last_name和first_name以及对应部门编号dept_no 请你查找所有已经分配部门的员工的last_name和first_name以及dept_no，也包括暂时没有分配具体部门的员工 drop... 不等于 思路：根据dept_no关联dept_emp表和dept_manager表即可找出其对应的manager的信息，在where条件中使用筛选出本身是经理的数据即可。...manager员工比manager员工还高的员工薪水，在子查询中查询出员工的manager及其薪资即可，where条件中就是非manager员工和非manager员工比其manager薪资还高的员工 select...对于创建视图中的 SELECT 语句的指定存在以下限制： 用户除了拥有 CREATE VIEW 权限外，还具有操作中涉及的基础表和其他视图的相关权限。 SELECT 语句不能引用系统或用户变量。...MySQL中不允许在子查询的同时删除表数据（不能一边查一边把查的表删了） 删除的是一个范围，子查询中查出非最小的即可 delete from titles_test where id not in (
表中。...当不具有权限时，该列信息为1且TRACE字段为空，一般在调用带有SQL SECURITY DEFINER的视图或者是存储过程的情况下，会出现此问题。...如果不可用的话，会列出不可用的原因是什么；如果可用会列出索引中可用的字段； • setup_range_conditions：如果有可下推的条件，则带条件考虑范围查询 • group_index_range...• chosen_range_access_summary：在前一个步骤中分析了各类索引使用的方法及代价，得出了一定的中间结果之后，在summary阶段汇总前一阶段的中间结果确认最后的方案 •range_access_plan...，则计算用range能否使用组合索引中更多的列，如果可以，则用range的方式替换ref。
2 方法 利用datatime 函数,在设计一个calculate函数接受初始时间与截止时间 代码清单 1 import datetimedef calculate_weeks(from_date, to_date...): delta = to_date - from_date # 计算天数差距转换成周数的结果 return int(delta.days / 7)# 示例用法：计算2019年1月1日至今有多少周...在这段代码中，我们定义了一个名为calculate_weeks的函数，它接受两个日期作为输入，并返回这两个日期之间的周数。...首先，我们利用to_date和from_date计算出天数差距，然后除以7以得到相应的周数。最后，我们打印出计算结果。...在示例用法中，我们定义了开始日期from_date为2019年1月1日，并将结束日期to_date设置为当前日期。我们调用calculate_weeks函数，然后打印输出结果。
安装 cryptor可以在PyPi和GitHub上使用，因此很容易运行pip install cryptory在你的command line/shell中。 下一步是将包装加载到工作环境中。...事实上，所有的加密方法都会返回一个pandas dataframe。这很方便，因为它允许你使用常见的pandas技术来处理输出。...你可以从Quandl api（https://www.quandl.com/tools/python）中获得类似的数据（我打算将quandl API调用集成到cryptory中）。...这是更广泛的加密趋势的一部分，大多数币经历了前所未有的收益。 领先的是比特币，价格在11月15日和12月15日之间涨了两倍。...在pandas的帮助下，我们可以将比特币相对于某些特定股票和指数进行可视化操作。 该图显示如果你在1月3日投资，你将收到的回报。由于比特币涨幅最大（> 10倍回报），客观上它是最好的投资。
的 Oracle 数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 API 来实现 Oracle 数据库的查询和更新 Pandas 是基于 NumPy 开发，为了解决数据分析任务的模块，Pandas...本文主要介绍一下 Pandas 中 read_sql_query 方法的使用 1：pd.read_sql_query() 读取自定义数据，返还DataFrame格式，通过SQL查询脚本包括增删改查。...params:向sql脚本中传入的参数，官方类型有列表，元组和字典。用于传递参数的语法是数据库驱动程序相关的。...2：pd.read_sql_table() 读取数据库中的表，返还DataFrame格式（通过表名） import pandas as pd pd.read_sql_table(table_name,...扩展模块，相当于 python 的 Oracle 数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 API 来实现 Oracle 数据库的查询和更新。
