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    Pandas库基础使用系列---获取

    前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python切片语法。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...如果要使用索引方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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    解决Python spyder显示不全df问题

    python中有的df比较长head时候会出现省略号,现在数据分析常用就是基于anacondanotebooksypder,在spyder下head时候就会比较明显遇到显示不全。...pd df=pd.DataFrame(np.random.rand(2,10)) #创建一个210数 df.head() 很明显第4到7就省略掉了 Out[4]: 0 1 2 … 7 8...0.994344 0.224598 1 0.506084 0.846291 0.308469 … 0.298030 0.624266 0.621298 [2 rows x 10 columns] 现在就使用...,显示不全怎么办?...(100) 好啦,这里就不展示显示100结果了,set_option还有很多其他参数大家可以直接官网查看这里就不再啰嗦了 以上这篇解决Python spyder显示不全df问题就是小编分享给大家全部内容了

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    python中pandas库中DataFrame对操作使用方法示例

    w'使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格中'w'使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格中'w',返回是DataFrame...6所在第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在第3-5(不包括5) Out[32]: c...类型,**注意**这种取法是有使用条件,只有当索引不是数字索引时才可以使用,否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型...: a b c d e three 10 11 12 13 14 data.ix[-1] #取DataFrame中最后一,返回是Series类型,这个一样,索引不能是数字时才可以使用 Out...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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    SQL中转列转行

    而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...这样,无论使用任何聚合函数,都可以得到该uid下指定课程成绩结果。这里是用了sum函数,其实用min、max效果也是一样,因为待聚合数值中就只有那一个值非空。...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...一变多行,那么复制最直观实现当然是使用union,即分别针对每门课程提取一张衍生表,最后将所有课程衍生表union到一起即可,其中需要注意字段对齐 按照这一思路,给出SQL实现如下: SELECT

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    SQL 中转列转行

    转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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    存储、存储之间关系比较

    因此Sybase已经开发了一个新关系型数据库——逆向关系型数据库可能是对此最好解释,它使用一个传统关系型结构以及类似的非常熟悉术语,但是却是基于,而非基于。...我们发现,按存储数据,最多能有5-10%压缩比例; 2. 对于许多2K 4K 二进制数据页来说,为压缩和解压缩而增加开销太大; 3. 在OLTP 环境中,大量读取更新混杂在一起。...存储法是将数据按照存储到数据库中,与存储类似; 3.1基于储存 基于存储是将数据组织成多个,这样就能在一个操作中找到所有的。...这种体系结构在处理数据仓库使用海量数据时没有问题,但不适合需要进行大量以方式进行访问更新操作联机事物处理。就是这种数据库之一。...引擎也采用了一种基于处理方式,但是它还对值进行标记,以获得更高速度更好数据压缩效果。它们使用一种专用位向量方案,可以在压缩状态下进行搜索。

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    jupyter 实现notebook中显示完整

    jupyter notebook中设置显示最大行及浮点数,在head观察时不会省略 jupyter notebook中df.head(50)经常会因为数据太大,行列自动省略,观察数据时不爽!...1000) pd.set_option(‘max_row’,300) pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.5f’ % x) 欢迎使用...Markdown编辑器写博客 补充知识:Jupyter notebook 输出部分显示不全问题 在我更换了jupyter主题后(如何更换主题,见上篇博客),输出部分总是显示不全,差两个字符;Github...这个13px,可能有的人改了以后,还是显示不全,可以多试几个数,因为有的人浏览器显示比例不一样 重新运行jupyter notebook,输出部分显示不全问题解决。...以上这篇jupyter 实现notebook中显示完整就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

    5.6K20

    传统存储(HBase)存储区别「建议收藏」

    1 为什么要按存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库式存储(Row-basedstorage)来说。...下面来看一个例子: 从上图可以很清楚地看到,式存储下一张表数据都是放在一起,但列式存储下都被分开保存了。...所以它们就有了如下这些优缺点: 式存储 列式存储 优点 Ø 数据被保存在一起 Ø INSERT/UPDATE容易 Ø 查询时只有涉及到会被读取 Ø 投影(projection)很高效...正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩目的(有点像规范化非规范化NormalizeDenomalize) 3查询执行性能 下面就是最牛图了,通过一条查询执行过程说明列式存储...用数字去列表里匹配,匹配上位置设为1。 3. 把不同匹配结果进行位运算得到符合所有条件记录下标。 4. 使用这个下标组装出最终结果集。

    1.4K20

    重温SQL Server转列转行,面试常考题

    转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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    MySQL中转列转行操作,附SQL实战

    本文将详细介绍MySQL中转列转行操作,并提供相应SQL语句进行操作。转列转列操作指的是将表格中一数据转换为多数据操作。在MySQL中,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....这种方法需要使用到MySQL聚合函数CASE语句。...自定义SQL语句除了使用UNPIVOT函数外,还可以使用自定义SQL语句实现转行操作。这种方法需要使用到MySQLUNION ALL语句。...结论MySQL中转列转行操作都具有广泛应用场景,能够满足各种分析报表需求。在实际应用中,可以根据具体需求选择相应MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。...需要注意是,在进行行转列转行操作时,要考虑到数据准确性可读性,避免数据丢失和混淆。

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