1、最快数据行公式求和 选取空行，点Σ（或按Alt + =）可以快速设置求和公式 2、多区域最快求和 如果求和的区域有多个，可以选定位，然后再点Σ（或按Alt+ =）可以快速设置求和公式。 3.拆分
在机器学习中，线性回归和逻辑回归算是最基础入门的算法，很多书籍都把他们作为第一个入门算法进行介绍。除了本身的公式之外，逻辑回归和线性回归还有一些必须要了解的内容。一个很常用的知识点就是虚拟变量（也叫做哑变量）—— 用于表示一些无法直接应用到线性公式中的变量（特征）。 举个例子： 通过身高来预测体重，可以简单的通过一个线性公式来表示，y=ax+b。其中x为身高，y为体重。 现在想要多加一些特征（参数），比如性别。 那么问题来了：如何在一个公式中表示性别呢？ 这就是哑变量的作用，它可以通过扩展特征值的个数
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。
对于一个已知分隔符的简单分割（例如，用破折号分割或用空格分割）.str.split() 方法就足够了 。 它在字符串的列（系列）上运行，并返回列表（系列）。
这样我们得到3个独立的表。因为返回的结果是list格式，所以我们还需要转成Table格式。
在《Excel实战技巧109：快速整理一列数据拆分成多列》中，我们使用一种巧妙的思路解决了将一列数据拆分成多列的问题。本文介绍使用公式实现的方法。
注意默认nThread=getDTthreads()，即使用所有能用的核心，但并不是核心用的越多越好，本人亲自测试的情况下，其实单核具有较强的性能，只有在数据大于3Gb的情况下，开启10核（我的机器全部核心30多核）效率才比一个核心更高，而默认使用全部的核心效率一直非常低。因此对于不是非常巨大的文件，建议设置为1，不要使用全部核心
在最近的项目中，我们需要保存大量的数据，而且这些数据是有有效期的，为了提供查询效率以及快速删除过期数据，我们选择了MySQL的分区机制。把数据按照时间进行分区。 分区类型 ---- Range分区：最为常用，基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。最常见的是基于时间字段. 基于分区的列最好是整型，如果日期型的可以使用函数转换为整型。 List分区：LIST分区和RANGE分区类似，区别在于LIST是枚举值列表的集合，RANGE是连续的区间值的集合。 Hash分区：基于给定的分区个数，将
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
本次的练习是：这个练习题与本系列上篇文章的练习题相同，如下图1所示，不同的是，上篇文章中将单元格区域A1:D6中的数据（其中包含空单元格）转换到单独的列（如图中所示的单元格区域G1:G13）中时，是以行的方式进行的，即先放置第1行中的数据、再放置第2行……依此类推。这里，需要以列的方式进行，即先放置第1列中的数据、再放置第2列中的数据……依此类推，最终结果如图中所示的单元格区域H1:H13，如何使用公式实现？
很多人入门excel，都是通过这个函数。 这是一个查找函数。 查找函数是什么呢，就是根据一个条件，查找出一个或者多个结果的函数。 想一下常见的查找案例，应该有这些。 🌰1 我看到一个工号，想知道这个人是谁，这就是根据工号找姓姓名。当然筛选也是一种查找。 🌰2 我看到一个人的名字，我想看看这个人的绩效/业绩/部门/岗位/家庭地址/身份证号blabla的，就用查找函数。 这个的前提肯定是范围内只有一个姓名，并且记录对应要在同一行。 🌰3 根据某个内容，从各种表查找内容并放在一个表里，当然是有根据的查找。 🌰4
使用了pandas和numpy两个库，用pandas来读取数据库里面的内容，再结合使用numpy库将DataFrame数据转换成列表(注意：这里读取的数据是一列数据)
对各种系统中导出的数据，很多时候存在数据缺失的情况，需要进行补全处理，方可进行下一步的数据分析操作。数据的向下、向上、向左、向右填充的场景因此产生，特别是向下填充。
相信开发的朋友会有这样一种感慨，sql写的好，能够大大减少java代码的编写，尤其对于强大的Oracle来说熟练掌握sql尤为重要，之前用过很多的oracle函数，由于没有总结很容易忘记
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
本文我们讨论 pandas 的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
7.禁止在表中建立预留字段预留字段的命名很难做到见名识义 预留字段无法确认存储的数据类型，所以无法选择合适的类型 对预留字段类型的修改，会对表进行锁定
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)。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
机器学习越来越多地在企业应用，本文跟大家分享一个采用python，应用决策树算法对跨国食品超市顾客等级进行预测的具体案例。
