SQL连接可以分为内连接、外连接、交叉连接。 数据库数据： book表 stu表 1.内连接 1.1.等值连接：在连接
在join操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作
查询结果仍为表，WHERE、SELECT 分别相当于关系代数中的 选取、投影 操作
Pandas 是一款强大的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际数据分析中，我们常常需要将不同数据源的信息整合在一起。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据合并与连接技术，帮助你更好地处理多个数据集的情况。
spark datafrme提供了强大的JOIN操作。 但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。如下： 如分别创建两个DF，其结果如下： val df = sc.parallelize(Array( ("one", "A", 1), ("one", "B", 2), ("two", "A", 3), ("two", "B", 4) )).toDF("key1", "key2", "value") df.show() +----+----+-----+ |key1|key2|val
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
！笛卡尔积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X * Y，第一个对象是X的成员
1，列表是由一系列元素组成，元素与元素之间可能没有任何的关联关系，但他们之间有先后顺序关系。
一、 简单查询 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的 表或视图、以及搜索条件等。 例如，下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname字段和email字段。 复制内容到剪贴板 代码:SELECT `nickname`,`email`FROM `testtable`WHERE `name`='张三' (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(
日常的办公和娱乐当中，我们会电脑会接收各种各样的文件，有很多重复的文件，有时候我们不注意时间越久磁盘空间会被大量占用，这个时候你可能需要清理电脑磁盘空间，如果你一个个去找，他就会浪费你很多时间，这是得不偿失的。
通过子查询不难看出，可以根据employee_id查到department_id,然后根据deparment_id查到location_id然后查city字段就行了
本文通过一个例子，综合体现常用的重复列、提取、转换数据格式的操作方法。数据样式及要求如下：
表。 表 2. SQLSTATE 类代码 类代码 含义 要获得子代码，参阅…00 完全成功完成 表 301 警告 表 402 无数据 表 507 动态 SQL 错误 表 608 连接异常 表 709 触发操作异常 表 80A 功能部件不受支持 表 90D 目标类型规范无效 表 100F 无效标记 表 110K RESIGNAL 语句无效 表 120N SQL/XML 映射错误 表 1320 找不到 CASE 语句的条件 表 1521 基数违例 表 1622 数据异常 表 1723 约束违例 表 1824 无效的游标状态 表 1925 无效的事务状态 表 2026 无效 SQL 语句标识 表 2128 无效权限规范 表 232D 无效事务终止 表 242E 无效连接名称 表 2534 无效的游标名称 表 2636 游标灵敏度异常 表 2738 外部函数异常 表 2839 外部函数调用异常 表 293B SAVEPOINT 无效 表 3040 事务回滚 表 3142 语法错误或访问规则违例 表 3244 WITH CHECK OPTION 违例 表 3346 Java DDL 表 3451 无效应用程序状态 表 3553 无效操作数或不一致的规范 表 3654 超出 SQL 限制，或超出产品限制 表 3755 对象不处于先决条件状态 表 3856 其他 SQL 或产品错误 表 3957 资源不可用或操作员干预 表 4058 系统错误 表 415U 实用程序 表 42
一、基础 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server --- 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat' --- 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 cre
一、基础 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server --- 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat' --- 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明：删除新表 drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明：添加主键： Alter table tabname add primary key(col) 说明：删除主键： Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ ---like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1 平均：select avg(field1) as avgvalue from table1 最大：select max(field1) as maxvalue from table1 最小：select min(field1) as minvalue from table1 11、说明：几个高级查询运算词 A： UNION 运算符 UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。 B： EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。 C： INTERSECT 运算符 INTERSECT 运算符通过只包括 TABLE1 和 TABLE2 中都有的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 INTERSECT 一起使用时 (INTERSECT ALL)，不消除重复行。 注：使用运算词的几个查询结果行必须是一致的。 12、说明：使用外连接 A、left （outer） join： 左外连接（左连接）：结果集几包括连接表的匹配行，也包括左连接表的所有行。 SQL: select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.
