在MySQL中经常出现未按照理想情况使用索引的情况，今天记录一种Order by语句的使用导致未按预期使用索引的情况。 1....从SQL及索引情况来看，使用createDate字段的索引应该会更好才对，为验证此情况，使用force index来强制使用createDate索引运行一次查看结果。...2.3 添加组合索引 将payDate 及createDate 添加为组合索引，但是此举不是一个好办法，执行计划也未按理想情况运行。 3....例如createDate 如果范围很大，那么其实走payDate 的索引取前15条记录会更快，为了让应用改动最少且不会因为其他条件的变化而导致未能走合理的索引，选择另一种优化方案，将SQL改为如下情况：...-------+----------------------------------------------------+ 1 row in set, 3 warnings (0.00 sec) 也按预期的情况正常
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？...DataFrame中指定位置增加删除一行一列 df=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one...13 1 1 1 1 3 14 2 3 2 3 4 15 7 8 9 10 >>> df 字典方式添加一行，append，忽略索引...4 15 7 8 9 10 >>> df1=df.sort_values(by='E') >>> df1.reset_index() #重置索引...>>> df2=df1.reset_index() >>> del df2['index'] >>> df2 #删除掉原来的索引列
4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列主要是实际在做项目的一个笔记 自监控项目，主要是对采集的质量监控数据做的一个实时预警 今天讲讲DataFrame...行索引与常规列的互换 主要涉及：reset_index，set_index 今日歌曲： Part 1：构建一个DataFrame 一个DataFrame可以看成一个二维表格，不过这个二维表格有行标题也有列标题...，而且每类标题可能不止一级 示例中由一个字典构建一个DataFrame 通过index参数指定行名称 给行索引本身指定名称ts import pandas as pddict1 = {"a": [1,...Part 2：将索引变成列 使用reset_index将索引变成常规列 通过对replace参数进行设置，确定是否在原变量上执行操作 原索引变成常规列后，会重新自动生成一个默认索引 df.reset_index...Part 3：将列变成索引 使用set_index将常规列变成索引 同样通过设置inplace值决定是否在原变量上执行操作 执行该操作原索引会消失 df.set_index("a", inplace=True
Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列主要是实际在做项目的一个笔记 自监控项目，主要是对采集的质量监控数据做的一个实时预警 今天讲讲如何从DataFrame...获取索引信息 主要涉及：index，columns 今日歌曲： Part 1：构建一个DataFrame 一个DataFrame可以看成一个二维表格，不过这个二维表格有行标题也有列标题，而且每类标题可能不止一级...示例中由一个字典构建一个DataFrame 通过index参数指定行名称 import pandas as pddict1 = {"a": [1, 3, 5, 6], "b": [11, 12, 15..., 16], "c": [22, 27, 29, 30], "d": [82, 87, 89, 80]}df = pd.DataFrame(dict1, index=[...Part 2：获取行索引列索引信息 使用index属性获取行索引信息，使用values将索引对象转化为列表 使用columns属性获取列索引信息，使用values将索引对象转化为列表 注意columns
-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列主要是实际在做项目的一个笔记 自监控项目，主要是对采集的质量监控数据做的一个实时预警 今天讲讲对DataFrame...的行列索引重排序 今日歌曲： 1 数据源 Part 1：构建一个DataFrame 一个DataFrame可以看成一个二维表格，不过这个二维表格有行标题也有列标题，而且每类标题可能不止一级 示例中由一个字典构建一个...DataFrame 通过index参数指定行名称 构建完一个DataFrame后，另外通过loc又增加了一列 通过字典构建DataFrame，它的列已经默认排序好了 为了体现后续的排序效果，额外增加了一列...2 索引排序 Part 2：根据索引排序 sort_index(axis=0, ascending=True)可以选择对行索引排序还是列索引排序 axis=0对行索引排序 axis=1对列索引排序 ascending...3 索引输出 Part 3：将索引转化为列表输出 使用tolist()函数将索引直接转化为列表 df.index.values也可以得到索引对应的值，但是类型依然是numpy.ndarray ind
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...ITCast 2 1.0 2017-01-02 1.0 3 C++ ITCast 3 1.0 2017-01-02 1.0 3 C ITCast ---- 3.Pandas的索引操作...切片索引 ser_obj[2:4], ser_obj[‘label1’: ’label3’] 注意，按索引名切片操作时，是包含终止索引的。...索引操作，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...DataFrame的对齐运算 示例代码： # DataFrame对齐操作 df1 + df2 运行结果： a b c 0 2.0 2.0 NaN 1 2.0 2.0 NaN
