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  • 如何将布尔字段添加到MySQL?
    千次阅读
    2021-01-19 16:02:45

    您可以使用tinyint(1)或bool或boolean。都是同义词。如果使用bool或boolean数据类型,则它将在内部更改为tinyint(1)。

    在PHP中,值0代表false,而1代表true。除0以外的任何其他数字也适用。

    让我们使用表检查bool或boolean的内部表示形式。创建表的查询如下。mysql> create table AddBoolDemo

    -> (

    -> isToggle bool

    -> );

    要检查表的DDL,以下是查询。SHOW CREATE TABLE yourTableName;

    让我们检查bool的表示形式,该表示形式在内部转换为tinyint(1)。现在检查表AddBoolDemo。mysql> show create table AddBoolDemo\G

    以下是输出。*************************** 1. row ***************************

    Table: AddBoolDemo

    Create Table: CREATE TABLE `addbooldemo` (

    `isToggle` tinyint(1) DEFAULT NULL

    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci

    1 row in set (0.00 sec)

    使用insert命令在表中添加true或false或1或0文字。mysql> insert into AddBoolDemo values(true);

    mysql> insert into AddBoolDemo values(false);

    mysql> insert into AddBoolDemo values(1);

    mysql> insert into AddBoolDemo values(0);

    使用select语句显示表中的所有记录。查询如下。mysql> select *from AddBoolDemo;

    以下是输出。+----------+

    | isToggle |

    +----------+

    | 1        |

    | 0        |

    | 1        |

    | 0        |

    +----------+

    4 rows in set (0.00 sec)

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    (

    Id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

    UserMessage varchar(100),

    isValidUser boolean

    );

    使用插入命令在表中插入一些记录-mysql> insert into DemoTable(UserMessage,isValidUser) values('Hi',true);

    mysql> insert into DemoTable(UserMessage,isValidUser) values('Hello',false);

    mysql> insert into DemoTable(UserMessage,isValidUser) values('Good',true);

    mysql> insert into DemoTable(UserMessage,isValidUser) values('Awesome !!!!!',true);

    使用select语句显示表中的所有记录-mysql> select *from DemoTable;

    这将产生以下输出-+----+---------------+-------------+

    | Id | UserMessage   | isValidUser |

    +----+---------------+-------------+

    |  1 | Hi            |           1 |

    |  2 | Hello         |           0 |

    |  3 | Good          |           1 |

    |  4 | Awesome !!!!! |           1 |

    +----+---------------+-------------+

    4 rows in set (0.03 sec)

    以下是根据另一列中的布尔值连接行的查询。在这里,我们将布尔值1和布尔值0的对应记录串联起来-mysql> select isValidUser,group_concat(UserMessage) from DemoTable group by isValidUser;

    这将产生以下输出-+-------------+---------------------------+

    | isValidUser | group_concat(UserMessage) |

    +-------------+---------------------------+

    |           0 | Hello                     |

    |           1 | Hi,Good,Awesome !!!!!     |

    +-------------+---------------------------+

    2 rows in set (0.07 sec)

    展开全文
  • offline_train.loc[(index3|index2),'label']=0 将 label 这一,符合条件的值赋值为0 offline_train.loc[index1,'label']=1 将label 这一,符合条件的赋值为1 offline_train['label'].value_counts() # 对标签...
    offline_train.loc[(index3|index2),'label']=0    将 label 这一列,符合条件的值赋值为0
    offline_train.loc[index1,'label']=1             将label 这一列,符合条件的赋值为1
    offline_train['label'].value_counts()  #   对标签进行频数统计
    
    --Date列为空值,Date_received列不为空值,的数据, label值设置为1 
    --判断条件无论大小一定要用括号括起来,不然会报错
    index3=offline_train['Coupon_id'].notnull() & offline_train['Date'].isnull()
    df.loc[((offline_train['Date'].isnull() | (offline_train['Date_received'].notnull())] =1
    

    在这里插入图片描述

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  • 一、不做索引则会对数据每个...# 布尔型索引 # 和Series原理相同 df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4, 4) * 100, index=['one', 'two', 'three', 'four'], columns=['a', 'b', 'c', 'd']) print("df =

    一、不做索引则会对数据每个值进行判断

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    # 布尔型索引
    # 和Series原理相同
    
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4, 4) * 100,
                      index=['one', 'two', 'three', 'four'],
                      columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
    print("df = \n", df)
    print('-' * 100)
    
    # 不做索引则会对数据每个值进行判断
    b1 = df < 20
    print("b1 = \n{0} \ntype(b1) = {1}".format(b1, type(b1)))
    print('-' * 50)
    # 索引结果保留 所有数据:True返回原数据,False返回值为NaN
    print("df[b1] = \n", df[b1])  # 也可以书写为 df[df < 20]
    print('-' * 100)
    

