# -- 方法1：切割法 # select # device_id, # substring_index(blog_url,"/",-1) as user_name # from user_submit; # -- 方法2：替换法 # select # device_id, # replace(blog_url,'http:/url/','') as user_name # from user_submit; # -- 方法3：截取法 # select # device_id, # substr(blog_url,11,length(blog_url)-10) as use...

select up.university, round(count(qpd.question_id)/count(distinct qpd.device_id),4) as avg_answer_cnt from question_practice_detail as qpd inner join user_profile as up on qpd.device_id=up.device_id group by university order by university asc

select count(id) as male_num, round(avg(gpa),1) as avg_gpa from user_profile where gender="male"

-- as 可以对列名进行重命名 -- limit 对获取的数据行做限制 select device_id as user_infors_example from user_profile limit 2;

-- 方式一：分组group by # select university from user_profile group by university; -- 方式二：distinct 关键字 select distinct university from user_profile;

# class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None # # 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 # # # @param head ListNode类 # @return ListNode类 # class Solution: def ReverseList(self , head: ListNode) -> ListNode: # write code here cur = head pre = None # 设置cur的前驱元素的指针 while...

import numpy as np dt = np.dtype([ ('shop_name',"S10"), ('money',float) ]) sf = np.genfromtxt('Shop.csv',delimiter=',',dtype=dt) # 条件筛选 namels = np.where(sf['money']>1000000) print(sf['shop_name'][namels])

import numpy as np sf = np.genfromtxt('Salary.csv',delimiter=',',dtype=float) # 计算中位数，参数0代表列-不同工作内容 med = np.median(sf,axis=0) # 计算算术平均值，参数1代表行-不同地区 avg = np.mean(sf,axis=1) print(med) print(avg)

import numpy as np Nowcoder = np.genfromtxt('Nowcoder.csv',delimiter=',',dtype=str) # # 方式一 # ls=[] # for i in range(len(Nowcoder)): # msg = Nowcoder[i,0] + Nowcoder[i,1] # ls.append(msg) # result = np.array(ls) # print(result) # # 方式二 # result = np.array([Nowcoder[i,0]+Nowcoder[i,1] for i in range(...

import numpy as np Nowcoder = np.genfromtxt('Nowcoder.csv',delimiter=',',dtype=str) # # 方式一 # ls=[] # for i in range(len(Nowcoder)): # msg = Nowcoder[i,0] + Nowcoder[i,1] # ls.append(msg) # result = np.array(ls) # print(result) # 方式二 result = np.array([Nowcoder[i,0]+Nowcoder[i,1] for i in range(len(...

import numpy as np Tb = np.genfromtxt('Table.csv',delimiter=',',dtype=float) # 列翻转 print(np.transpose(np.flip(Tb,1)))

import numpy as np zy = np.genfromtxt('Zuoye.csv',delimiter=',',dtype=float) a=zy[0,...] b=zy[1,...] c=zy[2,...] d=zy[3,...] e=zy[4,...] result = np.round(np.add(np.multiply(np.add(a,b),np.power(np.reciprocal(c),d)),np.negative(e)),2) print(result)

import numpy as np Nowcoder = np.genfromtxt('Nowcoder.csv',delimiter=',',dtype=int) # 数组切片 print(Nowcoder[:,1]) # print(Nowcoder[...,1]) # print(Nowcoder[5][4:9]) print(Nowcoder[5][4:9])

import numpy as np Nowcoder = np.genfromtxt('Nowcoder.csv',delimiter=',',dtype=int) # 数组切片 print(Nowcoder[...,1]) print(Nowcoder[5][4:9])