1、如何查看python已安装的第三方库(有两种方法)
2、Mysql特定版本 group by 后用 * 出错 ,报错出现 Error 1055 应如何解决(自己mysql版本较低,无法实操,解决办法百度得知)
- 在5.7版本以上mysql中使用group by语句进行分组时, 如果select的字段 , 不是完全对应的group by后面的字段 , 有其他字段 , 那么就会报这个错误
2.这是因为高版本mysql添加了一个sql_mode 查看sql_mode
2.连接查询
2、left join 后的 on 条件1 and 条件2,与left join 后的 on 条件1 where 条件2,有什么区别?
第一种情况:left join后的on条件1 and 条件2
此时为左连接,连接的是条件是,因此不管on中的条件是否为真,都会返回左表中的记录,若右表中存在无法匹配左表的记录,则返回null。 实际是相当于
第二种情况:left join后的on条件1where条件2:
此时为先进行左连接,连接条件为a.id=b.id,然后再进行b.sid=xxxx的条件筛选,右表中无法匹配左表的记录则会被筛选掉,不会返回null。
其实以上结果的原因在于不管on上的条件是否为真,都会返回left或者right表中的记录,只有inner join时,条件放在on中和where中,返回的结果相同。
一、存在一份生成的数据
②查看每一列数据类型:
③查看指定一列数据类型:
3、如何查看索引的数据类型? 答:
4、df.loc[‘2013-01-01’] 可以取出对应第一条数据吗? 答:可以 5、如果想要同时取 第一行和第三行数据,应该如何处理? 方法一:先将日期格式转换为字符串格式,再用df.loc方法查询
方法二:直接使用df.iloc查询
二、apply、applymap、map的区别是什么?适用场景是什么?请以上述数据搭配函数举例试验。
数据转换函数对比map、apply、applymap:
1.map仅适用于Series,实现每个值对值的映射; 2.apply既适用于Series也适用于Dataframe,适用于Series时,与map功能相同,适用于Dataframe时,实现某个轴的Series处理; 3.applymap仅适用于Dataframe,用于处理该Dataframe中每个元素。
用题中数据分别对三个函数进行示例(取小数点后两位): ①Series.map()
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