Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
一、知识点 聚合函数对组执行计算并返回每个组唯一的值。GROUP BY子句通常与聚合函数一起用于统计数据。GROUP BY子句将行排列成组，聚合函数返回每个组的统计量。 常用的聚合函数有：COUNT()，SUM()，AVG()，MIN()，MAX()。 COUNT()，其作用主要是返回每个组的行数,也会返回有NULL值的列，可用于数字和字符列。 SUM()，主要用于返回表达式中所有的总和，忽略NULL值，仅用于数字列。 AVG()，返回表达式所有的平均值，仅用于数字列并且自动忽略NULL值。 MIN()，返回表达式中的最小值，忽略NULL值，可用于数字、字符和日期时间列。 MAX()，返回表达式中的最大值，忽略NULL值，可用于数字、字符和日期时间列。 二、案例分享 1.用count()返回课程数量。并查询课程进行对比。
上一篇文章中，我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法，包括 insert 的插入数据、update 的更新数据、delete 的删除数据以及基本的查询语法，但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求。
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
我们通常说的MySQL函数值得是MySQL数据库提供的内置函数，包括数学函数，字符串函数，日期和时间函数，聚合函数，条件判断函数等，这些内置函数可以帮助用户更方便的处理表中的数据，简化用户操作。常用的 MySQL 内置函数如下：
要知道，数据库中函数实在太多了,每个去都学习的话，成本的确有点高。但其实，常用的函数就那些。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1765164.html
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据 阅读提醒：点击图片放大可看清晰的 1 基础查询 2 字符串\数字\日期时间 3 聚合数据查询 4 子查询 5 联接\组合查询 6 高级查询 7 更新数据 参考资料 《SQL Server 应用与开发 范例宝典》 http://blog.csdn.net/sky_666/article/details/8627127
“今天给大家分享一波SQL的基础查询语句，不管是数据分析小白还是在恶补基础知识的数据分析师，都快来学一学吧！ 来源：InfoQ”
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上，包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点，我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会，写论文时，这么多的数据进行处理，手动汇总、筛选、变换，工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham （ggplot2包的作者，被称作“一个改变R的人”）大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例，对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
• 1 基础查询 • 2 字符串\数字\日期时间 • 3 聚合数据查询 • 4 子查询 • 5 联接\组合查询 • 6 高级查询 • 7 更新数据
select 显示的字段列表 from 表名 where 条件 GROUP BY 分组 having 条件 limit 开始记录，条数 order by 排序字段 desc降序|asc升序
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
在数据库、腾讯文档、金山轻维表、维格表里，正常显示的日期时间的格式是比如"2022/11/7"，但是通过API传过来腾讯云HiFlow场景连接器里的值，是一个时间戳“1667750400”，所以如果要希望正常引用日期时间显示2022/11/7，就需要对这个时间戳需要再转换一次。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1）length(str)：获取参数值的字节个数； 2） concat(str1,str2,…)：拼接字符串； 3）upper(str)：将字符中的所有字母变为大写； 4）lower(str)：将字符中所有字母变为小写； 5）substr(str,start,[len])：从start位置开始截取字符串，len表示要截取的长度； 6）instr(str,要查找的子串)：返回子串第一次出现的索引，如果找不到，返回0； 7）trim(str)：去掉字符串前后的空格； 8）lpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串左填充指定长度； 9）rpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串右填充指定长度； 10） replace(str,子串,另一个字符串)：将字符串str中的字串，替换为另一个字符串； 4.数学函数 1）round(x,[保留的位数])：四舍五入； 2）ceil(x)：向上取整，返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3）floor(x)：向下取整，返回<=该参数的最大整数。（地板函数） 4）truncate(x,D)：截断； 5）mod(被除数,除数)：取余； 5.日期时间函数 1）now()：返回系统当前的日期和时间； 2）curdate()：只返回系统当前的日期，不包含时间； 3）curtime()：只返回系统当前的时间，不包含日期； 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 5）weekofyear()：获取当前时刻所属的周数； 6）quarter()：获取当前时刻所属的季度； 7）str_to_date()：将日期格式的字符串，转换成指定格式的日期； 8）date_format()：将日期转换成日期字符串； 9）date_add() + interval：向前、向后偏移日期和时间； 10）last_day()：提取某个月最后一天的日期； 11）datediff(end_date,start_date)：计算两个时间相差的天数； 12）timestampdiff(unit,start_date,end_date)：计算两个时间返回的年/月/天数； 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1）if函数：实现if-else的效果； 2）ifnull函数：判断值是否为null，是null用指定值填充； 3）case…when函数的三种用法； ① case … when用作等值判断的语法格式； ② case … when用作区间判断的语法格式； ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1）聚合函数的功能和分类； ① 聚合函数的功能； ② 聚合函数的分类； 2）聚合函数的简单使用； 3）五个聚合函数中传入的参数，所支持的数据类型有哪些？ ① 测试数据； ② sum()函数和avg()函数：传入整型/小数类型才有意义； ③ max()函数和min()函数：传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大； ④ count()函数：可以传入任何数据类型，但是碰到null要注意； ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意； ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢？ ⑦ count(*)计数的效率问题； 4）聚合函数和group by的使用“最重要”；
