distinct 用于在查询中返回列的唯一不同值（去重），支持单列或多列去重。在实际应用中，表中的某一列含有重复值很常见，例如员工表的部门列。如果在查询数据时希望得到某列的所有不同值可以使用 distinct 。语法如下：
一：insert语句 into 关键字是可选的 values关键字前面的（）是可选的，这里是要接收数据的列 values后面，有两种方式提供值 1：显式的给出值 2：从select语句中导出值
以上便是对Java和SQL中数据类型的对比，毕竟主要是学Java的，将其对比起来记忆也更好理解。
Qt 提供了 QtSql 模块来提供平台独立的基于 SQL 的数据库操作。这里我们所说的“平台 独立”，既包括操作系统平台，也包括各个数据库平台,Qt支持以下几种数据库:
导语：数据对比是日常工作中经常要做的事情，有时只是简单的1列，有时则是很多列，但无论要对比的数据有多少列，逆透视下来后，不就是都是一列了吗？当然，因为列多了，要处理的细节和步骤也自然会多一些。
SQL适用于使用SQL访问和处理数据的数据库系统，包含Oracle, SQL Server,等等，自然MySQL也是使用SQL的。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
导语：把表头内容转成一列，是数据规范处理中经常遇到的一个问题，这个问题本身并不复杂，如果没有处理好，却有可能把问题复杂化。
当有多张表时，如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中？这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
大海：上次我们知道了每个查询步骤的名称其实就是表名，有了表名之后，可以这样取行（Record）、列（List）以及“单元格”的内容。我们接着上一篇内容的案例来练习。
Yii 为我们提供了非常丰富的查询，在这里小伙儿不一一列举了，下面是 api 链接，预知更多，请点击观看(点击 db 菜单即可) Yii2.0 查询数据库
范式是数据库设计时遵循的一种规范，不同的规范需要遵循不同的范式，只有充分遵循了数据库设计的范式，才能设计开发出冗余较小、高效、结构合理的数据库。
pandas提供了两种数据类型：Series和DataFrame，在机器学习中主要使用DataFrame，我们也重点介绍这个
索引是数据库里重要的组成部分，也是提高查询效率必备的知识点。本文将会介绍索引作用、索引类型、索引优化以及索引底层结构，也算是对索引知识的一次归纳。
（1）矩阵本质上是一个二维数据结构，要求矩阵的每一列长度相同，同时元素类型要求一致，比如都是数值型元素。
不仅是我们Python开发，很多其它行业的朋友也经常使用Python中的Pandas这个库进行Excel的数据处理。
要做到每一张图片都根据上面的高度自动适应排列，那么我们就不能单纯地靠html+css布局了，需要用到js来帮助计算位置（其实用CSS3也能布局）。那么计算什么呢？
spark从1.6开始引入，到现在2.4版本，pivot算子有了进一步增强，这使得后续无论是交给pandas继续做处理，还是交给R继续分析，都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候，首先会做的就是处理数据，尤其是将列表，转成成合适的形状。
在Excel的数据透视表里，我们如果要对某一列的内容进行次数统计和对比，可以同时将该列添加到透视表的“列”和“值”里，如下图所示对金额类别列进行统计对比：
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接，其实是对左边的数据框取子集
今天跟大家分享几种常用的数据排序方式！ ▼ 在excel中整理数据、作图或者其他数据汇总操作，常会遇到对某一列数据排序的需求。当然用肉眼观察手动排序肯定是不现实，今天跟大家分享集中常见的数据排序方式，
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
很多朋友使用Python中的Pandas这个库进行Excel的数据处理，数据处理从宏观上分为这么3个阶段：数据读取、数据处理、数据输出。
前段时间因为项目需要搭建一个web服务器，后端Web框架我调研了几个，比如Python的Flask,Django, NodeJs的Express,JavaEE的Spring,以及C++的CppCMS, 经过权衡拓展性开发效率，最后选择了Django。 也许Python不是最好的选择，但至少目前来看工作的还挺顺利。
其实我们仔细看一下场景1和场景2，它们之间是个逆过程，场景1是从Python获取数据传递到Power BI，而场景2是Power BI或者Power Query获取了数据，用python来处理。
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
数据库根据其数据的存储方式可以分为关系型数据库和非关系型数据库。常见的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。常见的非关系性数据库有 NoSql、Cloudant，Hbase等
谈到关系再次把这张模型结构图拿出来，一目了然我们之前建立的是Lookup表与数据表之间的一对多关系。建立模型其中的一个重要意义就是可以避免扁平化一张表(即把所有的数据整合到一张表里)，避免扁平化是一般理想情况，然而对于一些特别情况需要我们去Vlookup其他表里的数据时，应该怎么做？
寄语：本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。同时，对布尔索引，快速标量索引方式、区间索引方式做了详细介绍。
之前我们已经了解了SQL语言的分类，可以划分为：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DQL（数据查询语言）、DCL（数据控制语言）、TPL（事务处理语言）、CCL（指针控制语言），本文将介绍DQL。
一、Series 数据结构 1.是什么？ Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组数据标签（即索引）组成。 第一列是 数据标签（索引）；第二列是 具体数据。 2.为什么？ 3.怎么做？ 导包： import pandas as pd （1）创建一个Series：使用 Series()方法 1）传入一个列表list： 只传入一个列表不指定数据标签，那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签（索引）。 import pandas as pd s1 = pd.Serie
分页，即时搜索和排序 几乎支持任何数据源：DOM， javascript， Ajax 和 服务器处理 支持不同主题 DataTables, jQuery UI, Bootstrap, Foundation 各式各样的扩展: Editor, TableTools, FixedColumns …… 丰富多样的option和强大的API 支持国际化 超过2900+个单元测试 免费开源 （ MIT license ）！ 商业支持 更多特性请到官网查看 英文官网地址 中文官网地址 点击导航栏 ->手册->安装 安装教程地址
上一篇，我们了解了引导的一些理论知识，包括分段、分步的概念，强引导与弱引导，引导的触发、类别、操作、保存点等，本篇笔者将结合这些理论来聊聊引导的配表。
原文在简书上发表，再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上，文章后续有修改和更新将在简书上操作， 其他平台不作同步修改更新，因此建议阅读其他出处的文章时，尽可能跳转回简书平台上查看。
编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序：
pandas的两大数据结构：Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据；DataFrame用于多维数据。
数据类结构 数据类型 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可；只有长度；只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维，每列只允许一种数据类型 1.数据框来源 1）用代码新建 2）由已有数据转换或处理得到 3）读取表格文件 4）R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),change = rep(c("up","down"),each = 2),
以前给大家介绍过MySQL中的统计信息，相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢？我们怎么去查看？ 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>; 示例 注意：对于条件表达式，可以用逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个条件同时进行匹配； 对于三个及以上的条件，可以用小括号()进行条件运算； 常用条件表达式 条件 表达式举例1 表达式举例2 说明 使用=判断相等 score = 90 nam
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 image 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 image 条件查询 SELECT * FRO
开启新的阶段。第二阶段评为难度最易是因为他们与Excel的函数基本一样，如果你会用Excel中的If和Vlookup，这些就算不上新的知识，然而这最简单的往往也是最好用的。
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
在应用python爬取数据的过程中，往往需要存储数据，而除开应用数据库存储数据以外，excel格式应该算是比较常用的存储格式，而关于excel文档数据的读写，在python中实现的方法有很多，概因python强大的第三方库。
本文实例讲述了PHP实现提取多维数组指定一列的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
