本篇不讨论矢量栅格数据的结构,也不讨论矢量与栅格的区别(即设定读者有这方面的基础). 版权声明:原创.博客园/B站/小专栏/知乎/CSDN @秋意正寒 转载请标注原地址并声明转载: https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082568.html 本文系概念性很强的博客,但对GIS项目有帮助,对在读的学生也有一定帮助. 尽管从物理的角度,只有独立数据文件(shp.geojson.tif等)或者数据库(esri geodatabase的gdb.geopackage等

https://wangbinbin0326.github.io/2017/03/31/oracle%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BF%81%E7%A7%BB%E4%B9%8BExp%E5%92%8CExpdp%E5%AF%BC%E5%87%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%AF%B9%E6%AF%94%E4%B8%8E%E4%BC%98%E5%8C%96/ 使用Exp和Expdp导出数据的性能对比与优化 前言 数

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作. Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明: 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i i

数据框(data.frame)用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同的数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是,每列的长度必须相同.数据框的每列可以有唯一的命名,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R根据同一行的数据列值得出相应的数据列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 R提供三种方式,用于创建数据框,第一种是通过读取文件创建,常用的是用于读取文件的函数是read.table,而read.csv是read

数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是每列的行数(长度)必须相同.数据框的每列都有唯一的名字,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列,这样,R引擎根据同一行的数据列,计算出表达式的值,并把该值作为计算列的值.数据框是数据分析中最重要的数据对象,必须熟练掌握数据框的操作. 一,创建数据框 创建数据框,常用的方式是:读取文件.读取关系表和使用函数创建,用户应根据实际的需要,选择合

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b

本系列是一个新的系列,在此系列中,我将和大家共同学习R语言.由于我对R语言的了解也甚少,所以本系列更多以一个学习者的视角来完成. 参考教材:<R语言实战>第二版(Robert I.Kabacoff),书中所提到的John Cook的优秀博文,关于代码规范的<来自Google的R语言编码风格指南>. 目录 Part 1:函数 Section 1:数学与统计函数 Section 2:概率函数 Section 3:其他实用函数 Part 2:其他控制 Section 1:循环与条件结构

1.插入一列 根据自带数据集beaver 进行操作,比如插入一列id. > colnames(beaver1) [1] "day" "time" "temp" "activ" > nrow(beaver1) [1] 114 方法1: new_beaver1$id = rep(1,114) 方法2 new_beaver1 = data.frame(id = rep(1,114),beaver1) 方法3 x = da

2014-08-31 Created By BaoXinjian

一.摘要 在平常备库和数据库迁移的时候,当遇到大的数据库的时候在用exp的时候往往是需要好几个小时,耗费大量时间.oracle10g以后可以用expdp来导出数据库花费的时间要远小于exp花费的时间,而且文件也要小很多. 二.exp/imp与expdp/impdp区别 (1) 把用户usera的对象导到用户userb,用法区别在于fromuser=usera touser=userb ,remap_schema='usera':'usera' . 例如:imp system/passwd fro

MYSQL 实现导入数据 .备份和恢复数据库 1.使用msql命令导入数据 # mysql -uroot -p 需要选择一个数据库 < runoob.sql #mysql -u username -p dbname < 要导入的数据库数据(runoob.sql) mysql -uroot -p dbname < db.sql 2.使用source命令导入数据 source 命令导入数据库需要登录进终端并且创建一个数据库还要切换到该数据库: #使用source命令导入数据, source

我们都知道truncate table可以用来删除整个表的内容,它与delete后面不跟where条件的效果是一样.但除此之外,我们还清楚它们之间有其它的区别吗?本章我们将一起讨论truncate与delete区别. 我们先看一下truncate table的说明:删除表中的所有行,而不记录单个行删除操作.TRUNCATE TABLE在功能上与没有WHERE子句的DELETE语句相同:但是,TRUNCATE TABLE速度更快,使用的系统资源和事务日志资源更少. truncate table的语

1.用0替代数据框中的缺失值NA 生成数据框: > m <- matrix(sample(c(NA, :), , replace = TRUE), ) > d <- as.data.frame(m) V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5 2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2 3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6 4 NA 4 NA 7 10 2 NA 4 1 8 5 1 2 4 NA 2 6

ModelForm 中选择框的数据 print(list(self.fields['customer'].choices)) # [('', '---------'), (1, '张飞'), (2, '关羽'), (3, '刘备')] print(list(self.fields['customer'].widget.choices)) # [('', '---------'), (1, '张飞'), (2, '关羽'), (3, '刘备')] # 修改数据限制显示的内容 # 修改之前的 cus

1.python2将base64数据写成图片,并将数据转为16进制字符串的方法 import binascii img = u'R0lGODlhagAeAIcAAAAAAAAARAAAiAAAzABEAABERABEiABEzACIAACIRACIiACIzADMAADMRADMiADMzADd3REREQAAVQAAmQAA3QBVAABVVQBMmQBJ3QCZAACZTACZmQCT3QDdAADdSQDdkwDungDu7iIiIgAAZgAAqgAA7gBmAABmZgBVqgBP7g

利用pandas自带的函数notnull可以很容易判断某一列是否为null类型,但是如果这一列中某一格为空字符串"",此时notnull函数会返回True,而一般我们选择非空行并不包括这一点,所以需要把这一类也去掉. # df为需要筛选的数据框,col为选择非空依赖的列 df = df[(df[col].notnull) & (df[col] != "")] 如果数据来源是MySQL数据库,用sql函数调用的时候也要注意相同的问题. SELECT col F

1.做表格的修改,把整条数据传到模态框做修改,但是出现模态框改变数据没有保存时,表格的数据也会跟着改变,我想实现保存以后表格数据才会改变的功能. html:使用item整条数据都上传过去了,在updata(item)方法中修改 <table class="tableClass"> <thead> <tr> <th style="width:140px">危险源名称</th> <th style=&qu

一.Python中的注释 Python的注释是代码的评论,是让代码让人能更加清晰明确.代码的注释可分为单行注释和多行注释,单行注释用“#”,多行注释用三对单引号或者三对双引号来表示. ps:# 单行注释 ‘’‘                             “”“ 多行注释                多行注释 ’‘’                             “”” 二.input在python 2和Python3中值返回类型的区别 Python2中需要人为的告诉in

用R语言提取数据框中日期对应年份(列表转矩阵) 在数据处理中常会遇到要对数据框中的时间做聚类处理,如从"%m/%d/%Y"中提取年份. 对应操作为:拆分成列表——列表转矩阵——利用索引从矩阵中提取第一列—— year<-strsplit(case_data2$Date,split = "-") # strsplit函数将数据拆分成列表 year1<-]# 将列表转换为矩阵,提取第一列——年份 case_data2$year1<-year1 其他办法

1.python中数据框求每列的最大值和最小值 df.min() df.max()