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  • 本文概述我们可以使用不同的方式将新添加到现有DataFrame中。对于演示, 首先, 我们必须编写代码以读取现有文件, 该文件由DataFrame中的某些组成。import pandas as pdaa = pd.read_csv("aa.csv")aa.head()上面的...

    本文概述

    我们可以使用不同的方式将新列添加到现有DataFrame中。对于演示, 首先, 我们必须编写代码以读取现有文件, 该文件由DataFrame中的某些列组成。

    import pandas as pd

    aa = pd.read_csv("aa.csv")

    aa.head()

    上面的代码读取了现有的csv文件, 并将数据值列显示为输出。

    输出

    Name

    Hire Date

    Salary

    Leaves Remaining

    0 John Idle

    03/15/14

    50000.0

    10

    1 Smith Gilliam

    06/01/15

    65000.0

    8

    2 Parker Chapman

    05/12/14

    45000.0

    10

    3 Jones Palin

    11/01/13

    70000.0

    3

    4 Terry Gilliam

    08/12/14

    48000.0

    7

    5 Michael Palin

    05/23/13

    66000.0

    8

    使用[]运算符将新列添加到DataFrame

    如果要在表末尾添加任何新列, 则必须使用[]运算符。让我们在” aa” csv文件中添加一个名为” Age”的新列。

    import pandas as pd

    aa = pd.read_csv("aa.csv")

    aa["Age"] = "24"

    aa.head()

    此代码在aa csv文件的末尾添加了”年龄”列。因此, 添加列后的新表将如下所示:

    Name Hire Date Salary Leaves Remaining Age

    0 John Idle 03/15/14 50000.0 10 24

    1 Smith Gilliam 06/01/15 65000.0 8 24

    2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 10 24

    3 Jones Palin 11/01/13 70000.0 3 24

    4 Terry Gilliam 08/12/14 48000.0 7 24

    5 Michael Palin 05/23/13 66000.0 8 24

    在上面的代码中, Age值定义了通用值, 这意味着其值对于所有行都是通用的。如果我们指定的列名不存在, Pandas将抛出错误。

    例如:

    aa["Designation"]

    在上面的代码中, Pandas将引发错误, 因为”指定”列不存在。

    但是, 如果我们为该列分配一个值, Pandas将在表末尾自动生成一个新列。

    使用insert()在DataFrame中添加新列

    我们还可以使用方法名称插入在现有DataFrame中的任何位置添加一个新列。

    对于演示, 首先, 我们必须编写代码以读取由DataFrame中的某些列组成的现有文件。

    import pandas as pd

    aa = pd.read_csv("aa.csv")

    aa.head()s

    上面的代码读取了现有的csv文件, 并在输出中显示了data values列。

    输出

    Name Hire Date Salary Leaves Remaining

    0 John Idle 03/15/14 50000.0 10

    1 Smith Gilliam 06/01/15 65000.0 8

    2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 10

    3 Jones Palin 11/01/13 70000.0 3

    4 Terry Gilliam 08/12/14 48000.0 7

    5 Michael Palin 05/23/13 66000.0 8

    让我们使用插入方法将新列名称”部门”添加到现有的” aa” csv文件中。

    import pandas as pd

    aa = pd.read_csv("aa.csv")

    aa.insert(2, column = "Department", value = "B.Sc")

    aa.head()

    输出

    Name Hire Date Department Salary Leaves Remaining

    0 John Idle 03/15/14 B.Sc 50000.0 10

    1 Smith Gilliam 06/01/15 B.Sc 65000.0 8

    2 Parker Chapman 05/12/14 B.Sc 45000.0 10

    3 Jones Palin 11/01/13 B.Sc 70000.0 3

    4 Terry Gilliam 08/12/14 B.Sc 48000.0 7

    5 Michael Palin 05/23/13 B.Sc 66000.0 8

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  • 我想从entrytable中选择文本的内容.EXPLAIN SELECT textFROM entrytableWHERE user = 'username' &&`status` = '1' && (`status_spam_user` = 'no_spam'|| (`status_spam_user` = 'neutral' &...

    我想从entrytable中选择列文本的内容.

