本文介绍在谷歌地球API（Google Maps APIs）中，设计地图样式并将设计好的样式通过JSON或URL导出的方法。
Sub 手动导入表() selectfiles = Application.GetOpenFilename("," & ".", , "打开", , True) '选择文件 If TypeName(selectfiles) = "Boolean" Then '若未选择则结束程序运行 Exit Sub End If 关闭功能 For fi = 1 To UBound(selectfiles) Call 导入表(selectfiles(fi), 路径文件名(selectfiles(fi))) N
索引能极大的减少 存储引擎需要扫描的数据量 索引 可以把随机IO 变成顺序IO 索引 可以帮助 我们在进行 分组、 排序等操作时，避免使用临时表
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SQL和Python几乎是当前数据分析师必须要了解的两门语言，它们在处理数据时有什么区别？本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作，希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法！
通过灵活组合以上元素，SELECT语句实现了对数据库中数据的灵活、高效的检索和处理，是SQL中最基础、重要的命令之一。理解和熟练掌握SELECT语句的使用对数据库查询操作至关重要。
css选择器的使用规范 📷 1、分组选择器时，将单独的选择器单独放在一行。 2、为选择器中的属性添加双引号。 3、最好不要超过5级选择器级。 4、每个选择器独占一列，除最后一个选择器外，其它每一列选择器均以逗号结尾。 实例 /* bad */ .selector, .selector-secondary { padding-left: 15px; } /* good */ .selector, .selector-secondary { padding-left: 15px; } 以上就
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
本文旨在对比SQL，说明如何使用Pandas中执行各种SQL操作。真的！好像对比起来，学习什么都快了。
GaussDB如果采用分布式部署模式，则可以根据数据量以及用途定义两种不同分布方式的表，分别为复制表（Replication）和哈希（Hash）表。
按键输入所测6个频点的中心频率。(注：与步骤8对应，若所测频点为4临频输出，此处频率=第一个频点中心频率+12MHz；若所测频点为6临频输出，此处频率=第一个频点中心频率+20MHz；)
有时候我们需要将两个数据表，合并成为一张数据表，根据两张表中，有一个相同定义的列进行合并。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
'File下载文件相关函数申明 Private Declare Function URLDownloadToFile Lib "urlmon" Alias "URLDownloadToFileA" (ByVal pCaller As Long, ByVal szURL As String, ByVal szFileName As String, ByVal dwReserved As Long, ByVal lpfnCB As Long) As Long Public Declare Function
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
以前给大家介绍过MySQL中的统计信息，相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢？我们怎么去查看？ 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。
下图1所示是一个简单的示例数据集。这里已经突出标示了Dept A（橙色），因为这是我们可能希望为这个部门创建新工作表，然而，如果已经有一个标题为“A”的工作表，那么就不会创建新工作表，只会将数据添加到现有工作表中。其中心思想是创建一个唯一的工作表，其中包含与部门相关的数据。因此，这里会为A、B和C分别创建一个工作表。如果添加了任何新的部门，则也为这些部门创建新的工作表。
您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分，EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互，所以您不需要关心它们如何工作。
VBA编程中，为了程序的灵活性，有时候需要用到用户交互操作，例如让用户选择一个文件夹，用户选择一个单元格等等。本文将介绍一些常用的用户交互操作的实现
把源数据汇总后，为了满足质量要求的数据，需要做数据清洗。PQ就好像变形金刚(英文版PowerBI的转换选项卡恰好也叫“Transform”)，在转换选项卡中，集成了各类变形功能。使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。
讲师简介 邓秋爽（小鱼） 云和恩墨专家，有超过5年超大型数据库专业服务经验，擅长oracle 数据库优化、SQL优化和troubleshooting 今晚的恩墨大讲堂将有我为大家分享SQL审核中的两个
上一篇文章中，我们聊到使用 xlrd、xlwt、xlutils 这一组合操作 Excel 的方法
【问题答案】 断网数据上传后，后台查询仍无数据为数据上传异常导致，建议按照以下步骤操作： 1.在前台安装根目录下的localdata文件夹内保存有历史的销售数据，安装office自带的工具access打开销售数据备份文件‘saleflow.hbp’,密码为9876。打开方式 为先运行access工具，再选择文件saleflow.hbp’（文件类型选择全部），输入密码即可打开。 2.销售流水备份在表‘t_rm_saleflow_bak’中，双击打开。将oper_date整列选中，右键单击这一列，选则“按升序排序”。按时间找到后台缺失的销售数据(假设时间从2013年8月1号至2104年1月23号)，从第一条开始，先将这一条数据选中拉黑，然后将鼠标拉到最底端，找到最后一条记录，按住shift键，单击最后一条记录，这样就可以将8月1号到最后一条数据全部选中，然后ctrl+C复制，接着打开t_rm_saleflow，然后将刚刚复制的内容粘贴进去，即ctrl+V，点击保存。 3.收银流水备份在表t_rm_payflow_bak中，将oper_date整列选中，右键单击这一列，选则“按升序排序”。然后按时间找到后台缺失的数据（假设时间从2013年8月1号至2014年1月23号），从第一条开始，将第一条缺失的数据选中拉黑，然后将鼠标拉到最底端，找到最后一条记录，按住shift键，单击最后一条记录，这样就可以将8月1号到最后一条数据全部选中，然后ctrl+C，接着打开t_rm_payflow，然后将刚刚复制的内容粘贴进去，即ctrl+V。粘贴好之后，点击保存。 注：销售流水和收银流水数据需要一致，否则无法上传。 4.断网数据上传后台查询不到的原因：可能为数据保存在销售数据的错误表中，需要清除数据后重新上传。 备份数据库后执行语句完整清除异常数据，保证能成功重传： use hbposv8 --分店则改为hbposv8_branch go delete t_rm_saleflow_error delete t_rm_saleflow_temp delete t_rm_payflow_error delete t_rm_payflow_temp 5.完成上述操作后，重新进入前台此时数据交换会重新将您制作的断网数据上传到后台。
