文/萝卜大杂烩 图片来源于网络 缘起 不知道从什么时候开始，广大程序猿们（不包括程序媛们）总是被调侃，一直都是那个靠实力单身的群体。而根据网上不知道是否准确的数据显示，中国的单身人口高达2亿，我的天，不能这两亿都是程序猿吧 今天不是来探究这个单身数字的，而是选择了一个切入点，来探究下，码农单身到底是哪里的锅。 切入点 而
文章目录前言1. 注释--comment2. 常用的6个数据类型属性3. delete 与 truncate练习 前言 这一节总结在创建表时，常在字段后使用的数据类型属性，案例使用上一节中的练习：Book. 1. 注释–comment跟在字段的最后面comment ‘注释内容’create table Book(
B_ID bigint(20) comment '图
昨天在写UML类图的时候看到了这样一段代码#问女性的姓名、工作是没有问题的，但是问女性的年龄、体重是不礼貌的，所以我们把女性年龄定义为私有属性
#定义显示女性的姓名、工作为公有方法，显示女性年龄、体重为私有方法
#类的定义部分
class Woman():
name = "Juckes" #类的公有属性
job = "Teacher"
__ages = 30
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2023-11-02 09:02:39
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1.打印操作print('2222')2。接收用户输入name=input('name')3.if else判断name='qiao'
name2='师弟'
username=input('输入名字')
if username==name:
print('hello'+name)
elif username==name2:
print('hello'+name2)
else:
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2023-10-26 17:04:14
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性别分类对于人机交互应用和计算机辅助生理或心理分析等商业领域的许多应用至关重要，因为它包含有关男女特征差异的广泛信息。本次案例收集了接近二十万的男女数据集图片。 文章目录性别分类简介使用 Python 进行性别分类的机器学习项目导入相关库和数据模型搭建和训练模型测试预测 性别分类简介性别分类越来越受到关注，因为性别包含有关男性和女性社会活动的丰富而独特的信息。性别分类旨在根据区分男性气质和女性气质
怎样用Python进行数据转换和归一化1、概述 实际的数据库极易受到噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，并且多半来自多个异种数据源，低质量的数据将会导致低质量的数据分析结果，大量的数据预处理技术随之产生。本文让我们来看一下数据预处理中常用的数据转换和归一化方法都有哪些。2、数据转换(Data Transfer) 对于字符型特征的处理：转换为字符型。 数据转换其实就是把一些字符型数据转换
我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此SQL提供了专门的函数。使用这些函数，SQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。这种类型的检索例子有：• 确定表中行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）；• 获得表中某些行的和；• 找出表列（或所有行或某些特定的行）的最大值、最小值、平均值。摘录来自: 【美】本·福达, 钟鸣, 刘晓霞, 《SQL必知必会（第4版）》 SEL
函数的参数:# 4.1 位置参数
# 位置参数：调⽤函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。
# def user_info(name, age, gender):
# print(f'您的名字是{name},年龄是{age}, 性别是{gender}')
#
# user_info('TOM', 20, '男')
# 注意：传递和定义参数的顺序及个数必须⼀致。
# 4.2 关键字参数
# 如何使用MySQL根据两列分组
在实际的数据库应用中，有时候我们需要根据两列的值来进行分组，以便更好地对数据进行分析和处理。在MySQL中，我们可以使用GROUP BY语句来实现这个目的。本文将介绍如何使用MySQL根据两列分组，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## 问题描述
假设我们有一个表格`orders`，包含如下字段：
- `order_id`：订单ID
- `cus
目录类和对象基础知识1.类从不同角度可以有不同的类别划分2.类可以定义变量和方法3.类、对象的概念和关系4.从编程角度理解相关概念类属性和类方法以及对象属性、实例方法1.类的定义格式2.类中成员访问方式3.类的封装4.类的继承5.类的多态 类和对象基础知识1.类从不同角度可以有不同的类别划分例：人 按照肤色：白色人种，黑色人种，棕色人种，黄色人种 按照性别：男性，女性 按照国家：中国，美国，英国
