一文看懂pandas的透视表pivot_table 一.概述 1.1 什么是透视表? 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table. 1.2 为什么要使用pivot_table? 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强,报表神器 二.如何使用pivot_table 首先读取数据,数据集是火箭队当家球星James Harden某一赛季比赛数据作

简单判断对象是否含有NULL值,以及信息描述. package com.sicdt.sicsign.bill.api.util; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.lang.reflect.Method; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import com.alibaba.fastj

平时我们在使用MySQL的时候,对于MySQL中的NULL值和空值区别不能很好的理解.注意到NULL值是未知的,且占用空间,不走索引,DBA建议建表的时候最好设置字段是NOT NULL 来避免这种低效率的事情的发生.    问题 1: 首先,我们需要搞清楚 "空值" 和"NULL"的概念:     1:空值('')是不占用空间的     2: MySQL中的NULL其实是占用空间的.官方文档说明: “NULL columns require additional s

最近在项目中发现,对于Excel2007(底层根本是xml) ,使用<java读取大容量excel之一>中的方式读取,若待读取的excel2007文件中某一列是空值,(注意,所谓的空值是什么都没有,而不是敲了空格后的形式,虽然敲了空格表面上看也没有值,但是有占位符,在底层xml中表现不一样),后出现自动忽略,若一个电子表格中有五列,而2,3列没值,则会读不到,这样会对于若程序后续对拿到的每一行数据进行判断,则会张冠李戴,容易出错,故研究了下.xlsx底层,如下: 如图新建一个.xlsx文件,包

空值跟null的区别.mysql官方: “NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to the nearest byte.” Mysql难以优化引用可空列查询,它会使索引.索引统计和值更加复杂.可空列需要更多的存储空间(见上

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我

目录:     处理缺失数据     制作透视图     删除含空数据的行和列     多行索引     使用apply函数   本节主要介绍如何处理缺失的数据,可以参考原文:https://www.dataquest.io/mission/12/working-with-missing-data 本节要处理的数据来自于泰坦尼克号的生存者名单,它的数据如下 pclass,survived,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked,bo

Excel是数据分析中最常用的工具,本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理 ,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入,数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类 汇总,透视等最常见的操作. 文章内容共分为9个部分.这是第一篇,介绍前3部分内容,数据表生成,数据表查看,和数据清洗.

ipython notebook 命令行输入ipython notebook 此时,浏览器会自动运行并打开ipython网页 基本操作 如上图所示,新建一个项目 导入相关模块,建立一个数据集 制造数据缺失项,并给新插入部分部分赋值 这样就构造了一个二维的DataFrame数组,其中包含了一些空数据 处理空数据一般有两种 dropna(),将含有空值行去掉 fillna(values=5)将空值替换成默认值 pd.isnull(df1) 可以判断元素是否是空数据,加any().any()可以得到是

import pandas as pd data_forest_fires = pd.read_csv("data/forestfires.csv", encoding='gbk') data1 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_name="原始数据")data2 = pd.read_excel("data/original_data.xls", sheet_nam

本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 生成数据表 常见的生成数据表的方法有两种,第一种是导入外部数据,第二 种是直接写入数据.Excel中的"文件"菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入. Python支持从多种类型的数据导入.在开始使用Python进行数据 导入前需要先导入pandas库,为了方便起见,我们也同时导入numpy

从Excel到Python:最常用的36个Pandas函数关于Excel,你一定用的到的36个Python函数 本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 生成数据表 常见的生成数据表的方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据. Excel中的“文件”菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入. Python支持从多种类型的数据导入.

字符和日期 --字符和日期都要包含在单引号中 --字符大小写敏感,日期格式敏感 --默认的日期格式是DD-MON-RR --查询当前系统时间 SQL> select sysdate from dual; --查询工资在1000~2000之间的员工信息 SQL> and sal<; SQL> and ; --查询10号和20号部门的员工信息 SQL> ,); --注意:in关键字后面是一个集合,11号部门不会被搜索出来 --查询不是10号和20号部门的员工信息 SQL>

1.in和exists in是把外表和内表作hash连接,而exists是对外表作loop循环,每次loop循环再对内表进行查询,一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的.如果查询的两个表大小相当,那么用in和exists差别不大:如果两个表中一个较小一个较大,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in: 例如:表A(小表),表B(大表) select * from A where cc in(select cc from B) -->效率低,用到了A表上cc列的索引: sel

    花点时间整理下sql基础,温故而知新.文章的demo来自oracle自带的dept,emp,salgrade三张表.解锁scott用户,使用scott用户登录就可以看到自带的表. #使用oracle用户登录linux [oracle@localhost ~]$ sqlplus / as sysdba; ...... SQL> alter user scott account unlock: 四大语句 DQL语句--select DML语句--insert,upate,delete等(关键

1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEX

参考资料:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html ———————————— 全文: 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行1

参考: http://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183 http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变

对于VARCHAR2类型,我们在内存使用和效率上需要做出一个权衡.对于VARCHAR2(长度>=2000)变量,PL/SQL动态分配内存来存放实际值,但对于VARCHAR2(长度<2000)变量,PL/SQL会预先分配足够的内存.所以,如果我们把同样一个500字节的值放入一个VARCHAR2(2000)和一个VARCHAR2(1999)变量中,后者会多占用1499个字节的内存.   exists : 强调的是是否返回结果集,不要求知道返回什么, 比如:  select name from st

约束 注释 你可以给你的 SQL 语句添加注释来增加可读性和可维护性. SQL 语句中注释的分隔如下: l  双连字符“--”.所有在双连字符之后直到行尾的内容都被 SQL 解析器认为是注释. l  “/*”和“*/”.这种类型的注释用来注释多行内容.所有在引号符“/*”和关闭符“*/”之间 的文字都会被 SQL 解析器忽略. 标识符 标识符用来表示 SQL 语句中的名字,包括表名.视图名.同义字.列名.索引名.函数名.存储过程名.用户名.角色名等等.有两种类型的标识符:未分隔标识符和分隔标识符

转自:理解MySQL——索引与优化 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tr