重命名pandas数据框架列有很多原因。例如,可能希望列名更具描述性,或者可能希望缩短名称。本文将介绍如何更改数据框架中的名称。
毫无疑问,对于开始就以表格形式处理数据的人来说,最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色,但这正是实际发生的事情,因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
import xlrd data = xlrd.open_workbook('路径')
有两个工作表,均含有相同的数据,但最后一列名称和产品的数量不同,如下图1和图2所示。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
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范式:英文名称是 Normal Form,它是英国人 E.F.Codd(关系数据库的老祖宗)在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的,范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。目前有迹可寻的共有8种范式,依次是:1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF,DKNF,6NF。通常所用到的只是前三个范式,即:第一范式(1NF),第二范式(2NF),第三范式(3NF)。下面就简单介绍下这三个范式。 ◆ 第一范式(1NF):强调的是列的原子性,即列不能够再分成其他几列。 考虑这样一个表:【联系人】(姓名,性别,电话) 如果在实际场景中,一个联系人有家庭电话和公司电话,那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列(电话)拆分,即:【联系人】(姓名,性别,家庭电话,公司电话)。1NF 很好辨别,但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。 ◆ 第二范式(2NF):首先是 1NF,另外包含两部分内容,一是表必须有一个主键;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。 考虑一个订单明细表:【OrderDetail】(OrderID,ProductID,UnitPrice,Discount,Quantity,ProductName)。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品,所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的,主键应该是(OrderID,ProductID)。显而易见 Discount(折扣),Quantity(数量)完全依赖(取决)于主键(OderID,ProductID),而 UnitPrice,ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。 可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】(OrderID,ProductID,Discount,Quantity)和【Product】(ProductID,UnitPrice,ProductName)来消除原订单表中UnitPrice,ProductName多次重复的情况。 ◆ 第三范式(3NF):首先是 2NF,另外非主键列必须直接依赖于主键,不能存在传递依赖。即不能存在:非主键列 A 依赖于非主键列 B,非主键列 B 依赖于主键的情况。 考虑一个订单表【Order】(OrderID,OrderDate,CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity)主键是(OrderID)。 其中 OrderDate,CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键(OrderID),所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID(非主键列),而不是直接依赖于主键,它是通过传递才依赖于主键,所以不符合 3NF。 通过拆分【Order】为【Order】(OrderID,OrderDate,CustomerID)和【Customer】(CustomerID,CustomerName,CustomerAddr,CustomerCity)从而达到 3NF。 第二范式(2NF)和第三范式(3NF)的概念很容易混淆,区分它们的关键点在于,2NF:非主键列是否完全依赖于主键,还是依赖于主键的一部分;3NF:非主键列是直接依赖于主键,还是直接依赖于非主键列。
删除列也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。
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。
Oracle 20c 通过引入新的 TRANSFORM 参数子句 INDEX_COMPRESSION_CLAUSE 来支持索引压缩。此子句使您可以控制在导入期间是否执行索引压缩。
bedtools是一个强大的基因组分析工具,包含了各种各样的功能,能够轻松解决我们基因组分析过程中遇到的各种问题,其引用率高达8462次!
最近真的是跟电子表格干上了。 还有原来金士顿的终身质保不是噱头,原来真的可以。最近干坏了一条1600内存,大概5年以前的。本来打算咸鱼淘一个,价格出奇的不合适,当地又没有总代,所以通过400客服给了一个河南总代的电话,寄过去代保就可以了。大概历时一个月左右顺丰包邮寄回。撒花赞一下
MySQL服务器可以在不同的SQL模式下运行,并且可以根据sql_mode系统变量的值对不同的客户端应用不同的模式。DBA可以设置全局SQL模式以匹配站点服务器操作需求,并且每个应用程序可以将其会话SQL模式设置为自己的需求。
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==值得注意的是,drop函数不会修改原数据,如果想直接对原数据进行修改的话,可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
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。
范式:英文名称是 Normal Form,它是英国人 E.F.Codd(关系数据库的老祖宗)在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的,范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。目前有迹可寻的共有8种范式,依次是:1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF,DKNF,6NF。通常所用到的只是前三个范式,即:第一范式(1NF),第二范式(2NF),第三范式(3NF)。
简介 如果你打算为在结果集中的每条记录写一个调用表值函数或者表值表达式的select语句,那么你就能用到APPLY 操作符来实现。一般又两种形式写法: 第一种格式就是CROSS APPLY。这种格式可以一方面从表或者结果集中的每一行数据中取出几列数值,另一方面将取出的数据作为输入条件得到表的函数值或者表达式。每个调用表值函数或者表达式的返回行将被连接在一起,然后所有的行将通过UNION ALL 连接在一起。如果表值函数没有返回行数据由于引用了一个特殊的函数调用,那么表和结果集的行里面将不会被包含在最终的结果
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。
原文地址:https://suzan.rbind.io/2018/02/dplyr-tutorial-3/ 作者:Suzan Baert 这是系列dplyr系列教程中的第三篇博客文章。 在这篇文章中,我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外,它还介绍了一些更好的方法,用near()和between()挑选数字列,或用正则表达式过滤字符串列。
索引 索引的使用 什么时候使用索引表的主关键字 表的字段唯一约束 直接条件查询的字段 查询中与其它表关联的字段 查询中排序的字段 查询中统计或分组统计的字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段,需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是or条件,加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询
mysql> Create table engine1(id int) engine=innodb partition by range(id)(partition po values less than(10));
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol,基因列为symbol|ID的就需要拆开了!
ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图,能满足日常以及文章所需,本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。
问题描述:根据商品货号在Excel里进行图片展示 多文件批量插图 本程序下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_35866846/12170343 有下载使用不清楚的可以后台留言 插入后效果图:
来到这家公司之后,一直在使用webpack,也写了不少笔记,但是都比较零散,现在决定整理一下webpack相关的知识点,由浅入深,方便自己后续查漏补缺,后续会一直更新。
数据导入和数据整理较乏味和无聊,很容易从入门到放弃!从数据转换和可视化开始,容易看到成果,保持学习的动力。
墨墨导读:本文来自墨天轮用户投稿,详细描述Oracle分区表之创建维护分区表索引的步骤。
我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。
引言:本文学习整理自powerspreadsheets.com,讲解得很细致,一些知识点反复强调,对于熟悉VBA的朋友来说,感觉有点啰嗦,但是对于VBA初学者来说,对快速掌握Range对象的引用,却很有好处。
命名规则:表名_字段名 1、需要加索引的字段,要在where条件中 2、数据量少的字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系,加索引不起作用 4、符合最左原则
新的间隔索引 IntervalIndex 通常使用 interval_range()函数来进行构造,它使用的是数据或者数值区间,基本用法:
题目描述: Given an m * n matrix M initialized with all 0's and several update operations. Operations are represented by a 2D array, and each operation is represented by an array with two positive integers a and b, which means M[i][j] should be added by one for
在Excel中,将打印区域设置在移动单元格区域内可能是比较困难的事。你可能希望捕捉特定单元格区域为打印区域,或者让打印区域仅考虑某些列。假设在Excel工作簿中有几个辅助列,不希望打印这些列,但希望这些列可见。可以手动设置打印区域以排除非打印区域,但现在已经添加了更多数据,并且希望以同样的方式更新打印区域。
前期我们几篇文章讲述了保研夏令营与考研复试时材料准备、面试等的细节要点与模板,大家可以直接点击以下文章进行查看:天大、中南、中山、北师、中科院地图学与地理信息系统及遥感专业夏令营面试汇总以及考研复试、夏令营面试的简历模板。而在第一篇文章中,我们提到大家在准备夏令营、九推、复试等等的时候,一定要做好信息的收集工作——最好是用一个Excel表格汇总在一起,方便后期自己随时查阅,也方便大家对不同学校加以对比。那么这篇文章,我们就来介绍一下这样一个院校信息汇总表该怎么做。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组功能,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
Android六大布局 LinearLayout(线性布局) 常用属性 FrameLayout(帧布局) 常用属性 RelativeLayout(相对布局) 常用属性 AbsoluteLayout(绝对布局) 常用属性 TableLayout(表格布局) 常用属性 GridLayout(网格布局) 常用属性 TableLayout 和 GridLayout的区别 gravity和layout_gravity的区别 为什么 XML 资源文件要从文本格式编译成二进制格式 Android 资源管理框架又是如何快速
PARTITIONS表提供有关表分区的信息。 此表中的每一行对应于分区表的单个分区或子分区。 有关分区表的更多信息,请参见分区。
上一篇博客写了一些使用RIDE来进行接口测试的一个简单demo,在里面我们可以发现传输的数据都是写死在里面,如果需要从外面传输就需要进行参数化。我这里用的是excel来保存需要传输的数据,那么我就需要用rf来对excel进行操作。
Harbor 作为开源企业级的 Docker Registry ,一经推出,即得到社区和用户的热烈反应,成为当前较为流行的 Docker 镜像管理系统。Harbor 除了提供企业级 Registry 的相关功能和安全特性以外,也为用户开发了可视化的灵活的操作管理界面,以便于用户查看和管理 Harbor 相关系统功能。
本章介绍如何在InterSystems IRIS®数据平台管理门户上执行SQL操作。 管理门户界面使用动态SQL,这意味着在运行时准备和执行查询。 Management Portal界面旨在帮助针对小型数据集开发和测试SQL代码。 它不打算用作在生产环境中执行SQL的接口。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法: EXPLAIN SELECT select_options;
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
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