Datawhale干货 作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者 寄语：本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。...读取csv数据的时候, 使用参数index_col指定表中的列作为索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv...如果想要获得某一行，更好的办法是用如下的 get_loc 方法： row = df.index.get_loc(1102) # df.index.get_loc 将标签索引转换为默认整数索引 df[row...，Pandas中的索引对齐是一个重要特征，很多时候非常使用。...区间索引 此处介绍并不是说只能在单级索引中使用区间索引，只是作为一种特殊类型的索引方式，在此处先行介绍。 1.
('5', '24', 'test5', '1', 'ntest5');INSERT INTO `user` VALUES ('6', '25', 'test6', '0', 'ntest6'); 单表复合索引...单表复合索引的性能分析 ?...MySQL 在进行查询时，会根据索引筛选出复合索引的行，如果存在查询条件不在索引中的列，会进行二次筛选（即根据筛选出来的行进行二次查询），导致遍历的行数增加。 部分查询条件会导致全表扫描 ?...总结 在我们使用单列索引和复合索引时，需要注意以下几点： 常用的字段放在第一列，经常和第一列一起使用的字段放在第二列，如用户表的电话和姓名，身份证表的身份照号和姓名，如果超过两列，则注意其顺序。...条件查询时，尽可能所有字段都有索引（如sex这种情况例外，因为sex的值只有三个，冗余性太高，定位比较差，不如全表检索快），这样能提高很多效率。
文件中的脚本读取txt文件, # 并动态随机做Masked LM和next sentence的mini batch # 在这里主要是演示怎样制作用来训练的字典, 用来做tokenize, 也就是把汉字转换为
二级索引查询注意事项(2)--单表访问方法（三十七) 索引合并 mysql查询的情况，一般下会用到单个二级索引，但某些时刻也会在一个查询里使用到多个二级索引，设计innoDB的人吧这个称为 index...Intersection合并 顾名思义，这是交集的意思，就是将多少二级索引查询的数据取交集， SELECT * FROM single_table WHERE key1 = 'a' AND key3 =...虽然读取多个二级索引比读取一个二级索引消耗性能，但是读取二级索引的时候是顺序I/O，而回表操作是随机I/O,而且读取一个二级索引，回表的记录特别多，这样也会降低性能，而取交集之后，回表的记录更少，获取数据的成本更低...当然以上两个情况即使成立，也未必就会intersection合并索引查询，还是要看回表查询的代价，如果sql优化器觉得回表的代价太大，回表查询数据量太多，自然就会用intersection合并索引查询。...Union合并 Union在两个表取出并集可以用上，但这里不是在两个表使用，意思是sql语句取并集： 情况一，二级索引是等值匹配，联合索引必须每个列的值都等值匹配，不能只匹配部分列。
接下来，我们要做的事情就是使用SAMtools将SAM文件转换为BAM文件、排序、建立索引。 一.SAMtools介绍 SAMtools是一个用于操作sam和bam文件的工具合集。...可以在输入文件名后指定一个或多个空格分隔的区域规范，以将输出限制为仅覆盖指定区域的那些对齐。使用区域规范需要一个协调排序和索引的输入文件(BAM或CRAM格式)。...数字8代表该序列的mate序列没有比对到参考序列上 过滤功能。...建立索引后将产生后缀为.bai的文件，用于快速的随机处理。很多情况下需要有bai文件的存在，特别是显示序列比对情况下。...如果不使用此选项，将选择默认格式。
访问方法access method---单表访问方法（三十六) 注意事项 我们先回忆一下二级索引+回表的查询方法： SELECT * FROM single_table WHERE key1 = 'abc...，性能越高，可以用ref查询或者range查询，一般来说，固定常量都比范围查询的回表效率更高，也不一定，也可能ref固定常量值特别多，这里我们默认就用idx_key1来查询二级索引b+树。...先在key1的索引b+树叶子节点找到对应的id，。 回表阶段，之后再用b+树的id来查询聚簇索引的叶子节点，查询key2>1000范围的数据。...，百分百会使用全表查询的，因为后面的数据都需要，而后面的是没有索引的条件。...，key1和key2，common_field没有索引，所以这里如果先按二级索引b+树查询可以分为两种情况： 采用key1为二级索引查询：这时候其他条件在key1的b+树索引叶子节点都是没有数据的，回表才会去过滤
本篇会先讲单表查询优化（非索引设计）。然后讲多表查询优化。索引优化设计以及库表结构优化等后面文章再讲。 ?...单表查询优化：（关于索引，后面再开单章讲解） （0）可以先使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮我们分析是查询语句或是表结构的性能瓶颈。...Query_cache_query_flags作为hash查找键； B)：找到了相关的结果集就将其返回给客户端； C)：如果没有找到缓存则执行权限验证、SQL解析、SQL优化等一些列的操作； D)：执行完SQL之后，将结果集保存到缓存...InnoDB与查询缓存： Innodb会对每个表设置一个事务计数器,里面存储当前最大的事务ID.当一个事务提交时,InnoDB会使用MVCC中系统事务ID最大的事务ID跟新当前表的计数器....另外,在InnoDB中,所有有加锁操作的事务都不使用任何查询缓存 本篇基于单表查询的查询优化（非索引设计）就说到这里，喜欢的朋友可以收藏关注一波。