数据库的查询和更新。...Pandas是基于NumPy开发，为了解决数据分析任务的模块。Pandas 引入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的方法类和函数。...params:向sql脚本中传入的参数，官方类型有列表，元组和字典。用于传递参数的语法是数据库驱动程序相关的。...2：pd.read_sql_table() 读取数据库中的表，返还DataFrame格式（通过表名） import pandas as pd pd.read_sql_table(table_name,...扩展模块，相当于python的Oracle数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 API来实现Oracle 数据库的查询和更新。
，今天就从一条MYSQL的查询语句入手，看看我们还能挖掘点什么？...是的，就是我们平时不觉得的一条普通的语句，其实经理一个“漫长的”过程，在能提取结果。 那我们来一段段的看，到底发生了什么。...并且可以让我们理解那些 “文章” 中告诉我们的SQL 语句执行的顺序到底对不对。...下面标志清楚JOIN 的字段之间的关联性， 并且很清楚的标志清楚依赖的两个表，并且也告知了 JOIN 的方式 NESTED_LOOP 的方式，从 employees 中选一条，与salaries 的所有记录进行一对一的比对...下面就开始展示计划了，从下面的信息中，我们语句判断查询的方式走主键，并且走EQ 方式，不使用 MYSQL的 mrr （不知道什么是MRR 的可以百度一下） ?
` int(11) NOT NULL, `salary` int(11) NOT NULL, `from_date` date NOT NULL, `to_date` date NOT NULL, PRIMARY...KEY (`emp_no`,`from_date`)); 题目描述 查找各个部门当前(to_date='9999-01-01')领导薪水详情以及其对应部门编号dept_no select salaries.emp_no...last_name和first_name SELECT e.last_name,e.first_name ,d.dept_no FROM dept_emp d LEFT JOIN employees e...)>15; 找出所有员工当前(to_date='9999-01-01')具体的薪水salary情况，对于相同的薪水只显示一次,并按照逆序显示 SELECT s.salary FROM salaries...另外: WHERE语句在GROUP BY语句之前，SQL会在分组之前计算WHERE语句。 HAVING语句在GROUP BY语句之后，SQL会在分组之后计算HAVING语句。
问题描述 我们现在有一张表titles，共有4个字段，分别是emp_no(员工编号)，title(职位)，from_date(起始时间)，to_date(结束时间)，记录的是员工在某个时间段内职位名称，...image.png 通过查询出来的最大的from_date取筛选最近的的一条职位信息。...语法 功能：在原有表的基础上加上一个根据条件排序的伪列。...我们之前在问题里面提到了一个emp_no会对应多条职位信息，然后对于每个emp_no的记录进行一个降序排列，接下来我们只需要把上面的结果当成一个子查询然后筛选rank = 1 就好了。...---- 综上，如果各位目前使用的是Oracle，推荐各位使用方法二： 方法二容错率高，如果titles表里面有两条记录emp_no和from_date都是一样的，方法一就会报错了，单条子查询返回多行；
把机器学习和深度学习中的模型通过各种方法运用到证券市场或加密货币市场的研究是非常有趣的。 我认为构建单点预测模型来探索深度学习在时间序列数据（如，证券价格数据）的应用是一个不错的入手方法。...先决条件和开发环境 在开始下面的内容之前，你可能需要掌握Python的基本编程技巧，机器学习的基础知识，特别是和深度学习相关的知识。 如果你还不具备这些知识，建议先浏览这篇文章。...具有一个隐藏层和两个输出的简单感知器神经网络 而递归神经网络则是用来解决那些数据与时序相关的问题。它通过把前一个隐藏状态中的输出，循环输入到感知器中，作为当前的输入一起进入网络进行处理。...创建输入样本并对其进行0和1的范式化 创建训练样本和测试样本集的目标输出，并对其进行0和1的范式化 将数据转换为 Numpy 数组以供模型使用 数据清理部分已经在我们加载数据时中完成了。...在下面的代码中，你可以找到相关的必要功能： def merge_data(a, b, from_date=merge_date): """ a: first DataFrame b: second