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.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0：：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1]，强调了两个主要的兴趣点，即深度学习和数据处理，使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创建注入 AI 的应用程序。开源 ML.NET 框架[2]的主要卖点，旨在帮助开发人员能够使用C#和F#构建自定义ML模型并将其集成到应用程序中。这是通过命令行 （CLI） 和模型生成器等工具完成的，或者创建像大型语言模型 （LLM） 这样的结构来完成，这些模型为 ChatGPT 和 无处不在的“Copilot”AI 助手提供支持。
SQL语言有40多年的历史，从它被应用至今几乎无处不在。我们消费的每一笔支付记录，收集的每一条用户信息，发出去的每一条消息，都会使用数据库或与其相关的产品来存储，而操纵数据库的语言正是 SQL ！
一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的，它执行的顺序是怎样的，然后查看总结各方资料，就有了下面这一篇博文了。
教程： 一：列表的创建 List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表中元素的类型可以不相同，数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套） （1）List写在方括号之间，元素用逗号隔开 （2）和字符串一样，list可以被索引和切片 （3）List中的元素是可以改变的 二：列表的索引 变量[头标：尾标] 从前到后：0---end 从后到前：-1---->-len(str) list.index("s") 三：列表的更新 对列表中的数据项进行修改或者更新 使用append()方法来添加列表项 四：列表项的删除 del remove 五：列表操作符 + 用于组合列表 * 用于重复列表 in 、not in 六：列表函数 len,max,min,-----list() list.append()末尾添加项 list.index('')末尾添加项 list.pop()删除列表项 list.clear()等等 list.reverse()元素翻转 list.sort()对列表进行排序 七：多维列表的创建及访问方式 matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] matrix[1][2] Out[2]: 6 八：列表和字符串的相互转化 str.split(sep=None, maxsplit = -1) 将字符串分各成列表 sep指定分隔符 maxsplite分割成的数量 九："sep".join(list) 可以是split的逆运算 S.jion(iterable) --->str 列表转换为字符串 sep = separator 分隔器 IS S example： "."join(list) 用.连接字符串
◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 ◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 ◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。 第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
导语：一般来说，Excel里能实现的对数据的处理，在Power Query里都可以实现，有的Excel里方便一点儿，有的PQ里更快一些儿，但关键不在于多几个步骤还是少几个步骤，而是你是否需要重复地做。
序列是Python中最基本的数据结构(可变数据类型)。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
列表是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。（python叫列表，而其他语言类叫“数组”）
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是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。
第一范式, 第二范式和第三范式 第一范式: 每一个属性都是原子项，不可分割. 1NF是关系模式应具备的最起码的条件，如果数据库设计不能满足第一范式，就不称为关系型数据库. 第二范式: 首先要满足第一范式,每个非主属性是由整个主键函数决定的，而不能由主键的一部分来决定. 第三范式: 第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息. 视图 视图的定义 # 任何不是逻辑模型的一部分但作为虚关系对用户可见的关系. # 数据库中只存放视图的定义而不存放视图对应的数据, 这些数据仍存在在导
该文介绍了数据库系统的一些基本概念和常用的SQL语句。
数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易，喜欢请点赞！！！
这个sql的执行步骤如下： 1、查询出来d表中的某个id字段包含多个id值的所有的数据（因为此表是1-n的关系，所以需要去重，仅需要拿到不重复的id才可以继续下一个步骤）；可以看到此步骤我把查询出来的多个值的结果给生成的了一个子表名为sss；
