2010-09-29

最新推荐文章于 2023-12-24 12:14:31 发布
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#2010 #浏览器 #dll

博客记录了两项收获，一是实现了主界面与dll浏览器的结合，二是完成了log文件的封装，这些内容与信息技术相关。

收获：

1、实现了主界面与dll浏览器的结合

2、实现了log文件的封装

动手实验 CVE-2010-3333 Microsoft RTF栈溢出漏洞
abelxu
02-13 4799
手把手分析CVE-2010-3333 RTF栈溢出漏洞，同时分析了msf如何生成通用性的exp
uni-app 自定义选择日期2（2021-09-16）
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有你足够之U-boot移植及测试全解
1、测试博主技术知识分享 2、pos行业知识技术分享 3、java后端技术知识分享 4、嵌入式技术知识分享 5、运维部署相关知识分享
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spring-core-4.1.1.RELEASE.jar下载、源码下载
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Ubuntu apt-get 源详解
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03-18 3616
一直对linux源不太清楚，只是在网上直接找到对应源镜像，复制到本地使用，现在开始探索源： 一：简介 linux内核对应各种各样的操作系统发行版本，比如Debian, SuSE, Gentoo, RedHat 和 Mandrivaden等，ubuntu是其中广受欢迎的一款即可以家用，又可以使用于服务器的发行版，基于Debain并对其做简化、优化，保证了最高的效率和最低的复杂性，
GB-国标标准目录
ISOGBDIN的博客
06-07 8904
序号国家标准编号国　　家　　标　　准　　名　　称代替标准号实施日期1GB/T 90.3-2010紧固件 质量保证体系 2011-10-012GB/T 262-2010石油产品和烃类溶剂苯胺点和混合苯胺点测定法GB/T 262-19882011-05-013GB/T 386-2010柴油十六烷值测定法GB/T 386-19912011-05-014GB/T 467-2010阴极铜GB/T 467-1...
NBA比赛时间 2009-2010
崔新民(软件工程师)的专栏
10-17 1390
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CPRI_v_4_2_2010-09-29.zip_CPRI_CPRI V4.2_cpri 4.2_协议规范
07-14
在CPRI_v_4_2_2010-09-29.zip中，我们获取的是CPRI协议的V4.2版本的规范文档，这是2010年9月29日发布的一个重要更新。 CPRI协议的核心目标是提高无线通信系统的性能，降低部署成本，并简化维护工作。V4.2版本的发布...
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arm-2014.05-29-arm-none-linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu 是由 CodeSourcery 公司基于GCC推出的的ARM交叉编译工具。可用于交叉编译ARM系统中所有环节的代码，包括裸机程序、u-boot、Linux kernel、filesystem和App...
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3GPP TS 36.106 V9.2.0 (2010-09)(LTE)
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### 3GPP TS 36.106 V9.2.0 (2010-09) 关键知识点解析 #### 标题与描述解析：3GPP TS 36.106 V9.2.0 (2010-09) —— 最新3GPP LTE标准 **3GPP TS 36.106 V9.2.0 (2010-09)** 是由3GPP（Third Generation ...
2010-10-14
YearnWang的专栏
10-14 765
<br />维护引擎代码，帮同事解决问题<br />增加了天气模块
2010-10-15 2010-10-18
YearnWang的专栏
10-18 691
<br />2010-10-15<br />1、添加天气接口模块<br />2、添加登录模块<br />3、抓引擎BUG<br /> <br />2010-10-18<br />1、移值菜单目录到主界面<br />2、给同事讲代码编写规范<br />3、帮助同事完成代码编写（应用、net模块）
每日工作总结(9月13日到9月26日)
YearnWang的专栏
09-27 686
2010年9月13日至9月17日收获：编写了整合功能模块的中间层仿COM引擎。（一个比较庞大的工作）不足：还有比较多的Bug,需要在将来工作中慢慢修改。2010年9月19日画代码架构设计图。2010年9月20日1、  画接口设计图2、  编写软件目录结构图2010年9月21日收获：         修改仿COM引擎Bug计划:         编写项目需要的浏览器。2010年9月25日收获：1、  由于vs2003对浏览器，兼容性比较好，用VS2003编写了一个简易的EXE文件浏览器。
2010-10-09
YearnWang的专栏
10-09 622
国庆归来，重新开始工作1、给同事讲解了客户端需要做的细节2、给同事讲解了引擎的工作原理3、构建了本地应用、软件设置、升级模块。
2010.10.25--2010.10.29
YearnWang的专栏
10-29 613
<br />2010.10.25--2010.10.29<br /> <br />编写bt下载模块，已经可以下载单个文件
