修改表的字符集为utf-8:alter table user character set utf8; 列name修改为username:alter table user change column name username varchar(100); 删除表:drop table user; 增删改查实例 准备表 新建表employee: create table employee ( id int, name varchar(40), sex varchar(4), birthday date, entry_...
在Python中,我们则使用columns和index属性来提取,如下: # Extracting column namesprint df.columns# OUTPUTIndex([u"Abra", u"Apayao", u"Benguet", u"Ifugao", u"Kalinga"], dtype="object")# Extracting row names or the indexprint df.index# OUTPUTInt64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8...
drop table table_name; 5、修改表名 alter table old_name rename to new_name或rename table old_name to new_name; 6、增加字段 alter table table_name add column_name column_type; 7、修改字段 alter table table_name change column_name new_column_name new_column_name_type; 8、删除字段 alter ...
def changeDatatype(students: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:改变列的数据类型：students = students.astype({'grade': int}) #这行代码是解决方案的核心。使用 astype 函数将 grade 列的数据类型更改为整型。{'grade': int} 是一个字典，其中键是列名，值是所需的数据类型。返回语句：return students...
column_names = ['datetime', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount', 'amplitude', 'change_percent', 'change_amount', 'turnover_ratio'] df = pd.DataFrame(data, columns=column_names, dtype=float) return df # 获取简单移动平均线,参数有2个,一个是数据源,一个是日期 ...
、示例、以及一段Python代码。...创建 DataFrame 使用字典创建DataFrame import pandas as pd data = {'ID': [101, 102, 103, 104, 105], 'Name...示例: 查看数值列的统计信息。 df.desrcibe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式: 通过列名选择DataFrame中的一列。示例: 选择“Salary”列。.....
'change' }], sfz: [{ required: true, message: '请输入身份证', trigger: 'change' }], name: [{ required: true, message: '请输入姓名', trigger: 'change' }], classification: [{ required: true, message: '请选择班级', trigger: 'change' }], sex: [{ required: true, message: '请...
liquor_rets = closing_df.pct_change()liquor_rets.head()现在可以比较两支股票的日收益率来检验相关性。首先让我们看一只股票和它本身的比较。将贵州茅台股票与自身进行比较，应该会显示出一个完美的线性关系。sns.jointplot('maotai', 'maotai', tech_rets, kind='scatter', color='seagreen')我们将使...
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float, BigIntegerfrom database import Baseclass Stock(Base):__tablename__ = "nasdaq_stocks"symbol = Column(String, primary_key=True)stockname = Column(String)lastsale = Column(String)netchange = Column(Float)percentchange = Column(String)marketcap...
可以直接通过列索引获取指定列的数据, eg: df[column_name] 如果需要获取指定行的数据的话,需要通过ix方法来获取对应行索引的行数据,eg: df.ix[index_name] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25