• ID 453338 - 安装程序：EULA 页面中的隐私声明链接未按预期工作。...• ID 466734 - CopyCat：停止在 CPU 上训练，然后在 GPU 上恢复，反之，从 GPU 到 CPU，没有按预期工作。...• ID 490627 - 创建合成：在项目设置中选择的默认监视器输出颜色变换未按预期应用到导出的.nk脚本中。...• ID 493069 - HieroPlayer：从右键单击上下文菜单中选择编辑>重命名镜头未按预期工作。...• ID 493427 - Cryptomatte：当在遮罩名称中使用方括号时，选择未按预期显示。
InnoDB支持事物，MyISAM不支持 InnoDB支持外键，MyISAM不支持 InnoDB不支持全文索引，MyISAM支持 InnoDB支持锁行，MyISAM只支持锁表 InnoDB数据存储在表空间...默认情况下mysql要查找一个数据，需要从第一行数据开始读整个表直到读到到目标数据 索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记，有索引的情况下，会先在索引中查找对应的值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行...先进行一次全量同步，master节点生成RDB文件的快照，slave接收到文件后清除旧数据，然后把文件加载到内存中 当master有写操作时，master使用PSYNC命令连接到slave同步增量数据...监控：每个哨兵会不断监控master和slave是否在正常工作 提醒：如果哨兵监控的redis出了问题，哨兵可以通知管理员和其它应用程序 故障转移：如果master未按预期工作，哨兵可以选举出新的master...继续工作 配置程序：客户端需要先连接哨兵，哨兵会告知客户当前master节点的地址 redis事务有什么特点？
尽管这类错误不会触发警告，但可能导致函数或操作以出人意料的方式运行，从而产生未察觉到的结果变化。 我们接下来将深入探讨其中的三个问题。 你是一名在零售公司工作的数据分析师。...在Pandas的DataFrame上进行索引非常有用，主要用于获取和设置数据的子集。 我们可以使用行和列标签以及它们的索引值来访问特定的行和标签集。 考虑我们之前示例中的促销DataFrame。...操作按预期执行（即值更新为45），但我们不应该忽视这个警告。 根据Pandas文档，“分配给链式索引的乘积具有内在的不可预测的结果”。主要原因是我们无法确定索引操作是否会返回视图或副本。...进行此操作的更好（且有保证的）方法是使用loc方法，它保证直接在DataFrame上执行操作。...现在让我们使用loc方法执行相同的操作。由于行标签和索引值是相同的，我们可以使用相同的代码（只需将iloc更改为loc）。
Pandas切片 Pandas数据访问方式包括：df[] ,.at,.iat,.loc,.iloc（之前有ix方法，pandas1.0之后已被移除） df[] ：直接索引 at/iat：通过标签或行号获取某个数值的具体位置...y w 0 1 0.1 11 1 5 50.0 15 2 4 50.0 14 3 3 0.3 13 4 4 50.0 14 5 5 50.0 15 得到预期结果...这里我们就遇到了所谓的“链接索引”，具体原因是使用了两个索引器，例如：df[][] df[df['x']>3] 导致Pandas创建原始DataFrame的单独副本 df[df['x']>3]['y']...反转切片的顺序时，即先调用列，然后再调用我们要满足的条件，便得到了预期的结果： df['y'][df['x']>3]=50 x y w 0 1 0.1 11 1 5 50.0...实际上有两个要点，可以使我们在使用切片和数据操作时免受任何有害影响： 避免链接索引，始终选择.loc/ .iloc（或.at/ .iat）方法； 使用copy() 创建独立的对象，并保护原始资源免遭不当操纵
c', 'd']) data ''' a 0.25 b 0.50 c 0.75 d 1.00 dtype: float64 ''' 项目的访问像预期一样工作： data['b'...作为扩展的 NumPy 数组的DataFrame 如果Series是具有灵活索引的一维数组的模拟，则DataFrame是具有灵活行索引和灵活列名的二维数组的模拟。...我们将在“数据索引和选择”中，探索更灵活的索引DataFrame的方法。 构造DataFrame对象 Pandas DataFrame可以通过多种方式构建。这里我们举几个例子。...这些观点在Index对象所提供的操作中，有一些有趣的结果。...作为有序集合的索引 Pandas 对象旨在促进一些操作，例如跨数据集的连接，这取决于集合运算的许多方面。
applymap就像map一样，但是是在DataFrame上以elementwise的方式工作，但由于它是由apply内部实现的，所以它不能接受字典或Series作为输入——只允许使用函数。...transform DataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs) -> DataFrame 前两个函数工作在元素级别，而transform...工作在列级别。...在这种情况下，即使 apply 函数预期返回一个Series，但最终会产生一个DataFrame。 结果类似于额外的拆栈操作。我们这里尝试重现它。我们将使用我们的原始数据框并添加一个城市列。...在subject 列上分组，我们得到了我们预期的多索引。
工服智能监测预警系统通过yolov8网络模型算法，工服智能监测预警算法对现场人员未按要求穿戴工服工装则输出报警信息，通知后台人员及时处理。...工服智能监测预警算法是一种用于检测和预警员工工作服装状况的技术。...该算法可以通过计算机视觉和图像处理技术，对员工穿着的工作服进行实时监测、分析和预警，以确保员工的穿着符合规定，并提醒员工及时更换损坏的工作服。...public abstract Object getItem (int position)Adapter中的数据类似于数组，里面每一项就是对应一条数据，每条数据都有一个索引位置，即position，根据...图片图片 Lnton羚通智能分析算法工服智能监测预警算法根据设定的规则和要求，判断工作服的状况是否符合预期。
