当前位置：首页 > news >正文

Pandas的数据转换函数

news 2026/2/10 15:24:41

Pandas的数据转换函数：map, apply, applymap

参数	描述
map	只用于Series,实现每个值->值的映射
apply	用于Series实现每个值的处理，用于DataFrame实现某个轴的Series的处理
applymap	只能用于DataFrame, 用于处理该DataFrame的每个元素

1. map用于Series值的转换

将股票代码英文转换成中文名字
Series.map(dict) or Series.map(function)均可

import pandas as pd
file_path = r'C:\TELCEL_MEXICO_BOT\A\互联网公司股票.xlsx'
stocks = pd.read_excel(file_path)print(stocks)日期    公司       收盘      开盘       高       低    交易量   涨跌幅
0  2019-10-03  BIDU   104.32  102.35  104.73  101.15   2.24  0.02
1  2019-10-02  BIDU   102.62  100.85  103.24   99.50   2.69  0.01
2  2019-10-01  BIDU   102.00  102.80  103.26  101.00   1.78 -0.01
3  2019-10-03  BABA  1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39  0.02
4  2019-10-02  BABA   165.77  162.82  166.88  161.90  11.60  0.00
5  2019-10-01  BABA   165.15  168.01  168.23  163.64  14.19 -0.01
6  2019-10-03    IQ    16.06   15.71   16.38   15.32  10.08  0.02
7  2019-10-02    IQ    15.72   15.85   15.87   15.12   8.10 -0.01
8  2019-10-01    IQ    15.92   16.14   16.22   15.50  11.65 -0.01
9  2019-10-03    JD   128.80   28.11   28.97   27.82   8.77 -0.03
10 2019-10-02    JD   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53  0.00
11 2019-10-01    JD    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64  0.00print(stocks['公司'].unique())
['BIDU' 'BABA' 'IQ' 'JD']## 公司股票代码到中文的映射，注意这是小写
dict_company_names = {'bidu':'百度','baba':'阿里巴巴','iq':'爱奇艺','jd':'京东'}
## 方法1: Series.map(dict)
stocks['公司中文'] = stocks['公司'].str.lower().map(dict_company_names) 
print(stocks)日期    公司       收盘      开盘       高       低    交易量   涨跌幅  公司中文
0  2019-10-03  BIDU   104.32  102.35  104.73  101.15   2.24  0.02    百度
1  2019-10-02  BIDU   102.62  100.85  103.24   99.50   2.69  0.01    百度
2  2019-10-01  BIDU   102.00  102.80  103.26  101.00   1.78 -0.01    百度
3  2019-10-03  BABA  1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39  0.02  阿里巴巴
4  2019-10-02  BABA   165.77  162.82  166.88  161.90  11.60  0.00  阿里巴巴
5  2019-10-01  BABA   165.15  168.01  168.23  163.64  14.19 -0.01  阿里巴巴
6  2019-10-03    IQ    16.06   15.71   16.38   15.32  10.08  0.02   爱奇艺
7  2019-10-02    IQ    15.72   15.85   15.87   15.12   8.10 -0.01   爱奇艺
8  2019-10-01    IQ    15.92   16.14   16.22   15.50  11.65 -0.01   爱奇艺