explicit-locking.html 从锁冲突矩阵和锁定义看出ALTER TABLE属于AccessExclusiveLock类型，也就是常说的排它锁，它的锁粒度非常大，和所有其他锁冲突，所以给生产环境表加索引的时候非常容易出现被阻塞的现象...而另外一个常见容易造成锁等待场景是创建索引，在PostgreSQL中CREATE INDEX属于SHARELock，与非'SHARE'锁冲突。...正确的加字段或者索引姿势 尽量业务低峰期操作 原因1：上一章节讲到，加字段和加索引操作会伴随着数据拷贝动作，会导致操作系统IO或者负载变高，在业务高峰期可能会影响性能； 原因2：Alter Table操作会拿表级排它锁...，排它锁会阻塞其他访问该表的SQL操作，造成业务请求堆积，大量请求堆积可能导致连接数上涨、实例负载升高等问题； 使用CONCURRENTLY关键字 使用CONCURRENTLY加索引时，持有锁降为ShareUpdateExclusiveLock...: stone=# create index CONCURRENTLY idx_test_text on test(text) ; CREATE INDEX session 2 vaccum表，锁粒度和
最左前缀原则 查询字段与索引字段顺序的不同会导致索引无法充分使用，甚至索引失效！ 原因：使用复合索引，需要遵循最佳左前缀法则，就是如果索引使用了多个列，要遵守最左前缀法则。...结论： 过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足，一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无 法被使用，索引就失效了。...索引失效场景 1.索引列上做计算和索引上使用了函数 索引列上做任何操作（计算、函数、类型转换），都会导致索引失效而转向全表扫描。...，查询时进行了全表扫描。...= 或者)时，有时会无法使用索引会导致全表扫描的。
住院期间将长期服用药物，医院系统在检测到医嘱优先级别为长期医嘱时，会根据医嘱单上医嘱开始日期及时间，每天按时自动创建当日医嘱单，在没有停止或更改的情况下，其医嘱内容与上一天医嘱内容一致。...01:00:00').time() datetime.time(1, 0) # 将原来的时间更换为新的时间 >>> item_df2['医嘱开始时间'] = parse('01:00:00').time...至此医嘱单内容已创建完毕，接下来需要创建自增的时间序列，并以时间序列做主表，以医嘱单内容表做从表，进行表与表之间的连接。...这里主要用到了pd.date_range() 方法，可参考《时间序列》 合并时间序列索引表与医嘱单内容表 >>> date_range_df = pd.merge(date_range_left...其中构建医嘱单内容表与前面类似，其不同之处为保留医嘱开始日期，将第二个开始日期替换为停止日期，以便后面转换为pd.date_range()日期范围。
常见的数据切片和切换的方式如表3所示： 表3 Pandas常用数据切分方法 方法用途示例示例说明[['列名1', '列名2',…]]按列名选择单列或多列In: print(data2[['col1','...常用方法如表4所示： 表4 Pandas常用数据筛选和过滤方法 方法用途示例示例说明单列单条件以单独列为基础选择符合条件的数据In: print(data2[data2['col3']==True])...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...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...转换为int型rename更新列名In: print(data2.rename(columns= {'col1':'A','col2':'B','col3':'C'})) Out: A B
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。...Darts--转换为 Numpy 数组 Darts 可以让你使用 .all_values 输出数组中的所有值。缺点是会丢弃时间索引。 # 将所有序列导出为包含所有序列值的 numpy 数组。...这些模型可以处理单变量和多变量序列，以及概率预测。Gluonts数据集是Python字典格式的时间序列列表。可以将长式Pandas数据框转换为Gluonts。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...因此，我们需要在输出数据表中创建三列：时间戳、目标值和索引。
导读 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。...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...切片类型与索引列类型不一致时，引发报错 loc/iloc，最为常用的两种数据访问方法，其中loc按标签值访问、iloc按数字索引访问，均支持单值访问或切片查询。...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。
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 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 ?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换 长表和宽表 长表：很多行记录 宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?