SettingWithCopyWarning 告诉你，你的操作可能没有按预期运行，你应该检查结果以确保没有出错。在采取下一步行动之前，花点时间了解为什么会获得这一警告。...赋值（Assignment） - 设置某些变量值的操作，例如 data = pd.read_csv('**.csv') 访问（Access） - 返回某些值的操作，例如下面的索引和链式索引示例 索引（Indexing...） - 引用数据子集的任何赋值或访问方法，例如 data[1:5] 链式索引（Chaining） - 连续使用多个索引操作，例如data[1:5][1:3] 4 链式赋值 链式赋值是链式索引和赋值的组合...如果你对想要实现的操作有任何一丁点的疑问，关闭警告都不被推荐。有些开发者非常重视 SettingWithCopy 甚至选择将其提升为异常，这样可以避免某些超出预期的行为出现。...7 总结 不幸的是，对于 Pandas 的新手来说，链式索引几乎是不可避免的，因为 get 操作返回的就是可索引的 Pandas 对象。
作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 把日期和时间拆成多个特征 # 加载库 import pandas as pd # 创建数据帧 df = pd.DataFrame...import numpy as np # 创建日期 time_index = pd.date_range('01/01/2010', periods=5, freq='M') # 创建数据帧，设置索引...() # 创建 datetime df['date'] = pd.date_range('1/1/2001', periods=100000, freq='H') 如果数据帧未按时间索引，请使用此方法...:00:00')] date 8762 2002-01-01 02:00:00 8763 2002-01-01 03:00:00 8764 2002-01-01 04:00:00 如果数据帧按时间索引...# 设置索引 df = df.set_index(df['date']) # 选择两个日期时间之间的观测 df.loc['2002-1-1 01:00:00':'2002-1-1 04:00:00']
DataFrame与Series创建面试官可能会询问如何创建Pandas DataFrame和Series，以及其基本属性。...合并与连接数据面试官可能询问如何进行数据合并、连接操作。...准备如下代码：# 合并数据df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})df2 = pd.DataFrame({'key...，检查数据类型，确保符合预期，必要时使用.astype()进行转换。...误用索引：理解Pandas的索引体系，避免因索引操作不当导致的结果错误。过度使用循环：尽量利用Pandas的向量化操作替代Python原生循环，提高计算效率。
我们的基于元组的索引，本质上是一个基本的多重索引，而 Pandas 的MultiIndex类型为我们提供了我们希望拥有的操作类型。...与我们开始使用的自制的基于元组的多重索引解决方案相比，这种语法更方便（并且操作更加高效！）。我们现在将进一步讨论分层索引数据上的这种索引操作。...重排多重索引 处理多重索引数据的关键之一，是知道如何有效地转换数据。有许多操作将保留数据集中的所有信息，但为了各种计算的目的重新排列它。...，部分切片将按预期工作： data['a':'b'] ''' char int a 1 0.003001 2 0.164974 b 1 0.001693...这些可以分别认为是（一维）Series和（二维）DataFrame结构的三维和四维扩展。 一旦熟悉了Series和DataFrame中的数据索引和操作，Panel和Panel4D就相对简单易用了。
实际上这个警告是在提醒开发者，你的代码可能没按你的预期运行，需要检查——很多时候可能产生难以调试发现的错误。...链式索引，就是对同一个数据连续的使用索引，形如data[1:5][2:3]这样。而链式赋值，就是使用链式索引进行赋值操作。...下图的例子中，data_part是对data的选取，而赋值操作又对data_part进行了选取，此时构成了链式索引。 解决办法：当你确定是要构造拷贝时，明确指明构造拷贝。...需要注意的是：DataFrame的索引操作到底是返回视图还是返回拷贝，取决于数据本身。...对于单类型数据（全是某一类型的DataFrame）出于效率的考虑，索引操作总是返回视图，而对于多类型数据（列与列的数据类型不一样）则总是返回拷贝。
缺失值的存在会影响后期的数据分析或挖掘工作，那么缺失值的处理有哪些方法呢？...使用填充法时，相对于常数填充或者前项、后项填充，使用各列众数，均值或中位数填充要更加合理些，这也是工作中常用的一个快捷手段。...1.571429 12 1.500000 Length: 72, dtype: float64 很显然，这样的结果并不想Excel中预期的那样...很简单，只需将结果进行非堆叠操作即可。...在数据框中使用多层索引，可以将整个数据集控制在二维表结构中，这对于数据重塑和基于分组的操作（如数据透视表的生成）比较有帮助。以test_data二维数据框为例，构造一个多层索引数据集。
header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...Pandas中使用read_excel()函数读取Excel文件中指定工作表的数据，并将数据转换成一个结构与工作表相似的DataFrame类对象。...header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引。 names：表示DataFrame类对象的列索引列表。...orient:接收格式为[string]，指示预期的JSON字符串格式。兼容的JSON字符串可以由to_json生成并且具有具体的orient。...其中设定的orient取决于JSON文件的形式以及你想要转为dataframe的形式。 'split'：将行索引index，列索引columns，值数据data分开来。
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