2024年10月notnull函数（SQL Server 的逻辑运算符IS NULL和 IS NOTNULL的返回类型是什么）

　　⑴notnull函数（SQLServer的逻辑运算符ISNULL和ISNOTNULL的返回类型是什么

　　⑵SQLServer的逻辑运算符ISNULL和ISNOTNULL的返回类型是什么

　　⑶在SQLServer中，ISNULL()函数用于规定如何处理NULL值，其返回类型可以自行设置。ISNOTNULL同理。

　　⑷例如：在这里，如果“UnitsOnOrder“值是NULL，则ISNULL()返回：

　　⑸NotBlank、NotNull、NotEmpty、NonNull四者之间的区别

　　⑹NotNull：用在基本类型上，不能为null，但可以为空字符串.NotEmpty：用在集合类上，不能为null，并且长度必须大于.NotBlank：只能作用在String上，不能为null，而且调用trim()后，长度必须大于.NonNull：在方法或构造函数的参数上使用，生成一个空值检查语句

　　⑺javanotnull标注的属性必须在构造函数里初始化吗

　　⑻不是。java是一种面向对象的编程语言，语言中的null构造函数是不能去初始化属性的，但是可以用notnull进行委托。

　　⑼查询bookstore数据库中会员的总人数使用什么函数

　　⑽仅记录自己的学习过程！、创建一个数据库使用creatdatabase语句可以完成对数据库的创建，语句格式如下：createdatabase数据库名；比如创建一个名为bookstore的数据库：createdatabasebookstore;注：使用showdatabases;语句命令可以查看当前创建的所有数据库；mysql语句以分号作为语句的结束。、选择所要操作的目标数据库使用use语句选择所要使用的数据库，语句格式如下：use数据库名；比如使用bookstore数据库：usebookstore;选择成功后系统提示Databasechanged注：use语句可以不使用分号。、创建数据库表创建数据表可以使用createtable语句，也是最常见的形式：createtable表名称（列声明；以创建学生表students为例，将学生的学号（ID、姓名（name、性别（sex、年龄（age、电话（tel存入表中，并定义数据类型。createtablestudents(idintunsignednotnullauto_incrementprimarykey,namechar()notnull,sexchar()notnull,agetinyintunsignednotnull,telchar()nulldefault“-“);语句注释：”id“为列的名称；int指定该列的类型为整型(取值范围为--)，后面用“unsigned”加以修饰，表示该类型为无符号型，此时该列的取值范围为-；“notnull”表示该列的值不能为空；“auto_increment”须在整数列中使用，其作用是在插入数据时若该列为NULL,MySQL将自动产生一个比现存值更大的唯一标识符值。在每张表中仅能有一个这样的值且所在列必须为索引列；“primarykey“为主键，该列的值必须唯一，mysql将自动索引该列；char()表示存储的字符长度为,tinyint的取值范围为-到,default属性指定当该列值为空时的默认值。、表格插入数据insert语句可以实现将一行或多行数据插入数据库表中，一般形式如下：insertinto数据表名(列名，列名,......)values(值，值,......);要给bookstore数据库的students数据表中插入一条记录，执行语句如下：insertintostudentsvalues(““,“yangfei“,“female“,,““);insertintostudentsvalues(““,“jerry“,“nan“,,““);有时我们只需要插入部分数据,或者不按照列的顺序进行插入,可以使用这样的形式进行插入:insertintostudents(name,sex,age)values(“孙丽华“,“女“,);、查询表中的数据select语句是根据一定规则到数据库中获取数据，基本结构如下：select列名称from表名称;例如查询students表中年龄大于的数据：selectagefromstudentswhereage》;也可以使用通配符*查询表中所有的内容,语句:select*fromstudents;where用于条件查找，用法形式为：select列名称from表名称where条件；例如查询年龄大于，性别为nv的姓名：selectnamefromstudentswhereage》andsex=“nv“;、更新表中数据update可以用来修改表格中的数据，基本使用形式为：update表名set列名称=新值where更新条件；示例：将表格students中sex为nv的值改为girl：updatestudentssetsex=“girl“wheresex=“nv“;示例：将表格中id为的姓名改为杨菲，年龄改为，性别改为女：updatestudentssetname=“杨菲“,age=,sex=“女“whereid=““;、删除表中的数据delete用于删除表中的数据，基本使用形式如下：deletefrom表名称where删除条件；示例：删除students表中id为的行：deletefromstudentswhereid=““;示例：删除表中所有的数据：deletefromstudents；、创建后表的修改altertable用于表创建后的修改，基本用法如下：（添加列：altertable表名add列名数据类型；示例、在students表中age后插入列mail：altertablestudentsaddmailchar()afterage;示例、在students表的最后插入列address：altertablestudentsaddaddresschar();（修改列altertable表名change列名列新名新列数据类型；示例：在students表中更改列名tel为telephone,无填充值时默认为“-”：altertablestudentschangeteltelephonechar()default“-“;（删除列altertable表名drop列名；示例：删除students表中的mail列：altertablestudentsdropmail；（重命名表名将表格students重命名为classmates:altertablestudentsrenameclassmates;（删除整张表droptable表名；（删除整个数据库dropdatabase数据库名；、显示所有编码属性：showvariableslike’character_set_%’;

