如何将索引列名称放在顶行？

将索引列名称放在顶行是一种常见的数据处理和展示方式，可以提高数据的可读性和易用性。以下是一种常见的方法：

打开你所使用的电子表格软件，比如Microsoft Excel或Google Sheets。
在顶行的第一个单元格中输入索引列的名称。例如，如果你有一个包含姓名、年龄和性别的数据表，你可以在第一行分别输入"姓名"、"年龄"和"性别"。
选择第一行的所有单元格，通常是通过点击第一个单元格并拖动鼠标来选择。
在菜单栏中找到"格式"或"样式"选项，并选择"冻结行"或"锁定行"。这个选项的具体名称和位置可能因不同的软件而异，但通常可以在"视图"或"窗口"菜单下找到。
确认冻结行的操作，这样顶行的名称将会固定在屏幕的顶部，即使你向下滚动表格，它们也会一直可见。

这种方式的优势是，当你处理大量数据时，可以方便地查看和理解每一列的含义，而不需要频繁地上下滚动表格。此外，如果你需要对表格进行排序、筛选或其他操作，索引列名称始终可见，可以帮助你更准确地选择和操作数据。

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为了更好的理解列存储索引，接下来我们一起通过列存储索引与传统的行存储索引地对比2014中的列存储索引带来了哪些改善。由于已经很多介绍列存储，因此这里我仅就性能的改进进行重点说明。...测试1-填充表为了更好地测试，一个表由列存储索引构成，而另一个表仅有行存储索引构成。填充数据来自于另一个表'FactTransaction'。...观察测试2 正如上图所示，行存储索引表的索引查找远比列存储索引表查询快的多。这主要归因于2014的sqlserver不支持聚集列存储索引的索引查找。...观察测试3 正如之前提到的，索引扫描列存储要比行存储快，俩个逻辑读和运行时间表明列存储索引在大表扫描上是更优的方式，因此更适合于数据仓库的表。...观察测试5 在这种情况下，列存储索引的表要比行存储的更新慢的多。

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Pandas库的基础使用系列---获取行和列

我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单，大家要注意的是，这里的2并不算是所以哦，而是行名称，只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。

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,通过分区函数中设置边界值来使得根据行中特定列的值来确定其分区。...:00','2019-01-01 00:00:00') 查看分区函数是否创建成功： SELECT *FROM sys.partition_functions 定义分区架构定义完分区函数仅仅是知道了如何将列的值区分到了不同的分区...分区完成后，右键点击分区表，选择“属性”，然后选择“存储” 表分区查看在已分区的表上创建索引（分区索引）时，应该注意以下事项： l 唯一索引建立唯一索引（聚集或者非聚集）时，分区列必须出现在索引列中...l 非唯一索引对非唯一的聚集索引进行分区时，如果未在聚集键中明确指定分区依据列，默认情况下SQL Server 将在聚集索引列中添加分区依据列。...对非唯一的非聚集索引进行分区时，默认情况下SQL Server 将分区依据列添加为索引的包含性列，以确保索引与基表对齐，若果索引中已经存在分区依据列，SQL Server 将不会像索引中添加分区依据列。

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Engine参数:指存储引擎的名称。 Support参数:说明MySQL是否支持该类引擎。 Comment参数:指对该引擎的评论。...(2）当把删除和更新及插入混合的时候，动态尺寸的行更少碎片。这要通过合并相邻被删除的块,以及若下一个块被删除,就扩展到下一块来自动完成。 (3）每个 MyISAM 表的最大索引数是64。...(6）NULL值被允许在索引的列中。 (7)所有数字键值以高字节位先被存储以允许一个更高的索引压缩。 (8）每表一个AUTO INCREMENT 列的内部处理。...MyISAM 为 INSERT 和 UPDATE操作自动更新这一列。这使得 AUTO INCREMENT 列更快（至少10%)。在序列顶的值被删除之后就不能再利用。...(9)可以把数据文件和索引文件放在不同目录。 (10）每个字符列可以有不同的字符集。 (11)有VARCHAR的表可以有固定或动态记录长度。

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，结果入栈；实际上前三步会被编译器优化为：iconst_3 istore_1 //把栈顶的内容放入局部变量表中索引为 1 的 slot 中，也就是 a 对应的空间中 iload_1 // 把局部变量表索引为...astore 指令说明和翻译：第一行的粗体字是指令的名称； Operation 是指令的功能：把引用存入本地变量中； Format 是指令的格式：它的第一个字节是指令，名称为 astore，第二个字节是指令的嵌入式操作数...，名称为 index；Forms 指的是指令的十进制（十六进制）码，astore 的十进制（十六进制）码是 58（0x3a)； Operation Stack 是指令执行前后的操作数栈的状态：第一行代表的是指令执行前操作数的状态...，第二行是指令执行后操作数栈的状态，箭头是栈顶方向。...因为我们定义的方法是 void foo()，它是实例方法，因此会有一个指向具体对象的隐含参数 this，this 就存放在局部变量表的第一个位置，即存放在索引为 0 的 slot 中，又由于它的作用域从方法开始一直到方法结束

