有些时候,当一个表已经建好,并且已经使用后,发现需要对表结构进行修改,这个时候就要对表中的列进行增删查改操作. 为表增加新列: ALTER TABLE table_name ADD ( column_name [DEFAULT VALUE],.... ); 删除表中的列: ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name; 查看表中的列: SELECT * FROM COLS WHERE TABLE_NAME='INCIDENTSM1' ORDER B
查看所有数据库中所有表的数据库名和表名 SELECT `TABLES`.`TABLE_SCHEMA`, `TABLES`.`TABLE_NAME` FROM `information_schema`.`TABLES` 查看所有数据库中所有基本表的数据库名和表名 SELECT `TABLES`.`TABLE_SCHEMA`, `TABLES`.`TABLE_NAME` FROM `information_schema`.`TABLES` WHERE `TABLES`.`TABLE_TYPE` =
更改 pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置. 原来的 df 是: df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Several
我们使用pandas经常会用到其下面的一个类:Series,那么这个类都有哪些方法呢?另外Series和DataFrame都继承了NDFrame这个类,df.to_sql()这个方法其实就是NDFrame下面的方法.这三个类是我们要介绍的核心,下面先来介绍Series. 创建Series import pandas as pd s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd']) print(s) """ 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: obj