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

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。

学生表 (Student) | 列名 | 数据类型 ||---|---|| ID | INT || 姓名 | VARCHAR(50) || 年龄 | INT | 课程表 (Course) | 列名 | 数据类型 ||---|---|| 课程号 | VARCHAR(10) || 课程名称 | VARCHAR(50) || 学分 | INT | 选课表 (SC) | 列名 | 数据类型 ||---|---|| 学号 | INT || 课程号 | VARCHAR(10) || 成绩 | FLOAT |

MySQL表格创建SQL命令可生成名为\"students\"的新表，包含id、name、email和birth_date四个字段。id字段设为主键，确保唯一性，使用AUTO_INCREMENT关键词可自动增加id值。不同数据库系统有各自SQL语法和数据类型规则，如需更复杂表格结构，可定义默认值、唯一性约束、外键等。例如，创建名为\"products\"的表格，包括id (主键，自增)、name (唯一，最大长度100)、price (数值，默认值0)、category_id (外键，引用categories表的id字段)。