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MySQL中count和sum使用

count COUNT()函数里面的参数是列名的的时候,那么会计算有值项的次数。...（NULL 不计入，但是''值计入） COUNT(*)可以计算出行数，包括null COUNT（1）也可以计算出行数，1在这里代表一行 COUNT(column)对特定的列的值具有的行数进行计算，不包含...NULL值 COUNT(条件表达式)，不管记录是否满足条件表达式，只要非NULL就加1 ，所以一般都count(id=1 or null) sum sum()参数是列名的时候，计算列名的值的相加，不是统计有值项的总数...sum(id=2) 当参数是表达式的时候，统计满足条件的行数注：上面id指列名，=后面的代表值本文参考：MySQL中sum和count用法总结，如需转载请注明出处

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numpy和pandas中的axis

在numpy和pandas中经常出现axis轴这个概念，下面就详细的看看这个轴到底是什么意思使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...8]]) print(np.mean(X, axis=0))#[ 4. 5.] print(np.mean(X, axis=1))#[ 1.5 4.5 7.5] 如果有标签axis=1就代表标签的模向...，如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], \ columns=["col1

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Pandas 和 Numpy 中的统计

数值型描述统计算数平均值样本中的每个值都是真值与误差的和。算数平均值表示对真值的无偏估计。...样本：权重：加权平均值：代码实现： a = np.average(array, weights=volumes) 案例：自定义权重，求加权平均。...np.random.randint(10, 100, 9) print(a) print(np.max(a), np.min(a), np.ptp(a)) np.argmax() np.argmin() 和...pd.idxmax() pd.idxmin()：返回一个数组中最大/最小元素的下标 # 在np中，使用argmax获取到最大值的下标 print(np.argmax(a), np.argmin(a))...# 在pandas中，使用idxmax获取到最大值的下标 print(series.idxmax(), series.idxmin()) print(dataframe.idxmax(), dataframe.idxmin

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NumPy和Pandas中的广播

例如，有一项研究测量水的温度，另一项研究测量水的盐度和温度，第一个研究有一个维度;温度，而盐度和温度的研究是二维的。维度只是每个观测的不同属性，或者一些数据中的行。...Pandas中的广播 Pandas的操作也与Numpy类似，但是这里我们特别说明3个函数，Apply、Applymap和Aggregate，这三个函数经常用于按用户希望的方式转换变量或整个数据。...可以将这些函数称为“广播函数”，因为它们允许向变量或数据中的所有数据点广播特定的逻辑，比如一个自定义函数。...对于这些例子，我们首先导入pandas包，然后加载数据到“df”的变量中，这里使用泰坦尼克的数据集 import pandas as pd df = pd.read_csv(".....总结在本文中，我们介绍了Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。

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pandas中的loc和iloc_pandas loc函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd....loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是： data.loc["b","B"] 因为行标签为b，列标签为B，同理，那么4就是data...5，右下角的值是9，那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间，也就是对应5的行标签到9的行标签，5的列标签到9的列标签，行列标签之间用逗号隔开，行标签与行标签之间，列标签与列标签之间用冒号隔开，记住，.loc...那么，我们会想，那我们只知道要第几行，第几列的数据呢，这该怎么办，刚好，.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是

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pandas中 df和df]的不同

pd.DataFrame({‘X’: [1, 2, 7, 5, 10], ‘Y’: [4, 3, 8, 2, 9]}) df[‘X’] [[]] df[[‘X’]] 相信通过观察它们的输出结果...，你一定可以会猜测他们的数据类型不同的。...df[‘X’]更像是pd.series类型的，而df[[“X”]]是pd.Dateframe类型，事实也的确如此。...type(df[‘X’]) type(df[[‘X’]]) 除此之外，df[[‘X’,‘Y’]]这样的写法也是被支持的，而df[‘X’,‘Y’]则不被允许。

