pandas迭代操作 文章目录pandas迭代操作itemsiterrowsitertuples 对pandas对象进行基本迭代的行为取决于类型。 当迭代Serives时，它被当作array-like，基础迭代产生值。 DataFrame遵循类似dict的约定，即在对象的“键”上进行迭代。 使用基础迭代(for i in object)将产生：Series: 值DataFrame: colu
数据库键、索引、约束及其区别今天下午刚好没事，把一些基础性的概念理顺一下，存档，省的麻烦，嘿嘿一．索引1. 什么是索引？索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。在关系型数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，是事实存在的。它可以使对于表的select等等操作更加快速，相当于一本书的目录。对于一张表，如果我们想要找
索引：索引是对数据库表中一列或者多列的值进行排序的一个结构一.索引的优点： （1）创建索引可以大幅度的提高系统的性能,可以帮助用户能够更快查询到需要查询数据 （2）通过索引的唯一性,也可以保证数据库中每一行数据的
MYSQL数据库: 插件式的存储引擎架构，将查询处理及其他的系统任务，以及数据的存储提取相分离。可根据也无需求选择相应的存储引擎。 InnoDB引擎：innodb主键是聚簇索引，采用b+树结构，非叶节点存的是主键和指向子节点的指针，叶子节点存的就是整体行数据，整体都是有序的，通过主键扫描根据树查找，最终落到叶子节点，命中然后返回。 数据和索引在一起存储的索引方式叫做聚簇索引，一
一、索引块与数据块的区别大家都知道，索引可以提高检索效率，因为它的二叉树结构以及占用空间小，所以访问速度块。让我们来算一道数学题：如果表中的一条记录在磁盘上占用 1000字节的话，我们对其中10字节的一个字段建立索引，那么该记录对应的索引块的大小只有10字节。我们知道，SQL Server的最小空间分配单元是“页（Page）”，一个页在磁盘上占用8K空间，那么这一个页可以存储上述记录8条，但可以存
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Developer ||--o| Newbie : Teach
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# 如何实现Python扩展narray
## 流程图
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# Python NumPy 数组替换技巧
在数据科学、机器学习以及统计分析的领域中，处理和操作数组是我们日常工作的重要部分。Python 中的 NumPy 库提供了强大的数组处理能力，其中包括数组元素的替换功能。本文将介绍如何使用 NumPy 对数组元素进行替换，并提供相关的代码示例。
## NumPy 数组基础
NumPy 是一个用于科学计算的库，它为 Python 提供了支持多维数组和
merge用于通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来，类似于 SQL 中的 JOIN。该函数的典型应用场景是，针对同一个主键存在两张包含不同字段的表，现在我们想把他们整合到一张表里。在此典型情况下，结果集的行数并没有增加，列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量。 on=None 用于显示指定列名（键名），如果该列在两个对象上的列名不同，则可以通过 left_on=None, right_o
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2023-08-01 18:33:10
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# 使用 Numpy 数组存储 MySQL 数据的科普文章
在数据科学和机器学习的领域，如何高效地存储和处理数据是一个至关重要的课题。尤其是当数据量变得庞大时，选择合适的存储方式能够显著提高数据处理的效率。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 中的 Numpy 数组将数据存储到 MySQL 数据库中。我们还将介绍一些基本的概念，并提供代码示例来帮助读者理解这个过程。
## Numpy
MyIsam与InnoDB引擎的区别MyIsam与InnoDB主要有以下4点大的区别：缓存机制事务支持锁实现数据物理存储方式（包括索引和数据）1 缓存机制MyIsamInnoDBMyIsam仅仅缓存索引，不会缓存实际数据信息，他会将这一工作交给OS级别的文件系统缓存。所以MyIsiam缓存优化工作集中在索引缓存优化上。InnoDB有自己的缓存(buffer pool)，不仅仅缓存索引，还缓存表数据
