文章目录

• 一、MYSQL的基础用法
• • 1.1DML:管理表中的数据记录
  • 1.2查看表中的信息
  • 1.3创建加密密码的表
  • 1.4update更新原有数据（行）
• 二、DQL查询数据记录
• • 2.1DCL修改表名和表结构
  • 1.引入库
  • 2.读入数据
• 总结

一、MYSQL的基础用法

1.1DML:管理表中的数据记录

insert:插入新数据
update:更新原有数据
delete:删除不需要的数据
插入数据：

创建库 
use sch
创建表
create table xinxi (id int not null,name varchar(20) not null,score decimal(5,2) not null,age int(5),address varchar
(50) default 'xinxi',primary key(id));

格式:
INSERT INTO 表名(字段1,字段2[,...]) VALUES (字段1的值，字段2的值，...);

insert into xinxi (id,name,score,age,address) values(1,'lisi',89.167,23,'上海');

使用default插入

 insert into xinxi (id,name,score,age,address) values(2,'zhangsan',89.167,23,default);

注意：主键中的数值不可重复，不然执行不起来。

1.2查看表中的信息

select * from xinxi;
select * from xinxi\G;   以列的方式进行输出

insert into xinxi values(4,'lisi',90.12,55，'杭州'),(5,'wangwu',50,‘北京');

1.3创建加密密码的表

create table user (id int not null,name char(10) not null,score decimal(5,2),passwd char(48) default' ',primary ke
y (id));

 insert into user values(1,'zhaoliu',20,'abc123');            #不加密
 insert into user values(2,'zhaoliu',20,PASSWORD('abc123'))； #设置加密密码可以用括号括起来

1.4update更新原有数据（行）

修改、更新数据表中的数据记录格式:
UPDATE表名SET字段名1=字段值1[,字段名2=字段值2][WHERE 条件表达式];

示例：

update user set name='zhangsan' where id=1;
update user set name='wangwu';     #后面不跟where的话所有的name字段都会改变
update user set name='lisi',passwd=' ' where id=2;  #可用逗号分隔修改多个字段

elete:册除不需要的数据（表内容)

在数据表中删除指定的数据记录
格式:
DELETE     FROM表名      [WHERE条件表达式];

delete from user where id='2';    #where选择唯一性较强的删除

二、DQL查询数据记录

select
格式:
SELECT字段名1,字段名2[,...] FROM  表名[WHERE 条件表达式] 

select * from xinxi;
select * from xinxi\G                       #以列表方式竖向显示
select id,name  from xinxi;
select id,name from xinxi where score>90;   #查询出分数大于90的
select * from xinxi limit 2;                #输出前三行（表头为一行）
select * from xinxi limit 1,2;              #显示第一行下面的两行（不包括第一行）

2.1DCL修改表名和表结构

1、 alter 修改表名和表结构（表结构)

alter  table 旧表名   rename 新表名;

 alter table xinxi rename xinxi_new;

2扩展表结构（增加字段）

alter table xinxi add  hobid  int(5);

修改字段名，添加唯一键

alter table xinxi change address address_new varchar(50) unique key default '地址不详';

unique key 为唯一键（特性：唯一，但可以为空，空值只允许出现一次）
promary key:唯一且非空

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_56477161/article/details/118544987