1.NULL是一种特殊的值，对某字段使用distinct 关键字时，NULL和一般值一样，都会排重，只保留一个值。 ?...2.不能对NULL值使用比较运算符 直白地讲，不能对null值使用等号(=)或者不等号(!=)进行比较，要使用is null 和 is not null。 ?...事实上，聚合函数如果以列名为参数，那么在计算之前就会把NULL 排除在外。 6.如果某列含有null，使用group by 进行聚合时，null值会单独保留一行。...补充说明：对于空值的判断需要用=，!= 等算数运算符，而NULL值不行。count等聚合函数会忽略NULL值，但不会忽略空值。 8.对NULL进行排序，结果如何？ ?...上面的结果，升序排序，NULL在最开头，但这并不能说明NULL比1小，因为我们前面提到是不能对NULL使用比较运算符的。
例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...ix，可混合使用标签和数字索引，但往往容易混乱，所以现已弃用 05 数据处理 ?...需注意对空值的界定：即None或numpy.nan才算空值，而空字符串、空列表等则不属于空值；类似地，notna和notnull则用于判断是否非空 填充空值，fillna，按一定策略对空值进行填充，如常数填充...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?
使用列的别名可以使结果集更加易于理解，特别是在进行复杂的查询、连接（JOINs）、分组（GROUP BY）和聚合（如SUM、AVG等）操作时。...进行排序 别名在聚合函数中的应用 在使用聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）时，为结果列指定别名尤其有用，因为它可以清晰地表示该列包含的数据类型或含义。...空值在数据库中代表缺失或未知的数据，因此在进行数学运算、字符串连接或其他类型的计算时，需要特别注意它们的行为。 数学运算 当NULL参与数学运算（如加法、减法、乘法、除法等）时，结果通常是NULL。...使用反引号可以确保这些标识符被正确地识别和处理。 为什么使用着重号（反引号）？ 避免保留字冲突：如果你的表名或列名与MySQL的保留字相同，使用反引号可以避免语法错误。...示例 避免保留字冲突 假设你想创建一个名为order的表，但order是MySQL的保留字。
owner, primary_key SORT BY clk_time ) subqueryGROUP BY owner, primary_key第一反应是order by，但这里不能使用...这可以确保每个分组内部都保留了正确的顺序，从而在执行聚合、连接等操作时顺序不会丢失。8....UNION和UNION ALLUNION：UNION操作符将两个或多个查询结果集合并为一个结果集，并去除其中的重复行。UNION操作符会对结果进行去重，即如果两个结果集存在相同的行，则只保留一份。...UNION ALL：UNION ALL操作符也将两个或多个查询结果集合并为一个结果集，但不进行去重。UNION ALL会保留所有结果中的重复行，并将其全部加入到最终的结果集中。...注意：由于UNION需要进行去重操作，所以它比UNION ALL的执行速度稍慢。如果你确定结果集不会有重复的行，可以使用UNION ALL来提高查询性能。
可以使用 df.info() 查看数据的基本信息，包括列名、数据类型和非空值数量；使用 df.describe() 获取数值型数据的统计信息；使用 df.isnull().sum() 检查缺失值。...数据清洗与预处理2.1 数据去重重复数据会干扰分析结果，因此在进行进一步分析之前，应该先去除重复行。...可以使用 df.duplicated() 检测重复行，并使用 df.drop_duplicates() 删除重复行。常见问题：重复行未被检测到：有时数据中的某些列是唯一的，但其他列存在重复。...常见问题：分组结果为空：如果分组键中存在缺失值，可能会导致分组结果为空。可以通过 dropna=False 参数保留包含缺失值的分组。...希望本文能为大家在使用 Pandas 进行交互式数据探索时提供帮助。
