一、场景描述线上有一台MySQL服务器，里面有几十个数据库，每个库有N多表。现在需要将每个表的信息，统计到excel中，格式如下：库名表名表说明建表语句db1users用户表CREATE TABLE `users` (...) 二、需求分析怎么做呢？1. 手动录入(太TM苦逼了，那么多表呀...)2. 使用Python自动录入(Great) 三、获取相关
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2023-08-06 15:18:57
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统计统计用什么数据格式统计的方法：1. 字典法2. 哈希表法3. collections.counter()方法总结1. 我们先来说说统计用什么格式：我们知道python有列表，字典，元组等等等数据格式，究竟哪种格式比较适合用作统计呢？ 现在给出一句诗句： 鹅鹅鹅，曲项向天歌，白毛浮绿水，红掌拨清波。# 先看看列表如果用列表，统计大概就是这个样子：
[['鹅', 3],['曲', 1]...]能看
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2023-08-15 12:25:56
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现行环境下 大数据与人工智能的重要依托还是庞大的数据和分析采集类似于淘宝 京东 百度 腾讯级别的企业 能够通过数据可观的用户群体获取需要的数据。而一般企业可能就没有这种通过产品获取数据的能力和条件。利用爬虫 我们可以解决部分数据的问题。1：学习Python基础知识并实现基本的爬虫过程一般获取数据的过程都是按照 发送请求-获得页面反馈-解析并且存储数据 这三个流程来实现的。这个过程其实就是模拟了一个
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2023-08-15 13:00:26
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数据质量概述什么是数据数据(data)：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据或者计量型数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据或计数型数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0，1的形式表示。在信息技术中，数据也被理解为以数字形式存储的信息（尽管数据不仅限于已数字化的信息，还有纸面上的数据等
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2024-08-14 02:18:30
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写在前面 说来也巧，之前有一次无意间留意到简书好像没有做文章总阅读量的统计（准确的说法应该叫展示），刚好最近有时间，趁这个机会就用Python写了这么个功能，既是学习也是练手。展示效果 再继续往下之前，先贴两张图看看最终的效果。第一张图片展示的是个人简书爬取后的数据，第二张可是大名鼎鼎简叔的简书数据。
个人简书数据
'简叔'简书数据
# 如何用Python按周统计数据
## 概述
在数据分析和统计中，按周统计数据是一项常见的任务。通过Python的Pandas库，我们可以方便地实现这一功能。本文将指导你如何使用Python按周统计数据，包括数据处理、统计和可视化。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 将日期转换为周 |
| 4
原创
2024-03-04 06:25:26
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前言我们在工作过程中或者更在找工作的过程中，常常发现大家数据分析的软件或统计分析的软件有很多。我们这里对常用的统计分析软件做一个简单的介绍。(1)ExcelExcel是我们最常见的办公工具，对于数据量并不是很大的数据，Excel可以很灵活便捷的处理。其便利程度甚至高于以下提及的任何一个软件。所以Excel一定要学好，不仅要掌握好Excel基本的功能，还要熟练使用Excel公式、Excel图表等功能
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2024-03-27 22:47:43
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2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R SQL/Hive，并不是没有道理的。
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2024-08-13 10:30:35
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目录：一、统计概率分布二、如何用python实现概率分布？三、总体和样本一、统计概率分布随机变量是对实验结果的数值描述。随机变量的值取决于实验结果，根据取值可以将概率分为离散型随机变量和连续型随机变量。随机变量的概率分布式描述随机变量取不同值的概率。引入三个常用的概念期望：对随机变量中心位置的一种度量。方差：度量随机变量取值的变异性或分散程度。标准差：方差的算数平方根，其单位和随机变量的单位相同，
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2024-08-06 12:38:18
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# Python 统计数据斜率的科普文章
在数据科学和统计分析中，斜率是描述线性关系的重要指标。简单来说，斜率表示自变量变化一个单位时，因变量的预期变化量。在本文中，我们将探讨如何使用Python来统计数据的斜率，并通过具体的代码示例来说明其应用。
## 什么是斜率？
在一条直线的方程中，通常表示为 \( y = mx + b \)，其中：
- \( y \) 是因变量
- \( x \)
原创
2024-10-09 04:14:17
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# Python统计数据信息
统计数据是我们在日常生活和工作中经常遇到的问题。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为我们提供了一些内置函数和库，用于处理和分析数据。本文将介绍如何使用Python统计数据信息，并提供相应的代码示例。
## 数据统计概述
数据统计是指对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。它包括基本统计量（如均值、中位数、标准差等）、数据分布、频率分布、假设检验
原创
2024-01-23 09:34:59
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Python 是一种功能强大且易于学习的编程语言，在数据分析和统计领域得到了广泛应用。通过使用 Python，我们可以轻松地对数据进行统计分析，从而得出有意义的结论。本文将介绍如何使用 Python 进行统计数据分析，并通过代码示例演示其实际应用。
在 Python 中，有一些流行的库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib，可以帮助我们进行数据处理和可视化。首先，我们需要导入这
原创
2024-03-29 05:20:21
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# Python按月统计数据
## 1. 概述
在进行数据分析和统计的过程中，按照月份对数据进行统计是一项常见的任务。本文将介绍如何使用Python实现按月统计数据的功能。我们将使用pandas库来处理数据和进行统计分析。
## 2. 整体流程
下表展示了实现按月统计数据的整体流程和所需步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 从数据源获取数
原创
2023-09-15 12:16:02
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1、Python数据分析流程及学习路径数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：2、利用Python读写数据Python读写数据，主要包括以下内容：我们以一小段代码来看：可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件
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2023-10-08 09:45:03
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《Mysql是怎样运行的》- 十三
原创
2023-06-20 10:47:57
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---查询表的更新时间SELECT `TABLE_NAME`, `UPDATE_TIME` ,TABLE_COMMENTFROM `information_schema`.`TABLES` WHERE `information_schema`.`TABLES`.`TABLE_SCHEMA` = 'city'
原创
2021-04-25 22:38:22
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基本统计数据概念统计数据基本分为3大类，分别如下分类数据(categorical data)顺序数据(rank data)数值型数据(metric data)分类数据：是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述的。顺序数据：是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别，但这些类别是有序的。数值型数据：是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为
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2024-09-29 13:14:45
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selecte.emp_name workID,sum(case when i.status = 'New' THEN 1 ELSE 0 END) bugNum,sum(case when i.status = 'New' and i.serious_level like '%blocker%' THEN 1 ELSE 0 END) blocker,...
原创
2022-06-10 12:32:05
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# HBase统计数据
## 简介
HBase是基于Hadoop的分布式数据库，它提供了快速随机读/写访问大规模数据的能力。在大数据应用中，我们经常需要对数据进行统计分析，HBase可以为我们提供一个高效的存储和查询解决方案。
本文将介绍如何使用HBase进行数据统计，并提供相应的代码示例。我们将讨论如何创建HBase表、插入数据、查询数据以及计算相关的数学公式。
## 创建HBase表
原创
2023-08-15 09:12:51
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## MySQL统计数据的流程
下面是MySQL统计数据的整个流程，以表格的形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到MySQL数据库 |
| 2 | 创建数据库 |
| 3 | 创建数据表 |
| 4 | 插入数据 |
| 5 | 查询数据 |
| 6 | 统计数据 |
| 7 | 显示统计结果 |
下面将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及相应的代
原创
2023-11-05 06:17:41
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