9  2019-10-03    JD   128.80   28.11   28.97   27.82   8.77 -0.03    京东
10 2019-10-02    JD   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53  0.00    京东
11 2019-10-01    JD    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64  0.00    京东## 方法2：Series.map(function), function的参数是Series的每个元素的值
print(stocks)日期    公司       收盘      开盘       高       低    交易量   涨跌幅
0  2019-10-03  BIDU   104.32  102.35  104.73  101.15   2.24  0.02
1  2019-10-02  BIDU   102.62  100.85  103.24   99.50   2.69  0.01
2  2019-10-01  BIDU   102.00  102.80  103.26  101.00   1.78 -0.01
3  2019-10-03  BABA  1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39  0.02
4  2019-10-02  BABA   165.77  162.82  166.88  161.90  11.60  0.00
5  2019-10-01  BABA   165.15  168.01  168.23  163.64  14.19 -0.01
6  2019-10-03    IQ    16.06   15.71   16.38   15.32  10.08  0.02
7  2019-10-02    IQ    15.72   15.85   15.87   15.12   8.10 -0.01
8  2019-10-01    IQ    15.92   16.14   16.22   15.50  11.65 -0.01
9  2019-10-03    JD   128.80   28.11   28.97   27.82   8.77 -0.03
10 2019-10-02    JD   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53  0.00
11 2019-10-01    JD    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64  0.00dict_company_names = {'bidu':'百度','baba':'阿里巴巴','iq':'爱奇艺','jd':'京东'}
stocks['公司中文2'] = stocks['公司'].map(lambda x:dict_company_names[x.lower()])
print(stocks)日期    公司       收盘      开盘       高       低    交易量   涨跌幅 公司中文2
0  2019-10-03  BIDU   104.32  102.35  104.73  101.15   2.24  0.02    百度
1  2019-10-02  BIDU   102.62  100.85  103.24   99.50   2.69  0.01    百度
2  2019-10-01  BIDU   102.00  102.80  103.26  101.00   1.78 -0.01    百度
3  2019-10-03  BABA  1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39  0.02  阿里巴巴
4  2019-10-02  BABA   165.77  162.82  166.88  161.90  11.60  0.00  阿里巴巴
5  2019-10-01  BABA   165.15  168.01  168.23  163.64  14.19 -0.01  阿里巴巴
6  2019-10-03    IQ    16.06   15.71   16.38   15.32  10.08  0.02   爱奇艺
7  2019-10-02    IQ    15.72   15.85   15.87   15.12   8.10 -0.01   爱奇艺
8  2019-10-01    IQ    15.92   16.14   16.22   15.50  11.65 -0.01   爱奇艺
9  2019-10-03    JD   128.80   28.11   28.97   27.82   8.77 -0.03    京东
10 2019-10-02    JD   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53  0.00    京东
11 2019-10-01    JD    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64  0.00    京东

