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1. Union A. 语法 Union (
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。
从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：本系列是我在学习机器学习过程中，遇到的python的没见过的语法或函数，在此进行学习。当前我主要学习的语言还是php和java，对于python，我目前的打算是遇到没见过的就学一下，暂时还没打算太深入学习这个语言。 一、shape shape返回的是数组的行、列数。 例如，a.shape()返回的是[2,3]，表示a数组是2行3列的数组。a.shape[0]表示
select语句除了可以查看数据库中的表格和视图的信息外,还可以查看SQL Server的系统信息、复制、创建数据表。其查询功能强大，是SQL语言的灵魂语句，也是SQL中使用频率最高的语句。
从机器学习学python（一）——numpy中的shape、tile、argsort
本文介绍了数据检索的相关知识，包括单表检索、多表检索、所有列检索、排除重复值、限制结果以及使用完全限定的表名等方法。
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。
numpy(numerical Python) 是 Python 数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用 NumPy 的数组为构建基础。 NumPy 可以用于数值计算的一个重要原因是因为他能处理大数组的数据：
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率和Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解。这篇文章来讲一下基于每个Operator（TableScan、Project、Join、Union、Sort、Aggregate等等）返回记录数RowCount，即中间结果大小。Hive在估算每个Operator的返回结果RowCount，即中间结果大小，有的是使用元数据对象来进行估算的RowCount；有的使用RelNode自身实现方法估算的；有的是总行数乘以其选择率估算的等多种方法实现。
类似这样的格式化的重复操作，你还在每次都使用的人工去逐条查询处理么？下次再遇到这种情况，请一定不要再傻傻地每次都手动查询处理。可以快速整理出一个python脚本来批量处理Excel数据，周期性处理的数据更是一了百了哦。
arr=np.array(data) #将列表转为numpy.ndarray np.array([2,4])
在缺失值的处理上，主要配合使用 sklearn.preprocessing 中的Imputer类、Pandas和Numpy。其中由于Pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好，因此围绕Pandas的缺失值处理较为常用。
一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组（Ndarray）的一个科学计算（各种运算）包，封装了多个可以用于数组间计算的函数。 数组是相同数据类型的元素按一定顺序排列的组合，注意必须是相同数据类型的，比如说全是整数、全是字符串等。 array([1,2,3]) # 数值型数组 array(['w','s','q'],dtype = '<U1') # 字符型数组 二、NumPy 数组的生成 要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包
该文介绍了pandas库的基本用法，包括读取csv文件、获取数据类型、选择数据行和列、处理缺失值以及使用set()函数去除重复值等操作。
即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行 如果右表中没有匹配的行，则用null填补。
通配符是shell在做PathnameExpansion时用到的。说白了一般只用于文件名匹配，它是由shell解析的，比如find，ls，cp，mv等。
[INNER | LEFT |RIGHT] JOIN table_2 ON conditions
📷 INTERSECT函数 INTERSECT的英文含义是“相交、交叉”。 因此从名称就能看出来这个函数的用途：取两个表的交叉部分，即交集。 这个函数与白茶之前说的EXCEPT函数的作用正好相反。 此函数被微软划分为“表函数”中。 用途：取两个表的交集。 语法 DAX=INTERSECT(<表1>, <表2>) 参数 表：物理表，也可以是表的表达式。 返回结果 整张表。表1在表2中出现过的行。 注意 1.表1和表2的顺序，表顺序不同返回的结果也不同； 2.两个表必须具有相同的列数； 3.返回的列名与第一参
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
大致都一样，不过在进行相加这里头和尾也都算上，因为在一开始开空间，全都给0了。 能多加一个条件判断，不怕越界
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ，请按照 顺时针螺旋顺序 ，返回矩阵中的所有元素。
在数据分析的时候，原始数据或多或少都会存在大量的不完整、不一致，等异常的数据，会严重影响到数据分析的工作。经常遇到的数据清洗大都是处理缺失数据，清除无意义的信息。比如说删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选出与分析内容无关的数据，处理缺失值，异常值等。
很多库例程产生的“随机”数是准备用于仿真、游戏等等；它们在被用于密钥生成一类的安全函数时是不够随机的。其问题在于这些库例程使用的算法的未来值可以被攻击者轻易地推导出来（虽然看起来它们可能是随机的）。对于安全函数，需要的随机值应该是基于量子效应之类的确实无法预测的值。Linux内核（1.3.30以上）包括了一个随机数发生器/dev/random，对于很多安全目的是足够的。
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存，Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息，数据类型信息，数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言，而C语言和Fortran语言是静态类型语言，静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量，并且不可以修改变量的变量类型。总的来说，numpy模块有以下两个优点：
今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法，没办法自己算法基础太差。于是看了下答案，发现使用什么回溯算法，菜鸟表示平时开发期间写的最复杂的程序就是写了两层for循环，已经很牛逼了有木有？这个回溯算法什么鬼？于是乎百度了下，算是了解了回溯算法是什么玩意儿。这里分析一波八皇后算法来加深一下理解。
数组的索引就是列表中的下标，来表明数组中元素的顺序位置;通过查询索引可以获取到想要的元素， 切片是截取到需要元素的集合。
NDV全称为Number Of Distinct Values，即非重复值的个数。
简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的表或视图、以及搜索条件等。
Pandas 是基于NumPy 基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。
MySQL 的 SELECT 语句用于从数据库表中检索数据。功能强大，语句结构复杂多样。不过基本的语句格式像下面这个样子。
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
SELECT查询不但可以从一张表查询数据，还可以从多张表同时查询数据。查询多张表的语法是：SELECT * FROM <表1> <表2>。
REPLACE的运行与INSERT很相似。只有一点例外，假如表中的一个旧记录与一个用于PRIMARY KEY或一个UNIQUE索引的新记录具有相同的值，则在新记录被插入之前，旧记录被删除。
大家好，很高兴又和大家见面啦！前面两个篇章我们将汉诺塔问题和青蛙跳台阶的问题详细的探讨了一下，这两个问题更多的是运用函数的相关内容进行解题，今天我们将开始探讨第二个小游戏三子棋，编写这个游戏又会涉及哪些知识点呢？下面我们将开始今天的内容。
Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹 配的行打印出来。grep全称是Global Regular Expression Print，表示全局正则表达式版本，它的使用权限是所有用户。 grep的工作方式是这样的，它在一个或多个文件中搜索字符串模板。如果模板包括空格，则必须被引用，模板后的所有字符串被看作文件名。搜索的结果被送到标准输出，不影响原文件内容。 grep可用于shell脚本，因为grep通过返回一个状态值来说明搜索的状态，如果模板搜索成功，则返回0
在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。shell中函数的定义格式如下
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起，返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点，可以适用于不同的场景，本系列会逐一进行介绍。
1.由于board中的整数限定在1到9的范围内，因此可以分别建立数组来存储任一个数在相应维度上是否出现过。维度有3个：所在的行，所在的列，所在的box，注意box的下标也是从左往右、从上往下的。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
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。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
谈到DataFrame数据的合并，一般用到的方法有concat、join、merge。 这里就介绍concat方法，以下是函数原型。
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