>>> turn_con date SEC_TURN_AVG 0 2009-12-31 3.150437 1 2010-01-08 3.364170 2 2010-01-15 4.296342 3 2010-01-22 3.965178 4 2010-01-29 2.646525 .. ... ... 804 2025-09-19 4.025168 805 2025-09-26 3.510524 0 2025-09-12 4.199984 1 2025-09-19 4.025168 2 2025-09-26 3.510524 # 合并去重 turn_con = pd.concat([df, df_week], axis=0) # 合并数据 turn_con["date"] = pd.to_datetime(turn_con["date"]) # 将日期字符串显式转换为datetime类型，防止系统自动推断报错（不被推荐） turn_con = turn_con.drop_duplicates(subset=["date", "SEC_TURN_AVG"], keep="first") # 删除重复数据 为什么去重失败？
最新发布
09-29
<think>首先，用户的问题是关于使用pandas的concat合并数据后，drop_duplicates去重失败的原因。用户提到了一个引用，引用内容是关于处理完全重复记录的，包括使用df.duplicated和df.drop_duplicates。 用户说："参考站内引用:引用[1]: ..."，但引用内容是站内引用的，意思是这个引用是从之前的文档或回答中来的。用户强调："上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求，请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。" 所以我需要回忆上下文。用户的上一次问题是："我想查找使用pandas的concat合并数据后，使用drop_duplicates去重失败的原因"。 系统指令要求： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户的问题是关于pandas操作的技术问题，没有明显的数学表达式，但我需要确保在回答中如果有公式或技术细节时使用正确的格式。 关键点： - 用户报告：在使用pandas的concat合并数据后，drop_duplicates去重失败。 - 可能原因：数据合并后drop_duplicates没有正确删除重复行。 常见原因： 1. **数据类型不一致**：在合并数据时，如果列的数据类型不同（如某些列为字符串，其他为数字），drop_duplicates可能无法正确比较值。 2. **索引问题**：concat操作默认保留索引，索引可能有重复，导致drop_duplicates基于索引比较失败。drop_duplicates默认基于所有列的值比较，但索引不被包括在内。 3. **NaN值处理**：NaN值在pandas中被视为不相等，如果有NaN值，drop_duplicates可能不会将它们视为重复。 4. **字符串大小写或空格**：字符串列如果有大小写不一致或空格，pandas区分大小写，所以"Text"和"text"不被视为相同。 5. **合并时数据不一致**：合并的数据集可能有不同的列顺序或额外的列，导致比较失败。 6. **keep参数设置不当**：drop_duplicates的keep参数指定保留哪个重复行（如'first'、'last'或False），如果设置不当，可能不是用户期望的行为。 7. **subset参数未指定**：如果只基于部分列去重，需要指定subset参数，否则基于所有列。 8. **数据中存在不可见字符**：如制表符、换行符等，可能导致值看似相同但实际不同。 回答结构： - 解释问题：先概述原因。 - 详细列出可能原因。 - 提供解决方案或检查步骤。 - 生成相关问题。 使用中文回答。 生成相关问题：在回答结束时添加相关问题。 引用：用户提供了引用[1]，但说仅供参考。在回答中，如果我提到类似概念，可以引用。 用户的上一次问题是我需要参考的。系统说："请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。" 但在这个对话中，这是第一个用户消息（因为在系统指令后），所以"用户上一次的问题"可能就是这个消息本身。用户说："用户上一次的问题和你的回答"，但在这个上下文中，没有之前的回答。可能是个错误或假设存在上下文。 看用户消息："请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。" 但在这个线程中，用户消息是第一个，所以没有"上一次"。我应该专注于当前问题。 现在，回答要点： 1. **开头确认问题**：直接回应用户。 2. **列出常见原因**：结构化列出。 3. **提供解决建议**：如何检查和修复。 4. **代码示例**：如果有必要，展示正确使用方式。 例如，解释concat后去重失败： - 合并后索引重复：建议在concat后重置索引。 - 数据类型问题：检查列类型。 - 等等。 生成相关问题： - 基于主题生成几个相关问题。 最终输出： - 回答部分。 - 相关问题部分。 确保LaTeX：如果有数学表达式，比如公式，但在这个主题中可能没有。除非是技术术语，但不涉及数学公式，所以可能不需要LaTeX格式化。 </think>### pandas使用concat合并数据后drop_duplicates去重失败的原因分析 用户的问题是关于在使用pandas的`concat`函数合并多个DataFrame后，调用`drop_duplicates`进行去重时，可能出现失败或不生效的情况。这通常由数据类型不一致、索引问题、NaN值处理等原因导致。下面我将逐步解析常见原因，并提供解决方案。以下分析基于pandas库的常见行为和实践经验[^1]。 #### 1. **数据类型不一致导致比较失败** - **原因**：当使用`concat`合并多个DataFrame时，如果相同列在不同数据集中的数据类型不一致（例如，一个数据集中的列为字符串类型`str`，另一个为整数类型`int`），`drop_duplicates`在比较值时无法正确识别重复行。