需求：一个SQL执行特别慢，无法返回结果，需要进行优化，最终返回结果即可。 一、SQL分析 二、尝试执行，观测执行计划 三、修改SQL 四、问题总结 一、SQL分析1）SQL文本，执行时间，执行用户
用户brjljk sql执行时间，2935分钟
sql_text
select c.hphm,
c.ccdjrq,
c.c
# incoding=gbk
"""
函数range(起始值，终止值，步长)以步长为间隔输出从起始值（含）到终止值（不含）之间的数
函数range(起始值，终止值)默认步长为1
函数range(终止值)默认起始值为0，步长为1
注意：步长可为负，此时起始值比终止值要大
函数list()将range()的结果直接转换为列表
列表名[起始索引：终止索引：步长]以步长为间隔，返回从起始索引（含）到终止
1、索引的声明与使用1.1 索引的分类MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。● 从功能逻辑上说，索引主要有4种，分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。● 按照物理实现方式，索引可以分为2种:聚簇索引和非聚簇索引。
● 按照作用字段个数进行划分，分成单列索引和联合索引。1、普通索引在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率。这类索
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2024-03-03 21:44:03
37阅读
# python 多层索引
在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要对数据进行层次化的操作。多层索引（MultiIndex）是一种可以帮助我们实现这一目标的工具。本文将介绍python中的多层索引的概念、使用方法以及相关的操作技巧。
## 多层索引的概念
多层索引是指在数据框（DataFrame）或者序列（Series）中，使用多个索引级别来组织数据。通常情况下，我们使用单一的索引来访问数据，
原创
2024-01-18 09:02:31
87阅读
# Python多层索引实现指南
## 1. 简介
在数据分析和处理中，经常会遇到需要对多维数据进行索引和操作的情况。Python提供了多层索引（MultiIndex）的功能，可以方便地实现对多维数据的处理和分析。本文将介绍如何使用Python实现多层索引，并提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 多层索引的流程
下面是实现多层索引的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2023-10-21 10:59:24
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查找结构的进化二分查找二叉树二叉平衡树B-TREE ：二叉平衡树的基础上，使加载一次节点，可以加载更多路径数据，同时把查询范围缩减到更小缺点：业务数据的大小可能远远超过了索引数据的大小，每次为了查找对比计算，需要把数据加载到内存以及 CPU 高速缓存中时，都要把索引数据和无关的业务数据全部查出来。本来一次就可以把所有索引数据加载进来，现在却要多次才能加载完。如果所对比的节点不是所查的数据，那么这些
Pandas的pivot_table函数（数据透视表）index指定单索引指定多索引valuesaggfunccolumnsfill_value数据透视表过滤转到Excel写入文件 pivot_table() 的特点就是默认显示指定索引列和所有数值列。 索引显示的是唯一值，所以会把对应的数值处理成均值。其他str类型的列都会自动忽略。 当然，使用pivot_table() 时，可以通过添加参数进
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2024-05-28 22:55:54
170阅读
Pandas分层索引入门教程（详解）分层索引（Multiple Index）是 Pandas 中非常重要的索引类型，它指的是在一个轴上拥有多个（即两个以上）索引层数，这使得我们可以用低维度的结构来处理更高维的数据。比如，当想要处理三维及以上的高维数据时，就需要用到分层索引。分层索引的目的是用低维度的结构（Series 或者 DataFrame）更好地处理高维数据。通过分层索引，我们可以像处理二维数
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2024-03-19 21:11:55
57阅读
数据优化-多层索引多层索引创建环境：Jupyterimport numpy as npimport pandas as pda=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['上半年','上半年','下半年','下半年'], ['一季度','二季度','三季度','四季度']], columns=[['蔬菜','
原创
2021-11-22 17:10:16
153阅读
# Python Pandas多层索引
在数据分析和处理中，我们经常需要处理具有多层索引的数据，这种数据结构常常能更好地表示数据之间的关系。在Python中，使用Pandas库可以很方便地处理多层索引数据。
## 什么是多层索引
多层索引是指在一个轴上有多个索引级别的索引结构。例如，在一个二维表格中，可以有多个行索引和列索引，这就构成了多层索引。
