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CDA持证人阿涛哥

DML语句更新数据

基本语句：update 表名 set 字段赋值或计算 where 条件;1.让所有商品的单价+1；update orderdetail set 单价=单价+1;2.让尺码ID为5的商品单价+1；update orderdetail set 单价=单价+1 where 尺码ID=5;3.让订单ID为338895的购买数量为5；update orderdetail set 购买数量=5 where

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CDA持证人阿涛哥

sql修改表结构

1. Alter table 数据表名 rename 新表名; 2. Alter table 数据表名 modify 字段名字段类型约束条件（first、after）; 3. Alter table 数据表名 change 原字段新字段字段类型约束条件;4. Alter table 数据表名

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CDA持证人阿涛哥

sql数值类型

INT：有符号的和无符号的。有符号大小-2147483648~2147483647，无符号大小0~4294967295。宽度最多为11个数字- int(11)；TINYINT：有符号的和无符号的。有符号大小-128~127，无符号大小为0~255。宽度最多为4个数字- tinyint(4)；SMALLINT：有符号的和无符号的。有符号大小-32768~32767，无符号大小为0~65535。宽度最

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LXM21

用SPSS排除个案（多个条件）

问：在这个表中，用SPSS排除（年份=2013&省份="北京"）并且（年份=2014&省份="辽宁"）的个案，该怎么写？解决：& and | or ~ not~ (年份=2013 & 城市="北京" | 年份=2014 & 城市="辽宁")

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樊江龙

深度学习中batch epoch iteration代表的含义

深度学习的梯度下降方法的参数有两种更新方法：第一种;遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。第二种：每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stoc

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读童话的狼

data.学历.str.get_dummies() 这个哑变量，能不能变成123 这种设置的

可以用map()映射，或者用sklearn里OrdinalEncoder

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151****990****

SQL 基本语法100句

//重建数据库101, create database testdatabase;use database testdatabase;102, create table tt1(id int, name varchar(20),age int,sex boolean);103, show tables;desc tt1;//插入104, insert into tt1 values(1,"zhan

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liting李

zip函数和zip(*)函数

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。zip(*)函数利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。 a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [7,8,9,0] zip1 = zip(a,b,c) for i in zip1:print(i)(1,

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心盛待花开

excel中如何添加power map

1、要使用POWER　MAP功能，数据中必须包含有地址信息。我们首先需要给表格套用标准表格样式。2、将鼠标置于数据区域任一单元格，然后依次点击“插入”、“三维地图”、“打开三维地图”。3、稍等片刻之后就可以进入地图界面，初次使用加载较慢，耐心等待即可。

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liting李

Python中apply函数的用法

python apply函数的具体含义如下： apply(func [, args [, kwargs ]]) 用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时，间接地调用函数。args是一个包含将要提供给函数的按位置传递的参数的元组。如果省略了args，任何参数都不会被传递，kwargs是一个包含关键字参数的字典。 apply()的返回值就是func()的返回值，apply()的元素参数是有序的，元素

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liting李

Excel数据透视表如何计算字段

做好的数据透视表如下图所示：如何计算各水果的均价？2插入计算字段现在要求对均价进行求解，计算公式为均价=金额/数量在数据透视表工具的分析-字段、项目和集中选择计算字段在名称中输入均价，在公式中利用插入字段输入公式：=金额/数量数据透视表进行了更新，得到下面的结果何谓字段？就是每一列数据的标题，称之为“字段”标题下面的数据集合称之为“项”3调整透视表将行标签更改为“内容”将求和项:数量更改为“数量”

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ermutuxia

SyntaxError: can't assign to function call

我在调用eval函数的时候出现错误提示。我写的代码如下：i=0j=0eval("name_"+str(i)+"_"+str(j))=10我的意思是通过eval函数，生成变量name_0_0,让这个变量取值为10。也就是把一个字符串设定为一个变量的名字，并且给这个变量赋值。但执行代码时出现错误提示：i=0j=0eval("name_"+str(i)+"_"+str(j))=10 File "

