上篇文章介绍了迁移表、索引对象的操作： http://blog.csdn.net/bisal/article/details/50804714 发现漏了一个细节，就是表、LOB对象移动后索引的状态...$$的状态仍是VALID，但主键索引SYS_C0055439的状态变为了UNUSABLE，且两者所处的表空间仍是TEST_TBS。...此时INSERT操作会提示： ORA-01502：索引’SYS_C0055439’或这类索引的分区处于不可用状态 3.移动索引对象 ALTER INDEX SYS_C0055439 REBUILD...表空间，此时LOB对象状态是VALID，但主键索引状态现在却是UNUSABLE了。...总结： 对于对象移动表空间的操作，要关注索引等附属信息的有效性，对于LOB对象的移动，也可能会导致索引状态的失效。
的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 1....的索引操作 索引对象Index 1.Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2...索引对象不可变，保证了数据的安全 示例代码： # 索引对象不可变 df_obj2.index[0] = 2 运行结果： -----------------------------------------...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....0.251660 2 0.063387 d 0 1.080605 1 0.567547 2 -0.154148 dtype: float64 MultiIndex索引对象...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。...统计计算和描述 示例代码： import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns...0.487862 -1.130825 3 -0.758540 -0.479684 1.239135 1.073077 4 -0.007470 0.997034 2.669219 0.742070 常用的统计计算
Pandas索引的基本属性 对10种单层索引的常用操作，文末有汇总的常见属性，建议收藏！...10种索引 快速回顾Pandas中10种单层索引的创建： pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: # 指定类型和名称...) Out[38]: True In [39]: s2.is_integer() Out[39]: True In [40]: s6.is_integer() Out[40]: False 属性汇总 对Pandas...需要注意的是针对行索引的属性同样适用于列属性columns，因为它们二者都是同属于Pandas中的index对象。...s.argsort # 升序排列，然后返回的是每个数据排序后的索引号 s.value_counts() # 统计索引中每个值的个数 s1.append(s2) # 追加索引 s.ravel #
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...Pandas对象简介 如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...先来看看Pandas三个基本的数据结构： Series DataFrame Index Pandas的Series对象 Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组，可以用一个数组创建Series...Series对象是一种显示定义的索引与数值关联 显示定义的索引让Series对象有了更加强大的能力。...对象只会保留显示定义的键值对 pd.Series({2:'a', 1:'b', 3:'c'}, index=[3, 2]) 3 c 2 a dtype: object # 当索引值长度大于data
什么情况下使用索引？1、索引应该建在where 子句和 order by 经常查询的列上。2、对于两表连接的字段，应该建立索引。3、不应该在小表上建设索引(例如表中只有三四个字段)。...）），避免select *5、用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。...3、联合索引的顺序不同，影响索引的选择，尽量将值少的放在前面。4、千万不要给大字段加索引。...所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为null。2、使用短索引 对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。...3、索引列排序 MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...外出吃饭点菜的菜单，从主食类、饮料/汤类、凉菜类等，到具体的菜名等 上面不同的常用都可以看做是一个具体的索引应用。 因此，基于实际需求出发创建的索引对我们的业务工作具有很强的指导意义。...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index..., # 索引名字 tupleize_cols=True, # 如果为True，则尽可能尝试创建 MultiIndex **kwargs ) 导入两个必需的库： import pandas as
pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？...inplace为True表示直接对原表修改。...10 >>> df2=df1.reset_index() >>> del df2['index'] >>> df2 #删除掉原来的索引列...1 3 3 4 2 12 5 6 7 8 3 13 1 1 1 1 4 14 2 3 2 3 5 15 7 8 9 10 >>> pandas...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df1 = DataFrame(np.arange
认识Pandas的10大索引 索引在我们的日常中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号...外出吃饭点菜的菜单，从主食类、饮料/汤类、凉菜类等，到具体的菜名等，点个菜即可。 因此，基于实际需求出发创建的索引对我们的业务工作具有很强的指导意义。...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。...官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10种索引，以及如何创建它们...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype
这种方式生成的索引和我们上面想要的形式不同，因此对行索引不适用，但是我们发现列索引column目前还没指定，此时是默认的1,2,3,4，进一步发现这里的列索引是符合笛卡尔积形式的，因此我们用from_product...01列索引筛选 # 筛选列一级索引 df.loc[:,'2023'] df['2023'] # 同时筛选列一二级索引 df.loc[:,('2022','计算机')] df['2022','计算机']...电子'], level=1) # 修改列二级索引 04 按层级排序索引 sortlevel对索引的不同层级按升降序的方法排序，level指定层级，ascending指定是否升序。...=1, ascending=False) # 对列二级索引倒序排序 05 索引层级互换 swaplevel对指定的两个索引层级进行互换，比如将2和3互换，1和2互换等等。...比如，对列索引进行此操作，得到了元组形式的一二级索引对。
在Elasticsearch中，一般的查询都支持多索引。 只有文档API或者别名等不支持多索引操作，因此本篇就翻译一下多索引相关的内容。...中就存在两个索引、三条数据！...数组风格 最基本的就是这种数组的风格，比如使用逗号进行分隔： $ curl -XPOST localhost:9200/test1,test2/_search?...pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}' 另外介绍几个文档中常用的参数： 1 ignore_unavailable 是否忽略不可用的索引 2 allow_no_indices...当没有可用的索引时，是否正常 3 expand_wildcards 统配的对象，是open的索引，还是closed的索引 这几个参数都可以在url参数中设置。
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...不要对索引列进行计算 如果我们对索引列进行了计算，那么索引会失效，例如 explain select * from account_batch where id + 1 = 19298 复制代码 就会进行全表扫描...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...对于BLOB和TEXT类型，MySQL必须使用前缀索引，具体使用多少个字符建立前缀，需要对其索引选择性进行计算。
之前看过老杨http://yangtingkun.itpub.net/post/468/231000的一篇文章，讲述了INSERT操作对全文索引无操作，但DELETE时为了防止删除的数据仍能通过索引的...ROWID访问产生的错误，此时会进行索引的删除操作，因此大批量的DELETE-COMMIT就会耗时，甚至导致数据库挂起。...最近因为工作上的需求，有个任务涉及到数据迁移，因此一直关注COMMIT耗时的问题，就想按照老杨的方法，看看对于普通索引，上述所说的COMMIT是否有影响。...显示仅仅包含COMMIT操作，并没有类似文章中提到的对全文索引那样的维护操作。...换句话说，我理解COMMIT操作自身除触发LGWR外，没有其它的耗时。如果COMMIT的时间长，一方面可能是LGWR的问题，另一方面可能是COMMIT之前的操作问题，需要具体问题具体分析。
在pandas中，Series和DataFrame对象是介绍的最多的，Index对象作为其构成的一部分，相关的介绍内容却比较少。...对于Index对象而言，有以下两大类别 Index MultiIndex 二者的区别就在于层级的多少，从字面含义也可以看出，MultiIndex指的是多层索引，Index是单层索引。...先从单层索引开始介绍，在声明数据框的时候，如果没有指定index和columns参数，pandas会自动生成对应的索引，示例如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy...对象就是一个单层索引了，Index对象具有以下基本属性 >>> a = pd.Index(list('ABCD')) >>> a Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object...，还有以下几种特定类型的索引 1.
