♣ 题目部分 在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
♣ 问题 在Oracle中，在没有配置ORACLE_HOME环境变量的情况下，如何快速获取数据库软件的ORACLE_HOME目录？...♣ 答案 若配置了ORACLE_HOME环境变量，则可以通过“echo $ORACLE_HOME”来直接获取，如下所示： [oracle@edsir4p1-PROD2 ~]$ echo $ORACLE_HOME...sqlplus -v SQL*Plus: Release 11.2.0.1.0 Production 若没有配置ORACLE_HOME环境变量，则可以通过“more /etc/oratab”来直接获取...11.2.0/dbhome_1:N PROD2:/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1:N 若数据库已启动监听程序，则可以通过“ps -ef|grep tns”来直接获取...，则可以通过pmap命令来查看ORACLE_HOME的路径，pmap提供了进程的内存映射，用于显示一个或多个进程的内存状态。
output_file) data_frame.to_excel(writer, sheet_name='jan_13_output', index=False) writer.save() 3.2.2 筛选特定行 行中的值满足某个条件...文件中选取特定的列： 使用列索引值 使用列标题 使用列索引值 用pandas设置数据框，在方括号中列出要保留的列的索引值或名称（字符串）。...工作簿中读取一组工作表 在一组工作表中筛选特定行 用pandas在工作簿中选择一组工作表，在read_excel函数中将工作表的索引值或名称设置成一个列表。...创建索引值列表my_ sheets，在read_excel函数中设定sheetname等于my_sheets。想从第一个和第二个工作表中筛选出销售额大于$1900.00 的行。...在开始处理工作表之前，获取关于工作表的描述性信息非常重要。
SQL语句提供了很多种JOINS 的类型： 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...在join时需要删除了第二个df_managers的 manager_id，这样才不会报错。要获取经理的信息所以使用 how = 'left'。...df_manager2 的输出与 df_manager 相同。 交叉连接 交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。...这个示例数据种两个 DataFrame 都没有索引所以使用 pandas.merge() 函数很方便。...总结 在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。这是一篇非常简单的入门文章，希望在你处理数据的时候有所帮助。
当MySQL在索引中找到了需要的数据，但这些数据并不完全满足查询需求时（比如，索引没有包含所有需要的列），MySQL就需要回到主表中去获取完整的行数据，这个过程就被称为"回表"。...我们知道二级索引是有回表的过程的，由于二级索引上引用的主键值不一定是有序的，因此就有可能造成大量的随机 IO，如果回表前把主键值在内存中给它排一下序，那么在回表的时候就可以用顺序 IO 取代原本的随机...在没有MRR的情况下，MySQL会按照索引顺序来访问行数据，而索引顺序并不一定与磁盘上的物理存储顺序一致，这就可能产生大量的随机磁盘I/O。...此时，语句的执行流程变成了这样： 根据索引a，定位到满足条件的记录，将id值放入read_rnd_buffer中。 将read_rnd_buffer中的id进行递增排序。...MRR如何使用 MRR相关参数如下： //如果你不打开，是一定不会用到 MRR 的。
与此同时，series因为只有一列，所以数据类型自然也就只有一种，pandas为了兼容二者，series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes...这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签，就不得不提到pandas中的另一个数据结构：Index，例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...另外，在标签列已经命名的情况下，sort_values可通过by标签名实现与sort_index相同的效果。 ?
