注：原df中，取并集的行/列名称不能有重复项，即axis=0时columns不能有重复项，axis=1时index不能有重复项:
|
1
2
3
|
>>> df1.columns
=
list
(
'DDBA'
)
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
)
ValueError: Plan shapes are
not
aligned
|
1.2，join 。
默认值：join=‘outer' 非合并方向的行/列名称：取交集（inner），取并集（outer）。 axis=0时join='inner'，columns取交集:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, join
=
'inner'
)
D C
4
1.0
1.0
3
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1
1.0
1.0
6
2.0
2.0
5
2.0
2.0
4
2.0
2.0
3
2.0
2.0
|
axis=1时join='inner'，index取交集:
|
1
2
3
4
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, join
=
'inner'
)
D C B A F E D C
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.3，join_axes 。
默认值：join_axes=None，取并集 合并后，可以设置非合并方向的行/列名称，使用某个df的行/列名称 axis=0时join_axes=[df1.columns]，合并后columns使用df1的:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, join_axes
=
[df1.columns])
D C B A
4
1.0
1.0
1.0
1.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
1
1.0
1.0
1.0
1.0
6
2.0
2.0
NaN NaN
5
2.0
2.0
NaN NaN
4
2.0
2.0
NaN NaN
3
2.0
2.0
NaN NaN
|
axis=1时axes=[df1.index]，合并后index使用df2的:
|
1
2
3
4
5
6
|
pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, join_axes
=
[df1.index])
D C B A F E D C
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
|
同时设置join和join_axes的，以join_axes为准:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, join
=
'inner'
, join_axes
=
[df1.columns])
D C B A
4
1.0
1.0
1.0
1.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
1
1.0
1.0
1.0
1.0
6
2.0
2.0
NaN NaN
5
2.0
2.0
NaN NaN
4
2.0
2.0
NaN NaN
3
2.0
2.0
NaN NaN
|
1.4，ignore_index 。
默认值：ignore_index=False 。
合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认的索引，即从0开始的int.
axis=0时ignore_index=True，index采用系统默认索引:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, ignore_index
=
True
)
A B C D E F
0
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
7
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
axis=1时ignore_index=True，columns采用系统默认索引:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, ignore_index
=
True
)
0
1
2
3
4
5
6
7
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.5，keys 。
默认值：keys=None 。
可以加一层标签，标识行/列名称属于原来哪个df.
axis=0时设置keys:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, keys
=
[
'x'
,
'y'
])
A B C D E F
x
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
y
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
axis=1时设置keys:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, keys
=
[
'x'
,
'y'
])
x y
D C B A F E D C
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
也可以传字典取代keys:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat({
'x'
: df1,
'y'
: df2}, axis
=
0
)
A B C D E F
x
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
y
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.6，levels 。
默认值：levels=None 。
明确行/列名称取值范围:
|
1
2
3
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, keys
=
[
'x'
,
'y'
], levels
=
[[
'x'
,
'y'
,
'z'
,
'w'
]])
>>> df.index.levels
[[
'x'
,
'y'
,
'z'
,
'w'
], [
'1'
,
'2'
,
'3'
,
'4'
,
'5'
,
'6'
]]
|
1.7，sort 。
默认值：sort=True，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数 。
但0.22.0中虽然取消了，还是设置为True 。
非合并方向的行/列名称是否排序。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序，axis=1时index进行了排序.
axis=0时sort=False，columns不作排序:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
0
, sort
=
False
)
D C B A F E
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
6
2.0
2.0
NaN NaN
2.0
2.0
5
2.0
2.0
NaN NaN
2.0
2.0
4
2.0
2.0
NaN NaN
2.0
2.0
3
2.0
2.0
NaN NaN
2.0
2.0
|
axis=1时sort=False，index不作排序:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> pd.concat([df1, df2], axis
=
1
, sort
=
False
)
D C B A F E D C
4
