excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
select语句有6大子句 from 后跟表，视图，多行多列的二维表，从这些表中筛选数据 where 后跟条件，取哪几行的数据 group by 后面跟列名依据这个列名进行分类汇总，一般跟函数相关联使用如...如select id，sum(salary) group by id; group by后跟的列名也可以有多个 having 意味着对分组统计结果中再次对统计结果加条件，其作用类似于where，但是select...order by 升序：ASC 降序：DESC limit 取几条信息 limit m,n m表示从第几条信息开始取，n表示最多取n条信息 通常用于分页查询 子查询 在一个查询中嵌套另一个查询，子查询的结果作为外部查询的条件或者数据范围来使用...;比子查询的值都大 select 展示列名 from 表名 where 列名 >ANY（select 对应列名 from ....)...;比子查询的任意一个值大 from型 select 展示列们 from 表名 inner join (select 列名 from ...)
但是，主要区别是每个列都是单独存储的，而不是像A组中那样的列族（此语句忽略B组中的细粒度混合选项）。 接口：组A是作为NoSQL的一部分，并且通常不具有传统的SQL接口。 B组支持标准SQL接口。...A组系统可以将倾向于共同访问的属性放在同一列族中;这节省了由于列存储需要在许多不同位置从相同行找到不同属性而导致的搜索成本。导致区别的另一个原因是存储层实现，在下面解释。...请注意，这意味着必须明确存储特定行的未定义的列作为列在列表中的NULL;否则我们不能再根据它们在相应列表中的位置来匹配值。 同时，组A中的系统将为每个值显式存储行名称，列名称或二者。...因此，这些系统将显式地为列族中的一行中的每个元素或单个列column-family中的每个元素的行名/值对提供列名/值对。 （组A通常还会存储每个值的时间戳，但解释这只会使这个讨论复杂化）。...这导致组B通常比组A（至少对于容易适合于关系模型的结构化数据）占用更少的存储空间。此外，通过仅存储列值而没有列名或行名称，B组优化了列操作的性能，其中读取列中的每个元素并应用操作（如谓词评估或聚合）。
query - 一种选择查询，其结果集为一个或多个新行的相应列字段提供数据值。 描述 INSERT语句有两种使用方式： 单行插入会向表中添加一个新行。...表参数 可以指定要直接插入到表中的表参数、通过视图插入的表参数或通过子查询插入的表参数。如创建视图中所述，通过视图插入受要求和限制的约束。...赋值 本节介绍如何在INSERT操作期间将数据值分配给列(字段)： 值赋值语法描述将数据值指定为列(字段)的文字的各种语法选项。...如果指定列列表，则各个值必须在位置上与列列表中的列名相对应。 值赋值语法 插入记录时，可以通过多种方式为指定列赋值。默认情况下，所有未指定的列必须接受NULL或具有定义的默认值。...IRIS对单个值和值数组执行此模式转换。
SELECT 数据查询 基础 显示如何使用简单的`select`语句查询单个表中的数据 使用`SELECT`语句从表或视图获取数据。 表由行和列组成，如电子表格。...SELECT 之后是逗号分隔列或星号(*)的列表，表示要返回所有列。 2. FROM 指定要查询数据的表或视图。 3. JOIN 根据某些连接条件从其他表中获取数据。 4....``` 建议显式获取数据的列，原因如下： 1. 使用星号(*)可能会返回不使用的列的数据。 它在MySQL数据库服务器和应用程序之间产生不必要的I/O磁盘和网络流量。 2....>LIKE 匹配基于模式匹配的值。 >IN 指定值是否匹配列表中的任何值。 >IS NULL 检查该值是否为NULL。...SELECT 子查询 在一个查询过程中 嵌套另一个查询，子查询的结果作为外部查询的条件或者数据范围来使用。
，即对每列应用apply接收函数；axis=1对应列方向处理，即对每行应用接收函数。...上述apply函数完成了对四个数值列求取最大值，其中缺省axis参数为0，对应行方向处理，即对每一列数据求最大值。...但与此同时，map相较于apply又在另一个方面具有独特应用，即对于索引列这种特殊的Series只能应用map，而无法应用apply。 ? 2.applymap。...从某种角度来讲，这种变换得以实施的前提是该DataFrame的各列元素具有相同的数据类型和相近的业务含义，否则运用相同的数据变换很难保证实际效果。...假设需要获取DataFrame中各个元素的数据类型，则应用applymap实现如下： ?