列可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 可以分别对应维度列和指标列。
doris执行异常：[Err] 1064 - errCode = 2, detailMessage = cannot combine SELECT DISTINCT with aggregate functions or GROUP BY
之前的时候，白茶是一个纯小白，有一些东西，网上并没有详细的基础介绍，或者说，没有免费的资源。这就导致说与大佬们沟通的时候，很多大佬都不愿意搭话。不是不愿意回答，而是问的问题太基础了，就好比问人家1+1等于几一样。痛定思痛，基础终究是需要自己静下心来学习的。
一个日期值存储某一天的不透明表示。日期编码为自 epoch 以来的天数，从公历公历 0001 年 1 月 1 日开始。自纪元以来的最大天数为 3652058，对应于 9999 年 12 月 31 日。
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。
Lambda 是一个匿名函数，我们可以把 Lambda 表达式理解为是一段可以传递的代码(将代码像数据一样进行传递)。使用它可以写出更简洁、更灵活的代码。作为一种更紧凑的代码风格，使Java的语言表达能力得到了提升。
MySQL 数据库函数提供了能够实现各种功能的方法，使我们在查询记录时能够更高效的输出。MySQL 内建了很多函数，常用的包括数学函数、聚合函数、字符串函数和日期时间函数。
从getFirstDayOfWeek()开始，完整的7天，并且包含那一年至少getMinimalDaysInFirstWeek()天。 该计算方式和区域相关，对zh_CN区域，2020年第一周条件：从周日开始的完整7天，2020年包含1天即 可。显然，2019年12月27日周日到2020年1月2日周六是2020年第一周，得出的week year就是2021年。
分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
语法： ls [选项][目录或文件] 功能：对于目录，该命令列出该目录下的所有子目录与文件。对于文件，将列出文件名以及其他信息。
除了将字符串转换为更有用的 Python 对象之外，还有许多库具有一些有用的方法和工具，可以让你更轻松地进行时间测试、将时间转换为不同的时区、以人类可读的格式输出时间信息，本文将介绍以下六个Python的时间日期库：
前几天在Python星耀交流群有个叫【蒋卫涛】的粉丝问了一个Python自动化办公的题目，这里拿出来给大家分享。
Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
函数是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。
窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说， sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。可以大大的提高数据查询效率，同时也是数据类相关岗位的面试/笔试的必考点。所以不论是在职的分析师，还是准备找工作的同学，都必须要牢牢掌握窗口函数的概念及用法。感谢群友饭小米的投稿，接下来让我们详细了解一下窗口函数的前世今生吧。
Elasticsearch的聚合主要分成两大类：metric和bucket,2.0中新增了pipeline还没有研究。本篇还是来介绍Bucket聚合中的常用聚合——date histogram.参考：官方文档 用法 Date histogram的用法与histogram差不多，只不过区间上支持了日期的表达式。 { "aggs":{ "articles_over_time":{ "date_histogram":{ "field":"date",
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。 pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。 首先，将数据集导入pandas DataFrame - df import pandas as pddf = pd.read_csv("Dumm
pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
这些数据类型在ClickHouse中具有不同的存储大小和特定的应用场景，用户可以根据需求选择合适的数据类型来存储和处理数据。
前天我发了文章《被问了无数次！6个日期时间常见问题总结 | Power Query实战》，里面有一个关于计算两个日期的间隔天数以及计算年龄（两个日期的间隔年数）的问题，但却没有关于两个日期的间隔月份数的情况。
一个简单的酒店管理系统，其中包括会员管理、房间类型管理、房间管理、预约订单管理、订单管理等功能
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ClickHouse是一种高性能、分布式的列式数据库管理系统，被广泛应用于大数据领域。在使用ClickHouse进行数据存储和处理时，了解其数据类型和函数大小写敏感性是非常重要的。本文将深入探讨ClickHouse的数据类型以及函数在不同情况下的大小写敏感性。
前言 继上一次《十个实用MySQL命令》后，今天奉上十个实用MySQL函数。下面都是一些比较常用且简单的函数，在工作中也是非常常用的。 函数 0. 显示当前时间 命令：。 作用: 显示当前时间。 应用场景: 创建时间，修改时间等默认值。 例子： 1. 字符长度 命令：。 作用: 显示指定字符长度。 应用场景: 查看字符长度时。 例子： 2. 日期格式化 命令：。 作用：格式化日期。 应用场景：格式化日期时。 例子： 这里支持的格式有: %y：表示年(两位数)，例如: 17 年。 %Y：表示4位数中的年，
SQL结构化查询语言(Structured Query Language)，一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
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