>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID')
>>> df.head()
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2023-08-07 09:02:40
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numpy数组索引是一个大话题，有很多种方式可以让你选中数据中的子集或者某个元素。主要有以下四种方式：一，基础索引在一维数组中，你可以使用中括号指定索引获取第i个值（从0开始计数），但是对于多维的数组，每个索引值对应的元素不再是一个数值，例如，在一个二维数组中，将得到一个以为数组。单个元素可以继续索引，或者传递一个索引的列表选择单个元素。import numpy as np
arr = np.ar
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2023-08-30 09:57:04
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1、字典是Python中唯一的映射类型 2、字典包含两个要素：键（key）和值（value）他们是成对出现的，用大括号括起来，多对存在时用逗号隔开。 3、可以用dict()直接创建字典，如dict1 = dict(((‘F’,70),(‘i’,105),(’s’,115),(‘h’,104),(‘C’,67)))，创建出来的字典dict1的形式为{(‘F’,70),(‘i’,1
一，基础索弓 在一维数组中，你可以使用中括号指定索引获取第i个值(从0开始计数)，但是对于多维的数组，每个索引值对应的元素不再是一个数值，例如，在一个二维数组中，将得到一个以为数组。单个元素可以继续索引，或者传递一个索引的列表选择单个元素。这种方式获取的数据为原数组的视图，对于视图数值的修改，也会修改原数组数值。二·，切片索引 numpy切片与Python列表的标准切片语法相同，通过切片可以灵活地
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2024-06-06 07:08:16
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# Python数组获取索引方法
在Python中，数组是一种有序的集合数据类型，可以存储多个元素并通过索引来访问和操作这些元素。在实际开发中，经常会遇到需要获取数组中元素的索引的情况。本文将介绍在Python中数组获取索引的方法，并通过代码示例来演示这些方法的使用。
## 索引获取方法
Python提供了多种方法来获取数组中元素的索引，其中最常用的方法包括：
1. 使用`index()`
原创
2024-05-28 04:18:01
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(一)概述：Pandas是Python的第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具。引用该库的方法与numpy库类似，import pandas as pd作为一种约定，我们将pandas命名为pd。Pandas是基于numpy实现的，常与numpy和matplotlib一起使用。提供的数据类型：Series、DataFrame。前者是一维的数据类型而后者是二维的。围绕着这两个数据类型，Panda
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2024-10-15 08:23:54
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Python rfind()方法描述Python rfind() 返回字符串最后一次出现的位置(从右
原创
2022-11-10 10:07:35
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索引在数据库中是很重要的.没有索引的数据库是不可想象的,我们普通的表是无序的,也叫做堆表(heap table),一句话概括索引,索引是有序的结构,通过索引可以快速定位我们要找的行,避免全表扫描.索引的访问模式有五种.
1、INDEX UNIQUE SCAN 效率最高，主键或唯一索引
2、INDEX FAST FULL SCAN 读的最块，可以并行访问索引，但输出不按顺序
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2024-05-27 23:15:25
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玩过Navicat for MySQL的都应...
