我需要在python中扩展数据框中的每一行并拼接一个数据框 Example： 我现在有两个表（表A，表B）如下： (表A：学生信息表）
大家如果看过我之前发过的文章就知道，我写过很多篇关于 MySQL 的文章，从我的 Github 汇总仓库 中可以看出来：
使用pd从数据库逆向生成pdm文件 好久没更新博客了，最近忙着各种事，捞了点老本行java的一些东西，浑浑噩噩，花了几天时间用java搭建了一个小项目的restful接口，深深觉得这东西论效率被node甩几条街。。。 话不多说，powerdesigner估计都接触过，凡是设计过数据库的基本都用过，最近要设计一个商城系统，数据库量比较大，想着先参考网上的一些现有库，但是苦逼的是只有sql，没有完整的pd文件（ps：毕竟pd看着舒服，自己也可以再进行二次编辑），就想着pd应该可以将sql直接逆向生成pdm文件，
1) 假设：这两张图就是华谊兄弟的请假流程图 2) 图的组成部分： A. 人物：范冰冰 冯小刚 王中军 B. 事件（动作）：请假、批准、不批准
当前只是建模阶段，不清楚具有以后要向哪种数据库中去生成表，所以这里的数据类型都是一种具体数据库类型的代替名称。
作为一名搞数据的，写SQL是每天必不可少的工作。而我又是一个喜欢偷懒的人，就想着能不能使用Python快速生成SQL语句呢？
潘老师是在17时发出微博的，但是那时并没有大量的评论出现，那个小时一共有1237条评论。
周六了，各位周末快乐，今日我们来一文数据分析，从0说起，一起来看pyecharts的作用以及其他相关库的使用！
MIUI 是小米公司旗下基于 Android 系统深度优化、定制、开发的第三方手机操作系统，也是小米的第一个产品。MIUI 在 Android 系统基础上，针对中国用户进行了深度定制，在此之上孕育出了一系列的应用，比如主题商店、小米音乐、应用商店、小米阅读等。
大家下午好，我叫刘寅。在 PingCAP 主要负责 TiDB 商业工具产品开发，也在做公司 SRE 方面的事情。今天下午我分享的主题是介绍下 TiDB 的周边工具以及生态系统。
最近需要梳理公司的一个项目，四年多的了。看代码、dubbo、消息队列……哎妈呀，那个头大啊。想想还是从数据库入手吧。于是想到了在2015年还是2016年的时候在梳理其他项目使用了powerDesigner连接mysql逆向生成表关系图。可是当时怎么做的？彻底忘了。
说明：因为PD是32位的，使用JDBC连接数据库时候也需要运行在32位的Java虚拟机上。一般我们机器上安装的都是64位的，所以需要安装32位JDK不用添加到系统变量中，只需要在启动PD的时候将这个环境变量set就可以。
第1步：确保MySQL已安装且在运行 安装教程： 亲测：MySQL安装与python下的MySQLdb使用（附软件与模块包） 第2步：使用Python连接MySQL 连接教程： mysqldb库安装与python交互操作 第3步：Python中执行MySQL查询 cursor对象使用MySQL查询字符串执行查询，返回一个包含多个元组的元组——每行对应一个元组。如果你刚接触MySQL语法和命令，在线的MySQL参考手册 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/
说明： –db:多少个计算节点 （最少2个） –kv:多少个存储节点（最少3个） –pd:多少个管理节点 (PD：Placement Driver)（最少3个） –monitor:开启监控，使用Prometheus+Grafana进行监控（1个即可）
Pandas_Alive不仅包含动态条形图，还可以绘制动态曲线图、气泡图、饼状图、地图等。本文记录环境安装，数据获取，到最后生成动态gif全过程。
一直以来都是使用pymysql库来连接MySQL数据库进行数据处理，记录下使用方法
pandas是一个开源的python数据分析和处理包，使用灵活方便，性能高，速度快，简单介绍一下它里面比较常用的功能 数据读取 它支持多种数据读取的方式这里简单介绍2种 通过csv文件读取数据： $ pip instal pandas $ python >>> import pandas as pd >>> data = pd.read_csv('test.csv') 通过mysql读取数据： $ pip install sqlalchemy $ pip install MySQL-python $ py
参考连接：https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v3.0/deploy-test-cluster-using-docker-compose
计费组是为网易互娱产品提供统一登录和支付高效解决方案的公共支持部门，对内是互娱的各个游戏工作室，对外是国内外数百个渠道。由于业务场景的特殊性，我们为各个游戏产品部署了不同的应用服务，其中大产品环境独立，小产品集中部署。
让我们来谈谈什么是TDSQL-C Serverless。这是一个基于云的关系型数据库，它“Serverless”为特点，意味着我无需担心硬件资源的配置和管理。它可以根据实际需求自动调整容量，并根据数据库的负载情况按需分配资源。对于我们来说，现在可以专注于开发应用，而不用担心数据库的管理。
与Oracle在华大规模裁员相比，国产数据库好消息连连，2019年可以说是国产数据库年。举几个例子，华为推出GaussDB，并成功上线招商银行/工商银行核心系统;中信信用卡系统运行在中兴GoldenDB之上；Oceanbase登顶TPC-C....
