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南风不竞最光阴

SQL常用查询操作需要的注意点

FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。SELETC 是在WHERE语句执行之后执行的，所以不能再WHERE语句后使用SELECT中设置的别名WHERE是对分组前进行的过滤，HAVING是对分组后进行过滤。sql中的与或非与--and 或--or 非--not 注意的是：and 优先级高于 or A and B or C and D 最后执行or

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yuechuchen

dataframe列数值格式设置，问题详情见正文

df表中random列的浮点型数值转化成百分数,df表如下： random 0 0.548814 1 0.715189 2 0.602763 3 0.544883实现效果如下： random 0 54.88% 1 71.52% 2 60.28% 3 54.49%np.random.seed(0

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yuechuchen

提取dataframe中符合要求的记录，题目详情见正文

提取df表中出勤天数最多和最少的记录，df表如下：姓名出勤天数职级0 张山 18 初级1 王川 21 中级2 李湖 19 中级3 赵海 18 高级实现效果如下：姓名出勤天数职级1 王川

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yuechuchen

dataframe数据分组，题目详情见正文。

按照“职级”对df表进行分组汇总，并查看“中级”组内信息。df表信息如下：姓名出勤天数职级 0 张山 18 初级 1 王川 21 中级 2 李湖 19 中级 3 赵海 18 高级实现效果如下：姓名出勤天数职级 1 王川 21

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yuechuchen

python读取文件，详情见正文。

超大的文件全部读入python耗时耗力，选择读取文件时只读取一部分，比如只读取指定列和部分行，请以example.csv文件(下表)为例，读取其中的”实验编号"和"实验结果“两列，读取行数为3行. 实验编号实验室编号主实验员编号实验结果0 144 413 36744 Y1 147

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yuechuchen

从dataframe中提取符合条件的记录，题目详情见正文。

从df表中提取职级是“中级”的员工信息，df表详情：姓名出勤天数职级 0 张山 18 初级 1 王川 21 中级 2 李湖 19 中级 3 赵海 18 高级实现效果如下：姓名出勤天数职级 1 王川 21 中级 2 李湖 19

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yuechuchen

将格式不规范的日期列转化成规范的日期格式，题目详情见正文

将格式不规范的日期列转化成规范的日期格式，表详情如下：日期门店销售额0 07 Jan 2020 221 07-01-2019 252 20180310 103 2017/02/05 134 2016-01-

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yuechuchen

提取dataframe中指定行信息，题目详情见正文

df数据表，表格信息如下： frequency CTR name0 13 0.437587 0234s31 16 0.891773 023dfr2 1 0.963663 34s2313 4 0.38

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yuechuchen

dataframe数据重组，题目详情见正文。

df数据表：汇总每个name对应的frequency和CTR，去掉列名CTR，列名用具体的name替代，结果如下（示例为结果的一部分）：参考答案：np.random.seed(0)df = pd.DataFrame({"frequency":np.random.randint(1,20,8) ,"CTR":np.random.uniform(0,1

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倪美佳

mysql8.0导入数据

1，找到安装路径：c\programdata\mysql\mysql server 8.0\uploads 2，然后把要导入得数据放在上面得安全文件夹里面3，最后在mysql workbench输入load date infile 'c/programdata/mysql/mysql server 8.0/uploads/要导入得文件名.后缀' into table 表名 fi

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读童话的狼

整数类型跟枚举类型有什么区别吗？

枚举型数据变量的值只限于列举出来的值的范围内这里的银行id是枚举型数据，也就是说，除了列举出的银行外，不考虑其他的银行一个整型数据是集合 Z = {..., -2, -1, 0, 1, 2, ...} 中的一个数，整型指的是没有小数部分的数据

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陈承悦

数据表的增删改查

1.创建表：create table 表名(字段名1 数据类型1 [约束条件1],字段名2 数据类型2 [约束条件2][,...]); 2.查看表 3.修改表：修改数据库中已经存在的数据表的结构 4.删除数据表： drop table 表名。

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yuechuchen

盖帽法处理ser中的异常值，题目详情见正文

盖帽法处理ser中的异常值，ser如下： a 55.33 b 71.80 c 60.67 d 54.94 e 42.94 dtype: float64实现效果如下： a 55.33 b 71.35 c 60.67 d 54.94 e 43.42

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wo5656500

归一化和标准化，分别适用什么场景

标准化应用场景：在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，Z-score standardization表现更好。归一化应用场景：在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用第一种方法或其他归一化方法（不包括Z-score方法）。比如图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围

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wo5656500

在KNN算法代码中 np.argmax(cross_score_list) 2这里为什么 2啊？

因为这里K取5，而返回结果为索引值3，所以 2返回为5

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wo5656500

归一化和标准化的区别是什么？

答：简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。归一化：这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。另外，最大值与最小值非常容易受异常点影响，所以这种方法鲁棒

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shauna570392

tableau操作时，我拖了字段，图形显示怎么是null，而老师的有结果？

这是我的显示：这是老师的结果：问题解答：该操作是通过度量选择参数，达到选择某个字段，显示该字段的展示结果1、度量选择需要添加利润额和销售额，起到筛选作用：发现该同学没有添加字段，所以筛选无效，在下面输入利润额和销售额，点击确认 2、检查显示度量有没有错误该同学写法如下，是不正确的。显示度量的正确写法如下，该同学多写了括号所以错误将两个地方调整

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yuechuchen

python中is和==的区别

简单来说，is判断的是两个变量指向的地址是否一致，==判断的是两个变量指向地址里的具体值是否一致（在python交互式界面有内存池缓存机制，只适用于-5~256，在python脚本编程中则没有这个限制）示例：

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shauna570392

Excel里ifs函数这样写怎么不对？=IFS(C2<1000,0.16,C2>3000,0.065,1000<=C2<=3000,0.1)

一、问题描述我在做表的时候这个公式的第三个条件跑不出来你知道原因么？=IFS(C23000,0.065,1000

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yuechuchen

dataframe数据重组，题目详情见正文

每个机顶盒查看各个频道的时长，详情如下，按照时长计算每个机顶盒的偏好频道，实现效果如下表：参考答案：data = pd.DataFrame()data["机顶盒设备号"] = ["10001","10001","10002","10002","10002","10002","10003","10003","10003","10003" ,"10004","10004","10

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