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MySQL数据库为什么索引使用B+树而不是B树

前言   MySQL数据库是日常开发或者面试中最常遇到的数据库之一，你在使用过程是否有过类似的疑问：为什么它的索引使用的设计结构是B+树而不是B树呢？下面一起来看看吧。...,只是作为索引使用,其内部节点比B树要小,快能够容纳的结点关键数量更多,一次性读入内存中的关键字也更多,相对的I/O次数也减少了,而I/O读写次数是影响索引检索效率的最大因素) B+树的查询效率更加稳定...B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作。 增删文件（节点）时，效率更高。...额外科普-创建索引的方式 1、在创建表的时候创建 create table xx(     key keyname(列名1、2)     FULLTEXT KEY(列名)     UNIQUE KEY...(列名) ) 2、使用alter table 添加(可以添加普通、唯一、主键索引) alter table 表名 add index indexname(字段名) 3、使用create index命令创建普通索引和唯一索引

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MySQL数据库索引选择为什么使用B+树而不是跳表？

在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用...（2）局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。...B+树 （1）简介 B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树（文件的目录一级一级索引，只有最底层的叶子节点（文件）保存数据）非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中，这不就是文件系统文件的查找吗...因为查找操作CPU的时间在B-树上是O(mlogtn)=O(lgn(m/lgt))，而m/lgt>1；所以m较大时O(mlogtn)比平衡二叉树的操作时间大得多。因此在内存中使用B树必须取较小的m。...2、B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。

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Pandas行列转换的4大技巧

本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...igonore_index：是否忽略原列名，默认是True，就是忽略了原索引名，重新生成0,1,2,3,4....的自然索引 col_level：如果列是多层索引列MultiIndex，则使用此参数；...[008i3skNgy1gxenbjlx24j30m80lgjso.jpg] 可以改成False，使用原来的索引： [008i3skNgy1gxencm7ylpj30m60mo3zq.jpg] 转置函数...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 使用transpose函数进行转置： [008i3skNgy1gxenfoqg6tj30ia0963yt.jpg] 还有另一个方法：先对值values进行转置，再把索引和列名进行交换： [008i3skNgy1gxengnbdfxj30ua0c4wfm.jpg

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pandas系列11-cutstackmelt

pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...python 栗子 Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法，方法中有个bins参数来指明区间 ?...行列互换 行列互换实际上就是转置的意思 excel 现将要转换的数据进行复制 在粘贴的时候勾选\color{red}{选择性粘贴}，再选择转置即可 ? 转置后的效果图 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...是表格型的示意图，通过一个行坐标和列坐标来确定一个数据 ? 下面?是树形的结构示意图：将原来表格型的列索引也变成了行索引，其实就是给表格型数据建立层次化索引 ?

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Pandas 秘籍：6~11

它接受所有列名并转置它们，因此它们成为新的最里面的索引级别。 请注意，每个旧列名称仍如何通过与每个状态配对来标记其原始值。3 x 3数据帧中有 9 个原始值，这些值被转换为具有相同数量值的单个序列。...步骤 5 使用melt方法转置所有Race列。 它通过将value_vars参数保留为其默认值None来执行此操作。 如果未指定，则id_vars参数中不存在的所有列都将转置。...更多 为了帮助进一步理解stack/unstack，让我们将它们用于转置college数据帧。 在这种情况下，我们使用矩阵转置的精确数学定义，其中新行是原始数据矩阵的旧列。....jpeg)] 实际上，有一种非常简单的方法可以通过使用transpose方法或T属性来转置不需要stack或unstack的数据帧： >>> college.T >>> college.transpose...join： 数据帧方法 水平组合两个或多个 Pandas 对象 将调用的数据帧的列或索引与其他对象的索引（而不是列）对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值 默认为左连接，带有内，外和右选项

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【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

Koalas 不是真正的 DataFrame」 确实可以运行，但却看到一句话，大意是数据会被放到一个分区来执行，这正是因为数据本身之间并不保证顺序，因此只能把数据收集到一起，排序，再调用 shift。...这样就不再是一个分布式的程序了，甚至比 pandas 本身更慢。...我的数据有 2e5 * 2e4 这么多，因此 select 后只剩一列大小为 2e5 * 1 ，还是可以 collect 的。 这显然不是个好方法！因为无法处理真正的大数据，比如行很多时。...2/3排序后加index然后用SQL查找 给 DataFrame 实例 .sort("列名") 后，用 SQL 语句查找： select 列名 from df_table where 索引列名 = i...3/3排序后加index然后转置查找列名 这个想法也只是停留在脑子里！因为会有些难度。 给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。