转换之后，长数据结构保留了原始宽数据中的Name、Conpany字段，同时将剩余的年度指标进行堆栈，转换为一个代表年度的类别维度和对应年度的指标。（即转换后，所有年度字段被降维化了）。...而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程（自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的）。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...(但是使用stack\unstack需要额外设置多索引，灰常麻烦，所以不是很推荐，有兴趣可以查看pandas中的stack/unstack方法，这里不再赘述)。
因此，本文将使用稍微复杂的数据做演示，充分说明 pandas 是如何灵活处理各种数据。 本文要点： 使用 pandas 处理不规范数据。 pandas 中的索引。....replace(['/','nan'],np.nan)，把读取进来的有些无效值替换为 nan，这是为了后续操作方便。...这里不能直接转整数，因为 python 怕有精度丢失，直接转换 int 会报错。因此先转 float，再转 int。...如果你熟悉 excel 中的透视表，那么完全可以把行列索引当作是透视表中的行列区域。 ---- 理解了索引，那么就要说一下如何变换行列索引。...pandas 中通过 stack 方法，可以把需要的列索引转成行索引。 用上面的数据作为例子，我们需要左边的行索引显示每天上下午的气温和降雨量。
数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改 1. 数据筛选与修改 1.1 加载数据 1.2 数据修改 1. 数据修改--修改列名 2. 数据修改--修改行索引 3. 数据修改--修改值 4....数据修改–修改行索引 将第（国家奥委会）一列设置为索引 # 数据修改--修改行索引 将第（国家奥委会）一列设置为索引 df.set_index("国家奥委会").head() 输出为： #...数据修改--修改行索引 将第（排名）一列设置为索引 df.set_index("排名").head() 输出为： 数据修改–修改索引名为 金牌排名： # 数据修改--修改索引名为 金牌排名...数据修改–替换值 替换值（单值） # 数据修改--替换值（单值） 将金牌数列的数字 0 替换为 无 df_new['金牌数'].replace(0,'无',inplace=True) df_new 输出为...： 替换值（多值） # 数据修改--替换值（多值） # 将 无 替换为 缺失值 将 0 替换为 None import numpy as np df_new.replace(['无',0]
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。...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...] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long...；默认是False，保持原来的索引 模拟数据 [008i3skNly1gxere8xz47j310w0ecwgk.jpg] 单个字段爆炸 对单个字段实施爆炸过程，将宽表转成长表： [008i3skNly1gxerf4aekzj30pu0j4ta8
所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。 数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。 数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。...选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...02 条件查询 单条件查询。使用比较运算符进行查询，如「== > = <= !=」。生成bool索引。...04 纵向连接 数据的纵向合并指的是将两张或多张表纵向拼接起来，使得原先两张或多张表的数据整合到一张表上。...07 赋值与条件赋值 # 将某个值替换 print(df.praise.replace(33, np.nan)) 条件赋值。这里以性别列为例，将0，1，2替换为未知、男性、女性。
把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表 把连续型数据转换为类别型数据...计算每单的总价，要按 order_id 进行 groupby() 分组，再按 item_price 计算每组的总价。 ? 有时，要用多个聚合函数，不一定只是 sum() 一个函数。...这种表现形式不利于阅读，也不方便实现数据交互，用 unstack() 把多重索引转换为 DataFrame 更方便。 ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。...可以看到，这个表隐藏了索引，闭市价最小值用红色显示，最大值用浅绿色显示。 再看一下背景色渐变的样式。 ? 交易量（Volume）列现在按不同深浅的蓝色显示，一眼就能看出来数据的大小。
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