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【DB笔试面试564】在Oracle中，什么是索引的选择性？

♣ 题目部分 在Oracle中，什么是索引的选择性？ ♣ 答案部分 索引的选择性（Index Selectivity，索引的选择度或索引的选择率）是指索引列中不同值的记录数与表中总记录数的比值。...索引的选择性的取值范围是[0,1]。例如，某个表的记录数是1000条，而该表的索引列的值只有900个不同的值（有100个是相同或是空），所以，该列索引的选择性为900/1000=0.9。...对于索引的选择性，值越高那么表示该列索引的效率也就越高。...可以使用如下的SQL来计算索引的选择性： SELECT COUNT(DISTINCT NAME)/COUNT(*) FROM TB_A; 这种方法的优点是在创建索引前就能评估索引的选择性。...当索引被收集了最新的统计信息时，可以使用如下的SQL语句查询索引的选择性： SELECT INDEX_NAME,DISTINCT_KEYS/NUM_ROWS SELECTIVITY FROM DBA_INDEXES

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【CSS】文字溢出问题 ( 强制文本在一行中显示 | 隐藏文本的超出部分 | 使用省略号代替文本超出部分 )

一、文字溢出问题 ---- 在元素对象内部显示文字 , 如果文本过长 , 则会出现文本溢出的问题 ; 下面的示例中 , 在 150x25 像素的盒子中 , 显示 骐骥一跃，不能十步;驽马十驾，功在不舍;...; 显示效果 : 二、文字溢出处理方案 ---- 文字溢出处理方案 : 首先 , 强制文本在一行中显示 ; white-space: nowrap...; 然后 , 隐藏文本的超出部分 ; overflow: hidden; 最后 , 使用省略号代替文本超出部分 ; text-overflow: ellipsis; white-space 样式 用于设置...文本显示方式 : 默认方式 : 显示多行 ; white-space: normal; 显示一行 : 强行将盒子中的文本显示在一行中 ; white-space: nowrap; text-overflow...title> div { width: 150px; height: 25px; border: 1px solid red; /* 首先 强制文本在一行中显示

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    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

    目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...用多个文件建立 DataFrame ~ 按行 本段介绍怎样把分散于多个文件的数据集读取为一个 DataFrame。 比如，有多个 stock 文件，每个 CSV 文件里只存储一天的数据。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?

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    【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之DataFrames

    下图展示了这个过程： Index在Pandas中有很多用途: 算术运算按索引对齐 它使按该列进行的查找更快，等等。 所有这些都是以较高的内存消耗和不太明显的语法为代价的。...它的构造函数非常全能，可以转换(或包装)任何类型的数据： 在第一种情况下，在没有行标签的情况下，Pandas用连续的整数标记行。在第二种情况下，它对行和列都进行了相同的操作。...为了满足这些需求，dataframes，就像series一样，有两种可选的索引模式:按标签索引的loc和按位置索引的iloc。 在Pandas中，引用多行/多列是一个副本，而不是视图。...7.3 基于多指数的数据叠加 如果行标签和列标签一致，concat可以执行与垂直堆叠类似的多索引(就像NumPy中的dstack)： 如果行和/或列部分重叠，Pandas将相应地对齐名称，这很可能不是你想要的...就像1:1关系一样，在Pandas中连接一对1:n相关的表，你有两种选择。如果要合并的列或者不在索引中，并且可以丢弃碰巧在两张表的索引中都存在的列，则使用merge。

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    图解pandas模块21个常用操作

    3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...13、聚合 可以按行、列进行聚合，也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?

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    Pandas 25 式

    目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...~ 按行 用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 从剪贴板创建 DataFrame 把 DataFrame 分割为两个随机子集 根据多个类别筛选 DataFrame 根据最大的类别筛选 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...还可以只选择部分列。 ? 21. 重塑多重索引 Series 泰坦尼克数据集里有一列标注了幸存（Survived）状态，值用 0、1 代表。计算该列的平均值可以计算整体幸存率。 ?

