即使是一个包含这些列的表被作为错误日志记录目标表。 三、示例 下面的代码创建表并填充数据用于演示。...source 表中是可选，而在dest 表中是强制的 一旦基表创建之后，如果需要使用DML error logging 特性，则必须为该基表创建一个日志表用于记录基于该表上的DML错误。...CODE") --source 表为NULL的两行将引起整个insert 语句回滚，无论在错误之间有多少条语句被成功插入。...--那些未能成功插入的记录将被记录在ERR$_DEST中，并且也记录了错误的原因。...四、后记 1、DML error logging特性使用了自治事务，因此不论当前的主事务是提交或回滚，其产生的错误信息都将记录在对应的日志表。
tablespace:为索引指定表空间 （2）创建唯一索引 保证定义索引的列中没有任何两行有重复值。...唯一索引中的索引关键字只能指向表中的一行。 （3）创建反向键索引 与常规B树索引相反，反向键索引在保持列顺序的同时反转索引列的字节。...索引中的列不必与表中的列顺序一致，也不必相互邻接。...CHCHE：使用CACHE选项可以预先分配一组序列号，并将其保留在内存中，这样可以更快地访问序列号，当用完缓存中的所有序列号时，oracle将生成另一组数值，并将其保留在缓存中。...一般创建范围分区时都会将最后一个分区设置为maxvalue，将其他数据落入此分区，一旦需要时可以利用拆分分区的技术将需要的数据从最后一个分区分离出入，单独形成一个分区，如果没有创建最大的分区，插入的数据查出范围就会报错
r1[[0, -1], -2:]使用了花式索引来选取数组中的特定行和列。...[0, -1]表示要选择第一行和最后一行，-2:表示要选择倒数第二列到最后一列（包括最后一列）。...:-1,:] r2 np.sort(r1, axis=0)使用 NumPy 的sort()函数对二维数组r1按列进行排序，其中axis=0表示沿着列的方向进行排序，即每一列都会单独排序。...r4[[3, 1], :] = r4[[1, 3], :]最终将r4数组中第 2 行和第 4 行的值赋给了r4数组中的第 4 行和第 2 行，实现了交换这两行数据的操作。...rows = pos // r5.shape[1]：根据位置索引计算每个元素在原矩阵中的行坐标。 cols = pos % r5.shape[1]：根据位置索引计算每个元素在原矩阵中的列坐标。
为索引指定表空间 （2）创建唯一索引 保证定义索引的列中没有任何两行有重复值。...唯一索引中的索引关键字只能指向表中的一行。 ? （3）创建反向键索引 与常规B树索引相反，反向键索引在保持列顺序的同时反转索引列的字节。...索引中的列不必与表中的列顺序一致，也不必相互邻接。 基于函数的索引：需要创建的索引需要使用表中一列或多列的函数或表达式，也可以将基于函数的索引创建为B树索引或位图索引 ? 3....创建索引的原则 频繁搜索的列可以作为索引列 经常排序，分组的列可以作为索引 经常用作连接的列（主键/外键）可以作为索引 将索引放在一个单独的表空间中，不要放在有回退段、临时段和表的表空间中 对于大型索引而言...CHCHE：使用CACHE选项可以预先分配一组序列号，并将其保留在内存中，这样可以更快地访问序列号，当用完缓存中的所有序列号时，oracle将生成另一组数值，并将其保留在缓存中。
read_csv处理的第一个记录在CSV文件中为头名。这显然是不正确的，因为csv文件没有为我们提供标题名称。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...对数据框进行排序并选择顶行 使用max（）属性查找最大值 # Method 1: Sorted = df.sort_values(['Births'], ascending=False) Sorted.head...列中的最大值 [df['Births'] == df['Births'].max()] 等于 [查找出生列中等于973的所有记录] df ['Names'] [df [' Births'] == df...['Births'].max()] 等于选择Names列WHERE [Births列等于973]中的所有记录 另一种方法可能是使用Sorted dataframe： Sorted ['Names'].
