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Mysql类型

Mysql类型: 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型: 1个字节=8比特,但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节,表示范围:-128~127 SMALLINT...支持范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持范围是1000-01-01 00:00:00 ~ 9999...电话、手机号码:有格式要求 用户名:必须唯一 登录密码:密码不能为空字符串且长度不能少于N位 员工所在部门:可取值必须在部门表存在过 主键约束: 列名 类型 PRIMARY KEY 声明为“...表中所有的记录行会自动按照主键列上值进行排序。 一个表至多只能有一个主键。 唯一约束: 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”列上不能出现重复值,但可以出现多个NULL值。...非空约束: 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束列上不能出现NULL,但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认值约束 列名 类型 Default 值 声明为“默认值”约束列上没有值将会默认采用默认设置

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全选-复选框-控制表显示和隐藏

背景 在做一些后台数据统计功能时,需要做一些展示层面上过滤,结合复选框,显示和隐藏某一或某一行 实例效果如下所示 实例代码如下所示 ...这个时候切换时,解决表头会出现抖动现象 this....,循环遍历源数据,把数据每一项加入到默认选中数组中区 this.formParams.checkeddotNames = this.dot_info.map((item...important; } 分析 全选/复选框实现 结合全选和复选框,控制表某一显示和隐藏,怎么和表格数据给关联起来 elementUI表格某一行,显示三或多 可能会遇到问题...$refs.table.doLayout(); }); }, 还有可能就是表格索引问题key值最好不要用索引,可以给每一行添加一个唯一key,设置Key,自己添加一个动态

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如何生成A-AZ excel表 不用序号那种?

千里共如何,微风吹兰杜。 大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【逸】问了一个Pyhton处理Excel问题,这里拿出来给大家分享下。...二、实现过程 针对这个问题,一开始我想到就是字符串拼接,后来在网上查了下,原来真的有现成代码,不然挨个自己手写,真的不一定写得出来,这里拿出来给大家一起分享。...: 没想到这个代码还是蛮实用: 原文链接:https://blog.csdn.net/u013595395/article/details/116603463 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pyhton处理Excel问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【逸】提问,感谢【Eric】给出思路和代码解析,感谢【群除我佬】等人参与学习交流。

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删除 NULL 值

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值,且NULL值无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后值。...比如 tag1 变成 t1 表,tag2 变成 t2 表,tag3 变成 t3 表。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按值在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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Pandas如何查找某中最大值?

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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问与答63: 如何获取数据重复次数最多数据?

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect Q:如下图1所示,在工作表列A中有很多数据(为方便表述,示例只放置了9个数据),这些数据中有很多重复数据,我想得到重复次数最多数据是那个...,示例可以看出是“完美Excel”重复次数最多,如何获得这个数据?...在上面的公式: MATCH($A$1:$A$9,$A$1:$A$9,0) 在单元格区域A1:A9依次分别查找A1至A9单元格数据,得到这些数据第1次出现时所在行号,从而形成一个由该区域所有数据第一次出现行号组组成数字数组...MODE函数从上面的数组得到出现最多1个数字,也就是重复次数最多数据在单元格区域所在行。将这个数字作为INDEX函数参数,得到想应数据值。...MyRange,那么上述数组公式可写为: =INDEX(MyRange,MODE(MATCH(MyRange,MyRange,0))) 但是,如果单元格区域中有几个数据重复次数相同且都出现次数最多,则上述公式只会获取

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Redis类型详解

本文将深入介绍Jedis如何操作RedisHash类型数据,通过生动代码示例和详细解释,助你轻松掌握JedisHash各种操作。JedisHash基本操作1....存储和获取数据在Redis,可以使用HSET命令设置Hash类型值,使用HGET命令获取值。...获取所有字段和值可以使用HGETALL命令获取Hash类型数据所有字段和值,在Jedis,对应方法是hgetAll:// 获取所有字段和值Map allFieldValues...获取所有字段或所有值分别使用HKEYS和HVALS命令获取Hash类型数据所有字段或所有值,在Jedis,对应方法是hkeys和hvals:// 获取所有字段Set allFields...("myHash", "field1");System.out.println("Field exists: " + fieldExists);结语通过本文介绍,你已经学会了如何使用Jedis操作Redis

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用过Excel,就会获取pandas数据框架值、行和

在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运是pandas库提供了获取值、行和简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。...想想如何在Excel引用单元格,例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][行索引]。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在城市。

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如何在 Pandas DataFrame 插入一

然而,对于新手来说,在DataFrame插入一可能是一个令人困惑问题。在本文中,我们将分享如何解决这个问题方法,并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...为什么要解决在Pandas DataFrame插入一问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和组成,类似于Excel表格。...解决在DataFrame插入一问题是学习和使用Pandas必要步骤,也是提高数据处理和分析能力关键所在。 在 Pandas DataFrame 插入一个新。...本教程展示了如何在实践中使用此功能几个示例。...在这个例子,我们使用numpywhere函数,根据分数条件判断,在’Grade’插入相应等级。

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问与答112:如何查找一内容是否在另一并将找到字符添加颜色?