数据过滤： 可以通过WHERE子句对检索的数据进行条件过滤，仅获取符合条件的数据。 数据排序： 使用ORDER BY子句对检索结果进行排序。...数据聚合： 支持聚合函数（如SUM、AVG、COUNT）对数据进行统计和汇总。 数据联接： 可以通过JOIN操作关联多个表的数据。 子查询： 允许在查询中嵌套子查询，实现更复杂的逻辑。...排序： 使用ORDER BY子句根据一列或多列对结果进行排序，可指定升序（ASC）或降序（DESC）。 聚合函数： 用于对数据进行统计，如SUM、AVG、COUNT等。...此查询将返回指定表中所有行的所有列。 查询特定列 要查询特定列，可以在SELECT语句中列出你感兴趣的列名。...FROM your_table_name; 在这个例子中，your_table_name 是你想要查询的表的名称，而column1, column2, ...是你想要检索的特定列的名称。
SQL AVG（）函数从表的相应列返回所有选定值的平均值 。...SQL MIN（）函数从表的相应列返回所有选定值的最小值 。...SQL SUM（）函数从表的相应列返回所有选定值的总和 。...HAVING子句基本上用于指定要对表中的一组值进行操作的条件。...SQL COUNT() function) 示例 1： COUNT（）函数返回表中特定列的计数 (Example 1: COUNT() function to return the count of
DataFrame 除了行标签和列标签之外，还具有行列位置编号。...的索引标签 df.iloc[行位置, 行位置] 结果只有一行一列，结果为单个值 演示示例： 示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据 示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据..., 起始列位置:结束列位置] 根据行列标签位置获对应行的对应列的数据，包含起始行列位置，但不包含结束行列位置 演示示例： 示例1：获取 china_df 中前三行的前三列的数据，分别使用上面介绍的loc...和iloc实现 示例实现： 1）示例1：获取 china_df 中前三行的前三列的数据，分别使用上面介绍的loc和iloc实现 # 示例1：获取 china_df 中前三行的前三列的数据，分别使用上面介绍的...根据列标签获取所有行的对应列的数据，结果为：DataFrame df['列标签'] 根据列标签获取所有行的对应列的数据 1）如果结果只有一列，结果为：Series， 行标签作为 Series 的索引标签
CtotalLabelExpression 如果此属性值不为空，则在cColWithLabel属性设置的列中显示此字符串。...cFoolterForeColor 设置Gridfooter控件的前景色。默认值=RGB(0,0,0)。 oSourceGrid 源Grid控件在表单中被引用的对象名称。如Grid1。...注意：字段名不能有错且均为数值型字段，字段的数据类型可为”Y”、”N”、”I”。 cSumColumns 设置要将统计出的各字段合计值显示在控件的对应列的列名。多列用逗号区隔。...该属性设置的各列不能超出控件列对象范围，且先后顺序必须与cSumFieldList属性所列字段的顺序一一对应。 nDecimalAccurrace 设置合计数据的精度，即保留小数位。...2.控件方法及合计数据的调用。 在cSumFieldList属性设置的表格对应列的Text1对象的Valid事件或LostFocus事件中调用该控件的CalcTotal方法。
取1之后每一行对应2之前每一列 bool索引 df[bool判断表达式] 如：df[(df['列索引名']>10) & (df['列索引名']<20 )] 取df中指定列索引对应的值中10-20之间的元素...t.fillna(值) 将NaN填充为指定的值，常填充均值等，如t.fillna(t.mean()) 会将NaN对应列的均值进行填充 t['列索引名'] = t['列索引名'].fillna(t['列索引名...'].mean()) 只将指定索引对应的列中NaN对应的值进行填充均值 合并 join() 按行合并 df1.join(df2) merge()按列合并 df1.merge(df2, on='操作的列名...', how='inner')内连接（默认） 交集 df1.merge(df2, on='a')方法会将df1中a列的值和df2中a列的值进行比较，然后将相等的值对应的整行进行合并，而且返回的结果中只包含具有可以合并的行...('a').index.unique() 返回index的唯一值 df.swaplevel() 交换符合索引的顺序 取值 一对多：df.loc['一'].loc['多'] df.loc['多']