获取所有的员工和员工对应的经理，如果员工本身是经理的话则不显示，以上例子如下: [C23E2BE72621CF021B0A53D9F763989B] 数据表： 表结构 drop table if exists...` ( `dept_no` char(4) NOT NULL, `emp_no` int(11) NOT NULL, `from_date` date NOT NULL, `to_date` date...，部门领导的编号又在部门表中，这时候直接去查询到部门就可以得到部门信息，从而可以得到部门领导的编号。...2、考虑到如果员工属于部门领导的数据不查询出来，针对这种数据做一个过滤即可。...LEFT JOIN dept_manager m ON e.dept_no = m.dept_no WHERE e.emp_no m.emp_no 此题在牛客网上存在一点争议，推荐写法根据评论，在原题上是有考虑在职和不在职的情况
▌先决条件和开发环境 ---- ---- 假设你已经拥有Python的一些编程技能，并具备机器学习的基本知识，尤其是深度学习。 如果没有，请查看这篇文章快速浏览。...我选择Colab，因为环境设置的简单性以及免费GPU的使用，这使得训练时间变得非常重要。 以下是如何在Google云端硬盘中设置和使用colab的教程。...在我们的案例中，我们将做下面的工作，并作为我们预处理的一部分： 数据清理，填补缺失的数据点 合并多个数据通道。Bitcoin 和Ethereum在一个数据框中。...计算价格波动并将其添加为新列 删除不必要的列 按照日期升序对我们的数据进行排序 拆分数据用于训练和测试 创建输入样本并在0和1之间进行归一化 创建训练和测试集的目标输出并将其归一化到0-1之间 将我们的数据转换为...numpy数组以供我们的模型使用 数据清理部分已经在我们加载数据的第一个函数中完成了。
基于前期的调研和朋友的反馈，与开发相关的主要有两点： sql_mode MySQL 5.6中，其默认值为"NO_ENGINE_SU BSTITUTION"，可理解为非严格模式，譬如，对自增主键插入空字符串...但在MySQL 5.7中，其就调整为了严格模式，对于上面这个，其不会提示warning，而是直接报错。 分组求最值 分组求最值的某些写法在MySQL5.7中得不到预期结果，这点，相对来说比较隐蔽。...这里，对之前提到的，MySQL 5.7中不再兼容的实现方式也做了个测试，在没有任何索引的情况下，其稳定在0.7s（性能并不弱，怪不得有人使用），而同等情况下，方法1稳定在0.5s（哈，MySQL 5.6...但与方法1不同的是，其无法通过索引进行优化。 从执行计划上看， 方法1， 先将group by的结果放到临时表中，然后再将该临时表作为驱动表，来和dept_emp表进行关联查询。...所以，对于分组求最值的需求，建议使用方法1，其不仅符合SQL规范，查询性能上也是最好的，尤其是在联合索引的情况下。
表简况如下: [2DD8A8D108E674BCB32D6E32B03492C1] 有一个部门表，dept_emp简况如下: [4BF7C729BECEE5D9215DF0C0B22855A0] 请你查找所有已经分配部门的员工的...last_name和first_name以及dept_no，未分配的部门的员工不显示，以上例子如下: [92EDD0ECE3222E00AE2F555AC9153034] 数据表： 表结构 drop table...; INSERT INTO employees VALUES(10004,'1954-05-01','Chirstian','Koblick','M','1986-12-01'); 解题思路： 此题是查询已经分配部门的员工信息...，我们则直接去部门员工信息表查找到那些员工已经分配了部门。...查询到也已经分配了部门的员工编号，我们则根据编号直接到员工信息表中查找员工信息。 由于是查询已经分配了部门信息的员工，部分员工也没有分配部门，则不查询出来。我们则使用inner连接方式。
employees表简况如下: 2DD8A8D108E674BCB32D6E32B03492C1 有一个部门表，dept_emp简况如下: 4BF7C729BECEE5D9215DF0C0B22855A0 请你查找所有已经分配部门的员工的...last_name和first_name以及dept_no，未分配的部门的员工不显示，以上例子如下: 92EDD0ECE3222E00AE2F555AC9153034 数据表：表结构 drop table...INSERT INTO employees VALUES(10004,'1954-05-01','Chirstian','Koblick','M','1986-12-01'); 解题思路： 此题是查询已经分配部门的员工信息...，我们则直接去部门员工信息表查找到那些员工已经分配了部门。...查询到也已经分配了部门的员工编号，我们则根据编号直接到员工信息表中查找员工信息。 由于是查询已经分配了部门信息的员工，部分员工也没有分配部门，则不查询出来。我们则使用inner连接方式。