一、问题背景 在Pandas的早期版本中，ix 是一个方便的索引器，允许用户通过标签和整数位置来索引DataFrame的行和列。...三、错误代码示例 假设我们有一个DataFrame，并试图使用 ix 来选择特定的行和列： import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = {'...（基于整数位置） 如果你知道要选择的行和列的整数位置，可以使用 .iloc： # 使用.iloc选择第一行和第二列（注意这里索引是从0开始的） result = df.iloc[0, 1] # 第一行是...0，第二列（索引为1，因为从0开始计数） print(result) # 输出：4 实战场景：选择多行和多列 假设我们要选择DataFrame的前两行和列 ‘A’ 与 ‘B’： # 使用.loc选择前两行和列...避免从旧版本的教程或代码中复制代码，特别是涉及已弃用或已移除的功能时。 如果你正在升级Pandas版本，并遇到类似 AttributeError 的错误，请检查你的代码并替换任何已弃用的功能。
因为刚入行的时候在excel上犯过这类错误，所以在此记录一下。...一些函数记录在此（参考书本《利用Python进行数据分析》）： 方法 描述 count() 非NA值的数量 describe() 各列的汇总统计 min()、max() 最小、最大值 argmin()、...argmax() 最小、最大值对应的索引位置 idxmin()、idxmax() 最小、最大值对应的索引值 quantile() 样本分位数 sum() 加总 mean() 均值 median() 中位数...也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据， ? 1....这个例子中索引有两层，国家和年份，来学习一些简单的操作。 1. 用层次索引选取子集： ? ? 选取多个子集呢？ ? 2. 自定义变量名 自定义变量名的好处很多，可以更方便的对数据进行选择。
In-Memory 存储索引 每个IMCU头都自动创建和管理其CU的In-Memory存储索引（IM存储索引）。 IM存储索引存储IMCU内所有列的最小值和最大值。...这两行的 cust_id 列值存储在CU中，如下所示： 100439 3047 因为 cust_id 值是数据块中每行的第一个值，所以 cust_id 列位于IMCU中的第一个位置。...In-Memory 存储索引 每个IMCU头都自动创建和管理其CU的In-Memory存储索引（IM存储索引）。 IM存储索引存储IMCU内所有列的最小值和最大值。...例如，sales 填充在IM列存储中。 此表的每个IMCU都有所有列。 sales.prod_id 列存储在每个IMCU内的单独CU中。...您可以选择性地启用或禁用IMEU中存储的虚拟列。 您还可以为不同的列指定压缩级别。 表达式统计存储 (ESS) 表达式统计存储（ESS）是由优化器维护的存储关于表达式求值的统计的存储库。
可以指定多个 menu-item，有层级关系，使用空格隔开，表示跳转到对应的结点。 不带选项和参数单独执行 info，进入目录结点，提供了主要主题的菜单。...3.选项说明 -k, --apropos=STRING 在所有手册的所有索引中查找 STRING -d, --directory=DIR 添加包含 info 格式帮助文档的目录 --dribble=...FILENAME 将用户按键记录在指定的文件 -f, --file=FILENAME 指定要读取的 info 格式的帮助文档。...-h, --help 显示帮助信息并退出 --index-search=STRING 转到由索引项 STRING 指向的节点 -n, --node=NODENAME 指定首先访问的 info 帮助文件的节点...Space, PageDown 翻滚到下一页，当前页的最后两行保留为下一页的起始两行。 Del, PageUp 翻滚到上一页，当前页的起始两行保留为上一页的最后两行。
索引底层数据结构了解 数据组织方面 选择树形存储 基础数据结构中，hash时间复杂度(O(1))但支持顺序查找困难。数组链表复杂度(O(n))。...有 j 个孩子的非叶节点恰好有 j-1 个关键码，关键码按递增次序排序。 ? B树存在磁盘中，我们想要查找29，查找过程： 1. 根据根结点找到文件目录的根磁盘块1，将其中信息导入内存。...前缀索引意在保持较高选择性的情况下，取字段的前缀部分用于索引，降低内存使用率。 我对测试表中pdl字段及前缀部分的选择性进行观测如下： ? ? ?...多列索引合并 很多时候我们为了查询方便，为很多列单独创建索引。但我们在使用where筛选时，却多使用AND，OR等条件。...在创建多列索引时注意： - 通常将选择性高的字段放在前面 - 多列字段的前缀也可以作为索引(例如(a,b)索引时，可以单独使用a索引，但不能单独使用b索引) 聚簇索引 聚簇索引指的是一种数据组织结构
