我们使用read读取数据集时,可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量,数据类型,是否缺失及内存占用情况
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库,近年来一直位居编程语言热度头部位置,而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者,使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
导语:Power Query 是可证明的,在这个星球上性价比最高的数据处理工具,如果你的工作中需要处理数据,注意,是处理,不是分析,那么此工具必须掌握。对此,90%的鼠标点击,5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章,非常重要,必须掌握。
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。
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。
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。
在Excel中,我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易!然而,当数据集太大,或者电子表格中有公式时,这项操作有时会变得很慢。因此,我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项,它超级简单、快速、灵活。
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat
今天的文章有点儿长,步骤有点儿多,但这个综合操作很值得练好,以后扩展应用的空间很大。
一、基础 1、说明:创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明:删除数据库 drop database dbname 3、说明:备份sql server --- 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat' --- 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明:创建新表 cre
一、基础 1、说明:创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明:删除数据库 drop database dbname 3、说明:备份sql server --- 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat' --- 开始 备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明:创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) 根据已有的表创建新表: A:create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B:create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明:删除新表 drop table tabname 6、说明:增加一个列 Alter table tabname add column col type 注:列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变,唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明:添加主键: Alter table tabname add primary key(col) 说明:删除主键: Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明:创建索引:create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引:drop index idxname 注:索引是不可更改的,想更改必须删除重新建。 9、说明:创建视图:create view viewname as select statement 删除视图:drop view viewname 10、说明:几个简单的基本的sql语句 选择:select * from table1 where 范围 插入:insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除:delete from table1 where 范围 更新:update table1 set field1=value1 where 范围 查找:select * from table1 where field1 like ’%value1%’ ---like的语法很精妙,查资料! 排序:select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数:select count as totalcount from table1 求和:select sum(field1) as sumvalue from table1 平均:select avg(field1) as avgvalue from table1 最大:select max(field1) as maxvalue from table1 最小:select min(field1) as minvalue from table1 11、说明:几个高级查询运算词 A: UNION 运算符 UNION 运算符通过组合其他两个结果表(例如 TABLE1 和 TABLE2)并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION 一起使用时(即 UNION ALL),不消除重复行。两种情况下,派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。 B: EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL),不消除重复行。 C: INTERSECT 运算符 INTERSECT 运算符通过只包括 TABLE1 和 TABLE2 中都有的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 INTERSECT 一起使用时 (INTERSECT ALL),不消除重复行。 注:使用运算词的几个查询结果行必须是一致的。 12、说明:使用外连接 A、left (outer) join: 左外连接(左连接):结果集几包括连接表的匹配行,也包括左连接表的所有行。 SQL: select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.
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存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
Excel中同时删除多行合并重复值的问题不复杂,但也有人会犯错,以下对其具体操作方法以及容易犯的错误分别进行描述。
•此时,B2单元格为被引用单元格,E2单元格为引用单元格,被引用单元格修改,引用单元格同样变化。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
SQL连接可以分为内连接、外连接、交叉连接。 数据库数据: book表 stu表 1.内连接 1.1.等值连接:在连接
今天还是数据分析的学习,如果你觉得文章太长太没意思,欢迎拉到底部直接看大纲总结,一秒学会(学不会我也不负责,让你不看全文)。
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
在大数据时代,任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下,数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的,并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
了解如何在不排序或更改其顺序的情况下使用awk'!visited $ 0 ++'。
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PG服务器收到客户端发来的查询后,查询的文本交给解析器。解析器扫描查询并检查它的语法。若语法正确,解析器会将查询文本转换成解析树。解析树是一种以正式、明确的形式表示查询含义的数据结构。给定查询:
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数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。
subset考虑重复发生在哪一列,默认考虑所有列,就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据
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
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20160616更新 参考: http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1. SQLite PRAGMA:可以用在 SQLite 环境内控制各种环境变量和状态标志。 一个 PRAGMA 值可以被读取,也可以根据需求进行设置。 (1)读取语法:只需要提供该 pragma 的名字 PRAGMA pragma_name; (2)设置语法: PRAGMA pragma_name = value; (3)举几个例子:pragma.txt 详情请参考:ht
例:select *from tempagreement where rownum<10;
因此,UNION可能会进行一次排序操作,以便删除重复项。当处理大结果集就需要考虑这个消耗。
在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据,不代表0而是说没有赋值数据,类似于python中的None值。数据的缺失有很多原因,缺失不是错误、无效,需要对缺失的数据进行必要的技术处理,以便后续的计算、统计。
之前听大佬讲过 ALL VALUES DISTINCT 的区别,一直懵懵懂懂。通过学习,今天终于算是“搞懂”了。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业,那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
每个元素不仅链向下一个元素和上一个元素,而且头部和尾部的元素也相连,形成一个闭环。
比如,存储字符串“101”,对于char(10),表示你存储的字符将占10个字节(包括7个空字符),在数据库中它是以空格占位的,而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度,10只是最大值,当你存储的字符小于10时,按实际长度存储。
Excel数据处理,我们前文有了解到数据条的应用,行列转置,报错提醒,批量处理数据格式,多表输入相同表头,以及隐藏功能。那excel还有哪些数据处理方式供我们学习呢?我们继续往下看。
2、语法:select distinct from 表名; 去掉重复项,对应的字段前加符号表达:
下面的题目来自一份商品专员的面试题,其中有涉及到条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
类似于一位数组的对象,第一个参数为数据,第二个参数为索引(索引可以不指定,就默认用隐式索引)
含有子查询的时候,表明各语句执行的先后顺序,如果数字相同,则按照先后顺序执行,如果为 null,则代表是结果集,不需要查询。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享! (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那
这篇文章是本系列的第一篇,选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式,用作内部员工EXCEL基础操作培训,以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作,提升工作效率。现将内容分享,作为数据分析基础的第一篇。
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