employees` ; CREATE TABLE `dept_manager` ( `dept_no` char(4) NOT NULL, `emp_no` int(11) NOT NULL, `from_date...` date NOT NULL, `to_date` date NOT NULL, PRIMARY KEY (`emp_no`,`dept_no`)); CREATE TABLE `employees`...，就是查找出部门领导中的员工编号，然后去员工表中查找，不在这部分员工编号中的数据即可。...，例如用left join 然后在使用is null。...不是很推荐这种做法，这种查询的结构满足笛卡尔积，效率上更为低下一些。
前言：我们练习 SQL 时，总会自己创造一些测试数据或者网上找些案例来学习，其实 MySQL 官方提供了好几个示例数据库，在 MySQL 的学习、开发和实践中具有非常重要的作用，能够帮助初学者更好地理解和应用...employees: 这是一个经典的员工管理数据库，用于展示基本的数据库设计和 SQL 查询，适用于练习 JOIN 操作、分组统计、子查询等 SQL 技能，以及理解数据库设计中的实体关系。...salaries：记录了员工的薪资信息，包含 emp_no（员工编号）、salary（薪水）、from_date（开始日期）和 to_date（结束日期）字段。...titles：记录了员工的职位信息，包含 emp_no（员工编号）、title（职位名称）和 from_date（开始日期）及 to_date（结束日期）字段。...总结：本篇文章介绍了几个 MySQL 官方示例数据库，对于初学者而言还是很有帮助的，可以练习 SQL 文件执行、SQL 查询、以及数据库各对象之间的关联等等。
Oracle 12C引入了CDB与PDB的新特性，在ORACLE 12C数据库引入的多租用户环境（Multitenant Environment）中，允许一个数据库容器（CDB）承载多个可插拔数据库（PDB...比如合作伙伴将全库共享，我们如何第一时间通过数据了解合作伙伴的业务情况和设计呢。我想可以通过这样的手段，首先有一个大致的认识，接下来就是进一步看看样例数据的样子了。...数据库的查询管理 #!...最后用pandas 保存为excel 方便查看 以下脚本主要有两大功能： 各个表中数据列缺失值统计（采样缺失值，如采样10000条） 从各个表中获取数据样例 #!...缺失值的层次聚类分析，内在逻辑和上面类似，不过是用了不同的算法及展现形式。 missingno.dendrogram(pdf) ?
今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict，所以我们想要查询表中的某一列，也就是查询某一个Series，我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...逻辑表达式 和numpy一样，DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。 比如我们想要查询分数大于200的行，可以直接在方框中写入查询条件df['score'] > 200。 ?...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法，这也是pandas数据查询最常用的方法，也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解，把它记牢。...曾经原本还有一个ix方法，可以兼顾iloc和loc的功能，既可以索引查询也可以行号查询。但是可惜的是，在pandas最新的版本当中这个方法已经被废弃了。
〇，pandas简介 pandas是python数据分析领域最为经典的库之一，基于numpy构建。 pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。...可以理解为DataFrame的容器。 你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗？本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。...DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。...你可以像操作excel表一样操作DataFrame：插入行和列，排序，筛选…… 你可以像操作SQL数据表一样操作DataFrame：查询，分组，连接…… 本节我们介绍DataFrame的类SQL操作。...一，表查询 类似 SQL中 select ... where ... 常用的有：布尔索引，query，filter 相关方法 1，利用布尔索引 ? ? ? ? 2，利用query ? ?
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