    EXPLAIN SELECT text

    FROM entrytable

    WHERE user = 'username' &&

    `status` = '1' && (

    `status_spam_user` = 'no_spam'

    || (

    `status_spam_user` = 'neutral' &&

    `status_spam_system` = 'neutral'

    )

    )

    ORDER BY datum DESC

    LIMIT 6430 , 10

    该表有三个指数:

    > index_user(用户)

    > index_datum(datum)

    > index_status_mit_spam(status,status_spam_user,status_spam_system)

    EXPLAIN结果是:

    id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra

    1 SIMPLE entrytable ref index_user,index_status_mit_spam index_user 32 const 7800 Using where; Using filesort

    > might_keys是MySQL可能想要使用的索引并键入MySQL实际使用的索引吗?

    >为什么不使用索引index_status_mit_spam?在查询中,列的顺序与索引中的顺序相同,…

    >为什么索引index_datum不用于ORDER BY?

    >如何优化表索引或查询? (上面的查询需要最多3秒钟,表中有大约一百万个条目)

    展开全文
  • 题目比较抽象,具体解释一下。 有这么一张表,里面是多位客户在不同时间的不同状态。例如: 客户 时间 状态 小老鼠 20200428 高兴 小八戒 20200429 开心 小笨喵 20200501 悲伤 小老鼠 20200502 难受 ...
  • MyISAM表中行的最大大小为65,534字节。每个BLOB和TEXT账户只占其中的5至9个字节。这是手册上的,varchar(0)应该...字符串类型的存储需求类型存储需求CHAR(M)M个字节,0<=M<=255VARCHAR(M)L+1个字节,其中L...

    MyISAM表中行的最大大小为65,534字节。每个BLOB和TEXT列

    账户只占其中的5至9个字节。

    这是手册上的,varchar(0)应该最大值就是0,你存不进去东西,应该就是一个null,回头我测试下。

    下面是mysql手册上写的很详细。字符串类型的存储需求

    列类型    存储需求

    CHAR(M)    M个字节,0 <= M <= 255

    VARCHAR(M)    L+1个字节,其中L <= M 且0 <= M <= 65535(参见下面的注释)

    BINARY(M)    M个字节,0 <= M <= 255

    VARBINARY(M)    L+1个字节,其中L <= M 且0 <= M <= 255

    TINYBLOB, TINYTEXT    L+1个字节,其中L 

    BLOB, TEXT    L+2个字节,其中L 

    MEDIUMBLOB, MEDIUMTEXT    L+3个字节,其中L 

    LONGBLOB, LONGTEXT    L+4个字节,其中L 

    ENUM('value1','value2',...)    1或2个字节,取决于枚举值的个数(最多65,535个值)

    SET('value1','value2',...)    1、2、3、4或者8个字节,取决于set成员的数目(最多64个成员)

    展开全文
  • 你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)下更是难得。系数表格出了自变量的显著性检验结果(使用单样本T检验)。截距项(0.000006109)的显著性为0.956(P.....

    优质回答 回答者:jayjay

    R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数。你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)下更是难得。

    系数表格列出了自变量的显著性检验结果(使用单样本T检验)。截距项(0.000006109)的显著性为0.956(P值),表明不能拒绝截距为0的原假设;回归系数(X项)为0.908,其显著性为0.000(表明P值小于0.0005,而不是0。想看到具体的数值,可以双击该表格,再把鼠标定位于对应的格子),拒绝回归系数0.908(X项)为0的原假设,也就是回归系数不为0;标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较,标准化回归系数越大,该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量,因此不需要参考这项结果。

    对于线性回归,我在百度还有其他的回答,你可以搜索进行补充。

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

    回答者:huyang159753

    拟合程度:调整的R方,0.951,显著;

    方程的显著性:Anova方差检验(F检验),P值=0,方差不具有齐性,说明变量存在差异,适合回归;

    系数的显著性检验:T检验:常数项的P值=0.956,接受常数项为0的原假设,方程的常数项为0;

    X的系数检验P值=0,拒绝系数为0的原假设,变量X的系数为0.98.

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

    回答者:物流助手

    模型是显著的

    x也是显著的

    我替别人做这类的数据分析蛮多的

    TAGS: 回归系数

    展开全文
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