新闻动态
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202601-24
- pandas 如何处理 nullable
- 用"Int64"显式指定dtype可创建支持缺失值的整数类型，需在创建时设置，后续astype转换会失败；convert_dtypes()可...
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202601-23
- pandas 如何在 rolling/e
- pandas的rolling/expanding自定义函数必须返回标量，返回Series/list会报错；需多输出时用apply+result_type=‘ex...
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202601-23
- SQL 查询慢一定是索引问题吗？
- 查询慢不一定因缺少索引，可能源于函数/表达式导致索引失效、隐式类型转换、统计信息过期、低选择性索引、覆盖不全、索引过宽、ORDERBY/GROUPBY未优化、临...
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202601-22
- pandas pivot_table 中
- pandas.pivot_table中缺失值需分两步处理：fill_value仅填充空组，fillna()支持全表、按列、方法等灵活填充，还可结合aggfunc...
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202601-22
- Numba函数错误修复：统一处理1D与2
- 本文解决Numba@njit函数在同时处理1D（标量扩展）和2D（多维边界框）输入时因返回值维度不一致导致的np.all()报错问题，核心方案是强制get_ex...
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202601-20
- 标题：使用模糊匹配合并多个 DataFr
- 本文介绍如何基于公司名称的模糊匹配（而非精确相等）合并多个结构不完全一致的pandasDataFrame，并对重复列值自动聚合为元组，同时保留所有原始列。
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202601-20
- 如何基于模糊匹配合并多个包含公司名称的
- 本文介绍一种高效、简洁的方法，使用pandas的concat与分组聚合实现多表按公司名称（支持近似匹配）智能拼接，并自动处理列冲突（如重复值存为元组）。
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202601-18
- SQL GROUP BY 的性能瓶颈在哪
- SQLGROUPBY性能瓶颈集中在数据扫描、分组定位和聚合计算三环节：无索引导致全表扫描；隐式排序触发临时表与文件排序；分组键分散或聚合复杂加剧CPU与内存压力...
