上传数据好用的句子,今天才知道

博客介绍将Excel表A的数据上传至Oracle表B的方法。对于相同数据,用intersect关键字更新B表;不同数据,用minus关键字插入B表。还提及特别的merge into语句,可根据两表特定字段匹配,替换相应数据。

将A表(EXCEL)的数据上传至B表(Oracle中的表):

1.将两张表有相同数据取A表的数据,更新B表的,用的是 关键字 intersect 实现 之后update B表

2.两张表有不同的数据,取A表的数据,添加到B表,用关键字minus 实现 之后 insert B表

3.今天发现一个特别的句子:

MERGE INTO [your table-name] [rename your table here] 
USING ( [write your query here] )[rename your query-sql and using just like a table] 
ON ([conditional expression here] AND [...]...) 
WHEN MATHED THEN [here you can execute some update sql or something else ] 
WHEN NOT MATHED THEN [execute something else here ! ] 

例如:

merge into T_BHM_KC_CKXM b
using  (select to_date(sx_date,'yyyy/mm/dd') sx,test_id from test_temp  where sx_date is not null ) a
on (a.test_id=b.id)
when matched then
update set b.sx_date=a.sx

这个语句可以实现:根据a表的test_id 和 b表的id 进行匹配,如果两个值相等,把a表的sx_date 替换b表的sx_date。

很是6666

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用Hugging Face库创建数据集。首先,我应该回忆Hugging Face的datasets库的主要功能,根据用户提供的引用[1],datasets库可以方便地下载和预处理公共数据集,还支持本地数据处理。所以用户的问题应该是关于如何创建自己的数据集,无论是从本地文件还是通过其他方式。 接下来,我需要确定用户可能的场景:他们可能想要上传自己的数据到Hugging Face Hub,或者在本地使用自己的数据。根据引用[1],处理本地数据如CSV、JSON等是支持的,所以需要分步骤说明如何加载这些格式的数据,并可能进行预处理。 然后,引用[4]提到了使用绝对路径加载模型,这可能类比到加载本地数据集,需要指定文件路径。所以,在示例代码中,应该展示如何从本地路径加载数据集,比如使用load_dataset函数处理CSV或JSON文件。 用户可能需要知道如何将数据上传到Hugging Face Hub,所以需要包含创建Dataset对象并使用push_to_hub方法的步骤。同时,要引用[1]中的信息,说明datasets库的这两个主要功能。 另外,预处理部分也很重要,用户可能需要对数据进行转换或清洗。需要提到使用dataset.map方法,如引用[1]中的示例processed_dataset=dataset.map(process_example),所以应该给出一个预处理函数的例子,比如分词或标准化文本。 可能需要注意不同格式的处理方式,比如图像或音频,但根据用户的问题,可能主要集中在文本数据,但可以稍微提及其他格式。同时,确保所有代码示例符合正确的语法,比如使用正确的函数名和参数。 最后,生成相关问题,应该围绕创建数据集的各个方面,比如支持的格式、预处理方法、上传到Hub、处理大数据的技巧等,参考示例中的相关问题结构。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,引用相关引用内容,比如引用[1]中的功能,并正确添加引用标识。同时检查LaTeX格式是否正确,但用户的问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要使用数学表达式,但如果有参数或代码中的数学部分,需要正确应用格式。 总结步骤:加载本地数据集、创建自定义数据集、上传到Hub、数据预处理。每个步骤给出示例代码和解释,引用相关引用。最后生成相关问题。</think>### 如何使用Hugging Face创建数据集 Hugging Face的`datasets`库提供了灵活的工具,支持从本地文件或公共数据源创建数据集。以下是分步指南: --- #### **1. 加载本地数据集** 若已有本地数据文件(如CSV、JSON、TXT等),可直接加载为数据集对象: ```python from datasets import load_dataset # 加载CSV文件 dataset = load_dataset("csv", data_files="/path/to/your/data.csv") # 加载JSON文件(支持多文件) dataset = load_dataset("json", data_files={"train": "train.json", "test": "test.json"}) ``` - 支持格式包括:文本、图像、音频等(见引用[1])[^1]。 - 路径需为绝对路径,类似引用[4]中模型加载方式[^4]。 --- #### **2. 创建自定义数据集** 若需从零构建数据集,可使用`Dataset.from_dict()`或生成器模式: ```python from datasets import Dataset # 从字典创建 data = {"text": ["句子1", "句子2"], "label": [0, 1]} dataset = Dataset.from_dict(data) # 生成器模式(适用于大数据) def data_generator(): for i in range(100): yield {"id": i, "content": f"示例内容{i}"} dataset = Dataset.from_generator(data_generator) ``` --- #### **3. 数据预处理** 使用`.map()`方法对数据集进行批量处理: ```python def preprocess_function(example): # 示例:文本小写化 example["text"] = example["text"].lower() return example processed_dataset = dataset.map(preprocess_function) ``` - 此方法支持并行加速,适合大规模数据(引用[1])。 --- #### **4. 上传至Hugging Face Hub** 将数据集共享到社区: ```python dataset.push_to_hub("你的用户名/数据集名称") ``` - 需先登录Hugging Face账户:`huggingface-cli login` --- #### **5. 使用高级功能** - **流式加载**:处理超大数据集无需全量加载: ```python dataset = load_dataset("json", data_files="large_data.json", streaming=True) ``` - **数据集标注**:结合`datasets`与标注工具(如Label Studio)生成带标注数据。 ---
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