Q:我在D单元格存放着一些数据,每个单元格多个数据使用换行分开,E是对D数据相应描述,我需要在E单元格查找是否存在D数据,并将找到数据标上颜色,如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现?...A:实现上图1所示效果VBA代码如下: Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格数据并存放到数组...,然后遍历该数组,在E对应单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组值,如果出现则对该值添加颜色。

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如何检查 MySQL 是否为空或 Null?

在MySQL数据库,我们经常需要检查某个是否为空或Null。空值表示该没有被赋值,而Null表示该值是未知或不存在。...在本文中,我们将讨论如何在MySQL检查是否为空或Null,并探讨不同方法和案例。...结论在本文中,我们讨论了如何在MySQL检查是否为空或Null。我们介绍了使用IS NULL和IS NOT NULL运算符、条件语句和聚合函数来实现这一目标。...我们还提供了案例研究,展示了在不同情境下如何应用这些技巧来检查是否为空或Null。通过合理使用这些方法,我们可以轻松地检查MySQL是否为空或Null,并根据需要执行相应操作。...希望本文对你了解如何检查MySQL是否为空或Null有所帮助。通过灵活应用这些方法,你可以更好地处理和管理数据库数据。祝你在实践取得成功!

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根据数据源字段动态设置报表数量以及宽度

在报表系统,我们通常会有这样需求,就是由用户来决定报表需要显示数据,比如数据源中共有八数据,用户可以自己选择在报表显示哪些,并且能够自动调整列宽度,已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports该功能实现方法。 第一步:设计包含所有报表模板,将数据源所有先放置到报表设计界面,并设置你需要宽,最终界面如下: ?...第二步:在报表后台代码添加一个Columns属性,用于接收用户选择,同时,在报表ReportStart事件添加以下代码: /// /// 用户选择列名称...].Width; // 设置控件坐标 if (tmp == null) { // 设置需要显示第一坐标...源码下载: 动态设置报表数量以及宽度

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如何检查 MySQL 是否为空或 Null?

在MySQL数据库,我们经常需要检查某个是否为空或Null。空值表示该没有被赋值,而Null表示该值是未知或不存在。...在本文中,我们将讨论如何在MySQL检查是否为空或Null,并探讨不同方法和案例。...结论在本文中,我们讨论了如何在MySQL检查是否为空或Null。我们介绍了使用IS NULL和IS NOT NULL运算符、条件语句和聚合函数来实现这一目标。...我们还提供了案例研究,展示了在不同情境下如何应用这些技巧来检查是否为空或Null。通过合理使用这些方法,我们可以轻松地检查MySQL是否为空或Null,并根据需要执行相应操作。...希望本文对你了解如何检查MySQL是否为空或Null有所帮助。通过灵活应用这些方法,你可以更好地处理和管理数据库数据。祝你在实践取得成功!

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Pandas vs Spark:获取指定N种方式

导读 本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列,针对常用到获取指定多种实现做以对比。...无论是pandasDataFrame还是spark.sqlDataFrame,获取指定一是一种很常见需求场景,获取指定之后可以用于提取原数据子集,也可以根据该衍生其他。...在两个计算框架下,都支持了多种实现获取指定方式,但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定 在pd.DataFrame数据结构,提供了多种获取单列方式。...02 spark.sqlDataFrame获取指定 spark.sql也提供了名为DataFrame核心数据抽象,其与PandasDataFrame有很多相近之处,但也有许多不同,典型区别包括...在Spark,提取特定也支持多种实现,但与Pandas明显不同是,在Spark无论是提取单列还是提取单列衍生另外一,大多还是用于得到一个DataFrame,而不仅仅是得到该Column类型

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在Excel里,如何查找A数据是否在D列到G

问题阐述 在Excel里,查找A数据是否在D列到G里,如果存在标记位置。 Excel数据查找,相信多数同学都不陌生,我们经常会使用vlookup等各类查找函数,进行数据匹配查找。...比如:我们要查询A单号是否在B中出现,就可以使用Vlookup函数来实现。  但是今天问题是一数据是否在一个范围里存在 这个就不太管用了。...直接抛出问题给ChatGPT 我问ChatGPT,在Excel里,查找A数据是否在D列到G里,如果存在标记位置。 来看看ChatGPT怎么回答。  但是我对上述回答不满意。...因为他并没有给出我详细公式,我想有一个直接用公式。 于是,我让ChatGPT把公式给我补充完整。 让ChatGPT把公式给我补充完整  这个结果我还是不满意。 于是我再次让他给我补充回答。

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Pandas库基础使用系列---获取行和

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取行和数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有行数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行位置我们使用类似python切片语法。...我们试试看如何将最后一也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了,但是值得注意是,如果我们使用了-1,那么就不能用loc而是要用iloc。...如果要使用索引方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多。为了更好演示,咱们这次指定索引df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一行哪一。当然我们也可以通过索引和切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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