indid = 0 时未使用。 NULL = Indid> 1 时对索引进行分区。 NULL = indid 为 0 或 1 时对表进行分区。 minlen smallint 行的最小大小。...如果发生行溢出，则不会得出准确的结果。 reserved int 对于 indid = 0 或 indid = 1， 保留 是为所有索引和表数据分配的页计数。...对于 indid> 1， 保留 是为索引分配的页计数。 0 = indid> 1 时对索引进行分区。 0 = indid 为 0 或 1 时对表进行分区。 如果发生行溢出，则不会得出准确的结果。...0 = indid> 1 时对索引进行分区。 0 = indid 为 0 或 1 时对表进行分区。 如果发生行溢出，则不会得出准确的结果。...OrigFillFactor tinyint 创建索引时使用的初始填充因子值。 不保留该值；但如果需要重新创建索引但不记得当初使用的填充因子，则该值可能很有帮助。
例如，R 语言使用每种数据类型中的保留位组合，作为表示缺失数据的标记值，而 SciDB 系统使用表示 NA 状态的额外字节，附加到每个单元。...无论操作如何，NaN的算术结果都是另一个NaN： 1 + np.nan # nan 0 * np.nan # nan 请注意，这意味着值的聚合是定义良好的（即，它们不会导致错误），但并不总是有用...(axis='columns') 2 0 2 1 5 2 6 但这也会丢掉一些好的数据; 你可能更愿意删除全部为 NA 值或大多数为 NA 值的行或列。...df.dropna(axis='columns', how='all') 0 1 2 0 1.0 NaN 2 1 2.0 3.0 5 2 NaN 4.0 6 对于更细粒度的控制，thresh参数允许你为要保留的行.../列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值。
您可以设置此系统范围的选项，然后使用%exact排序规则函数为特定查询覆盖它以保留字母大小写。...DISTINCT BY(StreamField)将流字段为空的记录数减少到一个空记录。 星号语法：DISTINCT*语法是合法的，但没有意义，因为根据定义，所有行都包含一些不同的唯一标识符。...子查询：在子查询中使用DISTINCT子句是合法的，但没有意义，因为子查询返回单个值。 未选择行数据：DISTINCT子句可以与不访问任何表数据的SELECT一起使用。...如果SELECT不包含FROM子句，则DISTINCT是合法的，但没有意义。 聚合函数：可以在聚合函数中使用DISTINCT子句，以仅选择要包含在聚合中的不同(唯一)字段值。...请注意，MAX和MIN聚合函数分析DISTINCT子句语法没有错误，但此语法不执行任何操作。
思路与过程 0.概览数据 使用数据可视化工具对数据进行概览 0.1 对原始数据进行概览 常用的概览方法： dataset.describe(): 查看每种属性的总数，平均值，标准差，25%，50%，75%...dataset.series.value_counts()： 按值聚合查看值的数量分布，仅作用于series dataset.head(n): 查看数据集的前n行 0.1.1 查看空数据|处理空数据...： 空数据太多，直接去掉 填充 平均数/众数/最多的值 0.2 使用图表进行概览 常用图表有： 条形图 countplot barplot 饼状图 pie 散点图 scatter 分布图（seaborn.distplot...原始属性 四则运算 求和 求增幅 求众数，方差，极差 特征交叉组合 特征随机组合，然后使用PCA降维 对结构化属性进行组合（四则运算，求倒数和，x*y x2+y2 1/x+1/y等） 几点tips:...（one hot编码 TF-IDF编码） 3.特征选择 主成分分析（PCA） 因子分析 机器学习获取特征重要性分数 根据方差选择，选择方差大于一定阈值的特征（方差太小说明该特征的区别不明显）
补偿谓词校验：等值连接补偿谓词、范围补偿谓词、剩余补偿谓词 3.输出表达式可计算性 输出表达式：常量表达式、简单列引用、其他表达式 4.行重复因子正确性 约束条件：非空约束、主键唯一键约束、显式/隐式的唯一性约束...示例， 的非空外键与 的唯一键进行等值连接，可满足保持基数连接的特性。外键约束能够保证：于表 中的每一行 ，在表 中至少存在一行 等值。...为满足初始假定查询与视图的表引用相同，从概念上将额外表 追加到查询中，并使用视图消除额外表时相同的外键连接方式，将额外表与查询原始表进行连接。...将聚合查询当做SPJ查询+分组操作组成，视图改写需满足以下条件： 视图SPJ部分与查询SPJ部分的输出数据行，具有正确的重复因子； 补偿谓词所需的所有列在视图中都可计算； 视图不包含聚合操作，或者聚合程度低于查询...基表回连(base table backjoins)：当视图包含查询所需的所有表和行，但缺少部分列时可适用。将这个视图与基表进行连接操作，从查询基表中把缺失的列补充到结果中。