因为pandas严格区分数据类型，例如 `'123'`（字符串）和 `123`（整数）被视为不同值。 - **检查方法**：使用`df.dtypes`查看合并后的列数据类型，确保所有相关列的类型一致。 - **解决方案**： - 在合并前统一数据类型：使用`astype()`转换列类型（如`df['column'] = df['column'].astype(str)`）。 - 在去重时指定列：设置`subset`参数基于关键列去重，避免依赖不一致的列。 - 示例代码： ```python # 合并数据 df_merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) # 统一数据类型后去重 df_merged['numeric_column'] = df_merged['numeric_column'].astype(str) # 转换为字符串 df_no_dup = df_merged.drop_duplicates(subset=['key_column'], keep='first') ``` #### 2. **索引保留导致重复行未被识别** - **原因**：`concat`函数默认保留原始索引（`ignore_index=False`），如果合并后的DataFrame索引有重复或冲突，`drop_duplicates`只基于列值比较（不包括索引），可能忽略索引相关的重复行。索引重复会导致行看似不同。 - **检查方法**：检查合并后索引是否唯一（`df.index.is_unique`），或打印索引值。 - **解决方案**： - 在`concat`时设置`ignore_index=True`重置索引，避免索引干扰。 - 去重后手动重置索引：`df_no_dup = df_merged.drop_duplicates().reset_index(drop=True)`。 - 示例代码： ```python # 合并数据时重置索引 df_merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) df_no_dup = df_merged.drop_duplicates(keep='first') # 现在基于列值正确去重 ``` #### 3. **NaN值处理问题** - **原因**：pandas中NaN（缺失值）被视为不相等，这意味着如果行中有NaN值，即使其他值相同，`drop_duplicates`也不会将它们视为重复行。例如，两行数据为`(1, NaN)`和`(1, NaN)`会被当作不同行处理。 - **检查方法**：使用`df.isnull().sum()`查看NaN值分布。 - **解决方案**： - 填充NaN值：在去重前用`fillna()`替换NaN（如`df.fillna('missing')`），但需确保不影响数据语义。 - 使用`subset`参数忽略含NaN的列：基于非NaN列去重。 - 示例代码： ```python # 合并数据后处理NaN df_merged = pd.concat([df1, df2]) df_merged['column_with_nan'] = df_merged['column_with_nan'].fillna('missing_value') # 替换NaN df_no_dup = df_merged.drop_duplicates() ``` #### 4. **字符串不一致或不可见字符** - **原因**：合并的数据可能包含字符串大小写、空格或特殊字符（如制表符`\t`）的差异，导致值看似相同但实际不同。例如，`"text"`和`"Text"`不会被`drop_duplicates`识别为重复。 - **检查方法**：使用`df['column'].str.strip().str.lower()`预处理字符串列，查看是否暴露不一致。 - **解决方案**： - 在去重前标准化字符串：移除空格、转换为小写等。 - 使用`subset`参数指定关键列：避免依赖易变列。 - 示例代码： ```python # 合并后标准化字符串 df_merged = pd.concat([df1, df2]) df_merged['text_column'] = df_merged['text_column'].str.strip().str.lower() # 移除空格并小写化 df_no_dup = df_merged.drop_duplicates() ``` #### 5. **其他常见问题** - **`keep`参数设置不当**：`drop_duplicates`的`keep`参数默认为`'first'`（保留首次出现的行），如果设置为`'last'`或`False`（删除所有重复），可能与预期不符。检查参数是否正确。 - **`subset`参数未指定**：如果只基于部分列去重（例如主键列），但不指定`subset`，则基于所有列比较，可能因额外列差异导致失败。 - **数据合并时列顺序或结构变化**：`concat`可能引入新列或改变列顺序，影响比较。使用`df.columns`检查列一致性。 - **解决方案总结**： - 始终在`concat`后检查数据：调用`df_merged.info()`或`df_merged.head()`验证合并结果。 - 优先设置`ignore_index=True`：避免索引问题。 - 测试去重逻辑：用小样本数据验证`drop_duplicates`行为。 如果以上步骤仍未解决，建议提供数据样本（如使用`df.sample(5).to_dict()`输出）以便进一步诊断。pandas的去重行为依赖于数据的一致性，确保输入数据干净是关键[^1]。 ### 相关问题 1. 如何优化pandas的concat操作以提高大型数据集的合并效率? 2. pandas中处理NaN值的其他方法有哪些? 3. 在数据清洗中，近似重复记录如何处理?
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