如果你只使用 table(x)，而没有指定具体的列，R语言将会默认对数据框中的每一列进行频数统计，并生成一个多维的表格。这个表格将列出每一列的唯一值，并给出每个唯一值对应的频数。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
DDL（ Data Definition Language，数据定义语言）用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
主键(primary key)，一列 (或一组列)，其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键，更新或删除表中特定行很困难，因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行！
首先我们先讨论实体之间的联系怎么表示 1.数据库中一对一的实现方式： （如一个学生对应一个档案，一个档案对应一个学生。学生表为A表，档案表为B表） 唯一外键方式：在A和B任意一表中添加唯一外键（注意是添加完外键后，再点唯一键，进行设置）具体方式点此。 主键关联方式：当A和B的主键相同时，我们就认为是一组数据。（注意是“我们就认为”，数据库中并没有提供主键关联的约束方式。） 中间关系表：创建一张新表作为中间关系表，两个列分别记录A和B，并且每一列的取值中，值均不能重复（即将这两列均设置为唯一外键，注意：将这两
一.数据库中的范式： 范式， 英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
第三列 feature 基因结构：transcript,gene,exon,CDS,start_codon,stop_codon,UTR...
其中，主键列指定了 PRIMARY KEY 约束，强制该列的值在表中唯一，并且使用 AUTO_INCREMENT 关键字，表示该列的值会自动递增生成。
昨天我们介绍了利用STRING数据库来进行蛋白相互作用预测（STRING：蛋白相互作用数据库的使用），但是我们只是获得了相互作用网络分析的数据以及可以使用的相关网络分析的图，对于核心基因的筛选还是没有涉及。今天就介绍一下如何来筛选核心基因吧！
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是Google Bigtable的开源实现，它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协同服务。 2. HBase的表结构 HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族/列簇(column family)。 Row Key column-fami
一个顾客可以使用顾客编号列，而订单可以使用订单ID，雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
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以前给大家介绍过MySQL中的统计信息，相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢？我们怎么去查看？ 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
我们在设计表结构的时候，经常会对某一列设置自增长的值，它的作用是可以帮助我们自动递增某一列的值，自增长的属性经常被设置在主键列上，原因是主键必须具有唯一性，而自动增长可以避免重复，二者结合恰到好处。除此之外，自增长的属性还可以避免在数据插入的时候，出现大量的数据页分裂操作，关于这一点，后面说到索引的时候，会着重介绍，现在我们只需要知道，主键一般设置成自增长的即可。
1.创建表：之前需要use database database_name 然后create table 表名（）； 例：创建员工表tb_employee1，结构如下表所示 字段名称 数据类型 备注 id int（11） 员工编号 name varchar（25） 员工名称 depld int（11） 所在部门编号 salary float 工资 mysql> create database
circos 主要用于展示染色体上的相关数据，根据在染色上的位置进行不同方式的可视化。
主键约束 表中任意列只要满足以下条件，都可以用于主键。 ❑ 任意两行的主键值都不相同。 ❑ 每行都具有一个主键值（即列中不允许NULL值）。 ❑ 包含主键值的列从不修改或更新。（大多数 DBMS 不允许这么做，但如果你使用的 DBMS 允许这样做，好吧，千万别！） ❑ 主键值不能重用。如果从表中删除某一行，其主键值不分配给新行。
1.唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引，这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复。
约束是一种限制，它通过对表的行或列的数据做出限制，来确保表的数据的完整性、唯一性。
通过 gather ，并设定key（原先的列），与value（原先的数据），并通过 - （原先的行），对数据框进行转换。
导读：数据总线（DBus）专注于数据的实时采集与实时分发，可以对IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚，经过转换处理后成为统一JSON的数据格式（UMS），提供给不同数据使用方订阅和消费，充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同
ID3算法是一种分类预测算法，算法以信息论中的“信息增益”为基础。核心是通过计算每个特征的信息增益，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，递归地构建决策树。
今天主要介绍一下Oracle、MySQL、sqlserver、pg数据库在删除重复数据时是怎么实现的。这里用实例来说明。
在 students 表中，通过 class_id 的字段，可以把数据与另一张表关联起来，这种列称为外键。
可以看到“ALLEN”和“SMITH”这两个人的数据重复了，现在要求表中name重复的数据只保留一行，其他的删除。
数据冗余是指数据库中存在一些重复的数据，数据完整性是指数据库中的数据能够正确反应实际情况。 数据的完整性是指数据的可靠性和准确性，数据完整性类型有四种： A、实体完整性：实体的完整性强制表的标识符列或主键的完整性(通过唯一约束，主键约束或标识列属性)。 B、域完整性：限制类型(数据类型)，格式(通过检查约束和规则)，可能值范围(通过外键约束，检查约束，默认值定义，非空约束和规则)。 C、引用完整性：在删除和输入记录时，引用完整性保持表之间已定义的关系。引用完整性确保键值在所有表中一致，不能引用不存在的值.如果一个键。 D、自定义完整性：用户自己定义的业务规则，比如使用触发器实现自定义业务规则。
1.数据采集。它是我们的原材料，也是最 “接地气” 的部分，因为任何分析都要有 数据源。
字典（Dictionary）是一种通过键（key）和项（item）（注：键和项是字典中的术语）存储唯一项的方法。它是一种基于唯一键存储数据的极好工具，它的强大之处在于可以使用键来存储和合并数据。
在MySQL中，表是存储数据的基本单位，每张表有若干列，每一行代表一条数据记录。在MySQL中，数据是按行存储的。
Management Portal SQL界面的左侧允许查看模式(或匹配筛选器模式的多个模式)的内容
唯一索引允许空值的存在，空值将视为。如果由单列组成唯一索引，则此列仅允许一个空值存在；如果由多列组成唯一索引，则值与空值的组合仅允许一个存在。
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和DAX函数中的GENERATESERIES函数有点类似，二者都是设定一个初始值，自动的生成一组数值。区别在于，在PowerBI中，GENERATESERIES函数通常是用来生成参数使用。
为了保证数据的完整性，SQL 规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。从以下四个方面考虑：
本文我们讨论 pandas 的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳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工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
简单描述 MySQL 中，索引，主键，唯一索引，联合索引 的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面）
3，melt中，dd为对象数据框，id为不变的列数，这里是ID一列，列数所在的位置为1，其它几列都变成一列，然后列名变为行名。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
一列 (或一组列)，其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键，更新或删除表中特定行很困难，因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行！
在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。
需求： 1 查询员工的总数 2 查看员工总薪水、最高薪水、最小薪水、薪水的平均值 3 查询薪水大于4000员工的个数 4 查询部门为’教学部’的所有员工的个数 5 查询部门为’市场部’所有员工的平均薪水
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。
explode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据，若想要展开成多行进行分析，这时候explode就派上用场，而且只需一行代码，非常节省时间。
学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。
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