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。...我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。...因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。...dtype: object ''' 在每种情况下，如果偏向不同的结果，则可以显式设置索引： pd.Series({2:'a', 1:'b', 3:'c'}, index=[3, 2]) ''' 3...='int64') 作为不可变数组的索引 Index在很多方面都像数组一样。
[index1]获取index1索引位置的某个元素 也可以通过[start: end]获取索引从start开始到end-1处的一段元素 还可以通过[start: end: step]获取步长为step的...简单的说，当两个数组计算时，会比较它们的每个维度（若其中一个数组没有当前维度则忽略），如果满足以下三个条件则触发广播机制： 数组拥有相同形状。 当前维度的值相等。 当前维度的值有一个是1。...若条件不满足，则抛出"ValueError: frames are not aligned"异常。..., 2]) print("frame_c中行索引为\"a\"、列索引为\"x\"的元素是：", frame_c.loc["a"]["x"]) frame_c.iloc[1, 2] = 99 print(...在Pandas中，主要使用从Series派生出来的子类TimeStamp： 最基本的时间序列类型就是以时间戳（TimeStamp）为index元素的Series类型。
嵌套循环连接在某些情况下是有效的，但在其他情况下可能不是最佳选择。数据库优化器通常会根据表的统计信息、索引和查询条件来选择最佳的连接策略。...内部表扫描：对于内存中保存的外部行的每一行，算法在内部表中执行搜索操作，查找满足JOIN条件的匹配行。这个步骤与标准嵌套循环连接相似，但是在一个数据块的所有外部行都处理完之后才会继续。...索引可以帮助快速定位满足条件的内部行，减少不必要的扫描。 外部表排序：在某些情况下，对外部表的行进行排序可以提高块嵌套循环连接的性能。...4.1 工作原理 选择驱动表：在执行索引连接之前，数据库优化器会选择一个表作为驱动表（通常是较小的表或结果集中行数较少的表）。...扫描驱动表：数据库系统会顺序或根据某种策略（如索引顺序）扫描驱动表中的行。 使用索引查找匹配行：对于驱动表中的每一行，数据库系统会使用被连接表上的索引来快速查找满足连接条件的匹配行。
但如果从运算时间性能上考虑可能不是特别好的选择。 本次东哥介绍几个常见的提速方法，一个比一个快，了解pandas本质，才能知道如何提速。 下面是一个例子，数据获取方式见文末。...因此，如果你不知道如何提速，那正常第一想法可能就是用apply方法写一个函数，函数里面写好时间条件的逻辑代码。...但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。
image.png 当我们用范围条件而不是相等条件索引数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项枷锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP）”。...间隙锁是innodb中行锁的一种， 但是这种锁锁住的却不止一行数据，他锁住的是多行，是一个数据范围。...不一定！ 而且这个参数会影响到主从复制及灾难恢复， 这个方法还尚待商量。...间隙锁的出现主要集中在同一个事务中先delete后 insert的情况下， 当我们通过一个参数去删除一条记录的时候， 如果参数在数据库中存在，那么这个时候产生的是普通行锁，锁住这个记录， 然后删除，...如果这条记录不存在， 问题就来了， 数据库会扫描索引，发现这个记录不存在， 这个时候的delete语句获取到的就是一个间隙锁，然后数据库会向左扫描扫到第一个比给定参数小的值，向右扫描扫描到第一个比给定参数大的值
导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。 ?...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...这里仍然是执行条件查询，但与直观不大相符的是这里会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值 ? 6. query，提到query，还得多说两句。...尤其是在执行链式查询时，例如可参考历史推文：Pandas用了一年，这3个函数是我的最爱……。当然，这种用法一般都可用常规的条件查询替代。 ?
