不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. python中,我这里只讲两个函数: melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 问题 运行下面的这段Python代码,却总是无法更新数据: import pymysql conn=pymysql.connect( host = '127.0.0.1', user = 'yewen', passwd='YeWen.3306', port= 3306, db='test', charset='utf8mb4') cur = conn.cursor() sql

不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 如何用Python来处理数据表的长宽转换(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. 在R语言中,提供数据长宽转换的包主要有两个: reshape2::melt/dcast ti

MySQL数据库优化的八种方式(经典必看) 建表 CREATE TABLE if not EXISTS `bb` ( `id` int not null primary key auto_increment, `aab001` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '参保组织编号', `aab003` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '组织机构代码', `aae044` varchar(100) DEFAULT NULL COMMEN

长宽格式的转换 宽格式是指:一列或多列作为标识变量(id_vars),其他变量作为度量变量(value_vars),直观上看,这种格式的数据比较宽,举个列子,列名是:id1.id2.var1.var2.var3,一行可以表示多个度量变量的值. 而长格式是指在一行中,除了标识变量(id_vars),其他列是variable和name,从宽格式转换为长格式,会使得数据行数增加,直观上看,这种格式的数据比较长,举个例子,列名是:id1.id2.variable.value,一行只表示一个度量变量的值.

我们来盘一盘怎么使用VS2017进行python代码的编写并打印出九九乘法表. 使用Visual Studio 2017进行Python编程不需要太复杂的工作,只需要vs2017安装好对Python的支持和简单的语法了解即可. 具体步骤如下: 查看vs2017是否安装了[Python开发],没有的话安装上即可. 了解Python3的简单语法(语法链接:Python3 基础语法). 代码编写调试查看. 总结. 1.查看vs2017是否安装了[Python开发],没有的话安装上即可 在搜索中找到 V

目录 一.多表查询的两种方法 方式1:连表操作 inner join(内连接) left join(左连接) right join(右连接) union(全连接) 方式2:子查询 二.小知识点补充说明 1.concat与concat_ws 2.exists 3.表相关SQL补充 三.可视化软件Navicat 1.Navicat简介 2.安装教程 正版教程 破解版教程 3.常用操作 1.连接数据库 2.创建库 3.创建表 4.往表中添加记录 5.设置外键 4.SQL语句注释语法 方式一:-- 方式

零.引言 在<Dive into Python>(深入python)中,第七章介绍正則表達式,开篇非常好的引出了正則表達式,以下借用一下:我们都知道python中字符串也有比較简单的方法,比方能够进行搜索(index,find和count),替换(replace)和解析(split),这在本系列前篇数据结构篇中有所涉及,可是有种种限制.比方要进行大写和小写不敏感的搜索时,可能就须要先对字符串进行str.lower()或str.upper()将字符串先统一转换成小写或者大写在进行搜索. 那么,本

安装 PostgreSQL可以用Python psycopg2模块集成. sycopg2是Python编程语言的PostgreSQL数据库的适配器. 其程序代码少,速度快,稳定.不需要单独安装这个模块,因为它默认情况下被运往随着Python版本在2.5.x一起的.如果不把它安装在机器上,然后可以使用yum命令安装它,如下所示: $yum install python-psycopg2 要使用psycopg2的模块,首先必须创建一个Connection对象,它表示数据库然后再可以选择创建游标对象,

##################总结############### mysql 常用数据类型 整型:tinyint  int(42亿条左右)  bigint 小数:float double decimal 越往后 越精准 mysql> create table tt(x float(255,30)); Query OK, 0 rows affected (0.04 sec) mysql> desc tt; +-------+---------------+------+-----+----

用户表单是Web端的一项基本功能,大而全的Django框架中自然带有现成的基础form对象,本文就Python的Django框架中forms表单类的使用方法详解. Form表单的功能 自动生成HTML表单元素 检查表单数据的合法性 如果验证错误,重新显示表单(数据不会重置) 数据类型转换(字符类型的数据转换成相应的Python类型) Form相关的对象包括 Widget:用来渲染成HTML元素的工具,如:forms.Textarea对应HTML中的<textarea>标签 Field:Form

之前通常都是使用SQL直接从数据库中取出表1和表2关联查询后的数据,只需要用一个JOIN就可以了,非常方便.近日遇到一种情况,两个表中的数据已经取到代码中,需要在代码中将这两个表关联起来,并得到它们横向拼在一起之后的完整数据. 如:表1--商品信息表(dtHead),存放商品的ID和名称,表结构和数据如下: 表2--商品数量及金额表(dtTail),存放商品的数量.金额,表结构和数据如下: 现在要得到表1和表2横向拼接起来的表(DtAll),结果如下: 在C#代码中,要将这两个表拼接起来,有很多

国家语言,语言代码,locale id对应表.比如 en_US对应的id为1033, 中文的locale=zh_CN,id=2052. Locale Languagecode LCIDstring LCIDDecimal LCIDHexadecimal Codepage Afrikaans af af 1078 436 1252 Albanian sq sq 1052   1250 Amharic am am 1118     Arabic - Algeria ar ar-dz 5121 140

一.外键 变种: 三种关系: 多对一 站在左表的角度: (1)一个员工 能不能在 多个部门? 不成立 (2)多个员工 能不能在 一个部门? 成立 只要有一个条件成立:多 对 一或者是1对多 如果两个条件都成立: 多对多 要创建第三张表进行关联 多对多    双向的多对一 一对一 示例(一对一) #两张表: 用户表 (user)和 博客表(blog) # 创建用户表 create table user( id int primary key auto_increment, name varchar

1.CBV和FBV的用法 2.序列化用法 3.form表单 一.CBV和FBV 1.cbv是 class based view(基于类),fbv是function based view(基于函数) 2.cbv基于dispatch进行反射,get获取,post提交 3.应用场景:登录认证(继承dispatch,在dispatch里做session验证) CBV第一种方式继承 1.单继承 扫盲:(继承的时候,一定要清楚self是哪个类实例化出来的对象,下例,self为B实例化的对象,任何属性优先从自

DIOCP组件(Delphi IOCP)代码阅读之ADO内存表 代码中有 class procedure TADOTools.loadFromStream(pvDataSet: TCustomADODataSet; pvStream: TStream); var AR:_Recordset; begin AR:=_Recordset(CoRecordset.Create); pvStream.Position:=0; AR.Open(TStreamAdapter.Create(pvStream)

最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗的Python代码. 数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路,也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方. 这些用于数据清洗的代码有两个优点:一是由函数编写而成,不用改参数就可以直接使用.二是非常简单,加上注释最长的也不过11行. 在介绍每一段代码时,Lee都给出了用途,也在代码中也给出注释. 大家可以把这篇文章收藏起来,当做工具箱使用. 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码,一共涵盖

1.回顾内容&&补充 补充1: 补充2: 这个选择的是第二个解释器. 选择第一个的话,只是针对当前的项目,如果再开新项目的话,需要重新下载安装相关的包. 点击保存,因为我们注释掉了,创建的语句,所以,我们没有添加数据成功, 得到如上结果: <QueryDict: {'csrfmiddlewaretoken': ['qtSZFTXXdECQ6if9daiHeNoBIYXqIBCO9DlBZFHY2Es2ZkPWVOtQBazkA5g1BHNp'], ' book_name': ['1'

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