# 查看重复数据的数量 duplicate_count = duplicated_data.count()保错Py4JJavaError: An error occurred while calling o235.count.怎么办

时间: 2023-10-09 21:04:30 浏览: 199
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Java如何找出数组中重复的数字

这个错误可能是由于 PySpark 的某些配置或者环境问题导致的。你可以尝试以下几个步骤进行解决： 1. 确认 PySpark 环境已经正确安装并配置好了。 2. 检查你的代码中是否存在语法错误或者其他常见的错误。 3. 尝试使用其他的数据集进行测试，确保问题不是由于数据集本身引起的。 4. 如果上述步骤都没有解决问题，可以考虑升级 PySpark 到最新版本或者重新安装一遍 PySpark。 希望这些步骤可以帮助你解决问题。
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# Handle duplicates duplicate_rows_data = df[df.duplicated()] print("number of duplicate rows: ", duplicate_rows_data.shape)

首先，使用 df[df.duplicated()] 找出数据中所有的重复行（即每个列的值都相同的行），并将其保存到 duplicate_rows_data 变量中。然后，使用 duplicate_rows_data.shape 输出重复行的数量。 该代码可以帮助...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count total_count =sum(count_dict.values()) print(total_count) counts =[count_dict.values()] print(counts) freq =[ct / total_count for ct in counts]针对这段代码用字典的值除以total_count

在计算频率时，使用了字典的值除以total_count的方法。具体来说，代码中的count_dict是一个字典，它的键是子结构的SMILES字符串，值是该子结构在分子库中出现的次数。total_count是所有子结构在分子库中出现的总次数...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 smi = smi_list[submol_idx] count_dict[smi] = count counts =[count_dict.values()] total_count =sum(count_dict.values()) freq =[num / total_count for num in counts]针对这段代码分别将列表的值除以其总和

counts = list(count_dict.values()) total_count = sum(counts) freq = [num / total_count for num in counts] 这里首先将字典中的值（即出现次数）提取出来，存储在列表 counts 中。然后使用 sum() 函数...
zip

Duplicate_File_Finder_Pro_6.14.1__HCiSO__xclient.info.dmg.zip

Duplicate File Finder让你可以简单的拖放想要查看的文件夹，然后单击扫描。一分钟内，该应用程序会给你所有的重复文件按类别报告：图像，视频，音乐，文件，文档和所有其他特定扩展。这是很容易地看到每个文件占用...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol_idx, submol in enumerate(submols): count = 0 for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count += 1 count_dict[submol_idx] = count改变这段代码将字典索引变成分子smiles

dg = pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list = dg['mol'].tolist() submols = [Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count_dict = {} for submol in submols: count =...

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1...

保存失败,错误信息为： org.springframework.dao.DuplicateKeyException: ### Error updating database. Cause: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: duplicate key value violates unique constraint "dw_mapping_pkey" 详细：Key (target_column_name, component_id)=(name, DWMP0000000000001025) already exists. ### The error may involve com.di.dmas.dataway.mxgraph.dao.GraphMappingMapper.insertOneMappingParam-Inline ### The error occurred while setting parameters ### SQL: insert into DW_MAPPING ( COMPONENT_ID, TEMPLATE_ID, SOURCE_COLUMN_NAME, TARGET_COLUMN_NAME, COLUMN_ORDER ) values ( ?, ?, ?, ?, ? ) ### Cause: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: duplicate

这个错误是由于在数据库中已经存在了相同的目标列名和组件ID的记录，而你尝试插入的数据与已存在的记录冲突导致的。你需要确保插入的数据在目标列名和组件ID上是唯一的，或者更新已存在的记录而不是插入新记录。

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 替换 'your_file.xlsx' 为实际的文件路径 # 根据某一列数据筛选重复项 duplicate_values = df[df.duplicated('column_name', keep=False)] # 打印筛选结果 print(duplicate_values) 用这段代码筛选重复项时，结果不完整

1. 数据中有空值或缺失值：空值或缺失值可能会影响重复项的筛选结果。你可以使用dropna()函数在筛选之前删除包含空值的行。 python df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True) 这行代码将删除...

改进代码 def read_log_file(args): lines = [] with open(args.input, 'r') as f: for line in f: lines.append(line.strip()) return lines # FIND def wash_log_file(file_path,line): start_index = -1 for i, line in enumerate(lines): if 'Initialization of star.flow.EffectiveViscositySolver requires an additional pass...' in line: start_index = i + 1 if start_index == -1: print('Error: "Initialization of star" was not found in the log files.') exit() return lines[start_index] # DELETE def remove_duplicate_rows(line, start_index): unique_lines = [] for line in lines[start_index:]: if line not in unique_lines: unique_lines.append(line) return unique_lines

4. remove_duplicate_rows函数中的return语句缩进错误，应该缩进到for循环的外面。 5. remove_duplicate_rows函数中的参数名和函数名不一致，应该将line改为lines。 下面是修改后的代码： python ...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] counts =[] for submol in submols: matches = [mol.GetSubstructMatches(submol) for mol in mols] counts.append(len(matches)) total_count = sum(counts) frequencies = [count / total_count for count in counts] for fragment, frequency in zip(smi_list, frequencies): print(f"{fragment}: {frequency}")这段代码如何将输出结果保存到excel

frequencies = [count / total_count for count in counts] results = [] for fragment, frequency in zip(smi_list, frequencies): results.append([fragment, frequency]) df_results = pd.DataFrame(results, ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = data_Y.reshape(-1) data_predict_plot = data_predict.reshape(-1) plt.plot(dataY_plot, label='real') plt.plot(data_predict_plot, label='predict') ...