，但与多端全局数据分布趋势相悖。...当 n 较小时， 能更精细地捕捉数据集的局部特征与变化，特别是在保留数据分布尾部和异常值附近的细节方面表现突出。...特征提取：使用编码器（Encoder）从原始数据中提取特征因子 。 2....选择关键特征：计算每个特征在解码器（Decoder）输出层的梯度，选择梯度小 / 大的 topk 个特征因子作为可替换的因子，使用 将选定的小 / 大梯度因子设置为零，以保留需要的因子 3....对于负样本，使用加权平均值来生成反事实标签： 因子去相关损失 同一像素可能包含多个数据特征。例如，在动物图像中，一个像素可以同时携带颜色和外观信息。
使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。 ?...如果使用read.csv默认的读取方式，那么字符型全因子化会对后续的处理分析带来很多麻烦。所以最好是将字符因子化关掉。...row.names：行名。可以通过指定一组向量来进行设置。如果文件中的第一行比数据整体的列数量少一时，则会默认使用第一列来作为行名。 col.names：列名。可以通过指定一组向量来进行列名设置。...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符。...空白行的上部是元数据，也即解释数据的数据，这里演示的是航空公司的缩写和全名的对照。空白行的下部是数据的主体部分，航班号、起始地缩写、起飞时间。这里保留空白行可有助于区分数据的不同部分。
多重插补 使用多个插补模型，通过迭代的方式进行插补。 优点：可以更准确地估计缺失值，并提供不确定性估计。缺点：计算复杂度较高，可能需要更长 的处理时间。...时间序列模型插值：对于时间序列数据，可以使用时间序列模型来预测和填充空值。常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型、神经网络模型等。...唯一化 保留数据集中的唯一值，并删除重复的观测值或行。 优点：保留了数据集中的唯一信息；缺点：可能会导致数据丢失，特别是在其他列的值也存在差异的情况下。...优点：保留了数据集中的所有信息，并能够识别重复值；缺点：可能会增加数据集的大小，增加后续处理的复杂性。 聚合数据 将重复值聚合成单个值，例如计算平均值或合并文本字符串。...优点：方便算法处理，保留了一定的语义信息。缺点：可能无法捕捉词语之间的关系和上下文信息。 这些算法通常会根据具体任务和数据集的特点进行组合使用。
-- is null 判空 -- 查询身高为空的信息 select * from students where height is null; -- is not null 判非空 -- 查询身高不为空的信息...select * from students where height is not null; 排序 为了便于数据的显示，可以使用order by对数据进行排序 -- order by asc 或...利用聚合函数可以统计数据....n位 round(123.23, 1) 保留1位小数 -- 计算所有学生的平均年龄，保留2位小数 select round(sum(age) / count(*), 2) from students...; 分组 使用group by将数据按照某个字段进行分组 -- 按照性别分组, 查询所有的性别 select gender from students group by gender; -- 计算每种性别中的人数
，可以对某些字段做分组排序或者计算，而group by只能保留与分组字段聚合的结果； 在加入窗口函数的基础上SQL的执行顺序也会发生变化，具体的执行顺序如下（window就是窗口函数）； ?...从上面的例子可以看出，在没有partition by 的情况下，是把整个表作为一个大的窗口，SUM（）相当于向下累加，AVG（）相当于求从第一行到当前行的平均值，其他的聚合函数均是如此。...注意点： 1 、在使用专用的窗口函数时，例如rank、lag等，rank（）括号里是不需要指定任何字段的，直接空着就可以； 2 、在使用聚合函数做窗口函数时，SUM（）括号里必须有字段，得指定对哪些字段执行聚合的操作...其实可以在以上的查询结果为基础，利用聚合函数就可以求出最大的登录天数问题。假如求解连续登录5天的用户，除了可以使用上述的方法，还可以使用lead函数进行窗口偏移来进行求解。...示例：数据还是上题中的数据，求解连续登录五天的用户 第一步，用lead函数进行窗口偏移，查找每个用户5天后的登陆日期是多少，如果是空值，说明他没有登录。运行的代码为 ?