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
0x01、笛卡尔积笛卡尔积的元素是元组，关系A和B的笛卡尔积可以记为（AXB），如果A为a目，B为b目，那么A和B的笛卡尔积为（a+b）列的元组集合。（1）学生表和分数表中的信息：学生表： 分数表（大概就是这个样子）：（2）学生表和分数表执行笛卡尔积后：
什么是多表关联查询？ 有时一个查询结果需要从两个或两个以上表中提取字段数据，此时需要使用的就是多表关联查询。 链接查询主要分为三种：内连接、外连接、交叉连接。 内连接 使用比较运算符（包括=、>、<、<>、>=、<=、!> 和!<）进行表间的比较操作，查询与连接条件相匹配的数据。根据所使用的比较方式不同，内连接分为等值连接、自然连接和自连接三种。 关键字：INNER JOIN 1.等值连接/相等连接： 使用”=“关系将表连接起来的查询，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列 2.自然连接 等值连接中去掉重复的列，形成的链接。 3.自连接 如果在一个连接查询中，涉及到的两个表是同一个表，这种查询称为自连接查询。 外连接 内连接只返回满足连接条件的数据行，外连接不只列出与连接条件相匹配的行，而是列出左表（左外连接时）、右表（右外连接时）或两个表（全外连接时）中所有符合搜索条件的数据行。外连接分为左外连接、右外链接、全外连接三种。 1.左外连接 关键字：LEFT[OUTER]JOIN 返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集中右表的所有字段均为NULL。 2.右外连接 关键字：RIGHT[OUTER]JOIN 返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则在左表中相关字段返回NULL值。 3.全外链接 关键字：FULL[OUTER]JOIN 返回两个连接中所有的记录数据，是左外链接和右外链接的并集。 交叉连接/笛卡尔积 关键字：CROSS JOIN 两个表做笛卡尔积，得到的结果集的行数是两个表中的行数的乘积。
列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表，* 号用于重复列表。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 – 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
阿里妹导读：用户只需在前端简单配置下指标，系统即可自动生成大宽表，让用户查询到他所需要的实时数据，数据源支持跨库并支持多种目标介质。这样的数据全局实时可视化如何实现？本文从需求分析开始，分享自动生成SQL功能开发中运用到的设计模式和数据结构算法设计。
在Excel开发过程中，大部分时候是和Range单元格区域打交道，在VBA开发中，大家都知道的一点是，不能动不动就去遍历所有单元格，那性能是非常糟糕的，很多时候，是需要把整个单元格区域装入数组中再作处理的。
范式就是数据库的构建规则，目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。
直接将值和索引粘合在一起，默认是在axis=0上面工作，得到的是新的Series；改成axis=1，变成一个DF型数据
转载自 https://segmentfault.com/a/1190000007445807
那9个字，犹如一声惊雷，在这个热情的群里炸开了锅...
上篇文章，我们介绍了数据的基本 DDL 语句，你应当具备基本的创建数据库、数据表的 SQL 语句，以及表字段的基本数据类型的熟知。
经常在客户的生产系统发现_gby_hash_aggregation_enabled 这个参数被设置成false，对于一般的中小系统，数据量相对较少，这个参数的影响不会太大。如果数据量比较大，性能的差距就比较明显了，下面是在某个客户现场实测的数据。
连接查询是关系数据库中最主要的查询，主要包括内连接、外连接和交叉连接等。通过连接运算符可以实现多个表查询。 在关系数据库管理系统中，表建立时各数据之间的关系不必确定，常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时，通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息。 连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，然后通过连接进行查询。 内连接 等值连接 不等连接 自然连接 外连接 左连接 右连接 全连接 内连接 内连接是一种
本文介绍了Python中列表和元组的基本操作，包括列表的创建、删除、查找和修改，以及元组的创建、修改和删除。同时，还介绍了Python中列表和元组的一些其他方法，包括列表和元组的长度、拼接、重复、排序和反转等。
WHERE department_id=( SELECT department_id
Hive优化器是使用Apache Calcite动态数据管理框架实现的，其中包含VolcanoPlanner基于成本优化器（CBO）和HelpPlaner基于规则的启发式优化器（RBO）优化器。根据用户HiveConf配置信息使用不同的优化器。
小勤：大海，有个按最右侧某个符号为标志提取两边数据的问题，为什么Excel里的find函数不支持从右侧查起啊？写公式好麻烦，比如这个，按最右侧的星号（*）将前面的内容和后面的数量分开：
参考链接： Python中list的方法 ｜ in, not in, len(), min(), max()
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