，通过a标签中的数字控制后台筛选操作 实现的目标（多对多） 实现针对课程实现：课程方向、课程类型、难度级别三个方式的筛选 其中每个课程方向中包含有多个课程类型，选择课程方向后，筛选课程方向包含的所有课程类型...每一个视频文件有针对一个课程类型、一个难度级别 设计数据库如下，在一对多的基础上增加了一个多对多的课程方向表： class VideoGroup(models.Model): Video_group...# 再根据group筛选出的对象，用多对多表格字段，筛选出所有的type的列表，等待返回给前台使用 VideoType_list = group_obj.group_type.all() # 获取筛选后的...0 # 难度这边跟上面的多对多没有关联，与一对多的情况时一样 if dif_id == 0: pass else: condition['Video_dif_id'] = dif_id VideoDif_list...标签筛选的实现代码(一对多、多对多)，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
NHibernate 多对多映射的数据更新 最近在用 NHibernate 做多对多更新时突然发现 NHibernate 更新的策略很差， 对多对多关系的更新居然是先全部删除再插入全部数据， 感觉非常奇怪...; } public Role() { Users = new HashSet(); } } 即一个用户可以有多个角色， 一个角色也可以有多个人， 典型的多对多关系...Tip: Use set for many-to-many associations 发现了解决方案， 将多对多的映射的 bag 改为用 set ， 问题终于得到了解决， 改过后的映射如下： Set(...不只是多对多， 如果你的集合需要更新， NHibernate 推荐的是： 19.5.2....sess.Flush(); 由此可见， bag 在多对多映射更新时性能较差， 如果不需要更新，则可以放心使用， 在需要更新时则 set 是更好的选择。
2 索引的分类 我们经常从以下几个方面对索引进行分类 从数据结构的角度对索引进行分类 B+tree Hash Full-texts索引 从物理存储的角度对索引进行分类 聚簇索引 二级索引(辅助索引) 从索引字段特性角度分类...B+tree和B-tree 1970年，R.Bayer和E.Mccreight提出了一种适用于外查找的平衡多叉树——B-树，磁盘管理系统中的目录管理，以及数据库系统中的索引组织多数采用B-Tree这种数据结构...因为这些原因，B+tree索引要比Hash表索引有更广的适用场景。 物理存储角度看索引 MySQL中的两种常用存储引擎对索引的处理方式差别较大。...前缀索引 前缀索引是指对字符类型字段的前几个字符或对二进制类型字段的前几个bytes建立的索引，而不是在整个字段上建索引。...索引列的个数角度看索引 建立在单个列上的索引为单列索引 建立在多列上的称为联合索引（复合索引） 演示一下联合索引 create index index_id_name on workers(id,name
1.所有的索引字段，如果没有设置not null，则需要加一个字节。 2.定长字段,int占4个字节、date占3个字节、char(n)占n个字符。...4.不同的字符集，一个字符占用的字节数不同。latin1编码的，一个字符占用1个字节，gbk编码的，一个字符占用2个字节，utf8编码的，一个字符占用3个字节。...utf8mb4是一个字符占4个字节 5.使用explain语句查询到的key_len字段,可以适用于上面的计算规则,可以看到查询是否使用到了联合索引 6.mysql优化器会对条件中的 and的前后顺序根据多列索引顺序自动纠正过来...通过索引的长度查看下面sql语句是否使用到了索引 CREATE TABLE `index_test` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT...+--------------------+--------------------+---------+------+------+----------+-------------+ key_len的长度是
目录 一对一 创建实例 choice类型如何获取具体值 如何获取一对一另一个表里面的数据 一对多 实体类 一对多代码（自己创建第三个表） 一对多代码（Django给你生成第三个表） 如何操作第三个表...表里面的数据的对象，获取到UserProfile表里面的数据，如何获取 一对多 实体类 男孩表 class Boy(models.Model): name = models.CharField...（自己创建第三个表） 有个相亲表都是外键，现在想要获取到和一个男孩相亲的女生有多少个，也就是男生是一个，女生是多个，典型的一对多的关系 # 查询到某一个男生 obj = Boy.objects.filter...(name="小明").first() # 因为相亲表里面有个 字段关联的男生表，所以可以根据男生对象_set， 获取到相亲表对象 relist = obj.xaingqing_set.all...连接 一对多代码（Django给你生成第三个表） 我们有了男孩表，女孩表，之前我们写一个相亲表，让男孩表和女孩表进行关联。现在我们不写第三个表了，但是还想让两个表进行关联，我们可以这样写。
库里是过去抓取的行情数据，间隔6秒，每分钟8-10个数据不等，还有开盘前后的一些数据，用Pandas可以更加优雅地进行处理。...需要把当前时间设置为index df=df.set_index('time') #设置时间为索引字段 但是还是字符串，需要改为datetime类型： ii=[datetime.strptime(idx,...'%Y-%m-%d %H:%M:%S') for idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc') 这样就得到datetime类型的...index了，要保留分钟的数据，有两个方法，重新采样或者分组。...df.groupby(lambda x:x[:16]) pr=df['price'].mean() am=df['amount'].max() 对于分组/采样结果，还可以用ohlc方法，很酷： 对比起来，用时间索引重采样的方式
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