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PGC123

如何查询某字段相同数据出现次数大于3的信息？

如何查询某字段相同数据出现次数大于3的信息？select num ,count(num) as new_num from xxy_logs group by num where new_num>3;[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your My

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SQL 中的having的作用是什么?

SQL 中的having的作用是什么?答; having 语句通常与group by语句联合使用，用来过滤由group by语句返回的记录集。 having 语句的存在弥补了where 关键字不能和聚合函数联合使用的不足。

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Spark Scala：获取数据帧行中非零列的计数

我有一个场景，我已经连续计算每列中的非零数。DataFrame：subaccid|srp0|srp1|srp2|srp3|srp4|srp5|srp6|srp7|srp8|srp9|srp10|srp11|srp12 ------- ---- ---- ---- ---- ---- ---- ------ ---- ---- ---- ----- ----- -- AAA

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pandas如何将函数应用于具有参数的groupby对象

我有一个df，cluster_id memo 1 m 1 n 2 m 2 m 2 n 3 m 3 m 3 m 3 n 4 m 4

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将日期更改为pandas数据框中的特定条目

我在pandas中有一个数据框，它在索引中有错误：23：00：00到23:59:59之间的每个条目都有错误的日期。我需要在这两次之间的每个条目中减去一天（即24小时）。我知道我可以获得这两次之间的条目df[df.hour == 23]，因为df我的数据帧在哪里。但是，我可以仅修改数据框索引的特定条目的日期吗？重置会花费我更多的时间，因为我的数据帧索引不是均匀间隔，如下图所示（两个连续条目之间的

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Pandas - DataFrame聚合表现奇怪问问题

与Dataframe聚合方法相关的传递列表问题和Pandas无法与聚合函数列表聚合考虑这个数据帧import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(index=range(10))df['a'] = [ 3 * x for x in range(10) ]df['b'] = [ 1 -2 * x for x in rang

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如何使用向量中的重复值填充新变量？

我有一个值向量： values = c(22, 42, 243)我在数据帧中有一个变量： df$variable = 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3如何在数据框中的新变量中重复值向量中的每个值n次，以便获得以下内容： df$new_variable = 22, 22, 22, 22, 42, 42, 42, 42, 243,

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如何使用另一列的前三行的平均值填充新列？

假设我有一个数据框，其中每行代表不同的一天。我有一个包含日期的列，以及一个每天感兴趣的值的列。例如，我可能会创建一个这样的数据帧：DF

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如何在R数据帧中的多个列之间替换多个值？

假设我有以下数据帧（真实的是10个labelx列）：id

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根据行值合并pandas dataFrames

我有两个.tsv文件，看起来像：ID prop name sizeA x rob 2B y sally 3C z debby 5D w meg 6和ID lst_name areaA sanches 4D smith 7 C roberts 8我将它们加载到pandas DataFrames中并想要合

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仅对数据帧Pandas中的列的负数求和

我想在数据帧的所有列中仅加上负数。我看过这篇文章：pandas：将多列列入一列我的数据如下： ---------------- -------------------- --------------------- -------------------- --------------------- --------------------- ---------------------

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用replace编辑Pandas中DataFrame

我正在尝试使用如下所示的DataFrame.replace（）方法替换'Country'列中的少量值。但它不起作用。我也尝试了其他一些方法，但没有运气。任何人都可以帮我解决这个问题吗？energy = pd.read_excel(r'C:\Users\User\Desktop\New folder\Launchcode\coursera dataScience\course1 week3\En

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如何在数据框的同一列中交换行值？

我有一个如下所示的数据框：ID Loc 1 N 2 A 3 N 4 H 5 H 我想在列Loc中交换A和H而不接触值为N的行，这样我得到：ID Loc 1 N 2 H 3 N 4 A 5 A 这个数据帧是管道的结果，所以我想看看是否可以将此操作附加到管道。解决办法：可以尝试：

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詹惠儿

电商案例中“city”可否替换成“城市”？

问题描述：在李奇老师电商案例课中有以下案例：请问其中group by city可否替换成group by 城市，这两者查询结果一样，有什么区别呢？其中，regioninfo表如下：其中，orderinfo表如下：问题答案：因为这两个字段是一一对应的，所以可以替换成“城市”，但不建议用别名，因为别的数据库软件和低版本的MYSQL是不支持这种写法的。

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Oracle如何查看当前登录的用户名？

Oracle如何查看当前登录的用户名？答：想要查看当前登录的用户名可以在登录状态执行命令：show user;如下图所示通过 conn user/password @database 来切换登录用户，然后使用show user；命令查看当前的登录用户。

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詹惠儿

代码报错时如何执行清理命令？

代码如果正确，会直接执行清理命令，如果代码引发错误，会在except子句进行处理，最后才会采取清理命令。# Python code to illustrate # clean up actions def divide(x, y): try: # Floor Division : Gives only Fractional Part as Answer result = x

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詹惠儿

python如何定义清理操作

想想你总是希望程序做的任务，无论是完美运行还是引发任何类型的错误。例如，我们使用try语句，它有一个可选子句 -“finally”来执行清理操作，必须在所有条件下执行。清理操作：在离开try语句之前，始终执行“finally”子句，无论是否引发任何异常。这些条款旨在定义必须在所有情况下执行的清理行动。每当发生异常并且没有由except子句处理时，首先最终会发生，然后将错误引发

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詹惠儿

什么时候使用特征缩放？

真实世界数据集包含大小，单位和范围变化很大的特征。当特征的尺度不相关或误导时应该执行标准化，而当尺度有意义时不应该标准化。使用欧氏距离测量的算法对幅度敏感。这里的特征缩放有助于平等地权衡所有特征。形式上，如果数据集中的某个特征与其他特征相比规模较大，则在测量欧几里德距离的算法中，这个大尺度特征变得占主导地位，需要进行标准化。特征缩放很重要的算法示例1. K-Means使用欧几里德距离

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詹惠儿

数据预处理的特征缩放是什么

特征缩放或标准化：这是数据预处理的一个步骤，它应用于独立变量或数据特征。它基本上有助于规范化特定范围内的数据。有时，它还有助于加快算法中的计算速度。使用的库：sklearn.preprocessing进口： from sklearn.preprocessing import StandardScaler公式标准化中使用的公式用Z分数替换值。大多数Fit方法用于特征缩放

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詹惠儿

python如何利用NLP对文本进行分析（6）

第7步：使用带有属性X_test的.predict（）方法来确定最终结果# Predicting the Test set results y_pred = model.predict(X_test) y_pred 注意：随机森林的准确度为72％。（在进行不同测试尺寸的实验时可能会有所不同，此处= 0.25）。步骤8：要知道准确性，需要混淆矩阵。混淆矩阵是一个2X2矩阵。

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