今天来分享一道美团高频面试题，5 分钟搞懂“为什么 MySQL 不建议使用 NULL 作为列默认值？”。...对于这个问题，通常能听到的答案是使用了NULL值的列将会使索引失效,但是如果实际测试过一下,你就知道IS NULL会使用索引，所以上述说法有漏洞。...着急的人拉到最下边看结论 前言 NULL值是一种对列的特殊约束,我们创建一个新列时,如果没有明确的使用关键字not null声明该数据列,MySQL会默认的为我们添加上NULL约束。...例如: 对含有NULL值的列进行统计计算,eg. count(),max(),min(),结果并不符合我们的期望值. 干扰排序，分组,去重结果....(就像额外的标志位一样) 根据以上缺点,我们并不推荐在列中设置NULL作为列的默认值,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL。
译者：guangsu. blog.csdn.net/qq_30549099/article/details/107395521 通常能听到的答案是使用了NULL值的列将会使索引失效,但是如果实际测试过一下...NULL值是一种对列的特殊约束,我们创建一个新列时,如果没有明确的使用关键字not null声明该数据列,Mysql会默认的为我们添加上NULL约束....有些开发人员在创建数据表时,由于懒惰直接使用Mysql的默认推荐设置.(即允许字段使用NULL值).而这一陋习很容易在使用NULL的场景中得出不确定的查询结果以及引起数据库性能的下降....列中使用NULL值容易引发不受控制的事情发生,有时候还会严重托慢系统的性能....根据以上缺点,我们并不推荐在列中设置NULL作为列的默认值,你可以使用NOT NULL消除默认设置,使用0或者''空字符串来代替NULL.
如图，我有两列MAC地址表，然后需要把F列的值取值到D列，可以使用公式：=VLOOKUP(A1,$E$1:$F$44,2,0)进行处理数据。...A1代表以哪一列为基础取值参考，$E$1:$F$44代表查找对比范围。
使用 MySQL 表时，通常需要将多个列值组合成一个字符串以进行报告和分析。Python是一种高级编程语言，提供了多个库，可以连接到MySQL数据库和执行SQL查询。...在本文中，我们将深入探讨使用 Python 和 PyMySQL 库连接 MySQL 表的列值的过程。...提供了有关如何连接到MySQL数据库，执行SQL查询，连接列值以及最终使用Python打印结果的分步指南。...此技术对于需要使用 MySQL 数据库的数据分析师和开发人员等个人特别有用，他们需要将多个列的值合并到一个字符串中。...结论 总之，我们已经学会了如何使用Python连接MySQL表的列值，这对于任何使用关系数据库的人来说都是一项宝贵的技能。
对于add column，会将历史为null的值刷成default指定的值。 而对于modify column，只会对新数据产生影响，历史数据仍然会保持为null。...即使指定了default的值，如果insert的时候强制指定字段的值为null，入库还是会为null 3....如果仅仅是修改某一个字段的默认值，可以使用 alter table A alter column c set default 'c'; 用这种方式来替换modify，会省去重建表的操作，只修改frm文件...insert时如何插入默认值 1....结论：mysql 的默认值只有在insert语句中没有这个字段时才会生效，如果insert中有插入该字段而该字段取值又为null，null值将被插入到表中，默认值此时失效。
位置索引 使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。...append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选 # 更直观点的做法 df.index=df['A'] # 将A列作为...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...，用isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象 3、多种条件限制时使用&，&的优先级高于>=或= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始代码截图： 二、实现过程 其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话，每一列做一个变量接收...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...当然这里取巧了，使用了字符串格式化。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
组合图形的标签添加可以使用ggpubr包的ggarrange()函数或annotate_figure()函数。 1....(ggplot2) # 加载包 2....label.x、label.y # 相对于子图，图标签x、y位置的值或向量，x默认为0，y默认为1，也就是左上角； hjust、vjust # 调整每个标签的水平或垂直位置，单个值应用于所有标签，值向量应用于每个标签...widths # 相对列宽度的数值向量；如widths = c(2, 1)表示第1列宽度是第2列宽度的两倍 heights # 同上 legend # 指定图例位置的字符；允许值为"top", "bottom...# legend = "none"表示移除图例 common.legend # 逻辑词，是否子图使用同一图例。