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    熟练掌握 Pandas 合并术,数据处理不再伤脑筋

    pandas中的 concat() 方法用于将两个或多个 DataFrame 对象沿着行 axis=0 或者列 axis=1 的方向拼接在一起,生成一个新的DataFrame对象。...({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]}, index=[2, 3]) # 横向合并，取交集行索引是2的部分 res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join...='inner') print(res) 输出： A B C D 2 2 4 5 7 可以看到,最终结果只保留了两个 DataFrame 行索引的交集部分,即索引为2这一行。...join='inner' 表示取索引交集,join='outer' 表示取并集。在实际工作中,我们可以根据具体需求选择合适的连接方式。...Y A B 0 1 3 1 2 4 当使用 pd.concat() 合并多个 DataFrame 时,如果不指定 keys 参数,合并后的 DataFrame 的索引默认就是按顺序的范围索引

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    Pandas知识点-添加操作append

    在Pandas中，append()方法用于将一个或多个DataFrame或Series添加到DataFrame中。append()方法也可以用于合并操作，本文介绍append()方法的用法。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...join(): 加入操作，可以在一个DataFrame中加入多个DataFrame，结果都是按列进行合并的。...联合操作是将一个DataFrame中的部分数据用另一个DataFrame中的数据替换或补充，通过一个函数来定义联合时取数据的规则。在联合过程中还可以对空值进行填充。...append(): 添加操作，可以将多个DataFrame添加到一个DataFrame中，按行的方式进行添加。添加操作只是将多个DataFrame按行拼接到一起，可以重设行索引。

    5.3K30

    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    col2']]) Out: col1 col2 0 2 a 1 1 b 2 0 a选择data2的col1和col3两列[m:n]选择行索引在m到n...1 b Trueiloc[m:n,j:k]选择行索引在m到n且列索引在j到k间的记录In: print(data2.iloc[0:2,0:1]) Out: col1 0...2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录，行索引不包含2，列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录...[0:2)之间，列名为'col1'和'col2'的记录，行索引不包含2 提示 如果选择特定索引的数据，直接写索引值即可。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“或”，用|表示

    5.6K20

    最全面的Pandas的教程！没有之一!

    获取 DataFrame 中的一行或多行数据 要获取某一行，你需要用 .loc[] 来按索引（标签名）引用这一行，或者用 .iloc[]，按这行在表中的位置（行数）来引用。 ?...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...当你使用 .dropna() 方法时，就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空值的行（或者列）。删除列用的是 .dropna(axis=0) ，删除行用的是 .dropna(axis=1) 。...于是我们可以选择只对某些特定的行或者列进行填充。比如只对 'A' 列进行操作，在空值处填入该列的平均值： ? 如上所示，'A' 列的平均值是 2.0，所以第二行的空值被填上了 2.0。...因为我们没有指定堆叠的方向，Pandas 默认按行的方向堆叠，把每个表的索引按顺序叠加。 如果你想要按列的方向堆叠，那你需要传入 axis=1 参数： ? 注意，这里出现了一大堆空值。

    27.7K64

    猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

    若未指定数据类型，pandas会根据传入的数据自动推断数据类型。 在使用pandas中的Series数据结构时，可通过pandas点Series调用。...Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。...]一般用于选择列，[]中写列名 输出为： df.loc[] - 按index选择行 # df.loc[] - 按index选择行 df1 = pd.DataFrame(np.random.rand...（行标签）对齐 输出为： /排序 排序1 - 按值排序 .sort_values pandas中可以使用sort_values()方法将Series、DataFrmae类对象按值的大小排序。...变量.at[行索引, 列索引] 变量.iat[行索引, 列索引] 以上方式中，"at[行索引, 列索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，"iat[行索引, 列索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引

    14.8K20

    14个pandas神操作，手把手教你写代码

    在Python语言应用生态中，数据科学领域近年来十分热门。作为数据科学中一个非常基础的库，Pandas受到了广泛关注。Pandas可以将现实中来源多样的数据进行灵活处理和分析。...03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下： 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据； 合并多个文件或者电子表格中的数据，将数据拆分为独立文件； 数据清洗，如去重...在Jupyter Notebook中导入Pandas，按惯例起别名pd： # 引入 Pandas库，按惯例起别名pd import pandas as pd 这样，我们就可以使用pd调用Pandas的所有功能了..., y]是一个非常强大的数据选择函数，其中x代表行，y代表列，行和列都支持条件表达式，也支持类似列表那样的切片（如果要用自然索引，需要用df.iloc[]）。...（2）选择行 选择行的方法如下： # 用指定索引选取 df[df.index == 'Liver'] # 指定姓名 # 用自然索引选择，类似列表的切片 df[0:3] # 取前三行 df[0

    4K20

    python数据科学系列：pandas入门详细教程

    仅支持数字索引，pandas的两种数据结构均支持标签索引，包括bool索引也是支持的 类比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能，实际上，SQL的绝大部分DQL...检测各行是否重复，返回一个行索引的bool结果，可通过keep参数设置保留第一行/最后一行/无保留，例如keep=first意味着在存在重复的多行时，首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值，drop_duplicates...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ?...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。