    打印结果:

    df = 
                    a          b          c          d
    one    87.291813  52.283368  63.663946  51.061549
    two    63.136263   3.771473  16.311522  49.151494
    three  51.227805  94.406828  68.841388  38.832457
    four   71.877744  24.139374  14.785827  40.320004
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    b1 = 
               a      b      c      d
    one    False  False  False  False
    two    False   True   True  False
    three  False  False  False  False
    four   False  False   True  False 
    type(b1) = <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    --------------------------------------------------
    df[b1] = 
             a         b          c   d
    one   NaN       NaN        NaN NaN
    two   NaN  3.771473  16.311522 NaN
    three NaN       NaN        NaN NaN
    four  NaN       NaN  14.785827 NaN
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Process finished with exit code 0
    

    二、单列做判断

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    # 布尔型索引
    # 和Series原理相同
    
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4, 4) * 100,
                      index=['one', 'two', 'three', 'four'],
                      columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
    print("df = \n", df)
    print('-' * 100)
    
    # 单列做判断
    # 索引结果保留 单列判断为True的行数据,包括其他列
    b2 = df['a'] > 50
    print("b2 = \n{0} \ntype(b2) = {1}".format(b2, type(b2)))
    print('-' * 50)
    print("df[b2] = \n", df[b2])  # 也可以书写为 df[df['a'] > 50]
    print('-' * 100)
    

    打印结果:

    df = 
                    a          b          c          d
    one    58.278853  52.279956  26.786818  58.326127
    two     2.962522  15.493893  61.898196  68.399135
    three   3.041504  58.567052  72.174175  40.690512
    four   26.269447  56.494043  24.593274   6.181143
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    b2 = 
    one       True
    two      False
    three    False
    four     False
    Name: a, dtype: bool 
    type(b2) = <class 'pandas.core.series.Series'>
    --------------------------------------------------
    df[b2] = 
                  a          b          c          d
    one  58.278853  52.279956  26.786818  58.326127
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Process finished with exit code 0
    

    三、多列做判断

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    # 布尔型索引
    # 和Series原理相同
    
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4, 4) * 100,
                      index=['one', 'two', 'three', 'four'],
                      columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
    print("df = \n", df)
    print('-' * 100)
    
    # 多列做判断
    # 索引结果保留 所有数据:True返回原数据,False返回值为NaN
    b3 = df[['a', 'b']] > 50
    print("b3 = \n{0} \ntype(b3) = {1}".format(b3, type(b3)))
    print('-' * 50)
    print("df[b3] = \n", df[b3])  # 也可以书写为 df[df[['a','b']] > 50]
    print('-' * 100)
    

    打印结果:

    df = 
                    a          b          c          d
    one    83.682549  43.806675  18.337635   4.737157
    two    26.310925  44.744914  88.206433  78.928505
    three  17.707802  15.605249  42.536194  33.818267
    four   56.771041  76.339754   6.616507   6.201109
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    b3 = 
               a      b
    one     True  False
    two    False  False
    three  False  False
    four    True   True 
    type(b3) = <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    --------------------------------------------------
    df[b3] = 
                    a          b   c   d
    one    83.682549        NaN NaN NaN
    two          NaN        NaN NaN NaN
    three        NaN        NaN NaN NaN
    four   56.771041  76.339754 NaN NaN
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Process finished with exit code 0
    

    四、多行做判断

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    # 布尔型索引
    # 和Series原理相同
    
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4, 4) * 100,
                      index=['one', 'two', 'three', 'four'],
                      columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
    print("df = \n", df)
    print('-' * 100)
    
    # 多行做判断
    # 索引结果保留 所有数据:True返回原数据,False返回值为NaN
    b4 = df.loc[['one', 'three']] < 50
    print("b4 = \n{0} \ntype(b4) = {1}".format(b4, type(b4)))
    print('-' * 50)
    print("df[b4] = \n", df[b4])   # 也可以书写为 df[df.loc[['one','three']] < 50]
    print('-' * 100)
    

    打印结果:

    df = 
                    a          b          c          d
    one    85.557233  63.095288  82.460026  11.354019
    two    31.769011  54.641329  80.713415  59.087436
    three   9.233315  11.215880  26.345829  40.227091
    four    8.940842  76.884994  57.372274  78.014795
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    b4 = 
               a      b      c     d
    one    False  False  False  True
    three   True   True   True  True 
    type(b4) = <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    --------------------------------------------------
    df[b4] = 
                   a         b          c          d
    one         NaN       NaN        NaN  11.354019
    two         NaN       NaN        NaN        NaN
    three  9.233315  11.21588  26.345829  40.227091
    four        NaN       NaN        NaN        NaN
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    
    Process finished with exit code 0
    
    展开全文
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