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  • 数据字典格式

    2012-08-15 12:52:59
    一般的数据字典格式,此文档只是一个模版。仅供参考使用.........
  • 数据字典格式的表结构(表名,字段名,字段类型,字段长度,备注) DECLARE @tableName varchar(500) SET @tableName = '表名' SELECT one.表名,one.字段名,one.字段类型,two.column_description FROM ( select ...

    数据字典格式的表结构(表名,字段名,字段类型,字段长度,备注)

    DECLARE @tableName VARCHAR(500);
    
    SET @tableName = '表名';
    
    SELECT one.表名,
           one.字段名,
           one.字段类型,
           two.column_description
    FROM
    (
        SELECT a.name 表名,
               b.name 字段名,
               c.name 字段类型,
               c.length 字段长度
        FROM sysobjects a,
             syscolumns b,
             systypes c
        WHERE a.id = b.id
              AND a.name = @tableName
              AND a.xtype = 'U'
              AND b.xtype = c.xtype
    ) one
        LEFT JOIN
        (
            SELECT A.name AS table_name,
                   B.name AS column_name,
                   C.value AS column_description
            FROM sys.tables A
                INNER JOIN sys.columns B
                    ON B.object_id = A.object_id
                LEFT JOIN sys.extended_properties C
                    ON C.major_id = B.object_id
                       AND C.minor_id = B.column_id
            WHERE A.name = @tableName
        ) two
            ON one.字段名 = two.column_name;
    
    
    

    使用的时候
    结果

    --快速查看表结构(比较全面的)
    DECLARE @tableName NVARCHAR(MAX	)
    SET @tableName='表名!!!';--表名!!!!
    
    SELECT CASE WHEN col.colorder = 1 THEN obj.name
    ELSE ''
    END AS 表名,
    col.colorder AS 序号 ,
    col.name AS 列名 ,
    ISNULL(ep.[value], '') AS 列说明 ,
    t.name AS 数据类型 ,
    col.length AS 长度 ,
    ISNULL(COLUMNPROPERTY(col.id, col.name, 'Scale'), 0) AS 小数位数 ,
    CASE WHEN COLUMNPROPERTY(col.id, col.name, 'IsIdentity') = 1 THEN '√'
    ELSE ''
    END AS 标识 ,
    CASE WHEN EXISTS ( SELECT 1
    FROM dbo.sysindexes si
    INNER JOIN dbo.sysindexkeys sik ON si.id = sik.id
    AND si.indid = sik.indid
    INNER JOIN dbo.syscolumns sc ON sc.id = sik.id
    AND sc.colid = sik.colid
    INNER JOIN dbo.sysobjects so ON so.name = si.name
    AND so.xtype = 'PK'
    WHERE sc.id = col.id
    AND sc.colid = col.colid ) THEN '√'
    ELSE ''
    END AS 主键 ,
    CASE WHEN col.isnullable = 1 THEN '√'
    ELSE ''
    END AS 允许空 ,
    ISNULL(comm.text, '') AS 默认值
    FROM dbo.syscolumns col
    LEFT JOIN dbo.systypes t ON col.xtype = t.xusertype
    inner JOIN dbo.sysobjects obj ON col.id = obj.id
    AND obj.xtype = 'U'
    AND obj.status >= 0
    LEFT JOIN dbo.syscomments comm ON col.cdefault = comm.id
    LEFT JOIN sys.extended_properties ep ON col.id = ep.major_id
    AND col.colid = ep.minor_id
    AND ep.name = 'MS_Description'
    LEFT JOIN sys.extended_properties epTwo ON obj.id = epTwo.major_id
    AND epTwo.minor_id = 0
    AND epTwo.name = 'MS_Description'
    WHERE obj.name = @tableName--表名
    ORDER BY col.colorder ;
    

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  • Py之pandas:字典格式数据与dataframe格式数据相互转换并导出到csv 目录 字典格式数据与dataframe格式数据相互转换并导出到csv (1)、将字典格式数据转为DataFrame格式 (2)、将DataFrame格式数据转为...

    Py之pandas:字典格式数据与dataframe格式数据相互转换并导出到csv

     

     

     

     

     

    目录

    字典格式数据与dataframe格式数据相互转换并导出到csv

    (1)、将字典格式数据转为DataFrame格式

    (2)、将DataFrame格式数据转为字典格式

    (3)、字典格式数据转为dataframe格式后导出到csv


     

     

     