2. apply用于Series和DataFrame的转换

Series.apply(function), 函数的参数是每个值
DataFrame.apply(function),函数的参数是Series

import pandas as pd
import numpy as np
file_path = r'C:\TELCEL_MEXICO_BOT\A\互联网公司股票.xlsx'
stocks = pd.read_excel(file_path)
print(stocks)日期    公司       收盘      开盘       高       低    交易量   涨跌幅
0  2019-10-03  BIDU   104.32  102.35  104.73  101.15   2.24  0.02
1  2019-10-02  BIDU   102.62  100.85  103.24   99.50   2.69  0.01
2  2019-10-01  BIDU   102.00  102.80  103.26  101.00   1.78 -0.01
3  2019-10-03  BABA  1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39  0.02
4  2019-10-02  BABA   165.77  162.82  166.88  161.90  11.60  0.00
5  2019-10-01  BABA   165.15  168.01  168.23  163.64  14.19 -0.01
6  2019-10-03    IQ    16.06   15.71   16.38   15.32  10.08  0.02
7  2019-10-02    IQ    15.72   15.85   15.87   15.12   8.10 -0.01
8  2019-10-01    IQ    15.92   16.14   16.22   15.50  11.65 -0.01
9  2019-10-03    JD   128.80   28.11   28.97   27.82   8.77 -0.03
10 2019-10-02    JD   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53  0.00
11 2019-10-01    JD    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64  0.00dict_company_names = {'bidu':'百度','baba':'阿里巴巴','iq':'爱奇艺','jd':'京东'}## Series.apply(function)stocks['公司中文3'] = stocks['公司'].apply(lambda x:dict_company_names[x.lower()] )
print(stocks)日期    公司       收盘      开盘       高       低    交易量   涨跌幅 公司中文3
0  2019-10-03  BIDU   104.32  102.35  104.73  101.15   2.24  0.02    百度
1  2019-10-02  BIDU   102.62  100.85  103.24   99.50   2.69  0.01    百度
2  2019-10-01  BIDU   102.00  102.80  103.26  101.00   1.78 -0.01    百度
3  2019-10-03  BABA  1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39  0.02  阿里巴巴
4  2019-10-02  BABA   165.77  162.82  166.88  161.90  11.60  0.00  阿里巴巴
5  2019-10-01  BABA   165.15  168.01  168.23  163.64  14.19 -0.01  阿里巴巴
6  2019-10-03    IQ    16.06   15.71   16.38   15.32  10.08  0.02   爱奇艺
7  2019-10-02    IQ    15.72   15.85   15.87   15.12   8.10 -0.01   爱奇艺
8  2019-10-01    IQ    15.92   16.14   16.22   15.50  11.65 -0.01   爱奇艺
9  2019-10-03    JD   128.80   28.11   28.97   27.82   8.77 -0.03    京东
10 2019-10-02    JD   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53  0.00    京东
11 2019-10-01    JD    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64  0.00    京东## DataFrame.apply(function)stocks['公司中文4'] = stocks.apply(lambda x:dict_company_names[x['公司'].lower()], axis=1)
print(stocks)日期    公司       收盘      开盘       高       低    交易量   涨跌幅 公司中文4
0  2019-10-03  BIDU   104.32  102.35  104.73  101.15   2.24  0.02    百度
1  2019-10-02  BIDU   102.62  100.85  103.24   99.50   2.69  0.01    百度
2  2019-10-01  BIDU   102.00  102.80  103.26  101.00   1.78 -0.01    百度
3  2019-10-03  BABA  1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39  0.02  阿里巴巴
4  2019-10-02  BABA   165.77  162.82  166.88  161.90  11.60  0.00  阿里巴巴
5  2019-10-01  BABA   165.15  168.01  168.23  163.64  14.19 -0.01  阿里巴巴
6  2019-10-03    IQ    16.06   15.71   16.38   15.32  10.08  0.02   爱奇艺
7  2019-10-02    IQ    15.72   15.85   15.87   15.12   8.10 -0.01   爱奇艺
8  2019-10-01    IQ    15.92   16.14   16.22   15.50  11.65 -0.01   爱奇艺
9  2019-10-03    JD   128.80   28.11   28.97   27.82   8.77 -0.03    京东
10 2019-10-02    JD   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53  0.00    京东
11 2019-10-01    JD    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64  0.00    京东## 注意在这个代码中
1. apply 是在stocks这个DataFrame上调用
2. lambda x 的 x是一个Series,因为指定了axis=1,所以Series的key是列名，可以用x['公司']获取

