masql 空值赋值

2024-09-04

mysql当查询某字段结果为空并赋值

1 代码 1.1 当当前字段为空,查询结果返回“none”,并且统计出现频率 select case when 字段 is null then 'none' else 字段 end as 字段, count(1) as counts from 表 group by 字段; 1.2 当当前字段为空字符串,查询结果返回“none”,并且统计出现频率 select case when 字段= '' then 'none' else 字段 end as 字段, count(1) as counts fr

对客户推荐产品模型+python代码

首先观看数据: l 数据的基本特征用 describe 描述每个基本特征 l 画图画出每个特征的基本统计图应用import matplotlib.pylab as pl 画图显示 l 关于特征值特别大的数据集 :可能对结果产生权重的等级影响所以尽量将数据进行归一化特征值归一化的原因: 1:看数据范围看看是否可以归一化 Aum 归一化虽然等级已经有过归一化这个方向: l :看看数据是否完整() 想到对后续目标的完整度处理由于一般的模型对于空值来讲不符合模型的,

oracle常用命令大全及心得

学习时整理的 Oracle 1.set linesize 100; 设置长度2.set pagesize 30; 设置每页显示数目3.em a.sql 打开记事本 4.@ a 执行文件a中的代码,可指定文件的路径 @d:a.txt5.conn 用户名/密码根据用户名和密码连接数据库如果连接超级管理员(sys) 则应加上as sysdba;6.show user; 显示当前连接的用户7.select * from tab; 得到当前用户下的所有表8.desc temp; 查看表结构9./ 继续

Java学习笔记--xml构造与解析之Sax的使用

汇总:xml的构造与解析 http://www.cnblogs.com/gnivor/p/4624058.html 参考资料:http://www.iteye.com/topic/763895 利用SAX存储XML(一般不这么用) import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import javax.xml.transform.OutputKeys; import javax.xml.transfo

SAX解析xml浅析

SAX解析XML文件采用事件驱动的方式进行,也就是说,SAX是逐行扫描文件,遇到符合条件的设定条件后就会触发特定的事件,回调你写好的事件处理程序.使用SAX的优势在于其解析速度较快,占用内存较少(相对于DOM而言).而且SAX在解析文件的过程中得到自己需要的信息后可以随时终止解析,并不一定要等文件全部解析完毕.凡事有利必有弊,其劣势在于SAX采用的是流式处理方式,当遇到某个标签的时候,它并不会记录下以前所遇到的标签,也就是说,在处理某个标签的时候,比如在 startElement方法中,所能够得

xml常用四种解析方式优缺点的分析×××××

xml常用四种解析方式优缺点的分析博客分类: xml 最近用得到xml的解析方式,于是就翻了翻自己的笔记同时从网上查找了资料,自己在前人的基础上总结了下,贴出来大家分享下. 首先介绍一下xml语言: 可扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. xml的语法: XML 分为两部分:头信息,主体信息头信息是用来描述 XML 的一

(5)微信二次开发之 XML格式数据解析

1.首先理解一下html html的全名是:HyperText Transfer markup language 超级文本标记语言,html本质上是一门标记(符合)语言,在html里,这些标记是事先定义(规则)好的,并且赋予了其特定的含义.有一套固定的标记的集合. 网页文件的扩展名是 .html或者 .htm,都是可行的. 文档声明:<!doctype html> 这里的doctype不管是大小写都是可以的,并且兼容html4/html5. html中的标记一般都是有开始标签和结束标签,例

SQL基础巩固

1.一定要记住,SQL 对大小写不敏感! 2.分号是在数据库系统中分隔每条 SQL 语句的标准方法,这样就可以在对服务器的相同请求中执行一条以上的语句. 如果您使用的是 MS Access 和 SQL Server 2000,则不必在每条 SQL 语句之后使用分号,不过某些数据库软件要求必须使用分号. 3.关键词 DISTINCT 用于返回唯一不同的值. 4.SQL 使用单引号来环绕文本值(大部分数据库系统也接受双引号).如果是数值,请不要使用引号. 5.ORDER BY 语句默认按照升序对记录

利用Python进行数据分析——pandas入门

利用Python进行数据分析--pandas入门基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In

【学习】DataFrame&Series类【pandas】

参考链接:http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/50226027 DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index:行索引. columns:列索引. values:值的二维数组. name:名字. 这个类是Pandas最重要的类之一. 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典. frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有'name','age