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151****990****

Python 打开方式

1、cmd输入jupyter notebook2、jupyter notebook快捷方式打开3、通过anaconda Navigator打开，打开的页面选择【jupyter notebook】方框打开4、shift+右键，点击【在此处打开命令窗口】，输入jupyter notebook【可任意地址选择打开路径，方便存储查找，亦可防删错文件】5、选中任一文件，shift + 右键，单击【复制路径】

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k_0711

数据库中的通配符

数据库中常用的通配符有三种 %：用来表示任意多个字符，包含0个字符 _ ：用来表示任意单个字符 escape：用来转义特定字符1、%的用法以及注意事项：select * from table where name like '%ab%'; 注意，百分号之间的查询有顺序问题，此语句中代表查询结果中a在前b在后如果想查询name中包含a和b的信息，需要用

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liting李

.py和.ipynb的区分

1. 相同点用Python语言编写的源代码文件，其文件后缀是 “.py” 或 “.ipynb”。用Python语言编写的源代码文件，其文件后缀是 “.py” 或 “.ipynb”。2. 区别.py：".py" 文件是标准的Python源代码文件，通常情况下，使用 “.py” 的python源代码文件。可以用Spyder、Visual Studio Code、PyCharm编辑并运行.py文件。也可

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liting李

Python中的sum()详解

sum : sum(iterable, [start=0] ) :求和运算参数说明：iterable：可迭代对象，如列表。start：指定相加的参数，如果没有设置这个值，默认为0list for sum()print(sum([0,1,2])) # 无第二个参数，默认为0 结果=3print(sum([0,1,2], 10)) # list计算总和后再加 10 13a = [[1],

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ermutuxia

如何在cmd页面连接本地mysql数据库，并查看有哪几个数据库，并创建一个新的数据库

打开cmd页面后，输入：mysql -u root -p12345注：-p后面是密码 -p和密码之间不要有空格。输入：show databases;可以看到有哪些数据库接下来创建一个数据库：create dababase dm_risk可以看到数据库已经创建成功了写完语句后不要忘记后面的分号接下来进入一个数据库，并查看这个数据库有哪些表use dm_risk;show tables;如何看表里面的

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詹惠儿

sql面试题：找出每门课程的前三名，以下列形式显示：课程，第一名（姓名+分数），第二名（姓名+分数），第三名（姓名+分数）

问：sql面试题：找出每门课程的前三名，以下列形式显示：课程，第一名（姓名+分数），第二名（姓名+分数），第三名（姓名+分数）答：这是要求将一维数据转换为二维数据，并对姓名和分数字段进行连接，参考答案如下：select c_id,(if(排序=1,concat(s_id,'+',score),null))第一名,(if(排序=2,concat(s_id,'+',score),null))第二名,(

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詹惠儿

统计中这个求迹是什么

问：统计中这个求迹是什么答：这个是指矩阵的迹，一个n×n矩阵A的主对角线（从左上方至右下方的对角线）上各个元素的总和被称为矩阵A的迹，其性质如下：设有N阶矩阵A，那么矩阵A的迹（用tr(A)表示）就等于A的特征值的总和，也即矩阵A的主对角线元素的总和。1.迹是所有主对角元素的和2.迹是所有特征值的和3.某些时候也利用tr(AB)=tr(BA)来求迹4.tr（mA+nB）=m tr（A）+n tr（

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闪呀闪

处理缺失数据

Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个：isnull方法用于判断数据是否为空数据；fillna方法用于填补缺失数据；dropna方法用于舍弃缺失数据。上面两个方法返回一个新的Series或者DataFrame，对原数据没有影响,如果想在原数据上进行直接修改，使用inplace参数：data = pd.DataFrame([[1,6.5,3],[1,np.nan,np.nan],[np.nan

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