　　⑾assert.notnull有什么用

　　⑿首先：booleanExpression参数是一个bool表达式。

　　⒀当程序运行到该语句的时候，程序会检查booleanExpression这个表达式是真还是假。

　　⒁如果条件符合，程序继续运行下面的代码；

　　⒂如果是不符合，那么持续运行会被卡在这里。不往下面走，并有程序弹出错误对话框，指示是由于booleanExpression这个条件符合导致的报错。

　　⒃ASSERT(booleanExpression)语句一般用来检查一些必须符合的条件，如果不符合条件，则不让程序继续运行下去。

　　⒄assert是编译过程中判断语句是否成功（合法的函数。

　　⒅也是一种断言语句，主要用来调试程序。

　　⒆pandas常用函数汇总

　　⒇panda、按照多列分组???g_new=df.groupby()???得到生成器(((’分组’,’分组’),DataFrame),(),()...)???g_new.get_group((’分组’,’分组’))???for(name_,name_),grouping_new:???????print((name_,name_),group)?g.mean()?--》求每组的平均值?与g.agg(’mean’)方法一样pd.pivot_table(df,index=)index是分组的组名，values是透视表呈现结果的列，columns是values下的分解#感觉透视表呈现的结果就是groupby+agg后的结果#分析者需要对数据结构有一定的了解df.sort_values(by=’’,ascending=True/False)?df可以索引df.value_counts()?--》按值计数df..apply(lambdax:x》)?--》DataFrame中的True/False通过g.size()可以看到被groupby之后的数据，得到的是一个Series、Series的排序：??对值进行排序??Series.sort_values()?---》直接对Series的值进行排序??通过索引进行排序??Series.sort_index()???#默认都是升序排列、DataFrame的排序???df.sort_values(by=’’)?--》按照某列的顺序进行排序??df.sort_values()?--》返回对a列数据的排序结果，只返回a列、df.index=Series()?直接对index赋予新值、df.index=df.index.map(str.upper)???map函数中只传入新的函数名即可、df.rename(index=str.upper,columns=str.lower)???或者传递字典，进行一一转换??pd.merge(df,df,on=None,how=’left/right/inner/outer’)??pd.merge(df,df)?--》没有on参数默认先找相同的columns,然后在columns下找相同的values??pd.merge(df,df,on=’columns’)?--》on参数是指按照指定列进行merge??left:表示以左边的数据表为基准，进行填充右面的数据??right:表示以右边的数据表为基准，填充左边的数据??outer:以on的指定列的所有值为基准，填充两边的数据??inner:默认inner,相同on指定的columns下的相同values对应的左右两边的数据、concat拼接??pd.concat()??pd.concat()?--》上下叠加，将没有的列进行填充、bine组合??Series.bine_first(Series)?--》用Series的值去填充Series中为空的值??df.bine_first(df)?---》用df将df中的空值填充??df.apply(str.upper)?---》apply函数中也只输入函数名??len(df)?--》求df的长度??len(df.unique())?--》查看a列中不重复数据的多少??Series.duplicated()?--》返回一列True/False的Series??Series.drop_duplicates()?--》删除重复值??df.drop_duplicates(’a’,keep=’first/last’)??df.drop_duplicates()?--》删除完全重复的行??参数：’a’表示以a列为基准，删除重复值???????first表示保留第一个，last表示保留最后一个??data_list=pd.date_range(start,end,period=’D’,freq)??period=’D’,以天为单位??freq=’W’以周为单位??freq=’W-Mon’以每周一位单位??freq=’H’?以h为单位??以data_range作为索引提取数据比较简单??df??df??df??df??对时间序列数据进行分组聚合操作：??s.resample(’M’).mean()?--》以月为单位进行采样，然后求每组的平均值??s.resample(’H’).ffill()?--》前项填充??s.resample(’H’).bfill()?--》后项填充补充：jupyter中可以执行linux命令，太棒了！????????!ls????????!morexxx.csv????????!pwd?等等??????jupyter查看函数帮助的快捷键：摁住shift+tab?棒！！！

