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如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。
Pandas 无疑是 Python 处理表格数据最好的库之一，但是很多新手无从下手，这里总结出最常用的 29 个函数，先点赞收藏，留下印象，后面使用的时候打开此文 CTRL + F 搜索函数名称，检索其用法即可。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。
Delete ：删除数据表中的行（可以删除某一行，也可以在不删除数据表的情况下删除所有行）。
MySQL 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
在本章中，我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包，我们将在本书的以下各章中使用。
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
常用的SQL语句，除了select用于查询，还有insert、update、delete等。
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
SQL（Structured Query Language）是结构化查询语言的缩写，用于管理和操作关系型数据库。它是一种标准化的语言，通过使用语句描述数据库中数据的定义、操作和控制。
USE 数据库名； 选择要操作的Mysql数据库，使用该命令后所有Mysql命令都只针对该数据库
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
INSERT INTO语句是用于向数据库表中插入新记录的SQL语句。其基本语法如下：
异或，就是不同为1，相同为0，运算符号是^。 0^0 = 0 0^1 = 1 1^1 = 0 1^0 = 1
先来介绍一下这篇文章的特点:最主要的是每条命令后面添加了详细的解释,以及英文单词的意思,便于大家理解,我也没想到有生之年我会这么多单词,哈哈哈哈.还有就是有的命令后面gen了实例,方便理解,鬼知道我写这篇文章花了多久,希望对大家有所帮助,这就是对我最大的鼓励.(虽然检查了很多遍,但是内容实在是多,所以有错误的请大家指出.我会进行更改)
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系数据库的强大语言。SQL语言被分为多个子语言，其中之一是DML（Data Manipulation Language），用于执行与数据的操作和管理相关的任务。在本文中，我们将深入探讨DML的各个方面，从基础操作到高级技巧，以帮助初学者更好地理解和使用SQL的DML。
Alter TABLE [dbo].[CustomerBackupConfig] Add [Stamp] [timestamp] NULLGO
mysql -u用户名 -p密码 回车之后直接进入系统，不需要像上面那样，再进行密码的输入
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法， 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。 对于此类数据集，我们可以使用各种查询引擎查询它们。
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
在数值数据上构建任意监督学习模型的一个重要方面是理解特征。查看模型的部分依赖图可帮助理解任意特征对模型输出的影响。
DML（Data Manipulation Language）语句，即数据操作语句，用于操作数据库对象中所包含的数据。
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
本文作者 Abhay Pawar 多次参加 Kaggle 竞赛，并在 Instacart Market Basket Analysis 竞赛中拿到 top 2% 的名次。他在多年竞赛中总结出了一套特征探索和构建更好机器学习模型的标准方式，本文将介绍这套方法。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，索引就相当于目录。当你在用新华字典时，帮你把目录撕掉了，你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累！把目录还给你，则能快速定位！
1.Ubuntu安装MySQL客户端流程： - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压，解压命令：tar zxvf navicat.tar.gz - 进入解压目录，运行命令./start_navicatt - 如果试用是灰色的则进行下一步 - 删除 .navicat64/ 隐藏文件，再次运行即可 - 如果试用界面是乱码的则修改配置文件,改成如下形式(vim常用操作请查看我的另一篇随记)： - 再次执行第三步操作
这里，IF NOT EXISTS是一个可选的子句。如果我们使用此子句，则只有在没有具有相同名称的现有数据库时，才会创建具有给定名称的数据库。
在MySQL中，外键约束用于确保两个表之间的数据一致性。外键约束是一种限制，它将一个表中的列与另一个表中的列相关联。具体来说，它要求在一个表中的某个列中的值必须在另一个表的某个列中存在。外键约束可以确保数据的完整性和一致性，防止数据被删除或修改时发生错误。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
可以 ORDER BY 列名1,列名2; 先按列名1内容排序，排序结果相同的按列名2内容排序。 列名后接 DESC 按该列内容倒序排列，ASC 正序(默认)。 ORDER BY 命令放在查询、分组等语句的最后。
大家好，我是魔王哪吒，话不多说，今天带来的是一篇《考前复习必备MySQL数据库（关系型数据库管理系统）》文章，欢迎大家喜欢。
1.安装mysql客户端流程： - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压，解压命令：tar zxvf navicat.tar.gz - 进入解压目录，运
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本篇文章介绍SpringBoot项目集成TDengine后，如何通过MyBatis的mapper操作数据的增删改查，以及数据库，表的创建。
先说点废话，很久没发文了，整理了下自己当时入门 SQL 的笔记，无论用于入门，回顾，参考查询，应该都是有一定价值的，可以按照目录各取所需。SQL数据库有很多，MySQL是一种，本文基本都是SQL通用标准，有些标准很不统一的地方就用MySQL的写法了。希望本文帮你快速了解SQL的基本操作和概念。
在 MySQL中，数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的应用程序接口（Application Program Interface，API)，用于创建、访问、管理、搜索和复制所保存的数据。 不过，也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据的速度相对较慢。所以，现在使用关系数据库管理系统(Relational Database Management System，RDBMS）来存储和管理大数据量。而MySQL 是最流行的关系数据库管理系统，尤其是在Web应用方面，MySQL可以说是最好的RDBMS应用软件之一。
每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。
我第一次建立关联图谱用的是R语言，通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪，并用图形展示团伙之间的关联关系。
设备：第二层设备能隔离冲突域，比如Switch。交换机能缩小冲突域的范围，交换接的每一个端口就是一个冲突域。
前言：MySQL的优化指南针对的是数据量大的情况下，数据量不够大的话没必要纠结优化的问题。但是当数据量变大之后，很多地方都是需要优化的，不然就会出现很多问题，最显著的现象是查询和修改变慢，即响应时间变长，所以本文的优化默认是数据量较大的情况。
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
存储数据是处理数据的第一步 。只有正确地把数据存储起来，我们才能进行有效的处理和分析。否则，只能是一团乱麻，无从下手。
在上一篇发布了我的最新著作《深入理解计算机网络》一书的原始目录（http://blog.csdn.net/lycb_gz/article/details/8199839），得到了许多读者朋友的高度关注和肯定，本篇接着发一篇关于CRC码校验原理和CRC码计算方面的通俗诠释的试读文章。本书将于12月底出版上市，敬请留意！！
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