3. applymap用于DataFrame所有值的转换

import pandas as pdfile_path = r'C:\TELCEL_MEXICO_BOT\A\互联网公司股票.xlsx'
stocks = pd.read_excel(file_path)
print(stocks)日期    公司       收盘      开盘       高       低    交易量   涨跌幅
0  2019-10-03  BIDU   104.32  102.35  104.73  101.15   2.24  0.02
1  2019-10-02  BIDU   102.62  100.85  103.24   99.50   2.69  0.01
2  2019-10-01  BIDU   102.00  102.80  103.26  101.00   1.78 -0.01
3  2019-10-03  BABA  1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39  0.02
4  2019-10-02  BABA   165.77  162.82  166.88  161.90  11.60  0.00
5  2019-10-01  BABA   165.15  168.01  168.23  163.64  14.19 -0.01
6  2019-10-03    IQ    16.06   15.71   16.38   15.32  10.08  0.02
7  2019-10-02    IQ    15.72   15.85   15.87   15.12   8.10 -0.01
8  2019-10-01    IQ    15.92   16.14   16.22   15.50  11.65 -0.01
9  2019-10-03    JD   128.80   28.11   28.97   27.82   8.77 -0.03
10 2019-10-02    JD   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53  0.00
11 2019-10-01    JD    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64  0.00sub_df = stocks[['收盘', '开盘','高', '低', '交易量']]
print(sub_df)收盘      开盘       高       低    交易量
0    104.32  102.35  104.73  101.15   2.24
1    102.62  100.85  103.24   99.50   2.69
2    102.00  102.80  103.26  101.00   1.78
3   1169.48  166.65  170.18  165.00  10.39
4    165.77  162.82  166.88  161.90  11.60
5    165.15  168.01  168.23  163.64  14.19
6     16.06   15.71   16.38   15.32  10.08
7     15.72   15.85   15.87   15.12   8.10
8     15.92   16.14   16.22   15.50  11.65
9    128.80   28.11   28.97   27.82   8.77
10   128.06   28.00   28.22   27.53   9.53
11    28.19   28.22   28.57   27.97  10.64## 将这些数据取整数，应用于所有元素
print(sub_df.applymap(lambda x:int(x)))收盘   开盘    高    低  交易量
0    104  102  104  101    2
1    102  100  103   99    2
2    102  102  103  101    1
3   1169  166  170  165   10
4    165  162  166  161   11
5    165  168  168  163   14
6     16   15   16   15   10
7     15   15   15   15    8
8     15   16   16   15   11
9    128   28   28   27    8
10   128   28   28   27    9
11    28   28   28   27   10## 直接修改原df的这几列stocks.loc[:,['收盘', '开盘','高', '低', '交易量']] = sub_df.applymap(lambda x:int(x))
print(stocks)日期    公司    收盘   开盘    高    低  交易量   涨跌幅
0  2019-10-03  BIDU   104  102  104  101    2  0.02
1  2019-10-02  BIDU   102  100  103   99    2  0.01
2  2019-10-01  BIDU   102  102  103  101    1 -0.01
3  2019-10-03  BABA  1169  166  170  165   10  0.02
4  2019-10-02  BABA   165  162  166  161   11  0.00
5  2019-10-01  BABA   165  168  168  163   14 -0.01
6  2019-10-03    IQ    16   15   16   15   10  0.02
7  2019-10-02    IQ    15   15   15   15    8 -0.01
8  2019-10-01    IQ    15   16   16   15   11 -0.01
9  2019-10-03    JD   128   28   28   27    8 -0.03
10 2019-10-02    JD   128   28   28   27    9  0.00
11 2019-10-01    JD    28   28   28   27   10  0.00

Pandas的数据转换函数

Pandas的数据转换函数：map, apply, applymap 参数描述map只用于Series,实现每个值->值的映射apply用于Series实现每个值的处理，用于DataFrame实现某个轴的Series的处理applymap只能用于DataFrame, 用于处理该DataFrame的每个元素 1. map用于Series值…...

编程日记 2025/3/7 8:31:02

影刀 RPA 实战开发阶段总结

目录 1. 影刀 RPA 官方教程的重要性 1.1系统全面的知识体系 1.2 权威准确的技术指导 1.3 贴合实际的案例教学 1.4高效的学习方法引导 2. 官方视频教程与实战 2.1 官方视频教程：奠定坚实基础 2.2 实战：拓展应用视野 3. 往期实战博文导航 3.1 初级…...

编程日记 2025/3/7 8:30:00

Linux系统上安装kafka

目录 1. 安装Java环境 2. 下载和解压Kafka 3. 配置Kafka 4. 启动ZooKeeper和Kafka 5. 测试Kafka 6. 停止服务 7.常见问题 1. 安装Java环境 Kafka依赖Java运行环境（JDK 8或更高版本）： # 安装OpenJDK（推荐） yum…...

编程日记 2025/3/7 8:26:57

DeepSeek如何快速开发PDF转Word软件

一、引言如今，在线工具的普及让PDF转Word成为了一个常见需求，常见的PDF转Word工具有收费的WPS，免费的有PDFGear，以及在线工具SmallPDF、iLovePDF、24PDF等。然而，大多数免费在线转换工具存在严重隐私风险——文件需上…...