    字典格式数据与dataframe格式数据相互转换并导出到csv

    (1)、将字典格式数据转为DataFrame格式

    # (1)、将字典格式数据转为DataFrame格式
    import pandas as pd
    data_name='data_name'
    out_file="%s_dict2data_frame.csv"% data_name
    keys_lists=['人工智能', '计算机视觉', '自然语言处理', '数据科学', '机器学习', '深度学习']
    values_lists=[10, 8, 4, 9, 8, 7]
    dict=dict(zip(keys_lists, values_lists))
    dict2data_frame = pd.DataFrame(dict.items(), columns=['fearure', 'counts'])     # 保存字典为DataFrame格式
    dict2data_frame.to_csv(out_file)
    print('dict2data_frame success!',out_file)
    print(dict2data_frame)
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    dict2data_frame success! data_name_dict2data_frame.csv
      fearure  counts
    0    人工智能      10
    1   计算机视觉       8
    2  自然语言处理       4
    3    数据科学       9
    4    机器学习       8
    5    深度学习       7
    

     

     

     

     

    (2)、将DataFrame格式数据转为字典格式

    # (2)、将DataFrame格式数据转为字典格式
    import pandas as pd
    data_frame = pd.DataFrame({'name':['马云','马化腾','李彦宏','刘强东'],"age":[56,49,52,47],"company":['阿里巴巴','腾讯','百度','京东']})
    data_frame2dict = data_frame.set_index('name')['company'].to_dict()
    print(data_frame2dict)
    
    
    
    
    
    {'马云': '阿里巴巴', '马化腾': '腾讯', '李彦宏': '百度', '刘强东': '京东'}

     

     

     

    (3)、字典格式数据转为dataframe格式后导出到csv

    import pandas as pd
    
    #Py之pandas:利用pandas工具将字典格式数据导出到csv
    def data2csv(data_dict,i):
        data_frame = pd.DataFrame(data_dict)
        file='F:\demo_dataset\data_test0%d.csv'%i
        data_frame.to_csv(file)
        print('Save success!',file)
        print(data_frame.head())
        
    data_dict01={'Name':['马云','马化腾','李彦宏','刘强东'],
               "Age":[56,49,52,47],
               "Company":['阿里巴巴','腾讯','百度','京东']}
    data2csv(data_dict01,1)
        
        
    data_dict02={'Name':['马云','马化腾','李彦宏','刘强东'],
                 'GraduateSchool':['杭州师范大学','深圳大学','北京大学','中国人民大学']}
    data2csv(data_dict02,2)
    
    
    
    
    
    

     

     

     

     

     

     

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  • uchome数据字典htm格式

    2009-06-17 11:22:01
    uchome数据字典htm格式uchome数据字典htm格式
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    Python编程语言学习:一行代码利用enumerate函数把纯列表数据转为自带索引的字典数据,字典格式数据应用之key和value相互提取

     

     

    目录

    一行代码利用enumerate函数把纯列表数据转为自带索引的字典数据

    利用一行代码把纯列表数据转为自带索引的字典数据

    字典格式数据应用之key和value相互提取


     

     

     

    一行代码利用enumerate函数把纯列表数据转为自带索引的字典数据

    利用一行代码把纯列表数据转为自带索引的字典数据

    一行代码利用enumerate函数将列表及其映射转为字典

    #一行代码利用enumerate函数将列表及其映射转为字典
    print(list(data_frame.columns))
    features_dict={ a:i for i,a in enumerate(data_frame.columns)}
    print(features_dict)
    
    lists=['人工智能','计算机视觉','自然语言处理','数据科学']
    dict_data=dict([[a,i] for i,a in enumerate(data_frame.columns)])
    print(dict_data)
    
    
    
    
    
    
    {'name': 0, 'ID': 1, 'age': 2, 'sex': 3, 'hobbey': 4}
    {'name': 0, 'ID': 1, 'age': 2, 'sex': 3, 'hobbey': 4}

     

     

    字典格式数据应用之key和value相互提取

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    2011-01-26 14:08:16
    NCV5数据字典,chm格式,自己已经测过
  • 'xueli'),('age',12)]dd1=dict(l)print dd1#{'age': 12, 'name': 'xueli'}第二种方法dd2=dict(name='xueli',age=12)print dd2#{'age': 12, 'name': 'xueli'}#第三种方法这里第三种方法在格式转换方面挺实用,...

    #dict()函数的使用

    第一种方法

    l=[('name','xueli'),('age',12)]

    dd1=dict(l)

    print dd1

    #{'age': 12, 'name': 'xueli'}

    第二种方法

    dd2=dict(name='xueli',age=12)

    print dd2

    #{'age': 12, 'name': 'xueli'}

    #第三种方法

    这里第三种方法在格式转换方面挺实用,比如吧cookies的string格式转换成规范的字典格式,然后结合requests进行接口测试的data参数

    程序在d:\note\python

    l1=['name','age']

    l2=['xuel',12]

    dd3=dict(zip(l1,l2))

    print dd3

    {'age': 12, 'name': 'xuel'}

    ----------------------------------------------------------------------------------

    字典一些方法

    删除字典的某个元素

    dd={'name':'mili','pwd':'122222'}

    del dd['name']

    dd.pop('pwd')

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