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De plus, l'ordre des pages qui appartiennent au même index se retrouvent mélangées et cela requiert un travail supplémentaire de la part de SQL Server lors d'une lecture d'un index et particulièrement en termes d'entrées/sorties. L'impact de la fragmentation des index sur SQL Server peut aller d'une simple baisse de l'efficacité des requêtes (pour les serveurs avec un impact faible sur les performances) jusqu'à la décision par SQL Server de ne plus utiliser les index et se remettre à faire des lectures complètes des tables (full table scans) quelle que soit la requête. Comme mentionné précédemment, les full table scans vont avoir un impact direct et important sur les performances de SQL Server. C'est la dernière alarme vous indiquant qu'il y a une fragmentation sur les index d'une base de données SQL Server. La solution à la fragmentation des index est de les réorganiser ou de les reconstruire. Mais, avant de considérer la maintenance des index il est important de répondre à deux questions: 1.
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7 5. 4 a3 5. 3 1. 5 [:, ['A', 'C']]: toutes les lignes et seulement les colonnes A et B. ['a2', 'C']: accès à la valeur de la ligne a2 et de la colonne C: 5. 4. ['a2', 'C']: autre façon recommandée d'accéder à la valeur de la ligne a2 et de la colonne C: 5. 4. on peut aussi faire une affectation pour changer la valeur: ['a2', 'C'] = 7. on peut aussi utiliser des indices numériques: [0, 1] (ou même un mélange des deux). Accès à un sous-ensemble du dataframe avec les numéros des lignes et colonnes: [1]: renvoie la deuxième ligne. [1:3, [0, 2]]: renvoie le dataframe avec les lignes 1 à 3 exclue, et les colonnes numéros 0 et 2. [:, 2:4]: renvoie toutes les lignes et les colonnes 2 à 4 exclue. [1, 2]: renvoie la valeur à la ligne 2 et la colonne 3. [1, 2]: renvoie la valeur à la ligne 2 et la colonne 3, mais c'est la façon recommandée d'accéder aux valeurs. on peut aussi faire une affectation pour changer la valeur: [1, 2] = 7. Type récupéré lors de l'accès par colonne d'une dataframe: si df est un dataframe avec 'A' parmi ses colonnes: [:, ['A']] est un dataframe (avec une seule colonne).
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> Modules non standards > Pandas > Dataframes et indexation Quand on boucle sur un dataframe, on boucle sur les noms des colonnes: for x in df: print(x) # imprime le nom de la colonne On peut boucler sur les lignes d'un dataframe, chaque ligne se comportant comme un namedtuple: for x in ertuples(): print(x. A) # Imprime la valeur courante de la colonne A de df mais attention, itération sur un dataframe est lent. Mieux vaut utiliser des opérations vectorielles! Si on ne peut pas, préférer utiliser apply. on ne peut pas modifier un dataframe sur lequel on boucle. Accès à une colonne: df['A']: renvoie la Series correspondant à la colonne de label A: a1 1. 1 a2 2. 7 a3 5. 3 df['A'][0:3]: les 3 premières valeurs des 3 premières lignes de la colonne 'A' (sous forme de Series). Accès à un sous-ensemble du dataframe avec les noms des lignes et colonnes: ['a2']: renvoie la Series correspondant à la ligne d'index a2: A 2. 7 B 10. 0 C 5. 4 D 7. 0 [['a2', 'a3'], ['A', 'C']]: renvoie un dataframe avec un sous-ensemble des lignes et des colonnes: A C a2 2.
HowTo Python Pandas Howtos Obtenir l'index des lignes dont la colonne correspond à une valeur spécifique dans Pandas Créé: December-27, 2020 | Mise à jour: January-23, 2022 Obtenir des indices de lignes contenant des nombres entiers/floats dans Pandas Obtenir les indices des lignes contenant des chaînes de caractères dans Pandas Cet article montre comment obtenir l'index des lignes dont la colonne correspond à certains critères dans Pandas. La nécessité de trouver les indices des lignes est importante dans l'ingénierie des caractéristiques. Ces compétences peuvent être utiles pour supprimer les valeurs aberrantes ou anormales dans une Dataframe. Les indices, également connus sous le nom d'étiquettes de lignes, peuvent être trouvés dans les Pandas à l'aide de plusieurs fonctions. Dans les exemples suivants, nous allons travailler sur la Dataframe créée à l'aide de l'extrait suivant. import pandas as pd import numpy as np (0) df = Frame((1, 20, size=(20, 4)), columns=list('ABCD')) print (df) Production: A B C D 0 13 16 1 4 1 4 8 10 19 2 5 7 13 2 3 7 8 15 18 4 6 14 9 10 5 17 6 16 16 6 1 19 4 18 7 15 8 1 2 8 10 1 11 4 9 12 19 3 1 10 1 5 6 7 11 9 18 16 5 12 10 11 2 2 13 8 10 4 7 14 12 15 19 1 15 15 4 13 11 16 12 5 7 5 17 16 4 13 5 18 9 15 16 4 19 16 14 17 18 Obtenir des indices de lignes contenant des nombres entiers/floats dans Pandas La fonction peut accéder aux lignes et aux colonnes par ses étiquettes/noms.
Publié le: 24/01/2018 Mise à jour: 24/01/2018 Télécharger 12 Coupe du Monde 2018 Le fond d'écran officiel de la coupe du monde 2018 pour son PC, Mac, tablettes, smartphones etc. Publié le: 22/01/2018 Mise à jour: 22/01/2018 Télécharger 13 Publié le: 27/12/2017 Mise à jour: 27/12/2017 Télécharger 14 Publié le: 06/12/2015 Mise à jour: 07/12/2017 Télécharger 15 Publié le: 16/11/2017 Mise à jour: 17/11/2017 Télécharger 16 Publié le: 09/08/2017 Mise à jour: 09/08/2017 Télécharger 17 Galaxy Note 8 - Fond d'écran officiel 2 Ce magnifique fond d'écran au format 1:1 est à l'origine celui du Galaxy Note 8 mais vous pouvez bien évidemment le télécharger sur votre tablette ou smartphone 18 Rose Gold - Fond d'écran iOS 10. Fond d écran jardin des plantes. 3. 3 Ce fond d'écran conçu à l'origine pour l'iPad est bien évidemment comptabile avec d'autres appareils. Elle a été dévoilée dans la première version test d'iOS 10. 3 Publié le: 17/05/2017 Mise à jour: 17/05/2017 Télécharger 19 20 Campagne Un arbre au beau milieu de cette belle campagne où le vert est roi.
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