geomnet是一个基于ggplot2可视化图形和网络的R包，它使用sna包计算网络布局，并且包含了使用ggplot2绘制圆的geom_circle函数。...TEnet %>% group_by(from_id) %>% mutate(degree = sqrt(10 * n() + 1)) #%>%是dplyr包中的管道函数,把左件的值发送给右件...,并作为右件表达式函数的第一个参数 #mutate函数是添加新的列，将新增变量放在数据集的最后面 1....ggrepel包geoms而不是ggplot2 geoms绘制节点标签。...name1作为from节点列，使用name2作为to节点列。
B+树索引使用(6)最左原则 --mysql从入门到精通（十八) 匹配列前缀 innoDB给其他列添加二级索引，会按列给他排序，不管是页之间的双向链表排序，还是页内数据槽点的单向列表排序，都是按列值排的...所以，这时候会使用索引查询的，但重点需要注意，注意，注意(重要的事要说三遍)：如果对多个列进行范围查询，只有索引最左边的那个列查询时候会使用到b+树的索引进行查询。...：1）name肯定使用b+树的二级索引先查询到叶子节点的列值加主键，再聚簇索引回表操作返回聚簇索引叶子节点的全部数据。...2）因为name相同的情况下，birthday会触发索引查询，先在b+树叶子节点找到>’1990-01-01’的列值和主键，在通过主键回表查询全部数据3）因为phone使用索引查询的前提是birthday...相同，而前面的是不同的birthday，索引phone不能使用索引查询。
安装和加载包 install.packages("ggplot2") # 安装包 install.packages("patchwork") # 安装包 library(ggplot2) # 加载包 library...绘制示例图形 绘制四个 ggplot2 示例图形用于演示排版。...使用 tag_levels 参数表示添加图形的标签，可以指定水平值为 a、A、1、i、I 等，分别表示小写字母、大写字母、数字、小写罗马数字、大写罗马数字等。...p1 + p2 + p3 + p4 + plot_layout(ncol = 2, widths = c(1, 2)) 如上所示，图形设置为两列，默认按行填充，两列之间相对宽度比为 1：2。...除了设置排版布局外，还可以使用 guides 参数来设置图形的图例。 在4个示例数据集中，图3是有图例的，那就用图3来演示图例的设置。
(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) + facet_grid(Group ~ Species) #根据group为横向，species为纵向分面#用于分面的列需要取值有限且有重复值...，group=1作为模板（将所有的组成部分的和作为1）ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop..,...，change列映射颜色，画点图。...plot_layout及nrow、ncol指定行数或列数layout='AABCCB'p1+p2+p3+plot_layout(design = layout) #使用layout给定排列方式图片图片图片图片图片...#合并图例（本处图例不同，不能合并，故列出可合并的代码）#patchwork <- patchwork & scale_fill_continuous(limits = c(0, 60))#patchwork
mpg数据框 您可以使用ggplot2（又名ggplot2 :: mpg）中的mpg数据框测试您的答案。 数据框是变量（列）和观察（行）的矩形集合。...2.运行dim(mpg)，发现mpg有234行，14列。 3.使用？drv，提示我们drv变量是汽车的驱动属性，f =前轮驱动，r =后轮驱动。...ggplot2将自动为变量的每个唯一值分配唯一级别（这里是一种独特的颜色），这个过程称为缩放。 ggplot2还将添加一个图例，说明哪些级别对应于哪些值。 颜色显示许多不寻常的点是双座汽车。...绘制美学图后，ggplot2会处理其余部分。它选择了一个合理的尺度来与美学一起使用，它构建了一个解释水平和价值之间映射的图例。...对于x和y美学，ggplot2不会创建图例，但会创建带有刻度线和标签的轴线。轴线充当传奇;它解释了位置和值之间的映射。 您还可以手动设置geom的aesthetic属性。
当使用ggplot2作图的时候如果多个图拼接到一起，图例互相之间有一样的时候，比如如下的情况（我们用R语言内置的鸢尾花的数据集做三个散点图） ?...这里拼图使用的函数是ggpubr这个包里的ggarrange()函数，这个函数里有一个参数是common.legend，默认好像是FALSE，我们直接设置成TRUE就好了，代码如下 ggarrange(...image.png 图例放到顶部，默认的布局是3行3列，如果要改成1行6列呢？ggplot2里应该有对应的参数可以修改吧？...但是目前还不知道如何使用ggplot2自带的函数来操作，查资料的时候发现了一个R包lemon里有一个reposition_legend()函数 参考资料的链接是 https://cran.r-project.org...如果将ggplot2的图例设置为顶部，默认结果如下 p4<-ggplot(df,aes(x=V1,y=V2))+ geom_point(aes(color=V6))+ theme_bw()+