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    【Pandas vs SQL】数据分析代码逐行比对，孰优孰劣？

    一、查询 1.1 查询前3行 pandas查询前3行： SQL查询前3行： 1.2 查询后3行 pandas查询后3行： SQL查询后3行： 1.3 查询指定列 pandas方法1（中括号[]）: pandas...（通过"索引值"定位） SQL查询指定列： 1.4 按条件查询 pandas单条件查询： SQL单条件查询： pandas多条件查询（并且关系）： SQL多条件查询（并且关系AND）： pandas多条件查询...SQL增加多行： 2.2 增加列 pandas方法1（中括号[]）: pandas方法2（insert）： SQL增加一列： 三、删除 3.1 删除行 pandas方法1（drop-行名）： pandas...·如果数据存储在Excel，或者csv、txt等文本类数据，或者从网页爬取下的结构化数据，存储为pandas的DataFrame格式再分析，比较方便。...根据数据量、性能，选择用哪个 ·大部分情况下，Pandas比SQL的运行性能更优。 "文无第一，武无第二 | 没有绝对的谁更好，只有更适合的分析场景！"

    14000

    Python pandas十分钟教程

    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。...import pandas as pd pandas在默认情况下，如果数据集中有很多列，则并非所有列都会显示在输出显示中。...要选择多个列，可以使用df[['Group', 'Contour', 'Depth']]。 子集选择/索引：如果要选择特定的子集，我们可以使用.loc或.iloc方法。...数据清洗 数据清洗是数据处理一个绕不过去的坎，通常我们收集到的数据都是不完整的，缺失值、异常值等等都是需要我们处理的，Pandas中给我们提供了多个数据清洗的函数。...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。

    11.5K50

    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    在 Pandas 中，如果未指定索引，则默认使用 RangeIndex（第一行 = 0，第二行 = 1，依此类推），类似于电子表格中的行标题/数字。...在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...在 Pandas 中提取单词最简单的方法是用空格分割字符串，然后按索引引用单词。请注意，如果您需要，还有更强大的方法。

    22.7K20

    Python 数据处理：Pandas库的使用

    DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...它们可以让你用类似 NumPy 的标记，使用轴标签（loc）或整数索引（iloc），从DataFrame选择行和列的子集。...在本例中，我们的目的是匹配DataFrame的行索引（axis='index' or axis=0）并进行广播。...选项： 方法 描述 'average' 默认:在相等分组中，为各个值分配平均排名 'min' 使用整个分组的最小排名 'max' 使用整个分组的最大排名 'first' 按值在原始数据中的出现顺序分配排名...计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回 value_counts 返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图

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    Pandas 学习手册中文第二版：1~5

    一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...以下显示Missoula列中大于82度的值： 然后可以将表达式的结果应用于数据帧（和序列）的[]运算符，这仅导致返回求值为True的表达式的行： 该技术在 pandas 术语中称为布尔选择，它将构成基于特定列中的值选择行的基础...对齐基于索引标签提供多个序列对象中相关值的自动关联。 使用标准的过程技术，可以在多个集合中节省很多容易出错的工作量匹配数据。 为了演示对齐，让我们举一个在两个Series对象中添加值的示例。...由于存在多个维度，因此应用这些维度的过程略有不同。 我们将通过首先学习选择列，然后选择行，在单个语句中选择行和列的组合以及使用布尔选择来检查这些内容。...这是一个与布尔选择类似的过程，在该过程中，我们选择了除要删除的行以外的所有行。 假设我们要从sp500中除去除前三个记录以外的所有记录。 执行此任务的片是[:3]，它返回前三行。

    10.3K10

    Pandas Sort：你的 Python 数据排序指南

    行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...注意：在 Pandas 中，kind当您对多个列或标签进行排序时会被忽略。 当您对具有相同键的多条记录进行排序时，稳定的排序算法将在排序后保持这些记录的原始顺序。...按升序按索引排序 您可以根据行索引对 DataFrame 进行排序.sort_index()。像在前面的示例中一样按列值排序会重新排序 DataFrame 中的行，因此索引变得杂乱无章。...您可以.set_index()在 pandas 文档中阅读有关使用的更多信息。 按索引降序排序 对于下一个示例，您将按索引按降序对 DataFrame 进行排序。...您的 DataFrame 通常不会将NaN值作为其索引的一部分，因此此参数在.sort_index().

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