系列文章 一.原来一条select语句在MySQL是这样执行的<死磕MySQL系列 一> 二.一生挚友redo log.binlog<死磕MySQL系列 二> 三.MySQL强人"锁"难<死磕MySQL系列 三> 四.S 锁与 X 锁的爱恨情仇<死磕MySQL系列 四> 看过前几期文章的伙伴会发现并没有聊过关于索引和事务的知识点,这两个大点再之前的文章中已经写过了. 这里给大家一个传送门点击直接查看哈! 揭开MySQL索引神秘面纱 上来就…

选择列 根据列名来选择某列的数据 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6) data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"]) print(&quo…

首先创建示例df: df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('5678')) df: A B C D 5 0 1 2 3 6 4 5 6 7 7 8 9 10 11 8 12 13 14 15 注意:df的index是str类型,如果不指定index默认是0开始的int类型 分为如下几个方面进行讨论: 1)loc,行名称列名称 2)iloc,行数列数 3)ix,行名称列名称/行…

In many applications, data may be spread across a number of files or datasets or be arranged in a form that is not easy to analyze. This chapter focuses on tools to help combine, and rearrange data. (在许多应用中,数据可以分布在多个文件或数据集中,或者以不易分析的形式排列. 本章重点介绍帮助组合和重…

Numpy的索引切片 索引 In [72]: arr = np.array([[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]]]) In [73]: arr Out[73]: array([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]) In [74]: arr.ndim Out[74]: 3 In [75]: arr.shape Out[75]: (2, 2, 3) In [76]: arr[0] #返回降低一个维度的数组…

  层次化索引 层次化索引指你能在一个数组上拥有多个索引,例如: 有点像Excel里的合并单元格对么? 根据索引选择数据子集   以外层索引的方式选择数据子集: 以内层索引的方式选择数据: 多重索引Series转换为DataFrame   层次化索引在数据重塑和分组中扮演着很重要的角色,例如,上面的层次化索引数据可以转换为一个DataFrame: 对于一个DataFrame,横轴和竖轴都可以有层次化索引,例如: 重排分级顺序 根据索引交换 swaplevel()函数可以将两个级别的数据进行交换,…

× 目录 [1]通用形式 [2]首尾索引 [3]奇偶索引[4]范围索引 前面的话 上一篇介绍了过滤选择器中的子元素选择器部分,本文开始介绍极易与之混淆的索引选择器 通用形式 $(':eq(index)') $(':eq(index)')选择器选择索引等于index的元素(index从0开始),返回单个元素 索引 [注意]索引选择器的索引和子元素选择器的索引有明显的不同 [1]索引选择器索引从0开始,而子元素选择器索引从1开始 [2]索引选择器的索引是指定元素的索引,而子元素选择器的索引是所有子元…

简单介绍 在SQL Server中,数据是按页进行存放的.而为表加上聚集索引后,SQL Server对于数据的查找就是依照聚集索引的列作为keyword进行了. 因此对于聚集索引的选择对性能的影响就变得十分重要了.本文从旨在从性能的角度来谈聚集索引的选择,但这不过从性能方面考虑.对于有特殊业务要求的表,则须要按实际情况进行选择. 聚集索引所在的列或列的组合最好是唯一的 这个原因须要从数据的存放原理来谈. 在SQL Server中,数据的存放方式并非以行(Row)为单位.而是以页为单位.因此.在查…

选择某些列 import pandas as pd # 从Excel中读取数据,生成DataFrame数据 # 导入Excel路径和sheet name df = pd.read_excel(excelName, sheet_name=sheetName) # 读取某些列,生成新的DataFrame newDf = pd.DataFrame(df, columns=[column1, column2, column3]) 选择某些列和行 # 读取某些列,并根据某个列的值筛选行 newDf = p…

# -*- coding: utf-8 -*- # Time : 2016/11/28 15:14 # Author : XiaoDeng # version : python3.5 # Software: PyCharm Community Edition import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt obj=pd.Series(np.arange(4.),index=['a','b','c','d…