数据批量过滤

最新推荐文章于 2025-12-11 20:49:41 发布

firefox_yau

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分类专栏： # python 网络公开数据实战文章标签： python 数据分析

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python 网络公开数据实战专栏收录该内容

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本文介绍如何利用Python解决数据不全的问题，包括缺失月份、月度数据、年度数据以及季度数据的处理。通过创建空白文档、合并数据、平均值估算等方法，对抓取的历史统计数据进行批量过滤和填充，确保数据完整性，为后续数据分析做好准备。

从网上抓取历史统计数据后，由于时间跨度比较长，有些数据不全，用python批量过滤处理。

一、存在的问题

1、缺月份及数据。

date	2022年2月	2022年1月	2021年12月	2021年11月
wind

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大数据营销的全量数据采集过滤方法

badseeds2000的博客

04-19

1055

在大数据营销系统中，网络分流器提取数据中的HTTP GET请求报文和DNS请求，用于精准用户画像和竞价排名，过滤大量其它与用户行为无关流量，通过此方法对大数据做预处理，可极大的减轻后端数据分析服务器压力。

clickhouse 批量插入数据_ClickHouse介绍

weixin_30825953的博客

01-10

2868

ClickHouse介绍什么是ClickHouse ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。 ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS，每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。ClickHouse基本介绍 ClickHouse作为新...

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海量数据过滤——布隆过滤器

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07-15

2122

笔试面试中经常有一些大量处理数据但是限制内存空间的题目，此处根据左神的《程序员代码面试指南》稍作总结，以便自己日后复习。题目一：不安全网页的黑名单包含100亿个黑名单网页，每个网页的URL最多占用64B，现在要实现一个网页过滤系统，根据网页的URL判断该网页是否在黑名单上。允许一定的判断失误率，空间内存限制在30GB以内如果是直接用哈希函数处理，肯定会长处空间限制，所以这里要用到的是：布

大数据量下的集合过滤—Bloom Filter

人在码途，逐日拾光

02-08

368

大数据量下的集合过滤—Bloom Filter 算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间。在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存...

批量插入并过滤数据库中已经有的数据

caoPengFlying的博客

05-31

2124

批量插入并过滤数据库中已经有的数据场景：有多条数据要插入在数据库中，并且几个字段是联合唯一索引。这个时候如果采用mybatis的batchInsert或者insertList方法，就不能通过了。同时又不能for循环需要多条数据一一判断并插入到数据库中，这种方式非常浪费资源解决思路：利用数据库本身从A表同步数据到B表的sql，并加上not exists的判断实例： A表字段名 ...

大数据学习——过滤及推荐常用算法简介

猿来这样-谢厂节的博客

06-19

4664

一、过滤算法Bloom-Filter算法简介即布隆过滤器，1970年由Bloom提出，它可以用于检索一个元素否在一个集合中。它是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的概率算法。BF有可能出现错判，但不会漏掉判断。因此它适合那些“零错误”的应用场合。Bloom-Filter的基本思想是利用我个不同的Hash函数

sql server 执行存储批量插入数据过滤重复数据

tiegenZ的博客

09-15

2032

insert into 表1(字段1,字段2,字段3) select * from( select 字段4,字段5,字段6 FROM 表2)D where CHECKSUM(D.字段5,D.字段6)not in(select checksum(字段2,字段3) from 表1) 应用场景：执行存储将表2的数据插入到表1，避免数据重复插入 CHECKSUM 函数是对指定表的列（1列或多列均可，字段顺序要一致）进行计算返回一个称为校验和的哈希值。如果有任一列是非可比数据类型，则 CHECKSUM.

snapde的批量文件数据过滤保存功能

feiren127的专栏

12-19

953

一、snapde基本介绍 Snapde，一个专门为编辑超大型数据量CSV文件而设计的单机版电子表格软件；它运行的速度非常快，反应非常灵敏。二、snapde批量数据筛选功能如果想要对很多文件筛选出来想要的数据怎么处理呢？ 1、首选批量打开csv文件，snapde具有批量文件打开功能 2、在“批量”菜单下选择“批量设置过滤” ...

clickhouse 批量插入数据_ClickHouse 了解

weixin_42521795的博客

01-10

1849

ClickHouse是一个用于联机分析处理(OLAP)的开源列式数据库管理系统(columnar DBMS)。它通过针对性的设计力图解决海量多维度数据的查询性能问题。开发语言: C++ClickHouse的特点开源的列存储数据库管理系统，支持线性扩展，简单方便，高可靠性，容错跑分快：比Vertica快5倍，比Hive快279倍，比MySQL快800倍功能多：支持数据统计分析各种场景，支持类SQL查...

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php过滤所有恶意字符(批量过滤post,get敏感数据)

01-21

函数代码：复制代码代码如下://php 批量过滤post,get敏感数据 if (get_magic_quotes_gpc()) { $_GET = stripslashes_array($_GET); $_POST = stripslashes_array($_POST); } function stripslashes_array(&$array) ...

php批量添加数据与批量更新数据的实现方法

10-25

例如，使用预处理语句（prepared statements）或对输入数据进行适当的过滤和转义。总结本文介绍了PHP批量添加数据与批量更新数据的实现方法，包括表单的设计、SQL语句的灵活运用以及PHP中数组的处理技巧。通过...

