精华内容
下载资源
问答
  • 列怎么解释
    千次阅读
    2017-04-15 13:41:33

    show index from table_name
    这个命令有助于诊断性能低下的查询,尤其是查询是否使用了可用的索引。
    下面介绍下 这个命令显示的结果列的含义:
    | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
    1.Table
    表的名称。

    2.Non_unique
    如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。

    3.Key_name
    索引的名称。

    4.Seq_in_index
    索引中的列序列号,从1开始。

    5.Column_name
    列名称。

    6.Collation
    列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。

    7.Cardinality
    索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机会就越大。

    8.Sub_part
    如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。

    9.Packed
    指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。

    10.Null
    如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。

    11.Index_type
    用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。

    12.Comment
    多种评注。

    更多相关内容
  • mysql -- show index from tablename 各列解释

    千次阅读 2019-02-17 21:23:52
      show index from table_name ...下面介绍下 这个命令显示的结果的含义: | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | N...

     

     

    show index from table_name
    这个命令有助于诊断性能低下的查询,尤其是查询是否使用了可用的索引。
    下面介绍下 这个命令显示的结果列的含义:
    | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
    1.Table
    表的名称。

    2.Non_unique
    如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。

    3.Key_name
    索引的名称。

    4.Seq_in_index
    索引中的列序列号,从1开始。

    5.Column_name
    列名称。

    6.Collation
    列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。

    7.Cardinality
    索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机会就越大。

    8.Sub_part
    如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。

    9.Packed
    指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。

    10.Null
    如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。

    11.Index_type
    用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。

    12.Comment
    多种评注。

     

    转载自: https://blog.csdn.net/javamoo/article/details/70184088

    可参考:https://yq.aliyun.com/articles/502786

     

    展开全文
  • 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

    展开全文
  • R数据分析:线图的做法及解释

    千次阅读 2021-02-04 13:31:49
    直到我了解到线图这个东西,才知道模型可以通过线图转化为实际的应用工具。 线图也叫Nomogram,中文常称为诺莫图: Nomograms are visual and intuitive, which helps the general population and health ...

    我们经常做的研究就是建立预测模型,我常常问自己,建的模型有啥实际应用价值?

    直到我了解到列线图这个东西,才知道模型可以通过列线图转化为实际的应用工具。

    列线图也叫Nomogram,中文常称为诺莫图:

    Nomograms are visual and intuitive, which helps the general population and health managers to undersand the risk of diseases more easily

    简单来说这个东西就是来帮助病人或者医生来预测某种结局的风险的工具,其核心是背后的预测模型。

    今天还是手把手带大家做一个列线图。

    实例描述

    今天我们用到的数据为R自带的泰坦尼克邮轮数据集titanic3。数据大概如下图:

    R数据分析:列线图的做法及解释

     

    里面有乘客的死亡情况(二分类)和乘客的各种特征。那么我们关心的是:如何根据乘客的年龄age,性别sex和客舱等级pclass来预测乘客的死亡情况。我们打算画一个列线图出来。

    R操作

    做列线图必不可少的一步操作就是总结一下数据的分布,这一步的目的就是画图时好依照这个分布规定画图的尺度,我们要用到的方法是datadist:

    datadist:For a given set of variables or a data frame, determines summaries of variables for effect and plotting ranges, values to adjust to, and overall ranges for Predict, plot.Predict, ggplot.Predict, summary.rms, survplot, and nomogram.rms.

    代码如下:

    t.data <- datadist(titanic3)
    options(datadist = 't.data')

    然后我们就可以拟合模型紧接着画列线图了:

    fit <- lrm(formula = survived ~ age + pclass + sex, data = titanic3)
    
    plot(nomogram(fit, fun = function(x)plogis(x)))

    R数据分析:列线图的做法及解释

     

    上图就是我们用乘客的年龄,性别和客舱等级预测其死亡情况的列线图,在这个图中第一行叫做points就是每一个变量的评分参照,对于任意一个乘客我们可以计算所有预测变量的总分,然后总分可以通过total points映射到线性得分 linearPredictor 上进而得到该乘客的死亡概率。

    比如,对于一个1等舱的一位40岁的女性来说,她的死亡概率为0.4,怎么得到的呢?