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
2.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN NaN NaN
6
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
1.8，concat多个DataFrame 。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
>>> pd.concat([df1, df2, df3], sort
=
False
, join_axes
=
[df1.columns])
D C B A
4
1.0
1.0
1.0
1.0
3
1.0
1.0
1.0
1.0
2
1.0
1.0
1.0
1.0
1
1.0
1.0
1.0
1.0
6
2.0
2.0
NaN NaN
5
2.0
2.0
NaN NaN
4
2.0
2.0
NaN NaN
3
2.0
2.0
NaN NaN
6
NaN NaN
3.0
3.0
5
NaN NaN
3.0
3.0
2
NaN NaN
3.0
3.0
1
NaN NaN
3.0
3.0
|
2，append 。
|
1
|
append(
self
, other, ignore_index
=
False
, verify_integrity
=
False
)
|
竖方向合并df，没有axis属性 。
不会就地修改，而是会创建副本 。
示例:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> df1.append(df2)
# 相当于pd.concat([df1, df2])
A B C D E F
4
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
3
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
2.1，ignore_index属性 。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> df1.append(df2, ignore_index
=
True
)
A B C D E F
0
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
7
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
|
2.2，append多个DataFrame 。
和concat相同，append也支持append多个DataFrame 。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
>>> df1.append([df2, df3], ignore_index
=
True
)
A B C D E F
0
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
1
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
2
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
3
1.0
1.0
1.0
1.0
NaN NaN
4
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
5
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
6
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
7
NaN NaN
2.0
2.0
2.0
2.0
8
3.0
3.0
NaN NaN
3.0
3.0
9
3.0
3.0
NaN NaN
3.0
3.0
10
3.0
3.0
NaN NaN
3.0
3.0
11
3.0
3.0
NaN NaN
3.0
3.0
|
3，merge 。
|
1
2
3
4
|
pd.merge(left, right, how
=
'inner'
, on
=
None
, left_on
=
None
, right_on
=
None
,
left_index
=
False
, right_index
=
False
, sort
=
True
,
suffixes
=
(
'_x'
,
'_y'
), copy
=
True
, indicator
=
False
,
validate
=
None
)
|
示例： 。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
>>> left
=
pd.DataFrame({
'A'
: [
'a0'
,
'a1'
,
'a2'
,
'a3'
],
'B'
: [
'b0'
,
'b1'
,
'b2'
,
'b3'
],
'k1'
: [
'x'
,
'x'
,
'y'
,
'y'
]})
>>> right
=
pd.DataFrame({
'C'
: [
'c1'
,
'c2'
,
'c3'
,
'c4'
],
'D'
: [
'd1'
,
'd2'
,
'd3'
,
'd4'
],
'k1'
: [
'y'
,
'y'
,
'z'
,
'z'
]})
>>> left
A B k1
0
a0 b0 x
1
a1 b1 x
2
a2 b2 y
3
a3 b3 y
>>> right
C D k1
0
c1 d1 y
1
c2 d2 y
2
c3 d3 z
3
c4 d4 z
|
对df1和df2进行merge:
|
1
2
3
4
5
6
|
>>> pd.merge(left, right)
A B k1 C D
0
a2 b2 y c1 d1
1
a2 b2 y c2 d2
2
a3 b3 y c1 d1
3
a3 b3 y c2 d2
|
可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来，即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行（即交集）.
本例中left和right的k1=y分别有2个，最终构成了2*2=4行.
如果没有共同列会报错:
|
1
2
3
|
>>>
del
left[
'k1'
]
>>> pd.merge(left, right)
pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on
|
3.1，on属性 。
新增一个共同列，但没有相等的值，发现合并返回是空列表，因为默认只保留所有共同列都相等的行:
|
1
2
3
4
5
6
|
>>> left[
'k2'
]
=
list
(
'1234'
)
>>> right[
'k2'
]
=
list
(
'5678'
)
>>> pd.merge(left, right)
Empty DataFrame
Columns: [B, A, k1, k2, F, E]
Index: []
|
可以指定on，设定合并基准列，就可以根据k1进行合并，并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来:
|
1
2
3
4
5
6
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a2 b2 y
3
c1 d1
5
1
a2 b2 y
3
c2 d2
6
2
a3 b3 y
4
c1 d1
5
3
a3 b3 y
4
c2 d2
6
|
默认值：on的默认值是所有共同列，本例为：on=['k1', 'k2'] 。
3.2，how属性 。
how取值范围：'inner', 'outer', 'left', 'right' 。
默认值：how='inner' 。
‘inner'：共同列的值必须完全相等:
|
1
2
3
4
5
6
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'inner'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a2 b2 y
3