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在使用MyBatis结合Druid数据源进行大数据量更新时，可能会遇到批量更新失败的问题。这个问题通常涉及到几个关键因素：Druid的SQL过滤机制、MyBatis的批量更新语法以及可能存在的SQL注入风险。首先，Druid是一个...

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本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。

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这是一个c++热爱者的博客哟

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qq_36936892的博客

12-06

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Freqtrade策略开发中，bot_start()和bot_loop_start()是两个关键生命周期函数。bot_start()在机器人启动时仅调用一次，适合初始化数据、加载资源等操作；bot_loop_start()在每个交易循环开始时触发，可用于状态刷新、动态参数调整等周期性任务。开发者应注意前者只需快速执行，后者需保持轻量以避免阻塞。合理使用这两个函数能增强策略灵活性，支持复杂交易逻辑实现。掌握这两个回调函数是提升Freqtrade策略开发效率的重要环节。

Python 语言编码规范

托塔天王的博客

12-11

760

通常，不应该描述”怎么做”，除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息，当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时，使用as而不要用逗号。3、关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录，这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外，节的其他内容应被缩进2个空格。

Cisco 200-901 DEVASC 認證考試

2503_94018152的博客

12-08

932

Cisco 200-901 DEVASC考试是Cisco DevNet Associate认证的核心科目，聚焦网络自动化、API开发及Cisco平台集成。考试涵盖软件开发、API应用、网络基础等6大领域，费用300美元，时长120分钟。该认证适合希望掌握网络自动化技能的IT人员，需具备Python基础，但无需实体设备。作为DevNet认证体系的入门级考试，200-901为工程师开启通往高级自动化认证的大门，符合当前IT行业向自动化转型的趋势。

Java 过滤重复数据批量保存

11-26

在 Java 中实现过滤重复数据后批量保存，可通过不同场景和需求采用不同的方法，以下是几种常见的实现方式： ### 内存中过滤重复数据并批量保存到数据库在 Java 代码里先过滤重复数据，再批量保存到数据库。假定有一个 `User` 类，需要依据 `name` 属性过滤重复数据，然后批量保存到数据库。 ```java import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; class User { private String name; private int age; public User(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } public String getName() { return name; } public int getAge() { return age; } } public class BatchSaveFilteredData { public static void main(String[] args) { List<User> users = new ArrayList<>(); users.add(new User("Alice", 25)); users.add(new User("Bob", 30)); users.add(new User("Alice", 25)); // 重复数据 // 过滤重复数据 Set<String> uniqueNames = new HashSet<>(); List<User> filteredUsers = new ArrayList<>(); for (User user : users) { if (uniqueNames.add(user.getName())) { filteredUsers.add(user); } } // 批量保存到数据库 try (Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb", "root", "password"); PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)")) { for (User user : filteredUsers) { preparedStatement.setString(1, user.getName()); preparedStatement.setInt(2, user.getAge()); preparedStatement.addBatch(); } preparedStatement.executeBatch(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` ### 利用数据库约束过滤重复数据并批量插入在数据库层面设置字段唯一性约束，插入数据时让数据库自动过滤重复数据。例如，在 MySQL 中设置 `name` 字段为唯一索引，然后使用 Java 批量插入数据。 ```sql -- 设置数据库中 name 字段为唯一索引 ALTER TABLE users ADD UNIQUE (name); ``` ```java import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; class User { private String name; private int age; public User(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } public String getName() { return name; } public int getAge() { return age; } } public class BatchSaveWithDBConstraint { public static void main(String[] args) { List<User> users = new ArrayList<>(); users.add(new User("Alice", 25)); users.add(new User("Bob", 30)); users.add(new User("Alice", 25)); // 重复数据 try (Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb", "root", "password"); PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("INSERT IGNORE INTO users (name, age) VALUES (?, ?)")) { for (User user : users) { preparedStatement.setString(1, user.getName()); preparedStatement.setInt(2, user.getAge()); preparedStatement.addBatch(); } preparedStatement.executeBatch(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` ### 多线程批量导入并过滤重复数据若数据量庞大，可采用多线程技术提高导入效率。以下是一个简单示例： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; import java.util.concurrent.*; class User { private String name; private int age; public User(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } public String getName() { return name; } public int getAge() { return age; } } class BatchSaveTask implements Callable<Integer> { private List<User> users; public BatchSaveTask(List<User> users) { this.users = users; } @Override public Integer call() throws Exception { Set<String> uniqueNames = new HashSet<>(); List<User> filteredUsers = new ArrayList<>(); for (User user : users) { if (uniqueNames.add(user.getName())) { filteredUsers.add(user); } } // 模拟批量保存到数据库 return filteredUsers.size(); } } public class MultiThreadBatchSave { public static void main(String[] args) { List<User> allUsers = new ArrayList<>(); // 添加大量用户数据 int batchSize = 100; List<List<User>> batches = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < allUsers.size(); i += batchSize) { batches.add(allUsers.subList(i, Math.min(i + batchSize, allUsers.size()))); } ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4); List<Future<Integer>> futures = new ArrayList<>(); for (List<User> batch : batches) { futures.add(executorService.submit(new BatchSaveTask(batch))); } int totalSaved = 0; for (Future<Integer> future : futures) { try { totalSaved += future.get(); } catch (InterruptedException | ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } executorService.shutdown(); System.out.println("Total saved: " + totalSaved); } } ```