在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询时，会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL（如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中）
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是 如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
今天和大家分享如果使用Pandas实现单、多条件筛选、模糊筛选。 还是老套路，我们需要先读取一组数据作为测试文件。 测试文件使用读书笔记7的材料，传送门如下： 文件读取功能（Pandas读书笔记7）
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何使用索引来处理你的SQL查询语句以及连接表，可以分析查询语句或是结构的性能瓶颈，帮助我们选择更好的索引和写出更优化的查询语句。（说白了，就是优化SQL的工具）
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的，那如果想要依据某列中的不同类别（比如说不同品牌/不同性别等等）进行分类统计时，就要用到数据分组，在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
之前黄同学曾经总结过一些Pandas函数，主要是针对字符串进行一系列的操作。在此基础上我又扩展了几倍，全文较长，建议先收藏。
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询：
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的，也是最常见的模块，模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计，今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力，希望大家能有所收获。
毋庸置疑，Pandas是使用最广泛的 Python 库之一，它提供了许多功能和方法来执行有效的数据处理和数据分析。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
尝试爆Flag数据表的字段 1;show columns from Flag;
在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。
step1 对matrix进行转置：使gene名变为列名，将样本名转化为data.frame中的第一列
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
根据D3单元格的值，到“图书定价!$A$3:图书定价!$B$19”范围内进行匹配，根据精确匹配到的行，最终显示第二列的值。
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
当我们鼠标单击“显示值”列的任一单元格，在编辑栏里，我们可以看到其“内核”其实是和输入值一致的。
管理门户提供管理全局变量的工具，系统类提供执行某些相同任务的方法。本章介绍如何使用这些工具。
根据用户提供的文章内容，撰写摘要总结。
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
SQL 可以写在一行或者多行。为了提高可读性，各子句分行写，必要时使用缩进每条命令以 ;
arrange(test, desc(Sepal.Length)) #从大到小 desc()
这一次的实验课关于SQL处理，对应作业12。如果之前错过了的小伙伴刚好可以这一次补上。这节课的内容非常扎实，基本上涵盖了SQL当中常用的所有语法，虽然说通过一篇文章或者是一节课入门某个技术有些夸张。但至少打下一个比较扎实的基础还是没有问题的。
作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列
大家好，今天继续介绍单元格对象的常用方法，本节主要介绍自动筛选AutoFilter方法。
定制模块行为 (1) Option Explicit ‘强制对模块内所有变量进行声明 Option Private Module ‘标记模块为私有，仅对同一工程中其它模块有用，在宏对话框中不显示 Option Compare Text ‘字符串不区分大小写 Option Base 1 ‘指定数组的第一个下标为1 (2) On Error Resume Next ‘忽略错误继续执行VBA代码,避免出现错误消息 (3) On Error GoTo ErrorHandler ‘当错误发生时跳转到过程中的某个位置 (4) On Error GoTo 0 ‘恢复正常的错误提示 (5) Application.DisplayAlerts=False ‘在程序执行过程中使出现的警告框不显示 (6) Application.ScreenUpdating=False ‘关闭屏幕刷新 Application.ScreenUpdating=True ‘打开屏幕刷新 (7) Application.Enable.CancelKey=xlDisabled ‘禁用Ctrl+Break中止宏运行的功能 工作簿 (8) Workbooks.Add() ‘创建一个新的工作簿 (9) Workbooks(“book1.xls”).Activate ‘激活名为book1的工作簿 (10) ThisWorkbook.Save ‘保存工作簿 (11) ThisWorkbook.close ‘关闭当前工作簿 (12) ActiveWorkbook.Sheets.Count ‘获取活动工作薄中工作表数 (13) ActiveWorkbook.name ‘返回活动工作薄的名称 (14) ThisWorkbook.Name ‘返回当前工作簿名称 ThisWorkbook.FullName ‘返回当前工作簿路径和名称 (15) ActiveWindow.EnableResize=False ‘禁止调整活动工作簿的大小 (16) Application.Window.Arrange xlArrangeStyleTiled ‘将工作簿以平铺方式排列 (17) ActiveWorkbook.WindowState=xlMaximized ‘将当前工作簿最大化 工作表 (18) ActiveSheet.UsedRange.Rows.Count ‘当前工作表中已使用的行数 (19) Rows.Count ‘获取工作表的行数(注：考虑向前兼容性) (20) Sheets(Sheet1).Name= “Sum” ‘将Sheet1命名为Sum (21) ThisWorkbook.Sheets.Add Before:=Worksheets(1) ‘添加一个新工作表在第一工作表前 (22) ActiveSheet.Move After:=ActiveWorkbook. _ Sheets(ActiveWorkbook.Sheets.Count) ‘将当前工作表移至工作表的最后 (23) Worksheets(Array(“sheet1”,”sheet2”)).Select ‘同时选择工作表1和工作表2 (24) Sheets(“sheet1”).Delete或 Sheets(1).Delete ‘删除工作表1 (25) ActiveWorkbook.Sheets(i).Name ‘获取工作表i的名称 (26) ActiveWindow.DisplayGridlines=Not ActiveWindow.DisplayGridlines ‘切换工作表中的网格线显示，这种方法也可以用在其它方面进行相互切换，即相当于开关按钮 (27) ActiveWindow.DisplayHeadings=Not ActiveWindow.DisplayHeadings ‘切换工作表中的行列边框显示 (28) ActiveSheet.UsedRange.FormatConditions.Delete ‘删除当前工作表中所有的条件格式 (29) Cells.Hyperlinks.Delete ‘取消当前工作表所有超链接 (30) ActiveSheet.PageSetup.Orientation=xlLandscape 或ActiveSheet.PageSetup.Orientation=2 ‘将页面设置更改为横向 (31) ActiveSheet.PageSetup.RightFooter=ActiveWorkbook.FullName ‘在页面设置的表尾中输入文件路径 ActiveSheet.PageSetup.Le
面对快速增长的在线数据，尤其在例如订单、交易、日志等场景，数据往往多呈现为流水型特征，写入一段时间后即不会再次访问或更新；对访问频率很低甚至为0的数据，其占用的在线业务库固态存储空间，造成了大量硬件资源浪费，堆高企业的IT成本。同时，传统数据归档方案往往是业务研发或 DBA 采用脚本或简单的同步工具进行，难以在并发和效率上有效控制，很容易对在线数据库产生影响，严重的甚至导致生产数据误删事故。
这看上去是个幼稚的问题，但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储，最简单的 SQL 语句是 select * from test，拿到的是整个二维表明细，但仅做到这一点远远不够，出于以下两个目的，需要 SQL 提供聚合函数：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文转载至：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590204478648348952&wfr=spider&for=pc，
“调试”和“发布”是 Visual Studio 的内置生成配置 。 可使用“调试”生成配置进行调试，使用“发布”配置进行最终版本分发。
把当前文件夹的文件名用"，"连接成一行，或者将多行转变为一行 ls | paste -s -d "," # -s 选项将输入进行一次性粘贴 ls | xargs | sed 's/ /,/g' #xargs 将输入作为参数(空格分隔)传入 ls | awk '{printf "%s,",$0}' 将行逆序输出 sed '1!G;h;$!d'file # 1!G 第一行不执行G命令，从第二行开始执行；$!d 最后一行不删除；第一行自动存入模式空间，将模式空间内容（第一行）放到保持空间(h)，然后删除模式
升序：按从小到大的顺序排列 (如1、3、5、6、7、9)。 降序：就是按从大到小的顺序排列 (如9、8、6、4、3、1)。
作为一名数据专家，日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是，许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反，被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件，并且在开始分析之前，必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说，重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
read.table(file"mingzi",sep="\t",header=T)
作为数据分析师，每天需要花费大量的时间来分析与挖掘数据当中隐藏的信息，发现新的价值，而现在绝大多数公司都是将数据存放在Mysql数据库当中，今天小编来分享25个针对每个数据分析初学者而言都需要掌握的SQL查询语句。
注意：insert 只有new，delete 只有old ，oracle 自动添加id
出现在其他语句中的select语句，称为子查询或内查询 外部出现的查询语句，称为主查或外查询
Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
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