男在前还是女在前 依据性别降序建设索引 (男在前还是女在前好?)

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• 依据性别降序建设索引，男在前还是女在前？
• MySQL 8 新个性之降序索引底层成功
• 一文搞懂Pandas数据排序
• 一、Series的排序
• 二、DataFrame的排序

依据性别降序建设索引，男在前还是女在前？

男在前女在后，汉字排序是以全拼来排序的，男的拼音nan,女的拼音是nu，所以男的排在女前面。

自动是升序，假设是降序则女在前，男在后。

宿愿帮上你。

祝新年欢快！

MySQL 8 新个性之降序索引底层成功

MySQL 8 引入了一个新的个性，即对降序索引的底层成功。

传统的升序索引在创立时自动依照字段升序排序，而降序索引则冲破了这一惯例，准许依据须要创立依照字段降序陈列的索引。

但是，在 MySQL 8.0 之前，虽然语法上支持降序索引，但其底层并未齐全支持，造成实践运行中或者会产生意想不到的行为。

在 MySQL 7 和 8 中，经过创立表和索引，咱们可以观察到降序索引在不同版本中的差异。

在 Mysql7 中，即使设置了降序，底层排序依然是升序的，而在 Mysql8 中，降序索引终于在底层获取了真正的支持，可以依照创立时指定的降序模式陈列。

了解索引面前的原理，是优化查问性能的关键。

索引就像对数据启动排序的预解决，经过将数据依照特定字段排序，可以更高效地定位数据。

例如，当查问a=3时，排序后的数据可以缩小查找次数。

关于降序索引，虽然查问逻辑与升序索引不同，但雷同应用了数据排序的原理，只是排序顺序从大到小。

MySQL 经常使用B+树等数据结构启动排序，但详细成功复杂，触及到了存储引擎（如Innodb）的细节。

在Mysql8中，降序索引的引入提供了更大的灵敏性，使得开发者可以依据业务需求创立更适宜查问的索引，从而优化查问性能。

一文搞懂Pandas数据排序

数据排序是数据剖析中经常出现且高频的义务，Pandas库提供了弱小的排序配置。

重要触及两个函数：`sort_index`和`sort_values`，用于解决两种数据类型：Series和DataFrame。

一、Series的排序

关于Series排序，重要分为索引排序和值排序。

1、索引排序

经常使用`sort_index`函数启动索引排序。

默以为升序陈列，参数`ascending=False`可成功降序陈列。

例如，构建一个Series `s = Series([4,1,2,3],index=[d,a,c,b])`，升序排序为`a 1 b 3 c 2 d 4`，降序排序为`d 4 c 2 b 3 a 1`。

2、值排序

经常使用`sort_values`函数对值启动排序，自动升序，参数`ascending=False`成功降序陈列。

关于Series `s = Series([4,1,2,3])`，升序排序为`a 1 c 2 b 3 d 4`，降序排序为`d 4 b 3 c 2 a 1`。

二、DataFrame的排序

DataFrame排序重要分为按索引排序和按值排序。

1、索引排序

经常使用`sort_index`函数启动排序。

参数`by`指定排序依据，`axis`指定排序方向，默以为行，参数`ascending`管理排序方向。

构建DataFrame `data = ( (9)(3,3), index = [0,2,1], columns = [col_a,col_c,col_b])`，按行升序排序为`col_a col_c col_b 0 0 1 2 1 6 7 8 2 3 4 5`，按行降序为`col_a col_c col_b 2 3 4 5 1 6 7 8 0 0 1 2`，按列升序为`col_a col_c col_b 0 0 1 2 1 6 7 8 2 3 4 5`。

2、值排序

经常使用`sort_values`函数启动排序，参数`by`指定排序依据，`ascending`管理排序方向。

构建DataFrame `data =([[2,3,12],[6,2,8],[9,5,7]])`，按指定列`col_c`排序为`col_a col_c col_b 2 6 2 8 0 2 3 12 1 9 5 7`，按多列排序为`col_a col_c col_b 1 9 5 7 2 6 2 8 0 2 3 12`，先按`col_b`降序，再按`col_a`升序为`col_a col_c col_b 0 2 3 12 2 6 2 8 1 9 5 7`。

以上展现了Pandas对Series和DataFrame启动排序的重要方法，经过灵敏经常使用`sort_index`和`sort_values`函数，可以高效地成功数据排序，为后续的数据剖析和解决提供便利。