写在最前 Python在数据分析领域有三个必须需要熟悉的库,分别是pandas,numpy和matplotlib,如果排个优先级的话,我推荐先学pandas. numpy主要用于数组和矩阵的运算,一般在算法领域会应用比较多. matplotlib用于作图的话其实可替代的库会比较多,譬如有封装的更高级的seaborn,调用起来会更方便,也有交互性更强的pyecharts,风格会更讨喜. 但对于pandas,似乎完全绕不开,当然这三个库都是非常优秀的库,如果你已经入坑数据分析,建议全学

Python 数据分析:让你像写 Sql 语句一样,使用 Pandas 做数据分析 一.加载数据 import pandas as pd import numpy as np url = ('https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv') tips = pd.read_csv(url) output = tips.head() Output: total_bill tip sex smoke

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理

摘要:不要歪了,我这里说特性它不是 bug,而是故意设计的机制或语法,你有可能天天写语句或许还没发现原来还能这样用,没关系我们一起学下涨姿势. 本文分享自华为云社区<[云驻共创]天天写 SQL,你遇到了哪些神奇的特性?>,作者: 龙哥手记 . 一 SQL 的第一个神奇特性 日常开发我们经常会对表进行聚合查询操作,但只能在 SELECT 子句中写下面 3 种内容:通过 GROUP BY 子句指定的聚合键.聚合函数(SUM .AVG 等).常量,不懂没关系我们来看个例子 听我解释 有学生班级表(t

--写sql语句分别按日,星期,月,季度,年统计销售额 --按日 ' group by day([date]) --按周quarter ' group by datename(week,[date]) --按月 ' group by month([date]) --按季 ' group by datename(quarter,[date]) --按年 select sum(consume),year([date]) from consume_record where group by year(

做管理系统的,无论是bs结构的还是cs结构的,都不可避免的涉及到数据库表结构的设计,sql语句的编写等.因此在开发系统的时候,表结构设计是否合理,sql语句是否标准,写出的sql性能是否优化往往会成为公司衡量程序员技术水平的标准. 我们程序员不是dba,不需要时刻关注sql运行时间,想方设法优化表结构,存储空间,优化表读取速度等等,但是在开发系统时,时刻保持优良的写sql语句的作风是很有必要的,这关乎到个人在公司的声誉,嘿嘿,你懂的... 新来的程序员老鸟,在一个开发团队中,需要表现一下自己的水

Java程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法,能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准: 技能(任何人都能容易学会命令式编程) 模式(有些人用“模式-模式”,举个例子,模式可以应用到任何地方,而且都可以归为某一类模式) 心境(首先,要写个好的面向对象程序是比命令式程序难的多,你得花费一些功夫) 但当Java程序员写SQL语句时,一切都不一样了.SQL是说明性语言而非面向对象或是命令式编程语言.在SQL中要写个查询语句是很简单的.但在Java里类似的语句却不容易,因为程序

做管理系统的,无论是bs结构的还是cs结构的,都不可避免的涉及到数据库表结构的设计,sql语句的编写等.因此在开发系统的时候,表结构设计是否合理,sql语句是否标准,写出的sql性能是否优化往往会成为公司衡量程序员技术水平的标准. 我们程序员不是dba,不需要时刻关注sql运行时间,想方设法优化表结构,存储空间,优化表读取速度等等,但是在开发系统时,时刻保持优良的写sql语句的作风是很有必要的,这关乎到个人在公司的声誉,嘿嘿,你懂的... 新来的程序员老鸟,在一个开发团队中,需要表现一下自己的水

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在日新月异的前端领域中,前端工程师能做的事情越来越多,自从nodejs出现后,前端越来越有革了传统后端命的趋势,本文就再补一刀,详细解读如何在js代码中执行标准的SQL语句 为什么要在js里写SQL? 随着业务复杂度的增长,前端页面可能出现一些数据逻辑复杂的页面,传统的js逻辑处理起来比较复杂,我们先看两个例子: 比如多规格多库存商品界面,难点在于颜色分类.尺码.价格.库存.限购数量以及对应的图片展示之间有复杂的逻辑关系,用户进行不同的选择时,js要经过多次复杂的查询才能算出结果 比如地区联动查

