表格处理

第3章表数据操作.ppt主要面向初学者，重点介绍了表格数据处理的基础知识。这是该演示文稿的主要目的。

近似数字tFloat treal可以通过SQL学习处理。

RDFframes 是一个 Python 库，主要面向数据科学家，他们以熟悉的表格格式（比如 Pandas 数据框）来自 SPARQL 端点的 RDF 数据。你可以通过它轻松将编码的知识图从复杂的 RDF 格式转换为 Python 中常用的表格格式，操作起来简便又高效。它内置了优化的 SPARQL 查询，支持本地和远程查询执行。只需通过pip install RDFframes安装，便可以开始使用。RDFframes 支持常见的 Python 数据流程，适合那些熟悉 PyData 生态但不一定是 RDF 专家的用户。你可以像操作数据框一样操作 RDF 数据，节省不少时间。具体使用时，只要创建一

表格合并老是让你抓狂？表格快速合并胖子工具箱真的是个省事儿的宝贝。它不是那种花里胡哨的软件，功能该有的都有，还挺贴心的。像我这种懒人，一次选一堆 Excel 批量导入，轻轻一点就能自动合并，还不出错，真的省心多了。 批量导入功能实用，是你要好几个部门的报表、销售数据什么的，再也不用一份一份开。 智能匹配也挺厉害，它会自己找出各个表里那些名字一样的列，比如“产品名”或“时间”，合并后基本不用你再手动校对，真的挺准。 你还可以选择按行还是按列合并，这点比较灵活，不管你表长表宽它都能搞定。合并后的格式也不乱，原格式保留这个功能适合要拿去汇报的情况，整洁又专业。 另外它还自带一些数据清洗的小功能，比如

PL/SQL Developer 7.0用户指南中指出，SQL语句必须以分号(;)或斜杠(/)结尾，PL/SQL块需以斜杠(/)结尾，类似于SQL*Plus的操作方式。选择结果标签时，SQL编辑器中对应文本将高亮显示。如果只选择部分文本，则只运行所选部分。即使编辑器中包含多个语句，也可以逐个运行。对于执行时间较长的SQL语句，可使用中断按钮终止执行，但并不总是成功，例如在等待锁时无法中断。在获取行时按下中断按钮，将仅停止显示已获取的行，后续可通过获取下一页和获取后页继续获取记录。通过SQL窗口首选项可以设置select语句初次获取的行数。右侧按钮可操作SQL窗口中的所有SQL语句，快速重新运行

在 SPSS 中设置表格以显示描述性统计结果，包括变量的均值、中位数、标准差和范围。

在 SQL Server 2008 中，创建一个具有 IDENTITY 属性的表格。

使用 Qt 的 QSqlTableModel 组件，可以在 TableView 中显示和操作数据库表格。通过该组件可以完成以下操作：- 在 TableView 中展示表格数据- 对表格数据进行新增、删除、更新等编辑- 对表格数据进行排序和筛选

DataWindow提供了便捷的方法将数据导出到Excel表格中。用户可以通过简单的操作将数据整理并保存为Excel文件，实现数据的灵活管理和分享。

Score 表.xlsx 的结构清晰，字段命名挺直观，读数据的时候基本不用改表。专门用来配合数学建模里那种“Excel 读入+模型调用”的流程，挺顺手的。 Excel 表格的列名起得比较贴近模型需求，比如成绩、编号、组别这些，直接拿来喂 Python 或 Matlab 都方便，省去不少预麻烦。 你如果平时用pandas.read_excel()读表，这个文件应该能直接用。响应快，没乱码，数据也干净，不用像杂表那样瞎折腾。 比较推荐配合一些建模教程一起练，比如第一天读入文件的笔记，顺着这个练，数据就能读得明明白白。 再加上它是纯表格型的，没有合并单元格，也没花哨格式。拿来直接做数据也行，比如用E