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mysql—mysql中的整数和字符串类型

一.为表中的字段选择合适的数据类型的原则 当一个列可以选择多种数据类型时,应该优先考虑数字类型,其次是日期或者二进制类型,最后是字符类型,对于相同级别的数据类型,应该优先选择占用空间小的数据类型 理由...,在innodb中,每页的大小是16k,数据占用空间越小,页中能容纳的数据个数就越多,减少磁盘IO,有利于性能的提升 二.如何选择正确的整数类型 1.整数类型 经常被问的面试题:int(2)和int...3.varchar的适用场景 1)字符串列的最大长度比平均长度大很多的情况 2)字符串列很少被更新 3)使用了多字节字符集存储字符串,例如utf-8 3.char类型的存储特点 1)char类型是定长的...2)字符串存储在char类型的列中会删除末尾的空格,而字符串存在varchar类型中时末尾的空格不会被删除 3)char类型的最大宽度为255 4.char类型的使用场景 1)char适合存储长度近似的值...,例如MD5值,身份证,手机号等 2)char类型适合存储短字符串,例如性别,因为varchar还要多出一个字节来存储字符串长度 3)char类型适合存储经常更新的字符串列

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Golang 函数返回类型是接口时返回对象的指针还是值

1.接口简介 Interface 是一组抽象方法（未具体实现的方法，仅包含方法名参数返回值的方法）的集合，如果实现了 interface 中的所有方法，即该类型就实现了该接口。...接口声明格式： type InterfaceName interface { //方法列表 } 2.函数返回类型是接口时返回对象的指针还是值 函数返回类型是接口时返回对象的指针还是值，这个要看具体的需要...期望原对象在后续的操作中被修改则返回对象的指针。返回对象的值则返回的是对象的副本，对对象副本的修改不会影响原对象。 返回对象的指针示例。...createEmployeeObj() o.Set() o.Print() e.Print() } 输出结果： company=alibaba company=alibaba 可见函数返回类型是接口时返回对象的指针...返回对象的值示例。

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Python教程(6)——Python变量的基础类型。|整数类型|浮点数类型|字符串类型|布尔类型|

变量的声明和赋值：age = 10 # 整数类型变量name = "Alice" # 字符串类型变量pi = 3.14 # 浮点数类型变量is_true = True # 布尔类型变量变量的引用和使用...：x = 10 # 整数类型变量x = "Hello" # 将变量 x 的类型更改为字符串类型需要注意的是，变量名在 Python 中是区分大小写的，也就是变量名age和AGE是不一样的，...整数类型（int）在Python中，整数类型（int）是一种用于表示整数值的数据类型。整数类型是Python的内置类型之一，用于处理整数数据。在Python中，可以使用整数类型来表示正数、负数和零。...，比较运算的结果返回布尔值。...在Python钟，整数类型、浮点数类型、字符串类型以及布尔类型都是非常基础的变量类型，也是非常重要的，因为这构建了整个Python大厦，另外在Python当中还有列表类型（list），元组类型（tuple

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Python 字符串中返回bool类型的函数集合

字符串中返回bool类型的函数集合 isspace 功能: 判断字符串是否是由一个空格组成的字符串 用法: booltype = string.isspace() -> 无参数可传 ,返回一个布尔类型...注意: 由空格组成的字符串,不是空字符串 : “’!...=‘’’ istitile 功能: 判断字符串是否是一个标题类型 用法 booltype = String.istitle() -> 无参数可传, 返回一个布尔类型 注意: 该函数只能用于英文 isupper...与islower 功能: isupper判断字符串中的字母是否都是大写 islower判断字符串中的字母是否都是小写 用法: booltype = string.isupper() -> 无参数可传..., 返回一个布尔类型 booltype = string,islower() ->无参数可传 ,返回一个布尔类型 注意: 只检测字符串里的字母,对其他字符不做判断 join与split 稍后见 我们数据类型转换的时候见

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Go 语言的基础数据类型：整数类型、浮点数类型、布尔类型、字符串类型等