原因：列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的 IO 次数也就越多，索引的性能也就越差。
并非所有的outerjoin语句都必须以外部连接的方式执行。许多因素，如where条件和库表结构，可能会将外部连接等同于内部连接。MySQL可以识别这一点并重写查询，以便调整关联顺序。
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
随着MySQL越来越流行，Mysql里面的保存的数据也越来越大。在日常的工作中，我们经常遇到一张表里面保存了上亿甚至过十亿的记录。这些表里面保存了大量的历史记录。 对于这些历史数据的清理是一个非常头疼事情，由于所有的数据都一个普通的表里。所以只能是启用一个或多个带where条件的delete语句去删除（一般where条件是时间）。 这对数据库的造成了很大压力。即使我们把这些删除了，但底层的数据文件并没有变小。面对这类问题，最有效的方法就是在使用分区表。最常见的分区方法就是按照时间进行分区。 分区一个最大的优点就是可以非常高效的进行历史数据的清理。
针对salesforce系统也好，针对其他的平台系统也好，对于business user的需求以及疑问，数据往往决定了答案。业务人员提出了某些疑问，管理员需要根据需求的分析转换成数据的分析及过滤从而反馈给business user想要的结果。
线性泛基因组相关论文通常会获得基因存在缺失变异矩阵，接下来会使用这个矩阵构建进化树，今天的推文介绍一下使用iqtree软件利用基因存在缺失变异矩阵（0/1）矩阵构建进化树的代码
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.
MySQL的优化方案有哪一些？ 本文记录MySQL优化方案 ，梗概如下： 优化SQL 优化索引 （一）优化SQL 1、通过MySQL自有的优化语句 优化SQL语句，通过脚本命令来了解执行率较低的语句，
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。
MySQL 8.0.29 之前，在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列，对于在某个具体列后面快速添加列很不方便，MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持：用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
MySQL 8.0.29之前，在线 DDL 操作中即时添加列只能添加在表的最后一列，对于在某个具体列后面快速添加列很不方便，MySQL 8.0.29 扩展了对 ALTER TABLE … ALGORITHM=INSTANT 的支持：用户可以在表的任何位置即时添加列、即时删除列、添加列时评估行大小限制。
有时候我们需要Dataframe中的一列作为key，另一列作为key对应的value。比如说在已知词频画词云的时候，这个时候需要传入的数据类型是词典。
2021-01-13：很多列的数据，任意一列组合查询，mysql能做到，但是上亿的数据量做不到了，查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗？
不管你承不承认，数据清洗着实不是一件简单的任务，大多数情况下这项工作是十分耗时而乏味的，但它又是十分重要的。
一般来说 1 数据库导出来的 2 网站上下载的 3 某人发给你的 这三种情况都有比较大的可能出现文本型数字 就是下面这种 特征有3 1 默认左对齐 2 左上角有个绿色小标记 3 点击这个单元格会有黄色方框提示出来,告诉你这是文本型数字 这种数字无法求和,求均值等 知道是什么了 我们要转换成可以计算的数字 方法有3 一 在提示菜单点击'转换为数字' 注意:这个操作耗时可能会很长 下面是GIF 要等一会儿 这种操作适合多列 二 分列 分列只需要两步 点[分列]→[完成] 文本型数字立
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前言：经常有同学同，Excel知识点那么多，我该从哪学起？我是零基础，该怎么学？为了能快速帮大家提高工作效果，解决工作中的小疑难，今天兰色推送36个excel小技巧，都是工作中最常用到的，希望同学们能喜欢
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来）•数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低）
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
没有特殊要求（即 Innodb 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 Innodb 存储引擎（MySQL5.5 之前默认使用 Myisam，5.6 以后默认的为 Innodb）。
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