二维Tensor对二维Tensor使用max/min函数，必须搞清楚的就是dim参数，先说结论：①. dim为0，用于查找每列的最大值。返回行下标索引。②. dim为1，用于查找每行的最大值。...返回列下标索引。③. 不添加dim参数，返回所有值中的最大值，且无索引。这里放在4.中展示。从这里看就有些奇怪了，因为众所周知，二维情况下，第0维为行，第1维为列。为什么dim为0时返回每列的最大值。...先看一个例子，以一个两行三列的Tensor(size=2x3)维例： t=torch.randn(2,3)print(t)print("-------max dim=0 -------")print(torch.max...对dim参数的结论：在其他维度均确定的情况下，比较所有dim维对应的数据，找到其中的最大值，并返回索引。...进行内部比较，得到三个组内最大值，即[0.6301，0.8937，0.3851]，得到索引[1，0，1]。所以，也就是每一列的最大值了。同理可以分析该例子中，dim=1的情况。
# 查看数据的维度 attr2.ndim # 显示前几行数据，默认为5行 attr2.head(2) # 取前两行数据 # 显示末尾几行数据，默认为5行 attr2.tail(2) # 取末尾两行数据...# 查看详细信息，行，列，索引，类型，内存等 attr2.info() # 快速统计均值，标准差，最大值，最小值，四分位 attr2.describe() # 当然只会统计数字类型的。...# 以下我们认为attr3中有很多数据,字段还是和上面的一样 # 取前50行数据 attr3[:50] # 取前20行的name字段 attr3[:20]['name'] # 单独取某一列的数据 attr3...]] # 取第一列和第三列 attr4.iloc[[0,1],[0,2]] # 取第一行和第二行的第一列和第三列 # 布尔索引 # 取出年龄大于10的 attr4[attr4['age']>10] #...缺失数据的处理 我们如果读取爬去到的大量数据，可能会存在NaN值。 出现NaN和numpy中是一样的，表示不是一个数字。 我们需要把他修改成0获取其他中值，来减少我们计算的误差。
最小值/最大值是所谓的列统计信息的示例 - 表征存储在列文件格式（如 Parquet）的单个列中的值范围的指标，比如 • 值的总数 • 空值的数量（连同总数，可以产生列的非空值的数量） • 列中所有值的总大小...（以字节为单位）（取决于使用的编码、压缩等） 配备了表征存储在每个文件的每个单独列中的一系列值的列统计信息，现在让我们整理下表：每一行将对应于一对文件名和列，并且对于每个这样的对，我们将写出相应的统计数据...：最小值，最大值，计数，空计数： 这本质上是一个列统计索引！...但是如果 Parquet 已经存储了列统计信息，那么创建附加索引有什么意义呢？每个 Parquet 文件仅单独存储我们上面组合的索引中的一行。...为了能够在保持灵活性的同时跟上最大表的规模，可以将索引配置为分片到多个文件组中，并根据其键值将单个记录散列到其中的任何一个中。
可以在一个列或一组列上创建索引。 18.所有不同类型的索引是什么？ 索引有三种类型 1.唯一索引：唯一索引通过确保表中没有两行数据具有相同的键值来帮助维护数据完整性。...定义主键时，可以自动应用唯一索引。它确保索引键列中的值是唯一的。 2.聚集索引：聚集索引对表的物理顺序进行重新排序，并根据键值进行搜索。每个表只有一个聚集索引。...一个表只能有一个聚集索引 它改变了记录在数据库中的存储方式，因为它通过设置为聚集索引的列对行进行排序。 非聚集索引： 与聚集索引相比，它更慢。...一个表可以具有多个非聚集索引。 它不会改变其排序方式，但是会在一个表内创建一个单独的对象，该对象在搜索后指向原始表行。 20.什么是SQL视图？ 视图就像逻辑上存储在数据库中的表的子集。...非规范化是一种数据库优化技术，用于提高数据库基础结构的性能。 它涉及将冗余数据添加到一个或多个表的过程。 在规范化的数据库中，我们将数据存储在单独的逻辑表中，并尝试最小化冗余数据。
，后面重复的为True，第一个和不重复的为false，返回true #和false组成的Series类型 df.duplicated('key')#两行key这一列一样就算重复...= df1.reindex( columns=states ) set_index() 将DataFrame中的列columns设置成索引index 打造层次化索引的方法 # 将columns...中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的 adult.set_index(['race','sex'], inplace...= True) # 默认情况下，设置成索引的列会从DataFrame中移除 # drop=False将其保留下来 adult.set_index(['race','sex'], inplace =...True) reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作 既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引 df.reset_index() ----