## 创建多层索引
在Pandas中，我
原创
2024-04-18 04:55:37
90阅读
多层索引
原创
2022-08-22 13:01:14
193阅读
# Python 多层索引使用详解
在数据分析和处理方面，Python 是一种广泛使用的编程语言。特别是使用 `pandas` 库进行数据分析时，多层索引（`MultiIndex`）的使用可以使得我们在处理复杂数据时更加灵活和高效。本文将介绍什么是多层索引、如何创建和使用多层索引，并通过示例代码来展示这些功能。最后，我们将用甘特图和序列图来进一步阐述多层索引的应用场景。
## 什么是多层索引
如何将Python多层索引改为单层索引
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教给你如何将Python中的多层索引改为单层索引。在开始之前，我们先来看一下整个过程的流程图。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 获取数据: 读取多层索引数据
获取数据 --> 解析数据: 将多层索引转换为单层索引
解析数据 --> 保存数
原创
2024-01-24 11:33:57
175阅读
数据优化-多层索引多层索引创建环境：Jupyterimport numpy as npimport pandas as pda=pd.DataFrame(np.random.random(size=(4,4)),index=[['上半年','上半年','下半年','下半年'], ['一季度','二季度','三季度','四季度']], columns=[['蔬菜','
原创
2022-03-19 10:36:42
47阅读
# Python 多层索引合并
在Python中，我们经常需要处理多个数据源，然后将它们合并成一个数据集。使用多层索引是一种很方便的方法，可以帮助我们更好地管理和操作数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python的pandas库来进行多层索引的合并操作。
## 多层索引简介
多层索引是指在DataFrame对象中使用多个索引层级来组织数据。这种方式可以让我们更灵活地处理数据，可以在不同层级上
原创
2024-07-01 05:46:52
50阅读
import numpy as np
from pandas import DataFrame, Series
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
'''1.创建多层索引
1)隐式构造：最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组
'''
# Series也可以创建多层索引
s = Serie
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2023-09-04 15:31:37
165阅读
Python3的切片非常灵活，可以很方便地对有序序列进行切片操作，代码简单易用。大家都知道，我们可以直接使用索引来访问序列中的元素，同时索引可分为正向和负向两种，而切片也会用到索引，下面放上一个图，有助于大家理解正、负向索引的区别。切片切片的语法表达式为：[start_index : end_index : step]，其中：
start_index表示起始索引
end_index表示结束索引
s
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2023-09-02 10:36:14
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>>>import pandas as pd
>>>position=pd.read_csv('DataAnalyst.csv',encoding='gbk')
>>>company=pd.read_csv('company_sql.csv',encoding='gbk')
>>>company.head()
compa
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2023-09-19 11:29:14
142阅读
一维数据 和 二维数据 分别使用Series 和 DataFrame 对象存储。
多维数据：数据索引 超过一俩个 键。
Pandas提供了Panel 和 Panel4D对象 解决三维数据和四维数据。
实践中，更直观的形式是通过 层级索引（Hierarchical indexing, 多级索引 = 》 muti-indexing）
配合 多个不同 等级的一级索引 一起使用。本节介绍 MultiInd
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2023-07-01 10:01:33
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一、Mysql数据库1.Mysql概述1）Mysql中的一些概念RDBMS：关系型数据库管理系统。Mysql是一种RDBMS。 Oracle：收费 Mysql：Oracle旗下免费 Sqlserver：微软 DB2：IBM Postgresql Sqlite：轻量级 access：轻量级数据库：数据库是一些关联表的集合。数据表：表述数据的矩阵。看起来像一个
