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SQLServer复制表及数据的两种方法

1、新表不存在(即复制数据的同时创建与旧表相同结构的新表):     select [col1,col2,col3...] into new_table from old_table where 1=1    2、新表已存在,从旧表从插入选择的数据(注意:表的[主键]不要复制,因为具有唯一性,否则:Sql Server提示“当 IDENTITY_INSERT 设置为 OFF 时,不

SQL serve 游标记录数据条数

这个很好办,你在你的游标循环中加一个变量纪录滚过的纪录即可 如: declare @cur_pos int declare mycursor cursor for select col1,col2 from mytable declare @col1 char(10) declare @col2 char(10) open mycusor fetch next mycursor into @col1,@col2 while @@fetch_status<

2022-7-23 剑指offer-二维前缀和

剑指 Offer II 013. 二维子矩阵的和 难度中等47收藏分享切换为英文接收动态反馈 给定一个二维矩阵 matrix,以下类型的多个请求: 计算其子矩形范围内元素的总和,该子矩阵的左上角为 (row1, col1) ,右下角为 (row2, col2) 。 实现 NumMatrix 类: NumMatrix(int[][] matr

Use anonymous type for LINQ based lists instead of var

Use anonymous type for LINQ based lists instead of var 问题 I've LINQ requests that return anonymous types like: var result = context.Table1.Select( x => new { col1 = x.col1, col2 = x.col2 }).ToList(); That works fine,

多ON连接

  MySql 的连接分为左连接,右连接,内连接,在实际使用时经常使用的是左连接和内连接,即LEFT JOIN  与 JOIN 。基本的操作就不多说了,在看别人的代码或者面试的时候可能会发现一个奇怪的现象,那就是连接后面跟着多个 ON 条件,类似这样 SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.col1 = B.col1

Pandas常用操作

pandas常用操作 1. 增加数据 1.1 新增列并依据其他列赋值 # col: 新增列名 # col1、col2: 已有列名 df = df.eval("col=col1 - col2") 2. 删除数据 3. 更改数据 4. 查询数据 4.1 依据某列值过滤数据,得到符合条件的数据 df = df.query("col > 0") query, eval 主要有点是语法

Lesson9——Pandas iteration遍历

pandas目录 1 简介   对于 Series 而言,您可以把它当做一维数组进行遍历操作;而像 DataFrame 这种二维数据表结构,则类似于遍历 Python 字典。   示例:对于 Series 循环 s = pd.Series(data=np.arange(5),index=['rank'+str(i) for i in np.arange(1,6)]) print(s) print("-"*10)

Lesson8——Pandas reindex重置索引

pandas目录 1 简介   重置索引(reindex)可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签,并使更改后的行、列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配。通过重置索引操作,您可以完成对现有数据的重新排序。如果重置的索引标签在原 DataFrame 中不存在,那么该标签对应的元素值将全部填充为 NaN。 2

Lesson7——Pandas 使用自定义函数

pandas目录 简介   如果想要应用自定义的函数,或者把其他库中的函数应用到 Pandas 对象中,有以下三种方法: 操作整个 DataFrame 的函数:pipe() 操作行或者列的函数:apply() 操作单一元素的函数:applymap()   下面介绍了三种方法的使用。 1 操作整个数据表   通过给 pipe() 函

DataFrame(5):自定义函数

如果想要应用自定义的函数,或者把其他库中的函数应用到 Pandas 对象中,有以下三种方法: 1) 操作整个 DataFrame 的函数:pipe() 2) 操作行或者列的函数:apply() 3) 操作单一元素的函数:applymap() 如何从上述函数中选择适合的函数,这取决于函数的操作对象。下面介绍了三种方法的使用

面试题 01.07. 旋转矩阵

给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像,其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法,将图像旋转 90 度。 不占用额外内存空间能否做到? 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/rotate-matrix-lcci 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出

集合

代码1: package com.atguigu.day15; import org.junit.Test; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.Date; import java.util.Iterator; /* 集合:存储多个数据的,长度不固定 数组:数组的长度是固定的 Collection List:有序,按照添加的顺序

