2018年11月1日
pandas删除某一列的方法
摘要： 方法一：直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列， 输入del df['sub_grade_x'] 方法二：采用drop方法，有下面三种等价的表达式： 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1) 阅读全文
posted @ 2018-11-01 15:12 时间带着假象流淌 阅读(94300) 评论(3) 推荐(2)
pandas数据的分组与分列
摘要： 读入数据： 数据分组：我们可以看到num这列它的数字在0-20之间变化，我们可以对其增加一列，用来对其分组 df['新增一列的名称']=pd.cut(df['要分组的列']，要分组的区间，新增一列后对应区间分组的名称) 数据的分列： 可以分析数据grade这一列，可以用split函数就行分列 分列以 阅读全文
posted @ 2018-11-01 14:30 时间带着假象流淌 阅读(3100) 评论(0) 推荐(1)
mysql数据的导入和导出
摘要： 一. mysqldump工具基本用法，不适用于大数据备份 1. 备份所有数据库: mysqldump -u root -p --all-databases > all_database_sql 2. 备份mysql数据库：mysqldump -u root -p --databases mysql 阅读全文
posted @ 2018-11-01 10:38 时间带着假象流淌 阅读(1787) 评论(0) 推荐(0)
mysql数据导出
摘要： 首先，我们查看自己的数据结构： 导出数据到某一固定文件夹，当然，你最后可以选择保存为CSV或者txt格式都是可以的 mysql> select * from student3 -> into outfile 'C://Users/SHNU/desktop/s3.csv' -> ; 导出数据库： 此时 阅读全文
posted @ 2018-11-01 09:04 时间带着假象流淌 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)