本文将详细介绍 Go 语言的基础数据类型，包括整数类型、浮点数类型、布尔类型、字符串类型等。图片整数类型Go 语言提供了多个整数类型，每种类型在内存中占用的空间大小不同，适用于不同范围的整数值。...以下是 Go 语言的整数类型：int：根据操作系统的位数选择，32 位系统为 4 字节，64 位系统为 8 字节。int8：有符号 8 位整数，取值范围为 -128 到 127。...isFinished { fmt.Println("Not finished")}字符串类型Go 语言的字符串类型用于存储和操作文本数据。字符串由一系列字节组成，使用双引号括起来。...Go 语言中的字符串是不可变的，即一旦创建就不能被修改。如果需要对字符串进行修改，可以将字符串转换为一个可变的字节切片（[]byte），进行修改后再转换回字符串。...结论本文详细介绍了 Go 语言的基础数据类型，包括整数类型、浮点数类型、布尔类型和字符串类型。了解不同的数据类型及其特点对于编写高效、可靠的代码非常重要。

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【JavaScript】内置对象 - 字符串对象 ④ ( 根据索引位置返回字符串中的字符 | 代码示例 )

文章目录 一、根据索引位置返回字符串中的字符 1、charAt 函数获取字符 2、charCodeAt 函数获取字符 ASCII 码 3、数组下标获取字符 String 字符串对象参考文档 : https...() 函数 是 String 字符串对象的方法 , 用于返回在指定位置的字符 ; 参考文档 : https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript..., 如果传入的类型不是 number 类型 , 会被转换为 number 整数 , 如果是 undefined 类型则转换为 0 ; 返回值 : 返回 index 索引位置的 字符 ; index 参数的取值范围是...指定索引位置的 字符 ASCII 码 , 函数原型如下 : charCodeAt(index) index 参数 : 字符串中的索引值 , 从 0 开始计数 , 如果传入的类型不是 number 类型..., 会被转换为 number 整数 , 如果是 undefined 类型则转换为 0 ; 返回值 : 返回 index 索引位置的 字符的 ASCII 码 ; index 参数的取值范围是 0 ~ str.length

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-看上去一样的数字

这样问题的产生主要是语言设计者所决定的，他们只是没有把字符串的拼接和数值相加使用了同样的操作符。 下面就造一些数据，在 DataFrame 中看起来都像是数值类型数字的数据。 ?...Data2 行的数据看上去想数值，但是，就结果来看，也不像是数值。现在我们最迫切需要知道的每列数据的类型是什么，Pandas 已经提供了查看 DataFrame 各个列数据类型的属性。 ?...怎么回事，都是 object 类型，Pandas 并没有承认这些数据是数值类型。所以，开始数据分析之前，做数据清洗还是有必要的。Pandas 提供了转换数值类型的方法，to_numeric()。...我们现在尝试将 Data2 行的数据转换成数值类型 ? 转换失败，to_numeric() 不能将字符串 “F”转换为数值类型，我们也没有在代码中控制，所以抛异常了。...Pandas 提供了一个可选的参数 errors，传入 errors='coerce' Pandas 遇到不能转换的数据就会赋值为 NaN（Not a Number） ?

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pandas 变量类型转换的 6 种方法

转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。...该方法的参数如下： infer_objects：默认为True，是否应将对象dtypes转换为最佳类型 convert_string：默认为True，对象dtype是否应转换为StringDtype()...convert_integer：默认为True，如果可能，是否可以转换为整数扩展类型 convert_boolean ：默认为True，对象dtype是否应转换为BooleanDtypes() convert_floating...如果convert_integer也为True，则如果可以将浮点数忠实地转换为整数，则将优先考虑整数dtype 下面看一组示例。 通过结果可以看到，变量都是是创建时默认的类型。...但其实变量是有整数、字符串、布尔的，其中有的还存在空值。

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数据分析篇 | Pandas基础用法6【完结篇】

如需了解自行编写与 pandas 配合的扩展类型，请参阅扩展类型，参阅扩展数据类型了解第三方支持库提供的扩展类型。 下表列出了 pandas 扩展类型，参阅列出的文档内容，查看每种类型的详情。...In [331]: dft['A'].dtype Out[331]: dtype('float64') Pandas 对象单列中含多种类型的数据时，该列的数据类型为可适配于各类数据的数据类型，通常为...向上转型一般都会遵循 numpy 的规则。如果操作中涉及两种不同类型的数据，返回的将是更通用的那种数据类型。...怎样处理不能转换为成预期类型或对象的数据。...pandas 会保存输入数据的数据类型，以防未引入 nans 的情况。参阅 对整数 NA 空值的支持。