双LOOP循环的性能优化

平时开发过程中遇到一些复杂的逻辑可能避免不了要用双LOOP循环的场景,这种情况下程序的性能是个很大的问题。数据量大一点的程序动辄3-5分钟,更有甚者直接跑到time out。 最近我学习整理了几种双LOOP循环性能优化的方法,在这里记录并分享一下。 首先,我们写一段没有经过优化的双LOOP

59. 螺旋矩阵 II

给你一个正整数 n ,生成一个包含 1 到 n2 所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的 n x n 正方形矩阵 matrix 。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/spiral-matrix-ii 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。 class Solution

pandas之sorting排序

Pands 提供了两种排序方法,分别是按标签排序和按数值排序。本节讲解 Pandas 的排序操作。下面创建一组 DataFrame 数据,如下所示: import pandas as pd import numpy as np #行标签乱序排列,列标签乱序排列 unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index=[1,6,4,2,3,5,9,8,

pandas之使用自定义函数

如果想要应用自定义的函数,或者把其他库中的函数应用到 Pandas 对象中,有以下三种方法: 1) 操作整个 DataFrame 的函数:pipe() 2) 操作行或者列的函数:apply() 3) 操作单一元素的函数:applymap() 如何从上述函数中选择适合的函数,这取决于函数的操作对象。下面介绍了三种方法的使用

54. 螺旋矩阵

给你一个 m 行 n 列的矩阵 matrix ,请按照 顺时针螺旋顺序 ,返回矩阵中的所有元素。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/spiral-matrix 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。 import java.util.ArrayList; import java.util.L

PostgreSQL实现Oracle merge into功能

合并MERGE语句是Oracle9i新增的语法,用来合并UPDATE和INSERT语句。通过MERGE语句,根据一张表或子查询的连接条件对另外一张表进行查询,连接条件匹配上的进行UPDATE,无法匹配的执行INSERT。这个语法仅需要一次全表扫描就完成了全部工作,执行效率要高于INSERT+UPDATE with upsert as (

replace into和insert into on duplicate key update的区别

在项目中,我们经常会遇到当数据库存在某条记录时,则更新数据,若不存在则插入数据的情况。在mysql中,replace into ...和insert into ... on duplicate key update ... 都可以实现,那么这两种有什么区别呢? replace into和on duplcate key update都是只有在primary key或者unique key冲

Qt Container

qt containers QVector  #include <QVector> QVector values = {1,2,3,4,5}; values.first(); values.last(); values.append(6); values.preppend(0); for(int val : values){      } QList  #include <QList> #include <algorithm> //初始化 QList<QStrin

MySQL之Explain关键字解析

Extra Using index 表示相应的select操作中使用了覆盖索引,避免访问了表的数据行,效率不错! 如果同时出现using where,表明索引被用来执行索引键值查找。 如果没有同时出现using where,表明索引用来读取数据而非执行查找动作。 覆盖索引 select的数据列只需要从索引中就能够获取到,不

PL/pgSQL初学之路(二)

参考资料:有序聚集函数 本文接着上文继续介绍postgreSQL中常见的语法和概念,部分概念参考上述链接,佐以自己实操示例,侵删。 涉及到的内容:交互式分析、有序聚集函数、mode() within group (order by col1)、sum(col3) over (partition by col1 order by col2)、sum(col3) over (p

PL/pgSQL初学之路(一)

参考资料:https://blog.csdn.net/yilulvxing/article/details/85098273 over partition by 和 group by 的区别 left join 和 left outer join 的区别 本系列为本人初学plpgsql语言的笔记,记录自己在实现算法、参考他人代码时遇到的简单语法。 查询函数 row_number() over (par

往返的最大路径和

链接 给定一个矩阵matrix,先从左上角开始,每一步只能往右或者往下走,走到右下角。然后从右下角出发,每一步只能往上或者往左走,再回到左上角。任何一个位置的数字,只能获得一遍。返回最大路径和。 import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main { privat

Python学习笔记:pd.sort_values实现排序

pandas 中的 sort_values 函数类似于 SQL 中的 order by,可以将数据集依据特定的字段进行排序。 可根据列数据,也可以根据行数据排序。 一、介绍 使用语法为: df.sort_values(by='xxx', axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last',