本文实例讲述了Android开发中数据库升级且表添加新列的方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 今天突然想到我们android版本升级的时候经常会遇到升级版本的时候在新版本中数据库可能会修改，今天我们就以数据库升级且表添加新列为例子写一个测试程序。...首先在要创建一个数据库，一般我们先创建一个DbHelper，继承SQLiteOpenHelper,构造函数我们使用传递版本号的： public DbHelper(Context context, String...mNewVersion); db.setTransactionSuccessful(); } finally { db.endTransaction(); } 因此我在onUpgrade方法中做了表添加新列操作如下...，并且为表添加新的一列。
下面简单介绍一下如何使用MySQL Workbench建立数据库，建立新的表，为表添加数据。...点击上图中的“加号”图标，新建一个连接， 如上图，先输入数据库的账号密码，帐号默认为root，填好密码后 点击“OK”，连接就建立好了，建立完成后，会出现一个长方形的框框，双击它，出现下图所示页面...点击图中的红圈里的按钮，新建一个Schema，即数据库（个人理解。。）...Numeric Types”) 出现如下页面 接下来向建好的tb_student表中添加数据 右键点击tb_student，再点击select rows limit 1000 在mysql workbench...中向数据库中的表中添加数据大致就是这个样子。
在我们的应用系统中，asp.net 2.0的用户表中的数据往往不能满足我们的需求，还需要增加更多的数据，一种可能的解决方案是使用Profile，更普遍的方案可能是CreateUserwizard中添加数据到我们自己的表中...在结合asp.net 2.0的用户管理系统设计的保存用户额外信息的表中的主键是用户表ID的外键，你可以获取ID从Membershipuser属性Provideruserkey....当你建立用户membershipuser对象,可以使用Provideruserkey获取用户的主键值（一个GUID值）: CreateUserWinard的OnCreatedUser事件中可以获取你要添加的额外用户信息和...Provideruserkey的值插入到你自己的数据库表中。...this.AddMyDataToMyDataSource(userinfo); } private void AddMyDataToMyDataSource(UserInfo myData) { //添加数据到自己的数据库表中
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...Sheet2中。...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行 lngRow = .Range("A" &Rows.Count...Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在的行并复制到工作表Sheet2 For Each rngFoundCell
我们还可以使用df.to_excel()保存和写入一个DataFrame到Excel文件或Excel文件中的一个特定表格。...在向append()添加python字典类型时，请确保传递ignore_index=True，以便索引值不会被使用。...向DataFrame添加多行 # List of series list_of_series = [pd.Series(['Liz', 83, 77, np.nan], index=df.columns...计算性别分组的所有列的平均值 average = df.groupby(‘Sex’).agg(np.mean) ? 统计数据 我们可能熟悉Excel中的数据透视表，可以轻松地洞察数据。...mean():返回平均值 median():返回每列的中位数 std():返回数值列的标准偏差。 corr():返回数据格式中的列之间的相关性。 count():返回每列中非空值的数量。
Python让Excel飞起来—批量进行数据分析 案例01 批量升序排序一个工作簿中的所有工作表 代码文件：批量升序排序一个工作簿中的所有工作表.py - 数据文件：产品销售统计表.xlsx 每个表批量对销售利润进行升序排列...astype()是pandas模块中DataFrame对象的函数，用于转换指定列的数据类型。...该函数的语法格式和常用参数含义如下。- 第11行代码中的shape是pandas模块中DataFrame对象的一个属性，它返回的是一个元组，其中有两个元素，分别代表DataFrame的行数和列数。...corr()是pandas模块中DataFrame对象自带的一个函数，用于计算列与列之间的相关系数。...在工作簿中还可以看到如下图所示的直方图，根据直方图可以看出，月销售额基本上以18为基数向两边递减，即18最普遍。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。... Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
[0,0] # 返回第一列的第一个元素 数据统计： df.describe() # 查看数据值列的汇总统计 df.mean() # 返回所有列的均值 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count...数据合并： df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1) # 将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2...df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1...).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max
1、切片-定位 python的切片要是容易跟R进行混淆，那么现在觉得区别就是一般来说要多加一个冒号： R中： data[1,] python中： data[1,:] 一开始不知道切片是什么，其实就是截取数据块...简单统计量/计数 df.mean(axis=0,skipna=True) =R=apply(df,2,mean) #df中的pop，按列求均值，skipna代表是否跳过均值axis=0,skipna=True...) =R=apply(df,2,mean) #df中的pop，按列求均值，skipna代表是否跳过均值 这个跟apply很像，返回的是按列求平均。...计算百分数变化 其中df.describe()还是挺有用的，对应R的summary： 1、频数统计 R中的table真的是一个逆天的函数，那么python里面有没有类似的函数呢？...它可以利用所在列的均值/众数/中位数来替换该列的缺失数据。下面利用“Gender”、“Married”、和“Self_Employed”列中各自的众数值填补对应列的缺失数据。
, 1, 20) df3 = pd.DataFrame(tem) # 生成一个和df长度相同的随机数dataframe df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint...# 从一个可迭代的序列创建一个序列 my_list df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]) # 添加日期索引 查看、检查数据...# 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值...how'可以是一个 'left'， 'right'， 'outer'， 'inner' 数据统计 df.describe() # 数值列的摘要统计信息 df.mean() # 返回均值的所有列...df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max() # 返回每列中的最高值
