摘要：
在mysql数据库中，查询两张表中的不同数据时，语句中出现 not in 时效率较低，最好使用 联结 的方式处理。 正确使用的话，效率也比较低。 先用联结的方式，构成大表，然后使用条件达到目的 其中，红框内的where子句，是关键所在。 阅读全文
摘要：
mysql 不支持 select * into new_table_name FROM old_table_name， 会报错。 解决办法：先创建一个空表，字段名要和导入的数据的字段完全一致；然后把数据插入空表中，可以永久保存。 解决办法2：创建一张临时表 阅读全文
摘要：
使用正则表达式，可以很好的解决字符匹配的问题。与pandas中的 df.loc[ df[ '商品名称‘ ].str.contains( '催化|汽车' ), [ '标记' ] ] = 'junk' 类似。 详情参考： MySQL匹配指定字符串的查询 - 锐洋智能 - 博客园 (cnblogs.com 阅读全文
摘要：
在Navicat中使用mysql数据库，sql语句中出现英文的括号()时，系统会识别为是在使用函数。 所以，当字段名中包含英文括号时，要使用反引号将字段名包起来，系统才能识别成字段名，使用单引号和双引号是不可以的。 在限定条件时，使用单引号和双引号，标识字符串类型的值。 &&&&&&&&&&&&&& 阅读全文
摘要：
根据做个字段分别排序，简而言之，就是order by后边加多个字段，必须在每个字段后边明确加上 DESC / ASC, 如果只在结尾处加一个DESC，则会默认前面的字段按照升序排列，最后一个字段降序。 阅读全文
摘要：
使用pandas将dataframe导出为excel文件时，如果dataframe中的单列数据中的url数量超过65530时，那么导出的结果只是一张worksheet表，其中包含65530条数据，其他数据不会被导出。 PS.另外没有其他特殊情况时，单个单元格中的字符串太长，超出的部分，在使用pand 阅读全文
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1.tableau中不能直接制作环形图； 2.用一大一小连个饼图组合成环形图，其中小的饼图填充为与背景一致的颜色，或白色； 3.要保证一大一小两个饼图中各个角是一致的，即针对的是一模一样的数据； 4.最好要保证两个饼图是同心圆，且组合后位于整个视图的中间。 阅读全文