关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对...

category数据类型官方文档是这样描述的：Categoricals是pandas的一种数据类型，对应着被统计的变量。　　1.Categoricals是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。　　2.与其它被统计的变量相比，categorical类型的数据可以具有特定...

  is_equal_name是text数据类型，当条件是0的时候会发生强转。所以数据就会少了。  ...

1)判断数值是否为空用pd.isna,pd.isnull,np.isnan2)判断字符串是否为空用pd.isna,pd.isnull；3)判断时间是否为空用pd.isna,pd.isnull,np.isnat参数：obj：标量或数组返回：布尔或布尔数组说明：1.NA值如None或np.nan,NaT将映射True值。'...

Numpy区分了str和object类型，其中dtype(‘S’)和dtype(‘O’)分别对应于str和object.然而,pandas缺乏这种区别str和object类型都对应dtype(‘O’)类型，即使强制类型为dtype(‘S’)也无济于事>>>importpandasaspd>>...

 当利用pandas进行数据处理的时候，经常会遇到数据类型的问题，当拿到数据的时候，首先需要确定拿到的是正确类型的数据，一般通过数据类型的转化，这篇文章就介绍pandas里面的数据类型（datatypes也就是常用的dtyps），以及pandas与numpy之间的数据对应关系。  data...

补坑。有的时候挖完了坑就忘了填。哈哈。这种写了开头，没写完或者没写的。博客界称这样博主为太监。下面没有了。哈哈  其实我有一篇文章分析过pandas中的null空值，np.nan,还有None等数据判断方式。见数据判断我们这里注意看下字符串数据类型，当然字符串数据类型在pandas是以object数...

Mysql从5.7.8版本开始支持JSON字段，可以高效的处理JSON文档。相比字符串字段，JSON字段有下面的几处优势：自动的校验JSON格式，无效的文档会产生错误优化的存储格式（结构化的二进制格式），访问数据时不需要额外的解析，可能通过键或者数组索引来直接该问数据，而不是读取整个字段。JSON字段的存储空间要求与L...

https://blog.csdn.net/young_gao/article/details/78341317...

https://blog.csdn.net/qq_41725450/article/details/108768288?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.channel_param&...

/***************比较器函数的原理**********************/functionbubble(arr,compare){for(varn=1;n<arr.length;n++){for(vari=0;i<arr.length-n;i++){if(compare(arr[i],a...

greenDAO主键不能是基本数据类型，比如不能是long，要写为Long类型上面一句更正一下：是自动增长主键不能是long，需要写为Long。@Transient注解说明：表示该字段不存入数据库 ...

慕课网-HTML+CSS基础课程CSS最核心的几个概念...

内部类的其中一个优势就是可以简化代码，现在以一个常用的JDBC获取数据封装对象的例子，来简单谈谈如何使用匿名内部类来简化代码。下面这段代码，是用JDBC连接，到数据库查询到数据之后，将数据封装到对象中进行返回，很常见的场景：publicList<DepartmentMember>getMemberByDep...

1.2.1自动类型转换两种类型必须兼容（如boolean无法转int），且目标类型大于源类型（即低精度转高精度）对于表达式而言，最终结果与表达式中最高的数据类型相同类型转换自动发生，无需显式说明charch='A';intnum=ch;floatf=num;doubled=f;4 1charch='A';2i...