数据表格

这是一个包含历史销售数据的Excel表格，可用于“深入浅出数据分析”一书中Solver练习。

酒店数据表格tb-hotel提供了详尽的信息和数据，帮助管理者深入了解各个酒店的特征和运营情况。

这四款PowerPoint数据表格模板适用于项目统计分析和对比展示，格式为.PPTX，非常适合数据分析和展示需求。

数据包含: 航空公司中文名, 英文名, 所属地区, 三字码, IATA二字码等字段，logo字段目前无值，未整理，另有状态和默认机场等字段，适合直接使用。此外，还有其他机场、港口等SQL数据可获取。

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

Delete语句可以用于删除数据表中的记录。Delete语句的格式是Delete表名where条件表达式。通过条件表达式可以指定删除满足条件的记录。如果没有where条件，则会删除整个表的所有记录。

Iceberg 的大数据表格式设计挺聪明的，尤其适合超大数据量。你知道吗？之前常用的那些文件格式，比如Parquet、ORC，虽然也能做压缩、跳过读取啥的，但面对真正的大规模数据表，它们还是力不从心。 Iceberg 的元数据管理干净利落，独立又支持ACID 事务，不会像Hive Metastore那样一边靠文件系统一边靠元数据，改个表还担心一致性问题。 快照机制也挺好用的，做并发写入、删除的时候，读操作还能维持一致性，响应也快，不需要动整个表。比如你今天查昨天那一版数据，直接切快照版本就行，挺省事。 再比如动态分区裁剪，不扫无关数据，查询效率高多了。你做Spark、Flink任务的时候，真的

深入浅出Oracle_EBS中的Excel数据表格开发.pdf

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

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。