## MySQL InnoDB索引和数据分开
在MySQL中，索引是用于提高查询性能的重要组成部分。在InnoDB存储引擎中，索引和数据是分开存储的，这种存储方式可以提供更好的性能和可维护性。本文将介绍InnoDB索引和数据分开存储的原理，并提供相应的代码示例进行演示。
### InnoDB存储引擎
InnoDB是MySQL中最常用的存储引擎之一，它具有事务支持、行级锁和崩溃恢复等特性。在I
原创
2023-08-12 14:45:07
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一、索引 索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，它可以是一列，也可以是多列，多列时字段的顺序也很关键。针对mysql而言，为何索引能提升查询效率？首先一般的顺序查找，复杂度为O(n)，而mysql的索引结构为B+tree，这种树的结构大大的降低了复杂度，还有就是索引能减少IO读取消耗（这和磁盘的预读以及索引的一个node节点可能含有多条信息有关）。二、InnoDB与MyISAM引擎下的索引
## Python narray 合并
### 1. 介绍
在Python中，NumPy是一个非常强大的库，用于处理大型多维数组和矩阵。在实际开发中，我们经常需要合并多个narray对象。本文将指导你如何使用NumPy库实现Python narray的合并。
### 2. 总体流程
首先，我们来看一下整个流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ---------
原创
2023-10-22 06:27:41
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# Python打乱NumPy数组的科学探索
在数据分析和机器学习中，打乱数据通常是一个重要的步骤。借助Python中的NumPy库，我们可以轻松地对数组进行打乱操作。本文将介绍如何使用NumPy打乱数组，并通过代码示例来展示操作的具体方法。
## NumPy简介
NumPy是Python的一个开源库，提供了对多维数组和矩阵的支持，以及对数组进行高效运算的工具。在数据处理、科学计算、机器学习
假设你在维护一个市民系统，每个人都有一个唯一的身份证号，而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名，就会执行类似这样的 SQL 语句：select name from CUser where id_card = 'xxxxxxxyyyyyyzzzzz';所以，你一定会考虑在 id_card 字段上建索引。 由于身份证号字段比较大，我不建议你把身份证号当做主
文件管理 1.文件存储
文件逻辑结构
有结构：文档、媒体文件无结构：二进制、动态链接库（字节单位）
文件索引
顺序文件：按顺序存放在存储介质中的文件（磁带）
索引文件：索引表操作
2.磁盘管理
辅存的存储空间分配
连续分配（顺序地，读取快，对存储要求高）
链接分配（离散地，顺序访问，随机访问效率低）
目录v-for遍历数组一个简单的案例：v-for可以遍历对象：key属性检测数组更新（响应式） v-for遍历数组当我们有一组数据需要进行渲染时，我们就可以使用v-for来完成。 v-for的语法类似于JavaScript中的for循环。 格式如下：item in items的形式。一个简单的案例：如果在遍历的过程中不需要使用索引值 v-for=“movie in movies” 依次从movi
索引的理解1、首先要明白无名无实莫要用索引：因为数据中的记录很多，为了方便我们查找，提高查询的效率；2、索引的原理：对要查询的字段建立索引其实就是把该字段按照一定的方式排序；建立的索引只对该字段有用，如果查询的字段改变，那么这个索引也就无效了，比如图书馆的书是按照书名的第一个字母排序的，那么你想要找作者叫张三的就不能用改索引了；还有就是如果索引太多会降低查询的速度。3、索引是优缺点：首先明白为什么
原创
精选
2022-10-19 01:04:51
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结构#查看索引库 grid_cell_0代表索引库的名称GET /grid_cell_0数据#查询索引库数据 grid_cell_0为索引库名称，_search固定，pretty是格式化数
原创
2023-05-26 00:01:57
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本篇主要关于Mysql 5.7版本 Innodb引擎下，索引的使用和原理。Innodb 索引的存储结构 Mysql提供三种存储引擎，比较常见的主要是Myisam和Innodb两种。不同的存储引擎提供了不同特性，像是Myisam虽然不提供事务特性，但是他的查询速度会比Innodb要快；Innodb的存储数据与主键索引没有分开存储，Myisam则是索引文件和数据文件分开，最后会通过索引文件中的数据地址