携程自2014年左右开始全面使用MySQL数据库，随着业务增长、数据量激增，单机实例逐渐出现瓶颈，如单表行数过大导致历史数据查询耗时升高，单库容量过大导致磁盘空间不足等。为应对这些问题，我们采取了诸多措施如分库分表的水平拆分、一主多从读写分离、硬件SSD升级、增加前端Redis缓存等，但同时也使得整个业务层架构更加复杂，且无法做到透明的弹性，因此开始将目光转移到分布式数据库以解决这些痛点。
本文将介绍微众银行的数据库架构演进过程，并分享 TiDB 在微众银行实践经验和部分业务案例。
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这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十三期，在上一期中，我们一起认识了Dash自带的交互式表格组件dash_table，并学会了如何自定义表格中不同部分的样式。
相关系数和协方差唯一值值计数及成员资格处理缺失数据层次化索引数据透视生成重排分级次序根据级别汇总统计列索引转为行索引读取文件导出文件数据库风格的DataFrame合并pandas知识体系图
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十三期，在上一期中，我们一起认识了Dash自带的交互式表格组件dash_table，并学会了如何自定义表格中不同部分的样式。
本人在做接口测试的过程中，每次请求接口时都会自己计算一个请求时间存在数据库里，时间一长积累了很多数据，在学习Python+plotly进行数据可视化后，终于对接口请求时间这个数据进行了处理，制作了violin图表，效果还不错。分享一下代码，供大家参考。
不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。
关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
对于企业级和云数据库，除了性能、可用性和功能等常规维度外，一个重要维度就是可管理性，可管理性维度会很深地影响用户实际使用数据库的隐性成本。在最新版本中，TiDB 引入了数据放置框架（Placement Rules In SQL），增加了企业级集群管理组件 TiDB Enterprise Manager ，开放了智能诊断服务 PingCAP Clinic 的预览，大幅度加强了作为企业级产品的可管理性，与此同时也加入了诸多云原生数据库所需的基础设施。
TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库，结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。
unittest和pytest是Python的2个强大的测试框架，经常用来做UI自动化或接口自动化。unittest是PyCharm的默认集成工具，也是我们大多数人入门自动化的首选框架。pytest提供了更丰富的功能，相对的上手难度也要高一点。如果学了pytest后，想快速用pytest写项目，用于工作实践，那么可以试试我写的这款测试工具：tep，try easy pytest。
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
在数据科学和数据可视化领域，生成清晰、漂亮的统计图表对于展示数据和传达见解至关重要。Python中有许多强大的库可以帮助我们实现这一目标，其中Altair库是一个非常流行的选择。Altair是一个基于Vega和Vega-Lite的声明式统计可视化库，它使得生成交互式、漂亮的图表变得非常简单。
今天给大家介绍的文章来自美国基因泰克公司“Deep learning prediction of patient response time course from early data via neural-pharmacokinetic/pharmacodynamic modelling”，基于神经药代动力学/药效学建模的深度学习从早期数据预测患者的反应时间过程。目前，使用药代动力学或药效学 (PK/PD)方法对给药后的患者反应时间进行纵向分析，仍需要大量的人类经验和相关的专业知识。本文提出了一种新的PK/PD神经网络框架，将药理学原理与常微分方程(ODE)相结合，可以模拟患者对未经测试的给药方案的反应。分析了600多名患者组成的临床数据集的药物浓度和血小板反应，实验证明了该模型自动预测分析患者的反应时间过程的潜力。
简介：TiCDC 是一款 TiDB 增量数据同步工具，通过拉取上游 TiKV 的数据变更日志，具有将数据还原到与上游任意时刻一致的能力，同时提供开放数据协议(TiCDC Open Protocol)，支持其他系统订阅数据变更，TiCDC 可以将数据解析为有序的行级变更数据输出到下游。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
通常遇到此问题可能原因 第一、并发较大刷磁盘频繁 一般此问题不会造成io util 90%以上。如果事物较大或者并发较大，slow log会有记录，我们可以先看下当前线程连接情况，再结合slow log查看是哪些sql导致。 第二、Raid卡电池处于充放电阶段或者损坏 io util 90%以上，很大几率是硬件问题导致，我们可以通过如下命令检查，除HP服务器外其他采用MegaCli查看硬件信息，HP采用自带hpssacli命令查看，切记不要使用老命令hpacucli，此命令会导致部分HP型号
Sybase PowerDesigner（简称PD）是最强大的数据库建模工具，市场占有率第一，功能也确实十分强大，现在最新版本是15.1，已经支持最新的SQL Server 2008等数据库，另外在PD15中还增加了好几种模型，界面也得到了进一步的美化，做出来的图更漂亮了。下面是一个在PD15中新建模型的窗口：
探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA软件包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的软件包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求。
本文是可视化神器Plotly绘图的第7篇，讲解的是如何通过Plotly来绘制与股市相关的图形，比如基础K线图、OHLC图等。
IBM 在 1960 年代发明了数据库，也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代，数据库里面有了足够多的数据后，自然而然就有了数据交换（data exchange）的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换，于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件，或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
关于matplotlib如何设置图例的位置？如何将图例放在图外？以及如何在一幅图有多个子图的情况下，删除重复的图例？我用一个简单的例子说明一下。
sns.distplot(a,bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None,kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False,norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)
python从mysql 数据库1迁移到数据库2(中间转化为dataframe),分批次写入 obj:从mysql 数据库1迁移到mysql 数据库2(中间转化为dataframe) mysql 写入数据存在两种形式，create_engine速度快些 ，但批量数据时需要分批次写入数据某则报错
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
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