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Pandas 秘籍：1~5

数据帧的数据（值）始终为常规字体，并且是与列或索引完全独立的组件。 Pandas 使用NaN（不是数字）来表示缺失值。 请注意，即使color列仅包含字符串值，它仍使用NaN表示缺少的值。...通常，您希望对单个组件而不是对整个数据帧进行操作。 准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...如果将列表传递给索引运算符，它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。 最常见的是，使用字符串选择单个列，从而得到一个序列。...列表值可以是数据类型的字符串名称，也可以是实际的 Python 对象。 filter方法仅通过检查列名而不是实际数据值来选择列。...将axis参数更改为 1 /列，将对操作进行转置，以使每行数据都有其非缺失值的计数： >>> college_ugds_.count(axis='columns').head() INSTNM Alabama

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资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

，那么让我们来看一下「date」是不是一个好的索引。...下面，我们会展示一些性能对比，以及我们可以利用机器上更多的资源来实现更快的运行速度，甚至是在很小的数据集上。 转置 分布式转置是 DataFrame 操作所需的更复杂的功能之一。...目前，转置功能相对粗糙，也不是特别快，但是我们可以实现一些简单优化来获得更好的性能。...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。

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小蛇学python（8）pandas库之DataFrame

有数据的地方就有表格。无论是异常值处理，清除缺省值，还是增删改查，无论是csv还是mysql等各种数据库，无不是以表格的形式存储数据。...1.png 我们可以看到，姓名，薪酬，工作是作为列的，而自动生成的索引是作为行的。这是python中pandas约定俗称的格式。 我们可以对该表格，进行矩阵运算。比如矩阵转置。...比如当我们得到一大堆已经存储在数据库中数据，我们想对它进行索引。当我们不想使用默认的数字来当作索引时（比如上课老师点名，你觉得是点学号好，还是点姓名好呢？），我们可以通过转置来改变索引。...9.png 是不是特别的方便呢？感觉就像是在数据库中操作，而且比sql语句更加简洁。...而且当一张图上需要表现多组数据，比如呈现多条折线的时候，matplotlib使用起来十分麻烦。但是pandas可以几行代码非常简单的实现这些功能。

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pandas技巧6

本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) #...5行 tail() df.index/df.columns df.describe() 查看各种统计信息 df.T 转置 df.sort_index(axis=0, ascending=False)...，行索引降序排列 df.sort_values(by=“age”)，某个属性的降序排列 查看数据 缺失值处理 二者都是判断是不是缺失值 ---- apply用法 # 求出每列的max 和 min def...分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时，使用as_index=False 重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列

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Python常用小技巧总结

Pandas数据分析常用小技巧 ---- 数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦 ---- ---- 文章目录 Pandas数据分析常用小技巧 Pandas...others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况...–replace和正则 分享pandas数据清洗技巧，在某列山使用replace和正则快速完成值的清洗 d = {"customer": ["A", "B", "C", "D"], "sales...()实现Series转DataFrame 利用squeeze()实现单列数据DataFrame转Series s = pd.Series([1,2,3]) s 0 1 1 2 2 3...下面的列表推导式将对行和列进行转置 matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ] [[row[i] for

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看： numpy虽然也支持字符串等其他数据类型...考虑series和dataframe兼具numpy数组和字典的特性，那么就不难理解二者的以下属性： ndim/shape/dtypes/size/T，分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果...2019年7月，随着pandas 0.25版本的推出，pandas团队宣布正式弃用panel数据结构，而相应功能建议由多层索引实现。...ix，可混合使用标签和数字索引，但往往容易混乱，所以现已弃用 05 数据处理 ?...由于该方法默认是按行进行检测，如果存在某个需要需要按列删除，则可以先转置再执行该方法 异常值，判断异常值的标准依赖具体分析数据，所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除，drop，接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

导读：Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一，其中提供了大量方便实用的数据结构和方法。但在使用初期，很多人会不知道： 1.它能提供哪些功能？ 2.我的需求应该用哪个方法？...3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...中间的记录，行索引不包含2，列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录In: print(data2.loc[0:2,['col1...本节功能具体如表5所示： 表5 Pandas常用预处理方法 方法用途示例示例说明T转置数据框，行和列转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...，默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用，而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算，这种方式能极大提升计算效率，具体如表8所示： 表8 Pandas

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

在此方法中，列名将像传递属性时一样传递给数据帧，而不是作为参数传递： data.State 以下是输出： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-I0ijqWXB-...这为我们提供了索引为7的行和列为Metro的值。 我们还可以通过按索引而不是列名来引用列来实现此选择。 为此，我们将使用iloc方法。 在iloc方法中，我们需要将行和列都作为索引号传递。...我们可以使用iloc方法而不是loc将此调用转换为使用列索引而不是列名，如下所示： zillow.iloc[7, [4,5]] 输出如下： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...接下来，我们从多个行和多个连续的列中选择数据； 就像行索引范围一样，我们将列名作为范围传递，如下所示： zillow.loc[201:204, "State":"County"] 如果要传递列索引而不是列名...使用此功能的缺点是datetime字段必须是列，而不是行。 这可以通过将DOB重置为索引来完成。

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