ggcorr函数主要用于绘制相关矩阵图，它的主要依赖包是ggplot2。它使用ggplot2包中的“grammar of graphics”来实现可视化，其结果在图形上接近corrplot函数的结果。...)##依赖包为ggplot2 ggcorr的使用 01 函数介绍 ggcorr( data,##包含连续数据的数据框或矩阵 method = c("pairwise", "pearson")...#3B9AB2",##低相关系数颜色 mid = "#EEEEEE",##中相关系数颜色 high = "#F21A00",##高相关系数颜色 midpoint = 0,##相关系数连续标度的中点值...，默认在下 legend.size = 9,##图例标题和标签的大小 ... ) 02 绘图实例 使用自带的mtcars数据作为样本 ##获取mtcars数据## data=mtcars ##查看数据格式...## head(data) 首先使用ggcorr函数对每一列之间绘制相关性图 ggcorr(data) ##在这里我没有定义第二个参数，函数默认使用pearson计算 默认情况下，出图的色标是渐变色，
("ggplot2") install.packages("ggpubr") library(ggplot2) library(ggpubr) #设置工作目录（这里注意R中'/'和Windows中'...D://桌面内容//test") #读取输入文件 library(readxl) data <- read_excel("D:/桌面内容/test/data.xlsx") #提取data数据集中第2列，...第3列的列名 x=colnames(data)[2] y=colnames(data)[3] #显示Treatment中因子水平名称 group=levels(factor(data$Treatment...{my_comparisons[[i]]<-comp[,i]} #axis.title：轴坐标 #axis.title.x：x轴标题 #axis.title.y：y轴标题 #legend.title：图例标题...#legend.text：图例分类标签 #axis.text.x：x轴刻度值 mytheme <- theme(axis.title=element_text(size=30),
.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的R&bioconductor包（非常适用于基因组数据分析） 首先使用...ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames(data) <- paste("Gene", 1:9, sep...使用paste对行列名简单命名。 melt函数将data转化为gene-id列，sample-variable列，以及表达值-value列。 ? ?...scale_fill_gradient2('legend name', low = 'blue', high = 'red', mid = 'white') #修改图例名字以及图中颜色 大神Y叔也有画热图的...ggplot2讲解，链接：听说你还不会画heatmap https://guangchuangyu.github.io/cn/2017/09/dose-simplot/
含义：转换前第一行在转换后第一列为1，对应位置在第二列，第三列是对应值。 ? ? >> 设置颜色调色盘，以后详细讲解。...ggplot2包中的geom_tile()或者geom_raster()绘制热 力分布图。...添加等高线 使用geom_contour()在上图基础上添加等高线，同一轮廓上的数值相同。...改变x轴题目(axis.title,大小为15，字体形式为常规体face="plain"，颜色黑色)，x轴文字(axis.text),图例标题(legend.title)图例文字,(legend.text...),(图例背景legend.background),图例位置(legend.position) Contour <- ggplot(map,aes(x=Var1,y=Var2,z=value))+ geom_tile
（2）这里出现了警告，原因是非数字的列是不能狗计算相关性的。因此它做相关性绘图时自动排除了非数字列：‘name’列 相关方法 ggcorr支持cor函数提供的所有相关方法。...在相关矩阵中需要考虑的第一个设置是选择要使用的观测值。...对色阶的进一步控制包括name参数（用于设置其标题），legend.size参数（用于设置图例文本的大小）和legend.position参数（用于控制图例的显示位置）。...特别是，将中点设置为NULL将自动选择中值相关系数作为中点，并将向用户显示该值： ggcorr(nba[, 2:15], midpoint = NULL) 控制色标颜色的最后一个选项是通过palette...控制内部值 由于ggcorr生成ggplot2对象，因此理解对象是如何构造的以便从中获取更具体的图可能很有用。
本节来介绍ggplot2绘制中图例设置方面的问题，通过一个热图的案例进行阐述。整个过程仅参考，希望对各位观众老爷能有所帮助。...ggplot2中的图例体系 ❝在ggplot2中针对图例的自定义设置可通过guide与guides函数来完成，二者虽只有一字之差具体参数上也基本一致，但是使用时却也有些许不同。...❞ guide函数作为scale_类函数中的一个内函数，通常配合比例尺函数一起使用，但是由于取其内含有众多的参数，因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿，因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义...❝因此在使用前需针对图例所对应的几何对象来选择正确的函数，同时在实际绘图过程中图例绘制还存在一种情况，即数据为连续型但是在绘制图例将其定义为离散型。...guides(fill = guide_colorsteps(title.position = "top", show.limits = TRUE), # 显示了数据的最小值和最大值
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