“IT有得聊”是机械工业出版社旗下IT专业资讯和服务平台，致力于帮助读者在广义的IT领域里，掌握更专业、更实用的知识与技能，快速提升职场竞争力。 点击蓝色微信名可快速关注我们。
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
常见的数据合并操作主要有两种，第一种是我们新生成了新的特征，想要把它和旧的特征合并在一起。第二种是我们新获取了一份数据集，想要扩充旧的数据集。这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常，那么究竟应该怎么操作呢？让我们一个一个来看。
表的生成参考《 3. SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询，都是基于单张表格进行的，如果单张表格的信息不足以达到查询的目的，就需要将他们组合到一起形成多张表格。
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
sign — 类型列的名称：1是«状态»行，也就是最后的有效行，-1是«取消»行，也就是无效行。列数据类型 — Int8。
在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse()，base()等，其中，base()是R语言内置包,无需安装。数据处理是ggplot2绘图的基础，同时也是R语言中花费时间较多的工作之一，提高数据处理的效率能够很快的得到可靠美观的图片。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
今天的文章有点儿长，步骤有点儿多，但这个综合操作很值得练好，以后扩展应用的空间很大。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
我们使用read读取数据集时，可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况
您可以使用图例关键字创建在 Excel 中引用属性的缩写方式。可以根据情况指定此缩写形式。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说，这显然不够优雅，因为我们有更好的办法。
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
中讲解了在Power BI中对两个表进行合并查询，数据集大小影响了效率。尤其是在进行合并查询之前删除了不需要的列，可以较大地提升合并查询的效率。但是我们不禁要问：
有时候两个数据框并没有很好地保持一致，不能简单地使用cbind()和rbind()函数，所以他们需要一个共同的列（common key)作为细胞融合的依据。最常用的内置函数为merge（）和dplyr()包中的*_join（系列函数。
InfluxDB 3.0（以前称为 InfluxDB IOx）是一个（云）可扩展数据库，为数据加载和查询提供高性能，并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
这是一篇关于如何用excel做数据分析的案例。目的是帮助大家，在遇到小型数据样本时，快速利用excel做分析。所以本篇文章的重点是分析思路+数据处理+可视化的实现，因为数据来源于网络，所以不做深入解析。
长期以来，Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法，“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么？在较高的层面上，现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于，不断变化的数据不仅包括新的添加，还包括对先前数据集的更改。
在本博客中，我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
这里的编辑只针对点线面或注记也就是ArcGIS要素类，在编辑的过程中无法增加新的字段，编辑结束后要记得保存。
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
将二维视图和图纸导出为 PDF 文件。为批量导出 PDF 文件提供自定义命名规则。
数据集的联合将通过一个或多个键进行联合，这些操作与数据库类似。pandas通过merge函数进行联合。
本篇介绍的合并查询的时候，需要多个字段关联作为连接条件的操作技巧。Excel Vlookup 函数可以进行多列作为条件的关联，但已经需要高级操作技巧，在 Power Query (PQ) 中实现则非常简单，方法基本上和上篇一样。
当谈到关系数据库时，我不禁想到缺少了一些东西。它们到处都在使用。有许多不同的数据库：从小而有用的 SQLite 到强大的 Teradata。但是，只有几篇文章解释了数据库的工作原理。你可以自己谷歌“关系数据库是如何工作的”，看看有多少结果。而且，这些文章很短。现在，如果您寻找最新的流行技术（大数据、NoSQL 或 JavaScript），您会发现更深入的文章解释了它们的工作原理。
合并来自多个文件数据的传统方法是极其繁琐和容易出错的。每个文件都需要经历导入、转换、复制和粘贴的过程。根据转换数据量的大小和复杂程度、文件的数量以及解决方案运行的时长，这些问题可能形成可怕的积累效应。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
上一章讨论了数据模型与查询语言，即向数据库给出数据时数据的格式以及数据查询的机制，其可以理解为从应用开发者的角度出发讨论了上述两件事情。本章将从「数据库」的角度来进行讨论，即如何存储给出的数据以及如何在要求查询时找到所需的数据，所介绍的存储引擎可以用于传统的关系数据库和大多数 NoSQL 数据库。
pandas数据处理功能强大，可以方便的实现数据的合并与拼接，具体是如何实现的呢？
为了方便同学们学习和收藏，兰色把工作中最常用、最简捷的小技巧进行一次整理，共57个。希望对同学们有所帮助。
在实际应用中，我们常会涉及到多个数据表，必须综合使用它们才能找到关键信息。存在于多个表中的这种数据统称为关系数据。本章中的很多概念都和SQL中的相似，只是在dplyr中的表达形式略微不同。一般来说，dplyr 要比 SQL 更容易使用。
本文介绍由德国慕尼黑工业大学的Fabian J. Theis等人发表于Nature Biotechnology 的研究成果：研究人员报道了一种深度学习策略scArches (single-cell architectural surgery)，把查询数据集映射到参考图谱上。scArches不需要原始数据，仅在现有参考图谱上应用迁移学习和参数优化高效分析新数据。利用小鼠大脑、胰腺、免疫和整个有机体图谱例子，作者表明scArches能在去除批次效应的同时保留了生物状态信息。最后，使用scArches把新冠疾病映射到健康图谱上，其保留了COVID-19的疾病变异，从而能够发现疾病特定细胞状态。scArches将通过迭代构建、更新、共享和有效使用参考图谱来促进合作项目。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
buffer pool 是主内存中的一块儿存储区域，用于存储访问的表及索引数据。这样从内存中直接访问获取使用的数据可以极大的提升访问效率。在一些特殊专用的服务里，几乎 80% 的内存区域都被赋于 buffer pool。
将两个结构相同的数据框合并成一个数据框。 函数concat([dataFrame1, dataFrame2, ...])
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询，可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION，而且用法上有很大的相似。
到目前为止，我们已经看到当前授予和等待授予的访问权限表示为内存中的记录锁和表锁对象，我们可以通过performance_schema.data_locks进行检查。我们还了解到，它们形成了“队列”，从概念上讲每种资源都有一个队列。我们省略了技术细节，队列本身是一个数据结构，可以从许多（也许是数千个）线程中并行访问。我们如何确保队列的完整性和快速的并行操作？具有讽刺意味的是，锁系统本身似乎需要某种形式的闩锁。
6月5日在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。 其中腾讯云数据库高级工程师-陈再妮，对于“TDSQL-A海量数据交互之道及企业级数据库能力”，进行议题分享。没有观看直播的小伙伴，可不要错过本次分享内容的文字实录。 以下内容为现场分享实录： TDSQL-A 是腾讯基于开源数据库PG自主研发的分
有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上，“添加”一个新的列。
案例来源于一位同学的一种设备，去敏后格式如下：指标涉及100多个，每次测量的指标不一样，也就是说，设备除了“数据编号”外，其他标题名称错位存放于同一工作表中。另外，每个编号的条目数量（行数）不一样，大部分1条，但有的是2条或3条。
前端导出 excel 的需求很多，但市面上好用的库并不多，讲明白复杂使用场景的文章更少。
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。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