有多少非缺失值、每列的类型；describe() 默认统计数值型数据的各个统计量，可以自行选择分位数位置。...df.info()df.describe()# describe()可以自行选择分位数位置df.describe(percentiles=[.05, .25, .75, .95])# 非数值型特征需要单独调用...describe方法df['Physics'].describe() 5. idxmax & nlargest idxmax函数返回最大值对应的索引，在某些情况下特别适用，idxmin功能类似；nlargest...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！...在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思？
然而，由于这种选择在同行中的独特性，因此也是引起争议的常见原因，并且清楚地了解记录级元数据提供的价值以及额外成本至关重要。...正如开创性的数据库工作所指出的那样，记录键是将加快写入/查询速度的索引等技术与导致记录在表内跨文件移动的聚簇等其他机制联系在一起的基本结构。...这些字段也是在生产环境中快速调试数据质量问题的手段。想象一下调试重复记录问题，这是由重复作业或锁提供程序配置错误等引起的。注意到表中有重复条目但不确定它们是如何出现的。...仅在此处跟踪文件级别的版本可能是不够的，因为并非文件中的所有记录在提交期间都已更新。...Uber 利用 Hudi 纪录的元字段和增量处理能力的组合，将其管道中的计算成本降低了 80%，这可以轻松覆盖额外的元字段开销，数倍于此。
应用场景数据仓库建设数据整合：在构建数据仓库时，需要从多个数据源中提取、清洗、转换数据，并将其整合到数据仓库中。...通过编写查询语句筛选出异常数据，并根据结果集创建新表，可以集中存储这些异常数据，便于后续的分析和处理。例如，检测出某个字段中存在不符合格式要求的数据，可以将其单独存储到一个表中，以便进一步调查和修正。...数据校验结果记录：在数据校验过程中，可以将校验结果（如校验通过的数据、校验失败的数据及其错误信息）存储到新表中。这样，可以方便地跟踪数据校验的历史记录，分析数据质量问题，并为数据改进提供依据。...查询条件是两个表中相同vip_id的记录在多个字段上存在差异，且a表中的记录创建日期早于两天前。查询结果按a表的创建日期升序排序。注意事项索引和约束：通过结果集创建的表默认不会包含索引和约束。...在创建表后，可以根据需要为新表添加索引和约束，以提高查询性能和数据完整性。数据类型：新表中列的数据类型将根据查询结果中的数据类型自动推断。如果需要特定的数据类型或长度，可以在创建表后对列进行修改。
作者：石头 | 来源：机器学习那些事 pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas...np.random.randint(1, 5, [12])) # 除前两行索引对应的值不变，后几行索引对应的值为Other ser[~ser.isin(ser.value_counts().index[...(np.sign(np.diff(ser))) # 二阶导的最小值对应的值为最大值，返回最大值的索引 peak_locs = np.where(dd == -2)[0] + 1 peak_locs #...如何得到列中前n个最大值对应的索引 df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 15, 15).reshape(5,-1), columns=list('abc'))...获取每列包含行方向上最大值的个数 count_series = df.apply(np.argmax, axis=1).value_counts() print(count_series) # 输出行方向最大值个数最多的列的索引
另外，InnoDB的二级索引列中默认包含主键列，如果主键太长，也会使得二级索引很占空间。...它的索引结构大致是这样的： ? 也就是说，索引列的顺序很重要，如果两行数据的Name列相同，则用Age列比较大小，如果Age列相同，则用Number列比较大小。...' and age = 20 当age=20的记录在数据库中非常少时，反而把age放到索引列的左端效率更高。...但是，有时候，冗余索引也是可取的，假设已经存在索引(A)，将其扩展为(A,B)后，因为B列是一个很长的类型，导致用A单独查询时没有以前快了，这时可以考虑新创建索引(A,B)。...索引中包含了查询所需要的全部列则得一星 第一个条原则的意思是where条件中查询的顺序和索引是一致的，就是前面说的从左到右使用索引。
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