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Pandas系列 - 选项和自定义

get_option() set_option() reset_option() describe_option() option_context() 自定义其行为属性设置 API由五个相关函数: get_option...5 display.precision 显示十进制数的精度 get_option() get_option(param)需要一个参数，并返回下面输出中给出的值 get_option需要一个参数，并返回下面输出中给出的值...import pandas as pd pd.describe_option("display.max_rows") res: display.max_rows : int If max_rows...("display.max_rows")) print(pd.get_option("display.max_rows")) res: 10 10 请参阅第一和第二个打印语句之间的区别。...第一个语句打印由option_context()设置的值，该值在上下文中是临时的。在使用上下文之后，第二个打印语句打印配置的值。作者：Johngo

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【pandas】pandas中的常见函数

对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis)：将data1...和data2在axis=？...的维度上进行拼接 6、data.fillna(0)：将缺失数据用0填充 7、data.isna()：查询缺失值的那些数据，比如pandas.isna(dfdata['Age']).astype('int32...')将名为'Age'那列的数据的缺失值用1表示陆续更新，遇到了就记一笔，慢慢积累

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pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值（2）读取第二行的值（3）同时读取某行某列（4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据首先，我们先创建一个...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果：注意：这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn

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python中numpy和pandas介

numpy和pandas是python中用于处理数据的两个库。 numpy介绍： numpy用于处理array，且array中数据类型必须一致。下面以代码备注的方式介绍。...4行按照k中的数值提取列中元素 j[np.arange(4),k] += 100 //j中前4行按照k中的数值提取列中元素后再加100，返回j print(j) #END #START m=np.array...]]) print(x[1,0:2]) y=np.array([1,0,1]) z=np.empty_like(x) //生成一个和x格式一致的array print(z) for i in range...',1000) //用于设置展示的行数和列数 pd.set_option('display.max_columns',1000) user_input_cols=['','','','','',...''] //用于自定义每一列的名称 data_frame=pd.read_csv('diabetes.csv',index_col=0,header=None,

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pandas 和 numpy 中 where 使用

参考链接： Python中的numpy.place 注意： df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2) 1. pandas.DataFrame.where...参数： cond 查找条件 other cond为False时要替换的值 inplace 是否在原数据上操作 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd...numpy.where(condition[, x, y]) 功能：参数： condition：判定条件，如果True，选择 x；False，选择y（数据类型为数组，bool 值）x,y（可选）： x 和...y 的 shape 必须和 condition 相同（可以采用 broadcast，广播机制） ①如果参数有condition，x和y，它们三个参数的shape是相同的。...那么，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的。

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C#中的bin和obj文件夹有什么用？

Bin目录用来保存项目生成后程序集，它有Debug和Release两个版本，分别对应的文件夹为bin/Debug和bin/Release，这个文件夹是默认的输出路径，我们可以通过：项目属性—>配置属性—...obj目录是用来保存每个模块的编译结果，在.NET中，编译是分模块进行的，编译整个完成后会合并为一个.DLL或.EXE保存到bin目录下。...是否采用增量编译，可以通过：项目属性—>配置属性—>高级—>增量编译来设置 obj和bin文件什么区别和联系 1.bin bin目录用来保存项目生成后程序集，它有Debug和Release两个版本...，分别对应的文件夹为bin/Debug和bin/Release，这个文件夹是默认的输出路径，我们可以通过：项目属性—>配置属性—>输出路径来修改。...在bin\debug\目录中有两个文件，除了要生成的.exe或.dll文件外，还有个.pdb文件，这个.pdb文件中就记录了代码中的断点等调试信息。

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pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法

简单的说： iloc，即index locate 用index索引进行定位，所以参数是整型，如：df.iloc[10:20, 3:5] loc，则可以使用column名和index名进行定位，如...： df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’] 实例： import numpy as np import pandas as pd from pandas...B 0.012703 0.048813 0.508066 D 0.200248 0.192892 0.293228 ''' # 过滤列 print(sub_df.iloc[1:2, 0:2]) # 和python...的用法一样，但是该方法是基于 index 信息的 ''' c1 c3 B 0.012703 0.048813 ''' # loc 方法，通过label 名称来过滤 print(sub_df.loc...使用索引定位的时候，因为是索引，所以，会按照索引的规则取值，如：[1:5] 会取出 1,2,3,4 这4个值。