, 1, 20) df3 = pd.DataFrame(tem) # 生成一个和df长度相同的随机数dataframe df1 = pd.DataFrame(pd.Series(np.random.randint..., connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串，URL或文件中读取。...# 从一个可迭代的序列创建一个序列 my_list df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0]) # 添加日期索引 查看、...# 创建一个数据透视表组通过 col1 ，并计算平均值的 col2 和 col3 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 在所有列中找到每个唯一col1 组的平均值...返回均值的所有列 df.corr() # 返回DataFrame中各列之间的相关性 df.count() # 返回非空值的每个数据帧列中的数字 df.max()
DataFrame是pandas中的二维表格数据结构，类似于Excel中的工作表或数据库中的表。它由行和列组成，每列可以有不同的数据类型。...)print(df)运行结果如下在这个例子中，我们使用一个字典来创建DataFrame。...例如，要访问DataFrame中的一列数据，可以使用列名：# 访问列print(df['Name'])运行结果如下要访问DataFrame中的一行数据，可以使用iloc和loc方法：# 访问行print...Series或DataFrame中添加或删除数据。...例如，要添加一列数据，可以将一个新的Series赋值给DataFrame的一个新列名# 添加列df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male', 'Female']print
1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...[], DataFrame.iat[] 条件过滤：DataFrame[condition] 「数据操作」: 添加/删除列：DataFrame['new_column'], DataFrame.drop(...安装相关库 pip install openpyxl 读取单个工作表 # 读取 Excel 文件中的第一个工作表 df = pd.read_excel('excel_path/data.xlsx')...print(df) 输出: # 读取 Excel 文件中的第一个工作表 df = pd.read_excel('data.xlsx') print(df) 读取指定工作表 # 读取 Excel 文件中的指定工作表...ws.append(r) # 添加超链接和样式 start_row = last_row + 1 if last_row !
当DFS遍历这些路径时，它通过应用于数据的操作（包括和、平均值和计数）生成综合特征。例如，对来自给定字段client_id的事务列表应用sum操作，并将这些事务聚合到一个列中。...例子： 假设有三张表，分别为clients、loans、payments。 clients ：有关信用合作社客户的基本信息表。每个客户端在此数据框中只有一行。 ? loans：向客户提供的贷款表。...首先，需要创建一个存放所有数据表的空实体集对象： import featuretools as ft es = ft.EntitySet(id='clients') 现在需要添加实体：每个实体都必须有一个索引...，索引是由实体中具有唯一元素值的列构成。...创建表之间关系并将其添加到entityset的代码如下所示： # 'clients'表与loans表关联 r_client_previous = ft.Relationship(es['clients'
：返回第一列的第一个元素 数据清理 df.columns = ['a','b','c']：重命名列名 pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull...()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame...中的每一行应用函数np.max 数据合并 df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1
() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 d1.quantile(0.1) #10%分位数 d1.sum() #求和 d1.mean() #均值 d1.median() #中位数...在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。...，即返回两张表中共同部分的数据。...a2列的均值 a2_mean = 7.5 a3_mean = df['a3'].mean() #计算a3列的均值 a3_mean = 14.5 df.fillna({'a1':a1_median,'...很显然，在使用填充法时，相对于常数填充或前项、后项填充，使用各列的众数、均值或中位数填充要更加合理一点，这也是工作中常用的一个快捷手段。
pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引 列 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...frame's columns values : ndarray Values to use for populating new frame's values pivot函数将创建一个新表...因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能 它可以在指定的列和行有重复的情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...], aggfunc={"mt_income":[np.sum],"impression":[np.sum]}) stack/unstack 事实上，变换一个表只是堆叠DataFrame的一种特殊情况...假设我们有一个在行列上有多个索引的DataFrame。
列下的值为 Open, High, Low, Close, Adj Close 和 Volume value 列下的值为前者在「源表 data」中的值 函数 melt 可以生成一张含有多个 id 的长表...6 数据表的分组和整合 DataFrame 中的数据可以根据某些规则分组，然后在每组的数据上计算出不同统计量。...下 1 年时期的股价均值。...key 来 split 成 n 组 将函数 apply 到每个组 把 n 组的结果 combine 起来 在看具体例子之前，我们先定一个 top 函数，返回 DataFrame 某一栏中 n 个最大值...---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。 【整合数据表】用 agg 函数对每个组做整合而计算统计量。
如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个值表，每行和每列都有一个标签。...：使用数字选择一行或多行：也可以使用列标签和行号来选择表的任何区域loc：1.3 过滤使用特定值轻松过滤行。...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。
Series是一个一维标记数组，可以容纳多种数据类型。DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。...它提供了各种函数来过滤、排序和分组DataFrame中的数据。...False]) # 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平均值 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].mean...# 将df中的行添加到df2的末尾 df.append(df2) # 将df中的列添加到df2的末尾 pd.concat([df, df2]) # 对列A执行外连接 outer_join = pd.merge...# 计算数值列的描述性统计 df.describe() # 计算某列的总和 df['column_name'].sum() # 计算某列的平均值 df['column_name'].mean()
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