　　⒈assert.notnull有什么用

　　⒉首先：booleanExpression参数是一个bool表达式。

　　⒊当程序运行到该语句的时候，程序会检查booleanExpression这个表达式是真还是假。

　　⒋如果条件符合，程序继续运行下面的代码；

　　⒌如果是不符合，那么持续运行会被卡在这里。不往下面走，并有程序弹出错误对话框，指示是由于booleanExpression这个条件符合导致的报错。

　　⒍ASSERT(booleanExpression)语句一般用来检查一些必须符合的条件，如果不符合条件，则不让程序继续运行下去。

　　⒎assert是编译过程中判断语句是否成功（合法的函数。

　　⒏也是一种断言语句，主要用来调试程序。

　　⒐校验函数notnull有异常

　　⒑具体如下不允许这个字段为空值。写代码的话，在字符类型后面加上就可以了。例如：createtableemp(idvarchar()notnull,--这个字段不能为空namevarchar());除了强制设定notnull的，建表后，主键、分区字段等都是非空的。

　　⒒SQL怎么添加非空约束

　　⒓首先需要连接sqlserver，如下图所示。

　　⒔接下来需要右键单击表，如下图所示。

　　⒕接下来需要选择设计，如下图所示。

　　⒖接下来需要点击字段，如下图所示。

　　⒗接下来需要选择非空约束，如下图所示。

　　⒘接下来需要点击添加按钮，如下图所示。

　　⒙最后编写表达式即可，如下图所示。

　　⒚sql的where条件中是否null相关条件怎么写

　　⒛sql的where条件判断值是否为null，可以直接与NULL进行比较。

　　select?*?from?a?where?e=null;--检索表a中列e为NULL的数据select?*?from?a?where?e《》null;--检索表a中列e不为NULL的数据

　　检索环境和数据库管理系统的差异，部分环境不支持NULL值的直接比较，需要使用isnull和isnotnulll来判断空值NULL，上例脚本修改为：

　　select?a,e?from?a?where?e?is?null;select?a,e?from?a?where?e?is?not?null;

　　另外有些数据库，NULL值检索结果和空字符“”是一样的，为了区别，可以使用函数来更改NULL的显示。

　　例：MSSQLserver中的isnull函数：

　　ISNULL语法格式ISNULL(check_expression,replacement_value)

　　参数简介check_expression：将被检查是否为NULL的表达式，check_expression可以是任何类型的。

　　replacement_value：在check_expression为NULL时将返回的表达式，replacement_value必须与check_expresssion具有相同的类型。

　　返回值返回与check_expression相同的类型。如果check_expression不为NULL，那么返回该表达式的值；否则返回replacement_value。