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Pandas中文官档~基础用法6

如需了解自行编写与 pandas 配合的扩展类型，请参阅扩展类型，参阅扩展数据类型了解第三方支持库提供的扩展类型。 下表列出了 pandas 扩展类型，参阅列出的文档内容，查看每种类型的详情。...In [331]: dft['A'].dtype Out[331]: dtype('float64') Pandas 对象单列中含多种类型的数据时，该列的数据类型为可适配于各类数据的数据类型，通常为 object...向上转型一般都会遵循 numpy 的规则。如果操作中涉及两种不同类型的数据，返回的将是更通用的那种数据类型。...怎样处理不能转换为成预期类型或对象的数据。...pandas 会保存输入数据的数据类型，以防未引入 nans 的情况。参阅 对整数 NA 空值的支持。

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6个提升效率的pandas小技巧

查看该数据集各列的数据类型： df.dtypes ? 可以看到各列的数据类型不太一样，有int、object、float、bool等。...将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...product列是字符串类型，price、sales列虽然内容有数字，但它们的数据类型也是字符串。 值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...原因是sales列里面的内容除了数字外还有-，它是字符串，没办法转化为int。 而to_numeric()方法却可以解决这一问题，只需要设置参数errors='coerce'。...glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。

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Pandas类型操作

pandas数据类型操作 介绍Pandas中3个常见的数据类型操作方法： to_numeric astype to_datetime select_dtypes import pandas as pd...import numpy as np Pandas字段类型 to_numeric() 官网地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_numeric.html..., # ‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’；默认是raise downcast=None) errors的3种取值情况： ignore：无效解析时直接返回输入...raise：无效解析引发异常 coerce：无效解析设置为NaN downcast的使用： 字符串形式，默认是None，可以是‘integer’, ‘signed’, ‘unsigned’, or...‘float’ 如果不是None，且已经转化成了某个数值型，才会向下个等级的数值类型转化 不同的数值类型 有符号整型：integer or signed，最小等级为np.int8

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

1.4.3 to_numeric()函数可以将传入的参数转换为数值类型。   2....创建 Pandas数据对象时，如果没有明确地指出数据的类型，则可以根据传入的数据推断出来并且通过 dtypes属性进行查看。 ...astype()方法存在着一些局限性，只要待转换的数据中存在非数字以外的字符，在使用 astype()方法进行类型转换时就会出现错误，而to_numeric()函数的出现正好解决了这个问题。 ...4.1.1 rename()方法  index，columns：表示对行索引名或列索引名的转换。  inplace：默认为False，表示是否返回新的Pandas对象。 ...cut()函数会返回一个Categorical对象，我们可以将其看作一组表示 面元名称 的字符串，它包含了分组的数量以及不同分类的名称。  ​

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6个提升效率的pandas小技巧

这篇文章目的梳理几个高效实用的pandas小技巧，供大家参考。 1....将strings改为numbers 在pandas中，有两种方法可以将字符串改为数值： astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe，看看这两种方法有什么不同。...product列是字符串类型，price、sales列虽然内容有数字，但它们的数据类型也是字符串。 值得注意的是，price列都是数字，sales列有数字，但空值用-代替了。...原因是sales列里面的内容除了数字外还有-，它是字符串，没办法转化为int。 而to_numeric()方法却可以解决这一问题，只需要设置参数errors='coerce'。...glob()以任意顺序返回文件名，这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。

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Pandas 数据类型概述与转换实战

或者有两个字符串，如“cat”和“hat”，可以将它们连接（加）在一起得到“cathat” 关于 pandas 数据类型的一个可能令人困惑的地方是 pandas、python 和 numpy 之间存在一些出入...例如，a 列可以包括整数、浮点数和字符串，它们统称为object。...其实问题也很明显，我们的数据类型是dtype: object ，object 是 pandas 中的字符串，因此它执行字符串操作而不是数学操作 我们可以通过如下代码查看数据所有的数据类型信息 df.dtypes...例如 to_numeric() 或 to_datetime() 使用 astype() 函数 将 pandas 数据列转换为不同类型的最简单方法是使用 astype()，例如，要将 Customer Number...将数值转换为字符串对象 如果数据有非数字字符或者不是同质的，那么 astype() 将不是类型转换的好选择。

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