一、背景 近期想對比兩個不同數據集的數據分布時，遇到一個問題：數據集同時包括離散、連續、時間等不同類型特征。 使用 seaborn.kdeplot 報錯，僅只能針對數值型特征進行統計。 遂誕生一個需求：針對數據框，篩選指定數據類型的列。 二、select_dtypes介紹 使用 ...

pd.select_dtypes 可以根據數據類型選取特征，這對於我們建模時非常有用，下面來看看怎么使用 參數 include, exclude：scalar or list-like，標量或類似列表的內容，包括/排除的dtypes或字符串的選擇。必須至少提供這些參數 ...

，但將它們做運算的結果是沒有任何意義的。 數據類型的分類依據有： 獲取方式 ...

MySQL數據類型選擇 一 .選擇原則 更小的通常更好：一般情況下選擇可以正確存儲數據的最小數據類型。越小的數據類型通常更快，占用磁盤，內存和CPU緩存更小。 簡單就好：簡單的數據類型的操作通常需要更少的CPU周期。例如：整型比字符操作代價要小得多，因為字符集和校對規則(排序規則)使字符 ...

數據庫使用Table來存儲海量的數據，細分Table結構，數據最終存儲在Table Column中，因此，在設計Table Schema時，必須慎重選擇Table Column的Data Type，數據類型不僅決定了Column能夠存儲的數據范圍和能夠進行的操作，而且合適的數據類型還能提高查詢 ...

一。char和varchar char是固定長度的，查詢速度比varchar速度快的多。char的缺點是浪費存儲空間。 檢索char列時，返回的結果會刪除尾部空格，所以程序需要對為空格進行處理。 對於長度變化不大且對查詢速度有較高要求的數據可以考慮使用char。 隨着MySQL的不斷升級 ...

MySQL支持的數據類型很多，選擇正確的數據類型對於 獲得高性能至關重要。在選擇時有個簡單的原則有助於做出更好的選擇。 簡單的原則： A、通常最小的是最好的 因為這樣可以用更少的磁盤、內容、CPU緩存，大大減少IO開銷。 B、簡單就好 簡單的數據類型操作通常需要 ...

pring MVC中的路徑匹配要比標准的web.xml要靈活的多。默認的策略實現了 org.springframework.util.AntPathMatcher，就像名字提示的那樣，路徑模式是使用了 ...