聚合函数

oracle 数据库支持多种查询方法：sql 命令行查询：使用 sql*plus 等工具执行 sql 查询。编程语言接口：使用 jdbc、odbc 等 api 在代码中查询数据库。数据库 gui：使用 oracle sql develope

下载 mysql 并对其进行安装后，需要执行以下步骤以使用 mysql：登录 mysql。创建数据库。创建表。插入数据。查询数据。更新数据（如果需要）。删除数据（如果需要）。MySQL 下载后如何使用
安装 MySQL前往 MySQL 官方

mongodb 在文档存储和查询方面优于 redis，具有灵活的数据结构、强大的查询语言、水平扩展、复制和丰富的索引类型。它适用于物联网数据存储、内容管理系统和实时分析等特定应用场景。MongoDB 与 Redis：优势对比
优势概览
Mo

一、NumPy 入门：数组和数据类型： NumPy 核心是多维数组，可存储不同数据类型的数据。了解不同数组类型和数据类型至关重要。数组创建和操作： 学习如何创建数组、操作数组元素并进行基本数学运算。数组广播： 掌握 NumPy 的强大广播

广播与通用函数
广播是 NumPy 的核心概念，它允许将标量或数组与具有不同形状的其他数组执行逐元素操作。通用函数 (ufunc) 是预定义的函数，应用于数组的每个元素。通过结合广播和 ufunc，可以实现高效且简洁的数据操作。
通用函数

NumPy（Numerical python）是一个强大的 Python 库，专用于科学计算和数据分析。它提供了广泛的功能，可帮助您高效地处理多维数组，执行复杂的数学运算，并解析复杂的数据集。
NumPy 的核心概念
NumPy 围绕着以

ndarray：NumPy 的核心数据结构
ndarray 是 NumPy 的核心数据结构，它是一个多维数组，可以存储各种类型的数据（例如整数、浮点数、字符串）。ndarray 由两个主要元素组成：数据类型：用于指定数组中元素的数据类型。

使用 read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv(“data.csv”)处理缺失值：
移除缺失值：df = df.dropna()填充缺失值：df[“column_name”].fillna(value)转换

导入 Pandas： import pandas as pd创建 DataFrame： df = pd.DataFrame(data, columns=[“列名”])数据清理

数据在现代世界无处不在，而有效地处理和分析这些数据至关重要。python pandas 是一个强大的工具，可以帮助数据专业人士高效地进行数据处理和探索。
基础知识安装 Pandas：使用 pip 或 conda 安装 Pandas 库。导