原创
2021-08-13 11:42:41
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从数据结构角度1、B+树索引(O(log(n)))关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理2、hash索引a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询 b 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引 c
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2024-03-19 21:17:16
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1 题目今天，我们做一道 LeetCode 题目，开启咱们 【算法刷题日记】知识星球的第一道 LeetCode 题。题目的基本类型是 数组，考察点数组的索引、求和等，基本的算法分析能力。Day6 打卡题：LeetCode ：Find Pivot Index 给定一个整数类型的数组 nums，请编写一个能够返回数组“中心索引”的方法。我们是这样定义数组中心索引的：数组中心索引的左
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2024-07-26 15:16:21
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# MySQL索引——UNIQUE索引方法
## 引言
索引是数据库中提高查询效率的重要工具之一。在MySQL中，我们可以创建多种类型的索引，包括UNIQUE索引。本文将详细介绍MySQL中UNIQUE索引的概念、用法和示例。
## 什么是UNIQUE索引？
UNIQUE索引是一种用于确保表中某一列或多列的唯一性的索引。通过创建UNIQUE索引，我们可以避免重复数据的插入或更新，从而保证数
原创
2023-11-20 10:44:15
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# MySQL 索引类型与索引方法
在关系型数据库中，索引是用来提高数据检索速度的重要工具。MySQL 支持多种索引类型，不同的索引方法适用于不同的场景。本文将详细介绍 MySQL 中的索引类型及其方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 索引的基本概念
索引是在数据库表中创建的一种额外数据结构，用于快速定位记录。可以把它想象成书籍的目录，目录能让我们快速找到所需的章节，而不是逐页翻找。
本文如理解有误还请随时指出以做更正。BTREE：介绍BTREE之前需要引入两个概念一个是B+树，一个是B+树的High-Key的概念,因为BTREE的实现主要依赖B+树。如图1-1所示(借用一下百度的图片)。B+ 树是一种树数据结构，是一个n叉排序树，每个节点通常有多个孩子，一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。图1-1High-key: B+树的每一个节点都有一个High-Key值，此值表示
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2024-03-26 10:10:13
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explain的常用字段解析Typenull > system > const（主键索引扫描） > eq_ref(表中只有一条记录与之匹配，常见于主键索引和唯一索引) > ref(非唯一索引扫描) > ref_or_null > index > allconst 通过索引一次就找到了，const用于primary key或unique索引的比较，因为只匹配
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2024-04-20 19:05:36
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BTree索引 BTree是平衡搜索多叉树，设树的度为d（d>1），高度为h，那么BTree要满足以一下条件：每个叶子结点的高度一样，等于h；每个非叶子结点由n-1个key和n个指针point组成，其中d<=n<=2d,key和point相互间隔，结点两端一定是key；叶子结点指针都为null；非叶子结点的key都是[key,
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2024-03-21 09:22:15
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文章目录一、索引1. 索引的介绍优点：缺点：2. InnoDB中索引的推演2.1 没有索引之前的查找在一页中查找：在很多页中查找：2.2 索引的设计1. 一个简单的索引设计方案2. InnoDB中的索引方案：**（1）第一次迭代** ：目录项记录的页（2）第二次迭代：多个目录项记录的页（3）第三次迭代：目录项记录的目录页（4）B+Tree：2.3 常见索引概念：1. 聚簇索引：2. 非聚簇索引：
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2023-07-08 13:38:21
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在Python中有其特有的特性，用于提高开发效率，下面介绍几个包括切片，迭代，列表生成式，生成器，迭代器。切片索引方式主要包括正索引和负索引一般是object[a:b:c=1]三个参数，前俩个是位置参数，第三个是默认参数。切片的几种方式例如a=[1,2,3,4,5,6,7]
单个切片a[1]全部切片a[:]从左往右，a[::]从左往右，a[::-1]从右往左（步长决定从左到右或者从右到左，为
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2023-08-02 10:50:37
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MYSQL索引：PRIMARY（唯一且不能为空；一张表只能有一个主键索引）、INDEX（普通索引）、UNIQUE（唯一性索引）、FULLTEXT（全文索引：用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以） ALTER TABLE t_user ADD INDEX name_city_phone(USERNAME,CIT
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2024-04-15 15:39:05
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MySQL目前主要有以下几种索引方法：B-Tree，Hash，R-Tree。一、B-TreeB-Tree是最常见的索引类型，所有值（被索引的列）都是排过序的，每个叶节点到跟节点距离相等。所以B-Tree适合用来查找某一范围内的数据，而且可以直接支持数据排序（ORDER BY）B-Tree在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同：MyISAM表数据文件和索引文件是分离的，索引文件仅保...
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2021-07-22 10:06:53
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