    40岁得50分,1等舱得84分,男性0分,那么总分大概是134分,对应的死亡概率差不多0.4:

    R数据分析:列线图的做法及解释

     

    虽然我们知道如何看列线图做解释了,但是我们现在画的这个列线图还不好使用,如果你把它打印下来估计还需要拿一个直尺才对的准。所以我们考虑给它画上参考线:

    plot(nomogram(fit, fun = function(x)plogis(x)),col.grid = gray(c(0.8, 0.95)))

    R数据分析:列线图的做法及解释

     

    这样是不是就方便多了,哈哈。列线图还有很多可以改动的地方,大家有兴趣慢慢探索哈。

    小结

    今天给大家写了列线图的简单做法,之后给大家写写更复杂的,大家一定记住,列线图只是一个模型的可视化,它的本质是后面的预测模型,所以你得预测模型一定要对这个列线图才有用。

    感谢大家耐心看完,自己的文章都写的很细,代码都在原文中,希望大家都可以自己做一做,请关注后私信回复“数据链接”获取所有数据和本人收集的学习资料。如果对您有用请先收藏,再点赞转发。

    也欢迎大家的意见和建议。

    如果你是一个大学本科生或研究生,如果你正在因为你的统计作业、数据分析、论文、报告、考试等发愁,如果你在使用SPSS,R,Python,Mplus, Excel中遇到任何问题,都可以联系我。因为我可以给您提供最好的,最详细和耐心的数据分析服务。

    如果你对Z检验,t检验,方差分析,多元方差分析,回归,卡方检验,相关,多水平模型,结构方程模型,中介调节,量表信效度等等统计技巧有任何问题,请私信我,获取最详细和耐心的指导。

    If you are a student and you are worried about you statistical #Assignments, #Data #Analysis, #Thesis, #reports, #composing, #Quizzes, Exams.. And if you are facing problem in #SPSS, #R-Programming, #Excel, Mplus, then contact me. Because I could provide you the best services for your Data Analysis.

    Are you confused with statistical Techniques like z-test, t-test, ANOVA, MANOVA, Regression, Logistic Regression, Chi-Square, Correlation, Association, SEM, multilevel model, mediation and moderation etc. for your Data Analysis...??

    Then Contact Me. I will solve your Problem...

    加油吧,打工人!

    往期内容:

    机器学习:逻辑回归分类器(一)

    R数据分析:多分类逻辑回归

    R数据分析:逻辑斯蒂回归与泊松回归

    R数据分析:多元逻辑斯蒂回归的做法

    R数据分析:如何做逻辑斯蒂回归

    展开全文
  • 关于行和的参数解释 axis=0是跨行, axis=1是跨 • axis=0: 0值表示沿着行的方向或行标签、索引值向下执行 • axis=1: 1值表示沿着的方向或标签值执行对应方法 可以看到当axis=0时,遍历的是每行,或者说...
  • 当处理某个dataframe时,...首先这个.dropna()命令是删除不含某的那一行数据,此时的序号还是原来的序号,只不过为NA的那一行的序号被删除了,返回的依旧是数据框结构具体的type是pandas.core.series.Series ...
  • mysql 行转转行实例详解

    千次阅读 2020-07-10 11:26:10
    这篇文章主要介绍了mysql 行转转行实例详解的相关资料,需要的朋友可以参考下 mysql行转转行语句不难,不做多余解释了,看语句时,从内往外一句一句剖析。
  • hive的行转转行

    千次阅读 2022-04-08 16:48:15
    一、行转 1.函数说明 concat CONCAT(string A/col, string B/col…):返回输入字符串连接后的结果,支持任意个输入字符串; concat_ws CONCAT_WS(separator, str1, str2,...):它是一个特殊形式的 ...
  • SQL SERVER 行转 PIVOT 用法及解释

    千次阅读 2021-01-31 23:51:17
    在数据库操作过程中,偶尔会使用到《行转》查询;下面介绍Sql server 中常用的行转操作; 1.语法 PIVOT用于将值旋转为列名(即行转),在SQL Server2000可以用聚合函数配合CASE语句实现 PIVOT的一般语法...
  • 计算各行数据总和并作为新添加到末尾 计算各数据总和并作为新行添加到末尾 import pandas as pd t=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] df=pd.DataFrame(t) # list转为dataframe df['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x....
  • python DataFrame运算

    千次阅读 2020-11-30 11:12:50
    展开全部用2113pandas中的DataFrame时选取行或:1、import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Sereis, DataFrameser = Series(np.arange(3.))data ==DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=...
  • SPSS联表分析

    千次阅读 2020-09-12 20:42:55
    联表分析目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的 判断两个变量是否存在关联,输出变量各组数据的占比。 适用情景 粗略了解各个变量在不同分类下的占比(感觉没啥用,不如饼图直观) 数据处理 ...
  • 从《三体》人计算机到CMOS电路

    千次阅读 2021-07-16 01:10:40
    《三体》中描绘了这样一种人计算机,这是由三千万士兵组成的雄伟仿真,是一块占地三十六平方公里的计算机主板。人计算机的功能和设计与电子计算机别无二致,区别在于人计算机的“门部件”完全是由三体士兵构成...
  • 常用行或者的对应解释与名称与ASCII码整理
  • HBase表、行与