使用utils包来进行数据导入和初步的数据探索也许仅仅只是利用了utils包不到1%的功能，但这1%却足以让你在学习R语言时事半功倍。...如果使用read.csv默认的读取方式，那么字符型全因子化会对后续的处理分析带来很多麻烦。所以最好是将字符因子化关掉。...如果不希望设置该参数，则需要指定其为空：quote = "" dec：用作小数点的符号，一般为句点或者逗号 row.names：行名。可以通过指定一组向量来进行设置。...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符 blank.lines.skip：空白行是否跳过，默认为真，即跳过...空白行的上部是元数据，也即解释数据的数据，这里演示的是航空公司的缩写和全名的对照。空白行的下部是数据的主体部分，航班号、起始地缩写、起飞时间。这里保留空白行可有助于区分数据的不同部分。
然后，.count()方法用于计算满足条件的行数，即姓名为 ‘张三’ 的行中非空的 “时段” 列的数量。...然后，使用.round(2)方法将平均值保留两位小数。最后，将结果存储在新的 Series 对象dff中。dff是一个包含每个姓名对应的平均交易额的 Series，其中索引是姓名，值是平均交易额。...列的值按照指定的聚合函数进行汇总。...在这个例子中，使用的聚合函数是'sum'，表示对 “交易额” 进行求和。...表示相应的单元格为空，False 表示不为空。
值的行或列被保留 通过布尔判断，也是可以实现删除 NaN 的功能。...，last同时保留最后一次出现的重复数据，false 不保留 使用如上。...: 2 * x) 对dataframe 使用apply # 对df 使用apply，都是按行或按列操作，不能保证对每一个元素进行操作 df = pd.DataFrame(val, index=idx,...外连接，分左外连接，右外连接，全连接，左外连接是左表上的所有行匹配右表，正常能匹配上的取B表的值，不能的取空值，右外连接同理，全连接则是取左并上右表的的所有行，没能匹配上的用空值填充。...，和choose表进行匹配，不匹配以空值替代 print course.merge(choose, how = "left") # course 表右外连接choose表，结果保留choose表的全部行列
其中一些列也可在我们的Enterprise Log Share产品中使用，但ClickHouse非聚合请求表包含更多字段。...ClickHouse JOIN语法强制编写超过300行SQL的怪异查询，多次重复所选列，因为您只能在ClickHouse中进行成对连接。...至于并行分别查询每个物化视图，基准显示了显着但温和的结果 - 查询吞吐量比使用基于Citus的旧管道架构要好一点。...但是，ClickHouse地图存在两个问题： SummingMergeTree对具有相同主键的所有记录进行聚合，但是所有分片的最终聚合应该使用一些聚合函数来完成，而这在ClickHouse中是不存在的。...ClickHouse群集 - 具有x3复制因子的36个节点。它处理非聚合请求日志提取，然后使用物化视图生成聚合。
其中as也可以省略，但最好不省略。 ③列运算 这个也好理解，直接在查询列名上+10即可。 其中有一行数据score=null，在SQL中：null与任何数相加都为null。...(有点类似于Java中的字符串) ④关于null的处理 ifnull(列名，默认值) ，如果列名为空，给它一个默认值，图中默认值为0，这样就能参与运算了。...2聚合函数 SQL语言中定义了部分的函数，可以对查询结果进行操作，也就是聚合函数。 ? ①统计数量 count，数数的意思，即统计表示数据数量。...④保留小数点数 round(avg(score)，2)；2，即表示保留小数点数为2位，可自行设点想要保留的小数点数。 此外，还有两个聚合函数： max(score)：求分数这列的最大值。...面试题：where 和 having 的区别 having通常与group by结合使用。 where是在分组之前进行过滤的，having 是在分组之后进行过滤的。
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