编程日记 2025/3/7 8:24:55

虚拟机 | Ubuntu图形化系统： open-vm-tools安装失败以及实现文件拖放

系列文章目录虚拟机 | Ubuntu 安装流程以及界面太小问题解决文章目录系列文章目录虚拟机 | Ubuntu 安装流程以及界面太小问题解决前言一、VMware Tools 和 open-vm-tools 是什么1、VMware Tools2、open-vm-tools 二、推荐使用open-vm-tools（简单）1、…...

编程日记 2025/3/7 8:22:53

Mysql-经典故障案例（1）-主从同步由于主键问题引发的故障

故障报错 Could not execute Write_rows event on table test.users; Duplicate entry 3 for key PRIMARY, Error_code: 1062; handler error HA_ERR_FOUND_DUPP_KEY; the events master log mysql-bin.000031, end_log_pos 3297这是由于从库存在与主库相同主键值，…...

编程日记 2025/3/7 8:21:52

Linux下学【MySQL】中如何实现：多表查询（配sql+实操图+案例巩固通俗易懂版~）

每日激励：“不设限和自我肯定的心态：I can do all things。 — Stephen Curry” 绪论： 本章是MySQL篇中，非常实用性的篇章，相信在实际工作中对于表的查询，很多时候会涉及多表的查询，在多表查询…...

编程日记 2025/3/7 8:15:46

ubuntu局域网部署stable-diffusion-webui记录

需要局域网访问，如下设置： 过程记录查看源码： 查看源码，原来修改参数：--server-name 故启动： ./webui.sh --server-name0.0.0.0 安装下载记录： 快速下载可设置： export HF_ENDPOI…...

编程日记 2025/3/7 8:13:43

最基于底层的运算符——位运算符

位运算符是直接对二进制位（bit）进行操作的运算符，它们在底层开发、算法优化和特定场景（如位掩码、数据压缩）中非常高效。以下是常见位运算符的详解、使用技巧及注意事项： 一、六大核心位运算符 1. 按位与&…...

编程日记 2025/3/7 8:12:42

代码随想录算法训练营第三十二天 | 509. 斐波那契数 70. 爬楼梯 746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数力扣题目链接(opens new window) 斐波那契数，通常用 F(n) 表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) 0，F(1) 1 F(n) F(n -…...

编程日记 2025/3/7 8:08:38

3-9 WPS JS宏单元格复制、重定位应用(拆分单表到多表)

************************************************************************************************************** 点击进入 -我要自学网-国内领先的专业视频教程学习网站 *******************************************************************************************…...

编程日记 2025/3/7 8:02:32

C++ 中前置 `++` 与后置 `++` 运算符重载

C 中前置与后置运算符重载的设计原理与使用规范 1. 为什么后置返回对象而不是引用？ 原因： 后置需要返回自增前的旧值，但旧值在运算后已被修改。为了保存旧值，必须在函数内部创建一个临时对象（拷贝原对象的状态…...

编程日记 2025/3/7 8:00:29

Scala：case class（通俗易懂版）

1. case class 是什么？ 想象你要做一个表格，比如学生信息表，每一行需要填：姓名、年龄、成绩。在代码里，这种“表格的一行”就是一个数据对象，case class 就是帮你快速创建这种“表格行”的工具。普通方…...

编程日记 2025/3/7 7:54:23

Vue、React、原生小程序的写法对比差异

以下是从变量、方法、路由、状态管理、父子传值等多个维度对 Vue、React、原生小程序的对比表格：技术对比表格功能/技术Vue (Options/Composition API)React (Hooks)原生微信小程序变量定义data() { return { count: 0 } }(Options API)const count = ref(0)(Composition…...

编程日记 2025/3/7 7:53:22

【AIGC系列】6：HunyuanVideo视频生成模型部署和代码分析

AIGC系列博文： 【AIGC系列】1：自编码器（AutoEncoder, AE） 【AIGC系列】2：DALLE 2模型介绍（内含扩散模型介绍） 【AIGC系列】3：Stable Diffusion模型原理介绍【AIGC系列】4&#xff1…...