    千次阅读 2020-12-22 20:18:53
    HBase表HBase 中表是在 schema 定义时被预先声明的。可以使用以下的命令来创建一个表,在这里必须指定表名和族名...行键是未解释的字节,行是按字母顺序排序的,最低顺序首先出现在表中。空字节数组用于表示表命名...
  • 我们需要判断大集合的元素是否在小集合里, 并在大集合增加一, 表示是否存在 表达式如下 =IF(COUNTIF(Sheet1!A$1:A$4,A2)>0,"是","否") 具体解释下 我们取 Sheet1 的 A1 到 A4 的数据, 如果当前 A2 的值存在,...
  • 更改Pandas中的数据类型

    千次阅读 2020-12-07 14:46:45
    在熊猫中,你有三种主要的转换类型的选择:astype()-将(几乎)任何类型转换为(几乎)任何其他类型(即使这样...阅读更详细的解释和使用这些方法。1.to_numeric()将DataFrame的一个或多个转换为数值的最佳方法是使用pa...
  • 从不同角度看行秩与

    千次阅读 2020-12-19 22:29:54
    线性代数中,有那么几个神秘又神奇的东西,总是让初学它的人琢磨不透,无法理解,其中就有矩阵的行向量和向量的关系,为什么一个矩阵的行向量里有多少个线性无关的向量,向量里就一定也有多少个线性无关的向量呢...
  • 十一、行转转行函数

    千次阅读 2020-05-26 11:18:25
    一、行转 1、相关行数 CONCAT(string A/col, string B/col…):返回输入字符串连接后的结果,支持任意个输入字符串; CONCAT_WS(separator, str1, str2,…):它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的...
  • 从不同的角度看矩阵的行秩与

    千次阅读 2020-12-29 07:10:31
    1http://tianpeng.72pines.com/从不同的角度看矩阵的行秩与秩——兼论如何学好线性代数线性代数中,有那么几个神秘又...或者考虑稍微简单一点的问题,一个方阵,为什么行向量线性无关或线性相关向量就一定也线性...
  • 列解释 C的第1列 C的第2列 C的第3列 行解释 C的第1行 C的第2行 C的第3行 小结: 1. 矩阵乘积AB的列向量为矩阵A中列向量的线性组合; 2. 矩阵乘积AB的行向量为矩阵B中行向量的线性组合;
  • Excel 用D的值去A中查找,将A所对应的B值填入E 业务场景:某公司员工姓名与编号壹壹对应,现给出一堆杂乱无章的编号,要求找出这些编号所对应的员工姓名 这里要用到函数 =VLOOKUP(查找值,数据表,...
  • Python:区分行和向量

    千次阅读 2020-12-11 11:10:18
    至于1D阵列而言,有的行向量和向量之间没有区别。他们完全一样。请看下面的例子,在这里我们得到了相同的结果,在所有情况下,这是不是在真正的线性代数(的理论意义):In [37]: wOut[37]: array([0, 1, 2, 3, 4])...
  • Mysql 多IN操作

    千次阅读 2021-12-20 10:38:09
    SELECT * FROM 表 WHERE (1,2,n) in((1值1,2值1,n值1),(1值2,2值2,n值2)) 示例: SELECT * from base_vehicle WHERE (plate,color) in (("云BQ6541","蓝")) SELECT * from base_vehicle WHERE ...
  • Notepad++的编辑模式_小技巧

    千次阅读 2019-03-28 14:41:25
    下面来解释Notepad++中的强大且好用的编辑功能。 3.6.1. 什么是编辑模式 普通编辑器,编辑文本的时候,选中一部分内容,都是在一行或多行的范围内操作,从左到右的,所以,可以看做是行模式...
  • 相关分析与联分析

    千次阅读 2019-08-22 09:31:53
    1、在回归分析中,y被称为因变量,处在被解释的特殊地位,而在相关分析中,x与y处于平等的地位,即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的; 2、相关分析中,x与y都是随机变量,而在回归分析中,y是随机变量,x可以...
  • 下面来解释Notepad++中的强大且好用的编辑功能。 3.6.1. 什么是编辑模式 普通编辑器,编辑文本的时候,选中一部分内容,都是在一行或多行的范围内操作,从左到右的,所以,可以看做是行模式。 与此相对应的,...
  • none的标识符,在这种情况下,回勾的名称被解释为常规名称. 添加字段 一次增加一个(默认添加为最后一) ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (new_col INT); 可以一次增加多个 ALTER TABLE table_name ADD...
  • 数据库行转

    千次阅读 多人点赞 2019-05-24 11:48:00
    这里解释一下SQL,查询的时候用case when then选择需要进行转行的字段以及字段结果,即当Subject是xx的时候选择Subject对应的Score作为Subject的成绩,这里需要注意case when then的结果要用max函数包裹,不然结果也...
  • db2数据库中的行转转行

    千次阅读 2020-04-21 20:30:12
    一、行转 给出下面的数据: CREATE TABLE Sales (Year INT, Quarter INT, Results INT) YEAR QUARTER RESULTS ----------- ----------- ----------- 2004 1 20 2004 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 676,830
精华内容 270,732
热门标签
关键字:

列怎么解释