应届生小祖参加了个需求分析会回来后跟我说被产品怼了一句: "不就是写SQL吗,要那么久吗" 我去,欺负我小弟,这我肯定不能忍呀,于是我写了一篇文章发在了公司的wiki 贴出来给大家看看,省略了一些敏感的内容.当然内部版言辞也会温和一点,嘻嘻 在哪里写SQL? 这个问题高级点的问法是用哪种SQL引擎? SparkSQL.Hive.Phoenix.Drill.Impala.Presto.Druid.Kylin (这里的SQL引擎是广义的,大家不必钻牛角尖) 我用一句话概括下这几个东西,先不

    首页 所有文章 资讯 Web 架构 基础技术 书籍 教程 我要投稿 更多频道 » - 导航条 - 首页 所有文章 资讯 Web 架构 基础技术 书籍 教程 我要投稿 更多频道 » - iOS - Python - Android - Web前端     Java开发者写SQL时常犯的10个错误 2015/03/10 | 分类: 基础技术 | 0 条评论 | 标签: SQL 分享到:0 本文由 ImportNew - zer0Black 翻译自 jooq.欢迎加入翻译小组.转载请见文末要求

SpringBoot项目通常配合TKMybatis或MyBatis-Plus来做数据的持久化. 对于单表的增删改查,TKMybatis优雅简洁,无需像传统mybatis那样在mapper.xml文件里定义sql. 我们目前的项目呢,有一些数据分析的需求,涉及到多表关联.嵌套子查询等复杂的sql. 那么,TKMybatis是不是可以支持手写sql呢? 答案是yes! 我们知道,springboot集成tk-mybatis需添加2个依赖: <dependency> <groupId>t

产品经理必备技能:写SQL - 云+社区 - 腾讯云https://cloud.tencent.com/developer/news/3177 产品经理学SQL(一)一个小时上手SQL | 人人都是产品经理http://www.woshipm.com/pmd/1740394.html 产品经理如何学习数据库以便进行数据分析? - 知乎https://www.zhihu.com/question/47669782 产品经理需要懂技术吗?懂到什么程度? - 知乎https://www.zhihu.c

PL/SQL中直接写SQL语句和用EXECUTE IMMEDIATE方法的区别 在PL/SQL中在执行SQL语句时可以直接写SQL或者可以把一个SQL语句拼成一个字符串,如下: select * from dual; v_sql:='select * from dual'; EXECUTE IMMEDIATE v_sql; 一般来说直接写SQL的性能是高于拼字符串的,因为如果执行拼字符串的需要内部自动调动oracle机制,先解析字符串映射成SQL语句然后再执行. 但是拼SQL的方式有好处.即SQ

官方文档 https://docs.spring.io/spring-data/jpa/docs/1.11.16.RELEASE/reference/html/#repositories.special-parameters 1.根据时间排序时候查询遇见的错误 No property desc found for type Date! 出错前写法 findAllOrderByCreateTimeDesc 修改后写法 findAllByOrderByCreateTimeDesc 参考文档: htt

原文链接:按照这些优化技巧来写 SQL,连公司 DBA 也鼓掌称赞! 刚毕业的我们,都以为使用 MySQL 是非常的简单的,无非都是照着 [select from where group by order by] 这个格式套来套去:从来不会关注 SQL 的耗费时长,更不会关注查询的性能. 但是当用户量上来了,表数据不断暴增,导致我们以前写的 SQL 的查询时间越来越长,最后还被 DBA 和领导疯狂吐槽一波.那么,此时我们是不是应该学习一下如何去优化我们的烂 SQL 呢? 下面,我将从多方面去深入

自己动手写SQL执行引擎 前言 在阅读了大量关于数据库的资料后,笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法.来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠.在笔者的github中给这个database起名为Freedom. 整体结构 既然造轮子,那当然得从前端的网络协议交互到后端的文件存储全部给撸一遍.下面是Freedom实现的整体结构,里面包含了实现的大致模块: 最终存储结构当然是使用经典的B+树结构.当然在B+树和文件系统block块之间的转换则通过Buffer(Page) Manager来进