ZX社区
图片-ZX社区
图片-ZX社区
图片-ZX社区
最新发布
Python技能大赛赛题-ZX社区置顶

Python技能大赛赛题

【Python 程序开发】赛项竞赛任务书 2024 年 5 月 赛题说明 一、竞赛内容 本试卷包含“计算机理论基础”、“数据库系统运维”、“Python 程序开发”三个模块,赛项满分 100 分,其中模块一“计...
ZX的头像-ZX社区ZX4个月前
22243
Python技能大赛规程-ZX社区置顶

Python技能大赛规程

2024年合肥市技能大赛赛项规程 (征求意见稿) 赛项名称 Python程序开发 赛项编号 50 赛项组别 学生个人赛 一、竞赛目标 “十四五”时期,为全面、深入贯彻落实习近平总书记对技能人才工作的重...
ZX的头像-ZX社区ZX4个月前
115115
【转载】MySQL基础篇-ZX社区

【转载】MySQL基础篇

通用语法及分类 DDL: 数据定义语言,用来定义数据库对象(数据库、表、字段) DML: 数据操作语言,用来对数据库表中的数据进行增删改 DQL: 数据查询语言,用来查询数据库中表的记录 DCL: 数据控...
ZX的头像-ZX社区ZX3个月前
0340
MySQL数据表的操作-ZX社区

MySQL数据表的操作

1:查看有哪些数据表 show tables; 注意:要先选择数据库哦(use 数据库名;) 我这里查询zx数据库的所有表 mysql> show tables; +--------------+ | Tables_in_zx | +--------------+ | movies...
ZX的头像-ZX社区ZX3个月前
06610
MySQL数据库的操作-ZX社区

MySQL数据库的操作

1:打开任务管理器输入 mysql -uroot -p 回车然后再输入密码就可以登陆进MySQL Enter password: ****** Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id i...
ZX的头像-ZX社区ZX3个月前
02410
【转载】Pandas用法-全网最详细教程-ZX社区

【转载】Pandas用法-全网最详细教程

一、生成数据表 1、首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.cs...
【转载】Python 连接 MySQL 数据库-ZX社区

【转载】Python 连接 MySQL 数据库

在实际数据分析和建模过程中,我们通常需要从数据库中读取数据,并将其转化为 Pandas dataframe 对象进行进一步处理。而 MySQL 数据库是最常用的关系型数据库之一,因此在 Python 中如何连接 My...
【转载】Python中,将csv文件转换为txt文件的几种方法-ZX社区

【转载】Python中,将csv文件转换为txt文件的几种方法

方法一、使用 csv 模块: import csv # 读取CSV文件 csv_file_path = 'data.csv' txt_file_path = 'data_txt.txt' with open(csv_file_path, 'r') as csv_file, open(txt_file_path, 'w') as tx...
pandas数据合并-ZX社区

pandas数据合并

Pandas提供了多种数据合并方法,可以方便地将多个数据框进行合并。以下是一些常见的数据合并方法: 1. 使用concat函数进行数据拼接:Pandas的concat函数可以将多个数据框按照指定的轴进行拼接...
ZX的头像-ZX社区ZX3个月前
0497
pandas数据分组-ZX社区

pandas数据分组

Pandas提供了多种数据分组方法,可以根据不同的需求进行分组。以下是一些常见的数据分组方法: 1. 使用groupby函数进行基本分组: groupby函数是Pandas中最常用的分组方法之一,可以根据指定的...
ZX的头像-ZX社区ZX3个月前
0425
pandas数据筛选-ZX社区

pandas数据筛选

Pandas是Python中的一个数据处理库,它提供了大量的数据处理和分析功能。使用Pandas可以方便地对数据进行筛选、排序、聚合等操作。 以下是使用Pandas对数据进行筛选的一些基本方法: 1. 使用布...
ZX的头像-ZX社区ZX3个月前
07411
Pandas数据切片-ZX社区

Pandas数据切片

以下是Pandas中常见的数据切片方法: 1. 使用切片操作符(:): 可以使用切片操作符对行和列进行切片,例如选择前5行和前2列: import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'A': [...
ZX的头像-ZX社区ZX4个月前
04513