Pandas | 08 重建索引

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Pandas | 08 重建索引

重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签. 可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据以匹配一组新的标签. 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N), 'y': n…

Pandas重建索引

重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签.重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签. 可以通过索引来实现多个操作 - 重新排序现有数据以匹配一组新的标签. 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记. 示例 import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'), 'x': np.lin…

SQLServer 重建索引前后对比

在做维护项目的时,我们经常会遇到索引维护的问题,通过语句,我们就可以判断某个表的索引是否需要重建. 执行一下语句:先分析表的索引分析表的索引建立情况:DBCC showcontig('Table') DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'Table'' 表...表: 'Table'' (53575229):索引 ID: 1,数据库 ID: 14已执行 TABLE 级别的扫描.- 扫描页数................................: 228- 扫描区数........…

重建索引解决mssql表查询超时的问题

表已有数据,150万+,执行一个group by 的查询出现超时,一个一个条件减少尝试,前几个where条件不超时,而在加上最后一个条件时就超时了. 分析表的索引建立情况:DBCC showcontig('Table') DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'Table'' 表... 表: 'Table'' (53575229):索引 ID: 1,数据库 ID: 14 已执行 TABLE 级别的扫描. - 扫描页数................................: 228 …

SQLServer2005重建索引前后对比【转】

在做维护项目的时,我们经常会遇到索引维护的问题,通过语句,我们就可以判断某个表的索引是否需要重建. 执行一下语句:先分析表的索引分析表的索引建立情况:DBCC showcontig('Table') DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'Table'' 表...表: 'Table'' (53575229):索引 ID: 1,数据库 ID: 14已执行 TABLE 级别的扫描.- 扫描页数................................: 228- 扫描区数........…

Sql 查询过慢，尝试重建索引

DBCC showcontig('Table') DBCC DBREINDEX('Table') 分析表的索引建立情况:DBCC showcontig('Table') DBCC SHOWCONTIG 正在扫描 'Table'' 表...表: 'Table'' (53575229):索引 ID: 1,数据库 ID: 14已执行 TABLE 级别的扫描.- 扫描页数................................: 228- 扫描区数........................…