index_col 接收int、sequence或False，表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引，默认为None dtypel 接收dict，代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为...二、合并数据 在实际的数据分析中，对同一分析对象，可能有不同的数据来源，因此，需要对数据进行合并处理。...左侧DataFrame中用于连接键的列 right_on 右侧DataFrame中用于连接键的列 left_index 左侧DataFrame中行索引作为连接键 right_index 右侧DataFrame...中行索引作为连接键 sort 合并后会对数据排序，默认为True suffixes 修改重复名 1.2. merge的默认合并数据 price = pd.DataFrame( {'fruit':['apple...pandas中的concat方法可以实现，默认情况下会按行的方向堆叠数据。如果在列向上连接设置axies = 1即可。
Pandas：Pandas库的数据处理功能建立在Numpy库的基础之上，两者相辅相成。...Pandas适用于处理包含不同变量类型(整数、浮点)的表格数据，和Matlab不同，Python的索引是从0开始的。...跳着获取索引：**a=a[::2]**表示间隔2个值获取。 自定义索引： b=numpy.array([1,2,4]) **a[b]**表示获取a中的第2,3,5位的数字。...条件概率：在A事件发生的情况下，B事件发生的概率，表示A和B有交集。 联合分布：表示2个不相关的分布，联合组成的概率事件。...信息增益：假设系统原有的熵为H(Y)，后来引入了特征T，在固定特征T的情况下，系统的混乱度减小，熵减少为H(Y|T)，那么特征T给系统带来的信息增益为： IG(T)=H(Y)-H(Y|T)
有的朋友抱怨pandas简直太慢了，其实对于pandas的一些操作也是有一定技巧的。...但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用，因此并不是那么快。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...它类似于Pandas的cut()，因为数据将被分箱，但这次它将由一个索引数组表示，这些索引表示每小时所属的bin。
）范围查询：非唯一索引需要扫描到第一条不满足条件的记录（5.7中唯一索引也会扫描第一条不满足条件的记录8.0修复，后文描述）在查找的过程中，使用到什么索引就在那个索引上加锁，遍历到哪条记录就给哪条先加锁...；在RR及以上无论是否满足查询条件，只要遍历过记录就会加锁，直到事务提交才释放（RR及以上获取锁的时间会更长）新增的加锁前面说到update、delete这种先查再写的操作可以看成加X锁的锁定读，而select...我在8.0的版本中重现这个操作，插入id=21不再被阻塞，应该是在唯一索引上扫描到最终满足条件的记录（id=20）就结束，加锁范围如下图（在5.7中这应该算bug）范围查询时无论是否唯一索引都会扫描到第一条不满足条件的记录...）范围查询：非唯一索引需要扫描到第一条不满足条件的记录（5.7中唯一索引也会扫描第一条不满足条件的记录8.0修复，后文描述）在查找的过程中，使用到什么索引就在那个索引上加锁，遍历到哪条记录就给哪条先加锁在...RC及以下隔离级别下，查找过程中如果记录不满足当前查询条件则会释放锁；在RR及以上无论是否满足查询条件，只要遍历过记录就会加锁，直到事务提交才释放insert加锁规则正常情况下加锁：一般情况下，插入使用隐式锁
测试失败并不一定表示 pandas 安装有问题。 依赖项 必需的依赖项 pandas 需要以下依赖项。...记住，DataFrame 是二维的，具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何从DataFrame中过滤特���行？...让我们通过检查结果DataFrame above_35的shape属性来查看满足条件的行数： In [15]: above_35.shape Out[15]: (217, 12) 我对泰坦尼克号的 2...要基于这样的函数过滤行，请在选择括号[]内使用条件函数。在这种情况下，选择括号内的条件titanic["Pclass"].isin([2, 3])检查Pclass列为 2 或 3 的行。...请记住，DataFrame是二维的，具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何从DataFrame中筛选特定行？
本文来讲述一下科学计算库Pandas中的一些常用操作～ 看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Pandas？...按照层级关系来说的话，可以说DataFrame是Series的容器，Series是标量的容器。先来看一下如何去创建数据。...df1.sort_values(by='B') # 将df转化为array df1.to_numpy() 04 一般的选择数据 # 直接获取数据 df1['A'] # 按照索引值切片行数据 df1...07 按条件选择数据 # 用单列的值选择数据 df1[df1.A>0] # 选择df中满足条件的值(不满足会现实NaN) df1[df1>0] # 使用isin()选择 df2[df2['E']...根据索引值进行删除 df2.drop(df2.index[3]) # 删除缺失值 df2.dropna() # 去除重复值 df2.drop_duplicates() # 按照条件删除数据 df2
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