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2023-09-21 22:20:24
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夜光序言：通常，当人们说出温和话语的时候，行为必然也会自然地反映出温和的态度，于是平和之心的力量也将从中孕育而生。 正文：4.5 字典类型 4.5.1 目标 夜光：在程序中经常碰到键值对的问题，即给定一个键值 key，那么它对应的值 value 是什么？ 例如一个学生的姓名(key)是什么(value)，性别(key)是什么(v
常用数据类型：整数：int，bit(1)小数：decimal字符串：varchar,char日期时间: date, time, datetime枚举类型(enum) enum(‘男’,’女’,’中性’) default ‘男’(默认值一定要在enum中存在否则会报错)特别说明的类型如下：decimal 表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位, 如: 123.00char
python数据分析08——pandas数据聚合与分组运算在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表， pandas提供了 一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。一、GroupBy机制分组运算"split-apply-combine"（拆分－应用－合并）。第一个阶段，pandas对象（无论是 Series、DataFr
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2023-09-27 12:03:12
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# Python 两列数据根据第一列给第二列分组
## 引言
在数据处理和分析的过程中，我们经常需要根据一个或多个关键列对数据进行分组。本文将教会你如何使用Python来实现根据第一列给第二列分组的功能。
## 整体流程
下面是实现这个功能的整体流程，我们可以用一个表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取数据 |
| 2 | 提取第一列和
目录1. MySQL事务2. MySQL索引3. SQL优化4.常见问题上次我们讨论了MySQL的运行流程及原理，字段设计，存储引擎和查询缓存。MySQL面试知识点追命连环问（一）这次我们继续来追命连环问关于事务，索引，SQL优化等相关的内容。准备好了吗？事务索引SQL优化常见问题1. MySQL事务面试官：你知道事务吗？我：知道。事务（Transaction）是访问和更新数据库的程序执行单元；事
四、函数的参数 4.1 位置参数 位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数。def user_info(name, age, gender):
print(f'您的名字是{name},年龄是{age},性别是{gender}')
user_info('TOM', 20, '男') # 您的名字是TOM,年龄是20,性别是男
# user_info('TOM', 20)
# MySQL 性别列索引的应用与优化
在数据库设计中，性别列是常见的一个字段，通常用来表示用户的性别。虽然看似简单，但在一些数据量较大的应用场景中，对性别列的优化尤其重要。使用索引可以显著提升数据检索效率。今天，我们将探讨如何为性别列创建索引，并展示相关的示例代码。
## 性别列设计
首先，我们来看看一个简单的用户表设计。用户表中包括用户ID、用户名、性别等基本信息。以下是表结构的示例代码
**写在前面**最近打算写一个系列文章，名字就叫做python玄学系列吧。在我学习的过程中，发现了很多python乍看之下非常令人费解的用法，或者是看似简单，实际上有着更加深层次的知识点。比如今天我将要介绍的这句话。几乎所有刚学python的同学都会遇到，但真正能明白它的深层次用法的却很少。废话不多说，下面就让我们开始吧！！！1、本质就是个if判断仔细看这句代码，就是一个if判断，但它又不是一个简
在数据分析过程中，经常会需要根据某一列或多列把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。本文将介绍pandas的数据分组及分组后的应用如对数据进行聚合、转换和过滤。 在关系型数据库中我们常用SQL的GROUP BY操作进行分组分析计算。在pandas中要完成数据的分组操作同样可用groupby()函数，然后再在划分出来的组（group）上应用一些统计函数，从而达到数据分析的目的，比如对分组数据
MySQL入门 DQL语言之六：分组查询#5：分组查询
/*
语法：
select 分组函数,列(要求出现在group by的后面)
from 表
【where 筛选条件】
group by 分组的列表
【order by 子句】
注意：
查询列表比较特殊，要求是分组函数和group by后出现的字段特点：
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2023-09-02 17:53:04
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