大多数 Pandas 用户都熟悉 iloc[] 和 loc[] 索引器方法，用于从 Pandas DataFrame 中检索行和列。但是随着检索数据的规则变得越来越复杂，这些方法也随之变得更加复杂而臃肿。
hsetnx：它们的关系就像set和setnx命令一样，只不过作用域由键变为field
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
2、掌握字符串的输入和输出，会使用切片的方式访问字符串中的值，掌握常见的字符串的内建函数。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
根据D3单元格的值，到“图书定价!$A$3:图书定价!$B$19”范围内进行匹配，根据精确匹配到的行，最终显示第二列的值。
python中有个很酷的效果，一行代码实现一个爱心字符，虽说是一行代码，但是理解起来还是比较难的，括号太多，并且使用了python的一些快捷小技巧。比如三元表达式，列表生成式，字符串拼接以及一个心形曲线公式：(x2+y2-1)3-x2y3=0。
摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。 hashlib提供了常见的摘要算法，具体包括md5、sha1、sha224、sha256、sha512等，我们一般用的比较多是md5。注意加密是单向的。
字符串连接，就是将2个或以上的字符串合并成一个，看上去连接字符串是一个非常基础的小问题，但是在Python中，我们可以用多种方式实现字符串的连接，稍有不慎就有可能因为选择不当而给程序带来性能损失。
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890"，我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
在编程中经常会遇见某些值需要存储，就像上一节内容input的使用一样，如果没有一个容器存储输入的值，可能就会原地输出了，很多情况下这样使用并没有太大的意义。例如你需要两个值，一个是1一个是3，我们要将两个值做加法运算，这时最好的办法则是使用一个容器存储1，另外一个容器存储3，随后进行加法运算；为了标识这两个容器，在这里定义一个容器名称为a存储的值是1，一个容器名称为m存储的值是3。随后进行加法运算，如a+m这样就可以得到1+3的值为4了。接下来就来了解容器的使用方法。
2.数据库的创建 数据库是mysql系统中管理和存储数据的仓库 1）显示所有数据库 show databases; 2)建立数据库 create database dbname; create database dbname character set utf8 3）使用数据库 use dbname; 4）查看当前使用的数据库 select database(); 5）删除数据库 drop databse dbname; 6）修改表名 alter table old_tablename rename new_tablename; 3.约束 主键 默认值 唯一 非空 外键 primary key default unique not null foreign key(class) references my_tab2(主键字段名); 4.创建表 create table t_name( 字段1 数据类型 约束, 字段2 数据类型 约束， 。。。 ); 5.show tables; desc t_name;//查看某个表的结构
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
导读：在数据分析当中，Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。
最近在写一个sql 的时候遇到一个问题，like 多个条件，突然忘记语法了，就来重新复习下。
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL5.6 也不例外。
今天我要用python赋能一下自己 背景：最近会用excel处理数据，需要把表格中每一行第三列之后所有列的内容进行合并，然后还要删掉第一列 因为excel玩得不够六，我都是手动合并，做多了感觉很浪费时间，所以就产生了用python来处理的想法 例如，原始表格如下
列表是python开发过程中最常用的数据类型之一，列表俗称：list ，特点如下：
今天这篇推文我们就汇总下Python中常用的字符串处理小技巧，字符串在Python数据处理中是非常常见且极易忽略的常用数据类型，且Python本身也提供大量运算符、函数和方法来处理字符串。话不多说，接下来我们就汇总下字符串处理小技巧(ps：都是小编经常用到的处理技巧，可能不是很全哦)
散列函数（英语：Hash function）又称散列算法、哈希函数，是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。
python数据分析主要处理的是结构化数据（structured data）例如：
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL 5.6 也不例外。
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习MySQL 5.6也不例外。 夯实基础 计算机领域的技术非常强调基础，刚开始学习可能还认识不到这一点，随着技术应用的深 入，只有有着扎实的基础功底，才能在技术的道路上走得更快、更远。对于MySQL的学习来说， SQL语句是其中最为基础的部分，很多操作都是通过SQL语句来实现的。所以在学习的过程中， 读者要多编写SQL语句，对于同一个功能，使用不同的实现语句来完成，从而深刻理解其不同之处。 及时学习新知识 正确、有效地利用搜索引擎，可以搜索到很多关于MySQL 5.6的相关知识。同时，参考别 人解决问题的思路，也可以吸取别人的经验，及时获取最新的技术资料。 多实践操作 数据库系统具有极强的操作性，需要多动手上机操作。在实际操作的过程中才能发现问题， 并思考解决问题的方法和思路，只有这样才能提高实战的操作能力。
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UUID（Universally Unique Identifier）是通用唯一识别码，在许多领域用作标识，比如我们常用的数据库也可以用它来作为主键，原理上它是可以对任何东西进行唯一的编码的。
一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
Python中可以自定义数据类型,可以具有无限种数据类型。系统默认提供6个标准数据类型
这一系列一共三部分，里面的一些技巧可能暂时用不上，但是相信总有一天你会接触到，建议收藏
在许多UNIX说明文件里，都有RLF控制字符。当我们运用shell特殊字符">"和">>"，把说明文件的内容输出成纯文本文件时，控制字符会变成乱码，col指令则能有效滤除这些控制字符。
文 | 豌豆 来源 | 菜鸟教程 豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟，文末有秘密！ Linux col命令 Linux col命令用于过滤控制字符。 在许多UNIX说明文件里，都有RLF控制字符
由于 ' 和 " 会引起歧义，因此，我们在它前面插入一个\表示这是一个普通字符，不代表字符串的起始，因此，这个字符串又可以表示为
grep awk sed是Linux下文本处理常用的命令，能完成很多神奇的操作，今天就分享一下这三个命令最常见的用法
导读：本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识，主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦
大家好，最近有些小伙伴在后台给我留言说想要一些Python的实战项目，能够动手写下代码来实战练习一下Python。我整理了一下我之前搜集的一些资料以及我个人的一些理解，给大家开设了这个专题。
使用ast模块中的literal_eval函数来实现，把字符串形式的list转换为Python的基础类型list
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母，并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names，不可动态更改，Linux系统默认为 0，即库表名以实际情况存储，大小写敏感。如果是1，以小写存储，大小写不敏感。如果是2，以实际情况存储，但以小写比较。 b)如果大小写混合使用，可能存在abc，Abc，ABC等多个表共存，容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写，但实际使⽤用不区分，即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范， 库名、表名、字段名使用小写字母。
本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
其中，格式控制标记用来控制参数显示时的格式 。格式控制标记包括：<填充><对齐><宽度>,<.精度><类型>多个字段，这些字段都是可选的，可以组合使用，这里按照使用方式逐一介绍:
1 原则 在开始讨论Python社区所采用的具体标准或是由其他人推荐的建议之前，考虑一些总体原则非常重要。 请记住可读性标准的目标是提升可读性。这些规则存在的目的就是为了帮助人读写代码，而不是相反。 本小节讨论你所需记住的一些原则。 1.1 假定你的代码需要维护 人们很容易倾向相信某时所完成的工作在未来不需要添加一部分或对其维护。这是由于很难预料到未来的需求，以及低估自己造成Bug的倾向。然而，所写代码很少不被修改一直存在。 如果你假设自己所写代码会“一劳永逸”的无需之后进行阅读、调试或修补，那么你就会非常
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