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摘要： 一、行多层索引 1.隐式创建 在构造函数中给index、colunms等多个数组实现（datafarme与series都可以） df的多级索引创建方法类似： 2.显式创建pd.MultiIndex 其中.from_arrays为类似上面的参数，推荐使用简单的from_product函数（会自动进行交 阅读全文

摘要： 一、数据丢失分类 1）nd中分为两种：None和np.nan（NaN） 其中，None是python中的对象，是一个object；而nan是一个float类型 两种不同的类型，运算速度也是不同的 2）pandas中两种都视作NaN（np.nan） 二、数据丢失处理 通过控制columns来创建有Na 阅读全文

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摘要： 一、介绍 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列。 可以看作是Series的二维拓展，但是df有行列索引：index、column 推荐参考：https://www.jianshu.com/p/c534e83d2f4b 二、快速入门 1.打开csv 发现报错，原因是 阅读全文

摘要： 一、介绍 Pandas是一个开源的，BSD许可的库（基于numpy），为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。 官方中文文档：https://www.pypandas.cn/docs/ 本次演示使用数据来自github：https://github.com/jakevdp 阅读全文

摘要： 一、什么是numpy Numpy提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于处理多维数组（矩阵）的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。 二、快速入门n 阅读全文

摘要： 一、什么是IPython IPython的开发者吸收了标准解释器的基本概念，在此基础上进行了大量的改进，创造出一个令人惊奇的工具。在它的主页上是这么说的：“这是一个增强的交互式Python shell。”具有tab补全，对象自省，强大的历史机制，内嵌的源代码编辑，集成Python调试器，%run机制 阅读全文

摘要： 1.官方文档 https://sqlparse.readthedocs.io/en/latest/ 2.快速开始 使用pip或者conda安装： 使用官网示例快速入门，使用sqlparse的三大常用功能： 输出如下： 3.实例 阅读全文

摘要： 一、安装库 使用conda安装： conda install requests 如果出现解析环境问题，需要激活conda环境： https://www.cnblogs.com/jdemarryme/p/8745138.html 之后就可以使用conda list查看已安装的库了（激活环境：https 阅读全文

摘要： 一、全量同步 1.简单字段同步 本文以mysql -> mysql为示例： 本次测试的表为mysql的系统库-sakila中的actor表，由于不支持目的端自动建表，此处预先建立目的表： CREATE TABLE `actor_copy` ( `actor_id` smallint(5) unsig 阅读全文