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展，促进了NLP领域各种任务上的进步，例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的，在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上（如Text-to-SQL、Table-to-Text），需要同时对结构化的表格数据进行编码，如果直接采用现有的BERT等模型，就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
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
最近几篇文章，都是在和大家聊索引的问题，今天我们来看看前缀索引。 1.什么是前缀索引 所谓前缀索引说白了就是对文本的前几个字符建立索引（具体是几个字符在建立索引时指定），这样建立起来的索引更小，所以查询更快。这有点类似于 Oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引，只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的，并不需要使用 Left 函数。 那么为什么不对整个字段建立索引呢？一般来说使用前缀索引，可能都是因为整个字段的数据量太大，没有必要针对整个字段建立索引，前缀索引仅仅是选
这一次的实验课关于SQL处理，对应作业12。如果之前错过了的小伙伴刚好可以这一次补上。这节课的内容非常扎实，基本上涵盖了SQL当中常用的所有语法，虽然说通过一篇文章或者是一节课入门某个技术有些夸张。但至少打下一个比较扎实的基础还是没有问题的。
但是，经常会遇到一些重复繁琐的事情，这时候手工操作显得效率极其低下；通过 Python 实现办公自动化变的很有必要
在应用python爬取数据的过程中，往往需要存储数据，而除开应用数据库存储数据以外，excel格式应该算是比较常用的存储格式，而关于excel文档数据的读写，在python中实现的方法有很多，概因python强大的第三方库。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
工具>execute commands>edit/run script 执行以下代码
底层模型概述 Spread控件提供了很多模型，这些模型提供了自定义控件的基础架构。同时，这些模型作为底层模板，派生出了更多通用的快捷对象。 在不使用Spread的底层模型的情况下，你可以完成许多任务。通过使用Spread设计器或者快捷对象（如单元格、列和行）的属性，你可以在表单上实现许多改变。但是因为表单模型是所有快捷对象的基础，因此在通常情况下，使用表单模型要比使用快捷对象的速度要快。例如，在代码中使用快捷对象设置一个属性值： fpSpread1.Sheets[0].Cells[0, 0].Value =
据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。
开发人员可以定义用户与行和列的交互，如是否可以更改行或列的大小、是否可以移动行或列、冻结指定的行或列、在行或列中查找数据等。 更改行或列的大小 你可以允许用户重新调整表单中行或列的大小。 设置行的Resizable属性以允许用户重置行的大小，设置列的Resizable属性以允许用户重置列的大小。用户也可以双击列首与列首之间的分隔线以重新设置列的宽窄，以适应列首文字的宽度。 用户要重置行或列的大小，仅需鼠标左键单击行首或列首的边界线，拖拽至所需位置释放鼠标。 如下图所示，当左键被按下时，鼠标位置就会显示一个工
当有多张表时，如何将一个excel表格的数据匹配到另一个表中？这时候就需要使用vlookup函数。它可以按条件查找出数据。
假如你是个玩具工厂的销售经理，你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁，得克萨斯州；波士顿、马里兰州；和芝加哥，伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市：丹佛，埃德蒙顿，法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
查询表中name，gender这两列的所有数据，格式为：select+列名，列名，列名+from+表名
本文我们讨论 pandas 的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
方法一：先删除用 DELETE FROM pet; 去修改txt中内容，再LOAD DATA LOCAL INFILE 'D:/test/pet.txt' INTO TABLE pet;
然后右键jxl包，Build Path》》》Configure Build Path，把jxl包添加一下
在MySQL数据库中，经常会遇到需要对数据进行分组和去重的情况。为了达到这个目的，我们通常会使用GROUP BY和DISTINCT这两个关键字。虽然它们都可以用于去重，但是它们具有不同的用法和效果。本文将详细解析MySQL中的GROUP BY和DISTINCT的用法，并比较它们对同一字段的去重效果是否相同。
这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和：
es-head插件插入查询以及条件查询 1.es-head插件页面介绍 页面详细介绍 📷 2.es-head查询语句 2.1.查询索引中的全部数据 curl命令交互，采用GET请求 语法格式： cu
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