让我们以一个简单的非分区parquet表“sales”为例，它存储具有如下模式的记录： 此表的每个 parquet 文件自然会在每个相应列中存储一系列值，这些值与存储在此特定文件中的记录集相对应，并且对于每个列...最小值/最大值是所谓的列统计信息的示例 - 表征存储在列文件格式（如 Parquet）的单个列中的值范围的指标，比如 • 值的总数 • 空值的数量（连同总数，可以产生列的非空值的数量） • 列中所有值的总大小...（以字节为单位）（取决于使用的编码、压缩等） 配备了表征存储在每个文件的每个单独列中的一系列值的列统计信息，现在让我们整理下表：每一行将对应于一对文件名和列，并且对于每个这样的对，我们将写出相应的统计数据...的查询 Q，我们可以根据存储在索引中的列统计信息评估这些谓词 P1、P2 等对于表的每个对应文件，以了解特定文件“file01”、“file02”等是否可能包含与谓词匹配的值。...根据键的前缀有效地扫描记录范围 为了解释如何在列统计索引中使用它，让我们看一下它的记录键的组成： 用列前缀索引记录的键不是随机的，而是由以下观察引起的 • 通过 HFile 存储所有排序的键值对，这样的键组合提供了与特定列
这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！ 导入编码器，并制定对应列的索引。...非常贴心，对吧？如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...这表明，欧式距离将完全由价值这一特征所主导，而忽视年龄数据的主导效果。如果欧式距离在特定机器学习模型中并没有具体作用会怎么样？...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。...这是一个具有明确相关值的分类问题。但如果其取值范围非常大，那么答案是你需要做缩放。 恭喜你，你已经完成了数据预处理的工作！
导入编码器，并制定对应列的索引。...非常贴心，对吧？如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...这表明，欧式距离将完全由价值这一特征所主导，而忽视年龄数据的主导效果。如果欧式距离在特定机器学习模型中并没有具体作用会怎么样？...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。...这是一个具有明确相关值的分类问题。但如果其取值范围非常大，那么答案是你需要做缩放。 恭喜你，你已经完成了数据预处理的工作！ 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。
这表明，如果原始列的值为猫，那么就会在麋鹿一列得到 0，狗一列得到 0，猫一列得到 1。 看上去非常复杂。输入 OneHotEncoder 吧！ 导入编码器，并制定对应列的索引。...非常贴心，对吧？如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...这表明，欧式距离将完全由价值这一特征所主导，而忽视年龄数据的主导效果。如果欧式距离在特定机器学习模型中并没有具体作用会怎么样？...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。...这是一个具有明确相关值的分类问题。但如果其取值范围非常大，那么答案是你需要做缩放。 恭喜你，你已经完成了数据预处理的工作！ ?
导入编码器，并制定对应列的索引。...非常贴心，对吧？如果我们的Y列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...这表明，欧式距离将完全由价值这一特征所主导，而忽视年龄数据的主导效果。如果欧式距离在特定机器学习模型中并没有具体作用会怎么样？...缩放特征将仍能够加速模型，因此，你可以在数据预处理中，加入特征缩放这一步。 特征缩放的方法有很多。但它们都意味着我们将所有的特征放在同一量纲上，进而没有一个会被另一个所主导。...这是一个具有明确相关值的分类问题。但如果其取值范围非常大，那么答案是你需要做缩放。 恭喜你，你已经完成了数据预处理的工作！ 通过少量的几行代码，你已经领略了数据清洗和预处理的基础。
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