数据建模的如何进行

pandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这么说你可能无法从感性上认识它，举个例子，你大概用过Excel，而它也是一种数据组织和呈现的方式，简单说就是表格，而在在pandas中用DataFrame组织数据，如果你不print DataFrame，你看不到这些数据，下面我们来看看DataFrame是如何使用的。

首先是引入pandas和numpy，这是经常配合使用的两个包，pandas依赖于numpy，引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块

先创建一个时间索引，所谓的索引（index)就是每一行数据的id，可以标识每一行的唯一值

为了快速入门，我们看一下如何创建一个6X4的数据：randn函数用于创建随机数，参数表示行数和列数，dates是上一步创建的索引列

我们还可以使用字典来创建数据框，例如创建一个列名为A的数据框，索引是自动创建的整数

这又是一个字典创建DataFrame的例子

假如字典内的数据长度不同，以最长的数据为准，比如B列有4行：

可以使用dtypes来查看各行的数据格式

接着看一下如何查看数据框中的数据，看一下所有的数据

使用head查看前几行数据（默认是前5行），不过你可以指定前几行

查看前三行数据

使用tail查看后5行数据

查看数据框的索引

查看列名用columns

查看数据值，用values

查看描述性统计，用describe

使用type看一下输出的描述性统计是什么样的数据类型——DataFrame数据

使用T来转置数据，也就是行列转换

对数据进行排序，用到了sort，参数可以指定根据哪一列数据进行排序。

好了，这篇入门教程到这里，后面还有很多，希望有志同道合的朋友一起交流学习，有什么说的不对的地方，请批评指正。

mysql数据库表间的关系图可以通过navicat查看：

第一步：下载navicat打开；

第二步：点击navicat界面最右下角标注的按钮即可查看关系图。

最新的MySQL Workbench已经完全包含了数据库建模与设计、数据库SQL开发和数据库管理与维护等功能。

Mysql数据库-----表

shqihoocom 2018-04-07 08:20

1、定义: 表（table）是数据库最基本的组成单元，数据库是用来存储数据的，数据库中有很多表，每一个表都是一个独立的单元，表也是一个结构化的文件，由行和列组成，行称为数据或记录，列称为字段，字段又包含：字段名称、字段类型、长度、约束。

2、创建表

（1）、语法格式:create table 表名称(字段名 类型(长度) 约束)；

（2）、MySQL常用数据类型

VARCHAR：可变长度字符串(VARCH AR(3)表示存储的数据长度丌能超过3个字符长度)

CHAR：定长字符串(CHAR(3) 表示存储的数据长度丌能超过3个字符长度)

INT：整数型（INT(3)表示最大可以存储999）

BIGINT：长整型（对应java程序中的long类型）

FLOAT：浮点型单精度（FLOAT(7,2)表示7个有效数字，2个有效小数位）

DOUBLE：浮点型双精度（DOUBLE(7,2)表示7个有效数字，2个有效小数位）

DATE：日期类型（ 实际开发中，常用字符串代替日期类型）

BLOB：二进制大对象 Binary Large Object（专门存储、视频、声音等数据）

CLOB：字符型大对象 Character Large Object（ 可存储超大文本，可存储4G+字符串）

VARCHAR与CHAR对比：

都是字符串

VARCHAR比较智能，可以根据实际的数据长度分配空间，比较节省空间；但在分配的时候需要相关判断，效率低。

CHAR不需要劢态分配空间，所以执行效率高，但是可能会导致空间浪费

若字段中的数据不具备伸缩性，建议采用CHAR类型存储

若字段中的数据具备很强的伸缩性，建议采用VARCHAR类型存储

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