天池新人赛-天池新人实战赛o2o优惠券使用预测（一）

第一次参加天池新人赛,主要目的还是想考察下自己对机器学习上的成果,以及系统化的实现一下所学的东西.看看自己的掌握度如何,能否顺利的完成一个分析工作.为之后的学习奠定基础. 这次成绩并不好,只是把整个机器学习的流程熟悉了下.我本人总结如下: 步骤一:读懂题目含义,分析赛题的数据步骤二:特征工程的设计,这部分非常重要,好的特征工程能大大提高模型的准确率步骤三:训练算法.区分训练集.测试集等. 步骤四:测试模型,看效果如何. 赛题可以去天池的官网查看,里面有赛题说明,赛题数据等等 https://

[Python] 07 - Statements --> Functions

故事背景一.阶级关系 1. Programs are composed of modules.2. Modules contain statements.3. Statements contain expressions.4. Expressions create and process objects. 二.教学大纲 Statements 一.大纲纵览 Python 3.X’s statements page 372/1594 a, b = 'good', 'bad' log.write("

数据帮助类(DataHelper)

/// <summary> /// 是否为空... /// </summary> /// <param name="str">数据值</param> /// <param name="typeName">数据类型</param> /// <returns></returns> public static object ChekIsNullOrEmpty(object st

Python中的None与 NULL(即空字符)的区别

None是Python的特殊类型,NoneType对象,它只有一个值None. 它不支持任何运算也没有任何内建方法. None和任何其他的数据类型比较永远返回False. None有自己的数据类型NoneType. 可以将None复制给任何变量,但是不能创建其他NoneType对象. 是一种数据类型: >>>type(None) <class 'NoneType'> 表示该值是一个空对象,空值是Python里一个特殊的值,用None表示.None不能理解为0,因为0是有意义的

ios- nil NULL 和 NSNull

因为objective-c的集合对象,比如nsarray, nsdictionary, nsset等,都有可能包含nsnull对象,所以,如果以下代码中的item为nsnull,则会引起程序崩溃. NSString *item = [NSArray objectAtIndex:i]; if ([item isEqualToString:@"TestNumber"]){ // } 常见的错误还有release的对象没有设置为nil,从而引起程序崩溃 id someObject = [[O

oracle学习笔记（九） SQL常用函数说明以及使用

SQL常用函数说明以及使用以下补充以下常用的函数,更多的请看oracle函数API文档 to_char to_char(8.58,'9.99') to_char(8.50,'9.00') to_char(8.50,'9.99') create table employee( id number, crete_date date timestamp default localtimestamp --毫秒级时间戳,插入一条数据会自动填写 ); to_date --将2019-5-11字符串转为da

4.Shell内部命令

4.Shell内部命令内部命令是由shell自身提供的.如果某个内部命令的名称是一个简单命令的第一个单词,shell会直接执行这个命令,而不会启动其它程序.对于一些不可能或者不方便通过外部程序实现的功能,内部命令是非常必要的. 本章简要介绍了Bash从波恩shell继承的内部命令,以及Bash扩展过的独特内部命令.还有几个内部命令在其它章节中介绍:Bash对作业控制功能提供的界面,目录栈 ,history 命令 ,以及可编程补全功能.很多内部命令在POSIX或者Bash中都得到了扩展. 下面介绍

3.Shell的基本功能

3.Shell的基本功能Bash是Bourne-Again Shell的缩写.Bourne Shell的内部命令在Bash中同样适用.3.1 Shell语法3.1.1 Shell操作shell读取和执行命令时执行下面的操作:从文件脚本或启动"-c"选项的字符串参数中,或者用户的终端上读取输入.按照引用中所述规则把输入分解为单词和运算符.这些符号用元字符分隔.该步骤还进行别名扩展.把符号解析为简单命令和复杂命令.进行各种shell扩展,并把扩展后的符号分解为文件名.命令和参数的列表.进行

（一）pandas的两种对象

将鱼图像数据进行操作,使用numpy知识 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #咱们可以不用show方法,嵌套代码里面 fish = plt.imread('./fish.png') plt.imshow(fish) <matplotlib.image.AxesImage at 0x8e231d0> fish.shape (243, 326, 3) #把图片变成灰色的 fish1 = fis

数据分析06 /pandas高级操作相关案例：人口案例分析、2012美国大选献金项目数据分析

数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析目录数据分析06 /pandas高级操作相关案例:人口案例分析.2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例 2. 2012美国大选献金项目数据分析 1. 人口分析案例需求: 导入文件,查看原始数据将人口数据和各州简称数据进行合并将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除查看存在缺失数据的列找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作为找到

python重要的第三方库pandas模块常用函数解析之DataFrame

pandas模块常用函数解析之DataFrame 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 二.DataFrame DataFrame是一个[表格型]的数据结构.DataFrame由按

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