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一、MYSQL的基础用法
1.1DML:管理表中的数据记录
insert:插入新数据
update:更新原有数据
delete:删除不需要的数据
插入数据：
创建库
use sch
创建表
create table xinxi (id int not null,name varchar(20) not null,score decimal(5,2) not null,age int(5),address varchar
(50) default 'xinxi',primary key(id));
格式:
INSERT INTO 表名(字段1,字段2[,...]) VALUES (字段1的值，字段2的值，...);
insert into xinxi (id,name,score,age,address) values(1,'lisi',89.167,23,'上海');
使用default插入
insert into xinxi (id,name,score,age,address) values(2,'zhangsan',89.167,23,default);
注意：主键中的数值不可重复，不然执行不起来。
1.2查看表中的信息
select * from xinxi;
select * from xinxi\G; 以列的方式进行输出
insert into xinxi values(4,'lisi',90.12,55，'杭州'),(5,'wangwu',50,‘北京');
1.3创建加密密码的表
create table user (id int not null,name char(10) not null,score decimal(5,2),passwd char(48) default' ',primary ke
y (id));
insert into user values(1,'zhaoliu',20,'abc123'); #不加密
insert into user values(2,'zhaoliu',20,PASSWORD('abc123'))； #设置加密密码可以用括号括起来
1.4update更新原有数据（行）
修改、更新数据表中的数据记录格式:
UPDATE表名SET字段名1=字段值1[,字段名2=字段值2][WHERE 条件表达式];
示例：
update user set name='zhangsan' where id=1;
update user set name='wangwu'; #后面不跟where的话所有的name字段都会改变
update user set name='lisi',passwd=' ' where id=2; #可用逗号分隔修改多个字段
elete:册除不需要的数据（表内容)
在数据表中删除指定的数据记录
格式:
DELETE FROM表名 [WHERE条件表达式];
delete from user where id='2'; #where选择唯一性较强的删除
二、DQL查询数据记录
select
格式:
SELECT字段名1,字段名2[,...] FROM 表名[WHERE 条件表达式]
select * from xinxi;
select * from xinxi\G #以列表方式竖向显示
select id,name from xinxi;
select id,name from xinxi where score>90; #查询出分数大于90的
select * from xinxi limit 2; #输出前三行（表头为一行）
select * from xinxi limit 1,2; #显示第一行下面的两行（不包括第一行）
2.1DCL修改表名和表结构
1、 alter 修改表名和表结构（表结构)
alter table 旧表名 rename 新表名;
alter table xinxi rename xinxi_new;
2扩展表结构（增加字段）
alter table xinxi add hobid int(5);
修改字段名，添加唯一键
alter table xinxi change address address_new varchar(50) unique key default '地址不详';
unique key 为唯一键（特性：唯一，但可以为空，空值只允许出现一次）
promary key:唯一且非空
1.引入库
代码如下（示例）：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
2.读入数据
代码如下（示例）：
data = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
该处使用的url网络请求的数据。
总结
提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。