c1 d1
5
1
a2 b2 y
3
c2 d2
6
2
a3 b3 y
4
c1 d1
5
3
a3 b3 y
4
c2 d2
6
|
‘outer'：共同列的值都会保留，left或right在共同列上的差集，会对它们的缺失列项的值赋上NaN:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'outer'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a0 b0 x
1
NaN NaN NaN
1
a1 b1 x
2
NaN NaN NaN
2
a2 b2 y
3
c1 d1
5
3
a2 b2 y
3
c2 d2
6
4
a3 b3 y
4
c1 d1
5
5
a3 b3 y
4
c2 d2
6
6
NaN NaN z NaN c3 d3
7
7
NaN NaN z NaN c4 d4
8
|
‘left'：根据左边的DataFrame确定共同列的保留值，右边缺失列项的值赋上NaN:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'left'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a0 b0 x
1
NaN NaN NaN
1
a1 b1 x
2
NaN NaN NaN
2
a2 b2 y
3
c1 d1
5
3
a2 b2 y
3
c2 d2
6
4
a3 b3 y
4
c1 d1
5
5
a3 b3 y
4
c2 d2
6
|
‘right'：根据右边的DataFrame确定共同列的保留值，左边缺失列项的值赋上NaN:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'right'
)
A B k1 k2_x C D k2_y
0
a2 b2 y
3
c1 d1
5
1
a3 b3 y
4
c1 d1
5
2
a2 b2 y
3
c2 d2
6
3
a3 b3 y
4
c2 d2
6
4
NaN NaN z NaN c3 d3
7
5
NaN NaN z NaN c4 d4
8
|
3.3，indicator 。
默认值：indicator=False，不显示合并方式 。
设置True表示显示合并方式，即left / right / both:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
>>> pd.merge(left, right, on
=
'k1'
, how
=
'outer'
, indicator
=
True
)
A B k1 k2_x C D k2_y _merge
0
a0 b0 x
1
NaN NaN NaN left_only
1
a1 b1 x
2
NaN NaN NaN left_only
2
a2 b2 y
3
c1 d1
5
both
3
a2 b2 y
3
c2 d2
6
both
4
a3 b3 y
4
c1 d1
5
both
5
a3 b3 y
4
c2 d2
6
both
6
NaN NaN z NaN c3 d3
7
right_only
7
NaN NaN z NaN c4 d4
8
right_only
|
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/guxh/p/9451532.html 。
最后此篇关于pandas dataframe的合并实现（append, merge, concat）的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas dataframe的合并实现（append, merge, concat）的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
31
4
0
我有几个长度不等的 vector ，我想对其进行cbind。我将 vector 放入列表中，并尝试结合使用do.call(cbind, ...): nm <- list(1:8, 3:8, 1:5)
合并(合并)两个 JSONObjects 的最佳方式是什么？ JSONObject o1 = { "one": "1", "two": "2", "three": "3" }
我在一个表中有许多空间实体，其中有一个名为 Boundaries 的 geometry 字段。我想生成一个具有简化形状/几何图形的 GeoJson 文件。 这是我的第一次尝试: var entitie
谁能说出为什么这个选择返回 3.0 而不是 3.5: SELECT coalesce(1.0*(7/2),0) as foo 这个返回 3: SELECT coalesce(7/2,0) as foo
首先抱歉，也许这个问题已经提出，但我找不到任何可以帮助我的东西，可能是因为我对 XSLT 缺乏了解。 我有以下 XML: 0 OK
有时用户会使用 Windows 资源管理器复制文件并在他们应该执行 svn 存储库级别的复制或合并时提交它们。因此，SVN 没有正确跟踪这些变化。一旦我发现这一点，损坏显然已经完成，并且可能已经对相关
我想组合/堆叠 2 个不同列的值并获得唯一值。 如果范围相邻，则可以正常工作。例如: =UNIQUE(FILTERXML(""&SUBSTITUTE(TEXTJOIN(",",TRUE,TRANSPO
使用iTextSharp，如何将多个PDF合并为一个PDF，而又不丢失每个PDF中的“表单字段”及其属性？ (我希望有一个使用来自数据库的流的示例，但文件系统也可以) 我发现this code可以正常
是否有一个合并函数可以优先考虑公共(public)变量中的非缺失值？ 考虑以下示例。 首先，我们生成两个 data.frames，它们具有相同的 ID，但在特定变量上有互补的缺失值: set.seed
我们正在尝试实现 ALM Rangers 在最新的 Visual Studio TFS Branching and Merging Guide 中描述的“基本双分支计划”。 .从指导: The bas
我在不同目录(3个不同名称)中有很多(3个只是一个例子)文本文件，如下所示: 目录:A，文件名:run.txt 格式:txt制表符分隔 ; file one 10 0.2 0.5 0.
我有一张包含学生等级关系的表： Student Grade StartDate EndDate 1 1 09/01/2009 NULL 2
我在学习 https://www.doctrine-project.org/projects/doctrine-orm/en/2.6/reference/working-with-associatio
我觉得我有世界上最简单的 SVN 用例: 我有一个文件，Test.java在 trunk SVN的。 我分行trunk至 dev-branch . 我搬家Test.java进入 com/mycompa
我有两个数据框，其中一些列名称相同，而另一些列名称不同。数据框看起来像这样: df1 ID hello world hockey soccer 1 1 NA NA
Elasticsearch 中是否缺少以扁平化形式(多个子/子aggs)返回结果的方法？ 例如，当前我正在尝试获取所有产品类型及其状态(在线/离线)。 这就是我最终得到的: aggs [ { key:
如何合并如下所示的 map : Map1 = Map(1 -> Class1(1), 2 -> Class1(2)) Map2 = Map(2 -> Class2(1), 3 -> Class2(2)
我试图通过从netezza服务器导入数据来合并两个数据集。 以下是数据集，其数字为，ID为，字母为，名称为: 下表都是使用命令从netezza导入的: sqoop import --connect n
我有两个数组 $array1 = array('first', 'second', 'third', 'fourth'); $array2 = array('first', 'third', 'fou
我正在 SQL Server 中运行合并。在我的更新中，我只想在值发生更改时更新该行。有一个版本行在每次更新时都会递增。下面是一个例子: MERGE Employee as tgt USING (SE
我是一名优秀的程序员,十分优秀！