import radon from radon.visitors import ComplexityVisitor class MyClass: def my_function(self): for i in range(10): if i % 2 == 0: print(i) else: print("odd") file_path = "accuracy_rate.ipynb" with open(file_path, "r",encoding='utf-8') as f: code = f.read() visitor = ComplexityVisitor.from_code(code) print("圈复杂度:", str(visitor.total_complexity())) raw_loc = radon.raw_analysis.analyze(code) print("代码行数:", str(raw_loc.loc)) function_list = radon.raw_analysis.extract_functions(code) print("函数数量:", str(len(function_list))) duplication = radon.complexity.cc_duplicate(code) print("代码重复率:", str(duplication))怎么修改

file_path = "example.py" with open(file_path, "r", encoding='utf-8') as f: code = f.read() visitor = ComplexityVisitor.from_code(code) print("圈复杂度:", str(visitor.total_complexity())) raw_loc = ...

df =pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list =df['Smiles'].tolist() mols =[Chem.MolFromSmiles(smile) for smile in smile_list] fingerprints =[Chem.RDKFingerprint(mol) for mol in mols] dg =pd.read_csv("D:\HBVdata\hbvfrag_recap_delete_duplicate.csv") smi_list =dg['mol'].tolist() submols =[Chem.MolFromSmarts(smi) for smi in smi_list] count =0 for submol in submols: for mol in mols: if mol.HasSubstructMatch(submol): count +=1 print(count)改变这段代码让输出的值为每个分子对应的count

您可以将计数变量 count 转换为一个字典，其中键为分子的 SMILES 字符串，值为该分子结构中匹配子结构的数量。代码如下： python df = pd.read_excel("D:\HBVdata\HBV_P.xlsx") smile_list = df['Smiles'].to...

Duplicate weights for temporal attention and temporal norm # new_state_dict = state_dict.copy() # for key in state_dict: # if 'blocks' in key and 'attn' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('attn','temporal_attn') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # if 'blocks' in key and 'norm1' in key and 'relative' not in key and 'mask' not in key: # new_key = key.replace('norm1','temporal_norm') # if not new_key in state_dict: # new_state_dict[new_key] = state_dict[key] # else: # new_state_dict[new_key] = state_dict[new_key] # state_dict = new_state_dict

这段代码是在加载预训练模型的过程中进行的一些操作，主要是为了避免在模型中出现重复的权重。在这段代码中，首先将原始的权重字典进行复制，然后通过遍历原始字典中的键，将其中与时间相关的注意力和归一化操作的键...

解释这段代码 def dropNullAndDropDuplicates(spark: SparkSession, df: DataFrame, schema: StructType, dropKeys: Seq[String], duplicateKeys: Array[String]): (LongAccumulator, LongAccumulator, LongAccumulator, DataFrame) = { val schemaFieldNames: Array[String] = schema.fieldNames if (dropKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_)) || duplicateKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_))) { return (null, null, null, null) } val lineCount: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("lineCount") val trash: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("trash") val duplicate: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("duplicate") val df1: DataFrame = df.select( df.columns.map(name => col(name).as(name.trim.toLowerCase)): _* ) val df1FieldNames: Array[String] = df1.schema.fieldNames val df2: DataFrame = { var tmp: DataFrame = df1 schema.fieldNames.filterNot(df1FieldNames.contains).foreach( fieldName => tmp = tmp.withColumn(fieldName, lit(literal = null)) ) tmp.select( schema.fields .map(structField => tmp.col(structField.name).cast(structField.dataType)): _* ) }.withColumn(colName = "index", monotonically_increasing_id()) val df3: DataFrame = df2.filter(row => { lineCount.add(1) if (dropKeys.exists(key => row.get(row.fieldIndex(key)) == null)) { trash.add(1) false } else { true } }) val df4: DataFrame = df3.groupByKey(row => duplicateKeys.map(key => row.get(row.fieldIndex(key)).toString).mkString("-") )(Encoders.STRING).reduceGroups((row1, row2) => { duplicate.add(1) val defect1 = row1.toSeq.count(_ == null) val defect2 = row2.toSeq.count(_ == null) if (defect1 < defect2) row1 else if (defect1 > defect2) row2 else if (row1.getLong(row1.fieldIndex(name = "index")) > row2.getLong(row1.fieldIndex(name = "index"))) row1 else row2 }).map(_._2)(RowEncoder(df3.schema)) .toDF .drop("index") (lineCount, trash, duplicate, df4) }

然后将 DataFrame 中的列名转换为小写并去除空格，再根据 StructType 中的字段补充缺失的列并转换数据类型，最后根据传入的 dropKeys 去除空值行，根据传入的 duplicateKeys 去除重复行，并记录行数、空值行数和重复...

ld.lld: error: duplicate symbol: BOOT_UPGRADE_FWNAME >>> defined in drivers/input/touchscreen/hxchipset/himax_mmi.o(himax_debug.o) >>> defined in drivers/input/touchscreen/hxchipset/himax_mmi.o(himax_inspection.o)

这个错误是由于在 himax_mmi.o 对象文件中，himax_debug.o 和 himax_inspection.o 中都定义了名为 BOOT_UPGRADE_FWNAME 的符号，导致重复定义。 你可以通过以下方式解决这个问题： 1. 检查代码中是否有...

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它的作用是在插入数据时，如果发现有重复的键值，就执行更新操作，而不是插入新数据。这样可以避免插入重复数据，同时又能保证数据的唯一性。语法如下： INSERT INTO table (col1, col2, col3) VALUES (val1, ...

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