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数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

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在Python中实现Excel的VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP函数功能

在第一行中，我们用一些参数定义了一个名为xlookup的函数： lookup_value：我们感兴趣的值，这将是一个字符串值 lookup_array：这是源数据框架中的一列，我们正在查找此数组/列中的...“lookup_value” return_array：这是源数据框架中的一列，我们希望从该列返回值 if_not_found：如果未找到”lookup_value”，将返回的值在随后的行中： lookup_array...==lookup_value返回一个布尔索引，pandas使用该索引筛选结果。...dataframe.apply(func, axis = 0,args=()) func：我们正在应用的函数 axis：我们可以将该函数应用于行或列。...默认情况下，其值是=0，代表行，而axis=1表示列 args=()：这是一个元组，包含要传递到func中的位置参数下面是如何将xlookup函数应用到数据框架的整个列。

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《Python for Excel》读书笔记连载11：使用pandas进行数据分析之组合数据

从函数的名称可以看出，其处理过程具有技术名称串联（concatenation）。默认情况下，concat会沿行将数据框架粘在一起，并自动对齐列。...在下面的示例中，创建了另一个数据框架more_users，并将其附加到示例数据框架df的底部：注意，现在有了重复的索引元素，因为concat将数据粘在指定的轴（行）上，并且只对齐另一个轴（列）上的数据...图5-3.联接类型使用join，pandas使用两个数据框架的索引来对齐行。内联接（innerjoin）返回的数据框架只包含索引重叠的行。...左联接（leftjoin）获取左数据框架df1中的所有行，并在索引上匹配右数据框架df2中的行，在df2没有匹配行的地方，pandas将填充NaN。左联接对应于Excel中的VLOOKUP情况。...右联接（rightjoin）获取右表df2中的所有行，并将它们与df1中索引相同的行相匹配。

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「Mysql索引原理（二）」Mysql高性能索引实践，索引概念、BTree索引、B+Tree索引

存储引擎首先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。...注意，BTree索引每个节点不但保存索引信息，还保存了对应的数据行信息，找到一个节点相当于找到了数据表中的一行。 ?...B+树,自顶向下,查找到范围的下限(3) ? 通过链表指针遍历 ? 总结，B+树比B树更适合做数据库索引： 1）B+树的磁盘读写代价更低 B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。...再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行，而InnoDB通过主键引用被索引的行。后面这句话什么意思呢？

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对比Excel，Python pandas在数据框架中插入列

我们已经探讨了如何将行插入到数据框架中，并且我们必须为此创建一个定制的解决方案。将列插入数据框架要容易得多，因为pandas提供了一个内置的解决方案。我们将看到一些将列插入到数据框架的不同方法。...该方法接受以下参数： loc–用于插入的索引号 column–列名称 value–要插入的数据让我们使用前面的示例来演示。我们的目标是在第一列之后插入一个值为100的新列。...但是，使用此方法无法选择要添加新列的位置，它将始终添加到数据框架的末尾。通过重新赋值更改列顺序那么，如果我想在“新列”列之后插入这一列列，该怎么办？没问题！...记住，我们可以通过将列名列表传递到方括号中来引用多列？例如，df[['列1','列2','列3']]将为我们提供一个包含三列的数据框架，即“列1”、“列2”和“列3”。...最好的情况是，列顺序与你键入这些名称的顺序完全相同。图3 这样，我们可以根据自己的喜好对列名列表进行排序，然后将重新排序的数据框架重新分配给原始df。

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如何写优雅的SQL原生语句？

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手把手教你 javap 反编译分解代码，授人以鱼不如授人以渔

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MySQL中MyISAM与InnoDB存储的区别

虽然性能极佳，而且提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。...支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引支持延迟更新索引，极大地提升了写入性能对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大地减少了磁盘空间的占用补充概念： Mysql的行锁和表锁（...所以在InnoDB上执行count(*)时一般要伴随where，且where中要包含主键以外的索引列。为什么这里特别强调“主键以外”？...MyISAM为INSERT和UPDATE操作自动更新这一列。这使得AUTO_INCREMENT列更快（至少10%）。在序列顶的值被删除之后就不能再利用。...(当AUTO_INCREMENT列被定义为多列索引的最后一列，可以出现重使用从序列顶部删除的值的情况）。

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