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Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

SQL语句提供了很多种JOINS 的类型：内连接外连接全连接自连接交叉连接在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接顾名思义，自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...注：如果我们想排除Regina Philangi ，可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 中执行自连接，如下所示。...df_manager2 的输出与 df_manager 相同。交叉连接交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。...总结在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。这是一篇非常简单的入门文章，希望在你处理数据的时候有所帮助。

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Pandas中的对象

安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...as np # 检查pandas的版本号 import pandas as pd pd....先来看看Pandas三个基本的数据结构： Series DataFrame Index Pandas的Series对象 Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series...和之前介绍的Series一样，DataFrame既可以作为一个通用型Numpy数组，也可以看做特殊的Python字典。...的Index对象 Series 和DataFrame 对象都使用便于引用和调整的显式索引。

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pandas中的drop函数_pandas replace函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 dropna()函数的作用是去除读入的数据中（DataFrame）含有NaN的行。...dropna() 效果： >>> df.dropna() name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 注意：在代码中要保存对原数据的修改...dfs = pd.read_excel(path, sheet_name='Sheet1',index_col='seq') dfs.dropna(inplace=True) #去除包含NaN 的行...;’all’指清除全是缺失值的 thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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sha256sum和 md5sum 命令之间的区别

md5sum and sha256sum are programs which implement the MD5 and SHA-256 hash algorithms respectively In...mathematical computations on it to produce a relatively small, fixed-length output, called a "hash" (or "sum...work, the hash of the data must effectively be unique, so that no other data produces the same MD5 sum...or SHA-256 sum....原文地址：https://askubuntu.com/questions/172947/what-are-the-differences-between-md5sum-and-sha256sum

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jdk文件bin目录中各种工具的作用(javacjavapjavajarjstatjvadoc等)

3.简单使用（创建仅显示 public 类和成员的Work1.java的javadoc文档，存放在当前目录下的Work1_Javadoc目录中） ? ...产生的文件如下图所示，功能还是挺强大的，当然使用doclet也可以自定义doc格式。六：jdb： Java调试器，可以逐行地执行程序、设置断点和检查变量。 ...指定应用程序入口点 -0 仅存储; 不使用任何 ZIP 压缩 -P 保留文件名中的前导 '/' (绝对路径) 和 ".."...可以输出所有内存中对象的工具，甚至可以将VM 中的heap，以二进制输出成文本。...查看新生代、老生代及持久代的垃圾收集情况，包括垃圾回收的次数及垃圾回收所占用的时间查看新生代中Eden区及Survior区中容量及分配情况等 jstack ：jstack用于打印出给定的

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Mysql中sum、count 和 if 的搭配使用的返回值注意点

例如： SELECT if(order_status>=1,sum(amount),0) as pay_amount,count(if(order_status>=1,true,null)) as...，有意思的是第三个参数如果不是null的话，是0，那么根据if条件count出的结果是有计数的，也就是当你的条件中实际count应为0的，此时返回的结果是有计数的，是不正确的。...if(order_status>=1,sum(amount),0) as pay_amount 也可以写作 sum(if(order_status=1,amount,0)) as pay_amount...然而， sum函数返回一个值类型的数值，sum此时if中第三个参数为0则无数据时返回0，为null无数据时则会返回null。...和count有着不一样的点就在这里。

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开启和查看mysql的bin-log日志

[root@VM_0_7_centos data]# grep log_bin /etc/my.cnf [root@VM_0_7_centos data]# grep log-bin /etc/my.cnf...log-bin=/opt/mysql/data/mysql-bin mysql> show variables like '%log_bin%'; ERROR 2006 (HY000): MySQL...| ON | | log_bin_basename | /opt.../mysql/data/mysql-bin | | log_bin_index | /opt/mysql/data/mysql-bin.index | |...log_bin_trust_function_creators | OFF | | log_bin_use_v1_row_events

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