數(shù)據(jù)庫(kù)為什么要建索引？在滿足語(yǔ)句要求的情況下，盡可能少的訪問(wèn)資源是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的一個(gè)重要原則，這與執(zhí)行的SQL直接相關(guān)，而索引問(wèn)題是SQL問(wèn)題中出現(xiàn)頻率最高的。常見(jiàn)的索引問(wèn)題包括:無(wú)索引(失效)和隱式轉(zhuǎn)

數(shù)據(jù)庫(kù)為什么要建索引？

在滿足語(yǔ)句要求的情況下，盡可能少的訪問(wèn)資源是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的一個(gè)重要原則，這與執(zhí)行的SQL直接相關(guān)，而索引問(wèn)題是SQL問(wèn)題中出現(xiàn)頻率最高的。常見(jiàn)的索引問(wèn)題包括:無(wú)索引(失效)和隱式轉(zhuǎn)換。1.結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言讓 讓我們來(lái)看一個(gè)問(wèn)題。在下面的表T中，如果我想執(zhí)行一個(gè)需要多次的樹(shù)搜索操作，我將掃描多少行？

它們分別是ID字段索引樹(shù)和K字段索引樹(shù)。

自學(xué)excel軟件難不難？

讓 我們先得出一個(gè)結(jié)論:學(xué)習(xí)excel就夠了。就看你敢不敢戳了。唐 開(kāi)始前不要害怕。It 這沒(méi)有你想象的那么難。

但要成為一個(gè)大師，甚至是一個(gè)學(xué)校或公司里數(shù)一數(shù)二的人物，并不容易。需要時(shí)間積累。

剛剛回答了一個(gè)類似的問(wèn)題，結(jié)合自己的工作經(jīng)驗(yàn)，說(shuō)說(shuō)學(xué)習(xí)過(guò)程:

首先你要知道如何調(diào)整格式，字體，顏色，大小，數(shù)值。說(shuō)白了就是要把自己的excel做的漂亮，表格要給別人看。在這方面做足工作非常重要。你 最好是熟練的。如果你不 不知道如何變得美麗，搜索別人。;的模板，并且做得很好。使用他人 首先，然后慢慢完善，形成自己的風(fēng)格；知道一些基本的操作，比如在表格中輸入內(nèi)容，排序，篩選等。知道基本的運(yùn)算，一些簡(jiǎn)單的函數(shù)，比如求和，求平均值等。在此期間，如果你掌握了if和vlookup這兩個(gè)函數(shù)，恭喜你，你已經(jīng)超越了很多人。時(shí)至今日，我認(rèn)為這兩個(gè)函數(shù)仍然是excel中使用最多、最重要的。相信我，我經(jīng)歷過(guò)的四個(gè)公司，四個(gè)行業(yè)都是一樣的。知道如何嵌套函數(shù)意味著要寫(xiě)一些復(fù)雜的公式，這是一個(gè)很自然的過(guò)程。你不 不用努力學(xué)習(xí)，只要多使用excel函數(shù)，它 這很自然，但需要時(shí)間來(lái)積累。編程，一些重復(fù)性和規(guī)律性的工作，vba開(kāi)發(fā)，這相當(dāng)于另一種思維，這也是基于對(duì)excel的很好的理解。在這個(gè)階段，可有可無(wú)，在我看來(lái)性價(jià)比沒(méi)有前四個(gè)高。如果你對(duì)前四條掌握的足夠好，你在學(xué)校或者公司一定會(huì)是一個(gè)大表哥。祝你學(xué)習(xí)順利！

我的官方賬號(hào)也是一些比較簡(jiǎn)單好用的文章。歡迎閱讀指正！

如何使用Python Pandas模塊讀取各類型文件？

Pandas是一個(gè)基于tNumPy的工具，它是為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas包括大量的庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。熊貓?zhí)峁┝撕芏嘈畔ⅲ刮覀兡軌蚩焖俜奖愕靥幚頂?shù)據(jù)的功能和方法。你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這是讓Python成為一個(gè)強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

數(shù)據(jù)加載類型概述

熊貓加載csv文件

Read_csv通用參數(shù)

HeaderNone指定哪一行是列名(忽略注釋行)。如果沒(méi)有指定列名，默認(rèn)header0指定列名。如果文件不包含標(biāo)題行，它應(yīng)該明確指出hea。DerNone，[A，B，C]用戶定義的列名index_col[A，B...]指定索引列的名稱。如果是多重索引，可以通過(guò)listskiprows[0，1，2]忽略一些行或者從開(kāi)始的幾行。默認(rèn)值為。Skip_footer從文件頭0開(kāi)始，從文件尾開(kāi)始。nrowsN需要讀取的行數(shù)。前n行chunksizeM返回迭代類型TextFileReader，sep|指定每m次迭代的分隔符。默認(rèn)情況下，如果沒(méi)有指定，參數(shù)，它將被自動(dòng)解析。C發(fā)動(dòng)機(jī)可以 t自動(dòng)檢測(cè)分隔符，但是Python解析引擎可以跳過(guò)_blank_linesFalse(默認(rèn)為T(mén)rue)并跳過(guò)空行。如果選擇不跳過(guò)，它將填寫(xiě)NaNconverters{col1，F(xiàn)unc}使用Func函數(shù)轉(zhuǎn)換選定的列。通常，表示數(shù)字的列將使用編碼:dtype:{ ;a :NP . float 64；;b :}以指定數(shù)量。根據(jù)類型

熊貓加載Json文件

read_json參數(shù)

Path_or_buf是json文件路徑或json格式字符串。Orient是預(yù)期的json字符串格式。Orient具有以下值:拆分/索引/列/值。定向參數(shù)描述

Split:dict like {index-gt[ index], columns-gt[ column], data-gt[ value]}. jso composed of index, column fields and data matrix.n格式。鍵名只能是index、columns、data，dump.json文件的內(nèi)容如下。

示例代碼如下:

記錄:列表類似于[{column -gt value}，...，{column -gt value}].以列字段作為鍵，以值作為鍵值，每個(gè)字典構(gòu)成了數(shù)據(jù)幀。一行數(shù)據(jù)，dump.json文件內(nèi)容如下。

示例代碼如下:

index:dict like { index-gt { column-gt value } } .鍵是索引，由列字段和值組成的字典是鍵值。dump.json文件如下所示:

示例代碼如下:

columns:dict like { column-gt { index-gt value } } .一個(gè)對(duì)象，其列作為對(duì)應(yīng)于值字典的鍵。這個(gè)dictionary對(duì)象是一個(gè)json字符串，index作為鍵，value作為鍵值。杜（姓氏）mp.json文件的內(nèi)容如下:

示例代碼如下:

values :只是值數(shù)組.價(jià)值觀，這種我們很常見(jiàn)。是嵌套列表。里面的成員也是列表，在二樓。dump.json文件如下所示

示例代碼如下:

熊貓加載Excel文件

read_excel的主要參數(shù)

Io : excel文檔路徑sheetname : excel指定的工作表頁(yè)眉:設(shè)置excel讀取的第一行是否用作列名skiprows :以忽略指定的行數(shù)。數(shù)據(jù)的Skip_footer :省略了從尾數(shù)為int的行數(shù)據(jù)index_col :中讀取的excel第一列是否作為行名names :來(lái)設(shè)置每一列的名稱。數(shù)組參數(shù)代碼的示例如下。