编程日记 2025/3/7 7:42:10

java 初学知识点总结

自己总结着玩 1.基本框架 public class HelloWorld{ public static void main(String[] args){ }//类名用大写字母开头 } 2.输入： (1)Scanner:可读取各种类型，字符串相当于cin>>; Scanner anew Scanner(System.in); Scan…...

编程日记 2025/3/7 7:37:04

Android MVC、MVP、MVVM三种架构的介绍和使用。

写在前面：现在随便出去面试Android APP相关的工作，面试官基本上都会提问APP架构相关的问题，用Java、kotlin写APP的话，其实就三种架构MVC、MVP、MVVM，MVC和MVP高度相似，区别不大，MVVM则不同&…...

编程日记 2025/3/7 7:34:02

AI视频领域的DeepSeek—阿里万相2.1图生视频

让我们一同深入探索万相 2.1 ，本文不仅介绍其文生图和文生视频的使用秘籍，还将手把手教你如何利用它实现图生视频。如下为生成的视频效果（我录制的GIF动图） 如下为输入的图片目录 1.阿里巴巴全面开源旗下视频生成模型万相2.1模…...

编程日记 2025/3/7 7:28:57

IDEA 2024.1.7 Java EE 无框架配置servlet

1、创建一个目录（文件夹）lib来放置我们的库 2、将tomcat目录下的lib文件夹中的servlet-api.jar文件复制到刚创建的lib文件夹下。 3、把刚才复制到lib下的servlet-api.jar添加为库 4、在src下新建一个package：com.demo，然后创…...

编程日记 2025/3/7 7:27:56

STM32---FreeRTOS中断管理试验

一、实验实验目的：学会使用FreeRTOS的中断管理创建两个定时器，一个优先级为4，另一个优先级为6；注意：系统所管理的优先级范围 ：5~15 现象：两个定时器每1s，打印一段字符串&#x…...

编程日记 2025/3/7 7:26:55

SciencePlots——绘制论文中的图片

文章目录安装一、风格二、1 资源安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源论文绘图神器来了：一行…...

编程新知 2025/9/8 13:50:07

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引索引的优缺点优点1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度（创建索引的主要原因）。3. 可以加速表和表之间的连接，实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中，…...

编程新知 2026/1/25 4:36:37

Debian系统简介

目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解安装软件包卸载软件包查询软件包状态验证软件包完整性手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核的 Linux 发行版&#xff…...

编程新知 2026/2/1 13:41:09

UE5 学习系列（三）创建和移动物体

这篇博客是该系列的第三篇，是在之前两篇博客的基础上展开，主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体，这篇博客跟随的视频链接如下： B 站视频：s03-创建和移动物体如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...

编程新知 2026/1/24 10:00:31

蓝桥杯 2024 15届国赛 A组儿童节快乐

P10576 [蓝桥杯 2024 国 A] 儿童节快乐题目描述五彩斑斓的气球在蓝天下悠然飘荡，轻快的音乐在耳边持续回荡，小朋友们手牵着手一同畅快欢笑。在这样一片安乐祥和的氛围下，六一来了。今天是六一儿童节，小蓝老师为了让大家在节…...

编程新知 2025/12/5 2:40:04

CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署

一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架，相比 MapReduce 具有以下核心优势： 内存计算：数据可常驻内存，迭代计算性能提升 10-100 倍（文档段落：3-79…...

编程新知 2026/2/5 1:30:05

2.Vue编写一个app

1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template>  </template>…...

编程新知 2026/1/31 6:04:01

【SQL学习笔记1】增删改查+多表连接全解析（内附SQL免费在线练习工具）

可以使用Sqliteviz这个网站免费编写sql语句，它能够让用户直接在浏览器内练习SQL的语法，不需要安装任何软件。链接如下： sqliteviz 注意： 在转写SQL语法时，关键字之间有一个特定的顺序，这个顺序会影响到…...

编程新知 2026/2/5 4:36:53

【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作

080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码：使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出：5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作在…...

编程新知 2025/9/22 21:37:01

在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用

1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

编程新知 2025/10/3 17:30:30

相关文章：