久违的jdbc样板代码

本文展示了一个使用 Java 访问 MySQL 数据库的基本示例,包括建立连接、执行 SQL 查询并获取结果集的过程。

public class DB {
private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";

private String user = "root";
private String pwd = "yanshaozhi";

public Connection getcon() throws InstantiationException,
IllegalAccessException, ClassNotFoundException, SQLException {
Connection con;
Class.forName("org.gjt.mm.mysql.Driver").newInstance();
con = DriverManager.getConnection(url, user, pwd);
return con;
}

public ResultSet executeSql(String sqlstr) throws InstantiationException,
IllegalAccessException, ClassNotFoundException, SQLException {
Connection conn;
Statement stmt;

conn = getcon();
stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sqlstr);

return rs;
}

public static void main(String[] args) throws InstantiationException,
IllegalAccessException, ClassNotFoundException, SQLException {
DB mysql11 = new DB();
ResultSet rs;
rs = mysql11.executeSql("select * from user");
try {
while (rs.next()) {
System.out.println(rs.getString("username"));
}
} catch (Exception e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
}
}
<think>好的,我现在需要处理用户关于“EDA2选一代码”的请求。首先,我要明确用户的需求是什么。EDA通常指的是“探索性数据分析”(Exploratory Data Analysis),而“2选一代码”可能是指用户想要在两个不同的EDA方法或代码实现之间选择一个。用户可能希望了解这两个选项的区别,或者如何选择适合自己数据集的EDA方法。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。他们可能是数据分析师、数据科学家或者刚开始学习数据分析的人。如果是新手,可能需要更基础的代码示例和解释;如果是有经验的人,可能需要更高效的技巧或高级方法。不过,用户没有提供具体的情境,所以需要保持回答的通用性。 然后,我要确定用户提到的“EDA2选一”具体指什么。可能有两种情况:一种是用户有两个不同的EDA代码方案,需要帮助选择一个;另一种是EDA中有两种常见的对比方法,比如统计描述与可视化分析,或者单变量分析与多变量分析。需要进一步澄清,但用户可能没有详细说明,所以需要假设常见的情况。 根据系统级指令,必须使用正确的中文和LaTeX格式。因此,在回答中,行内数学表达式要用$...$,独立公式用$$...$$。例如,提到均值时用$\mu$,方差用$\sigma^2$等。同时,结构要清晰,分步骤解释。 可能的思路是提供两种常见的EDA方法,并给出各自的代码示例,然后比较它们的适用场景,帮助用户选择。例如,一种侧重于统计摘要,另一种侧重于可视化。或者一种用于数据清洗,另一种用于特征分析。 需要确保代码示例正确且符合Python语法,使用常用的库如Pandas、Matplotlib、Seaborn。同时,解释每个代码块的作用,帮助用户理解哪种情况更适合哪种方法。 还要考虑可能的错误,比如用户可能混淆了不同的EDA工具,或者需要更具体的应用场景。但由于信息有限,只能提供通用建议,并鼓励用户提供更多细节以便进一步帮助。 最后,总结两种方法的优缺点,帮助用户根据数据特点、分析目的和时间限制做出选择。例如,统计方法快速但不够直观,可视化更直观但耗时。 需要检查LaTeX语法是否正确,避免格式错误。例如,变量用$x$,公式如均值公式写成$\mu = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i$。同时,确保独立公式单独成段,使用$$...$$。 确保回答结构清晰,分步骤解释每个选项,并提供代码示例和适用场景比较。这样用户可以根据自己的需求选择最适合的EDA方法。</think>以下是对“EDA二选一代码”的详细解释,帮助您根据需求选择合适的方法: --- ### **探索性数据分析(EDA)两种代码方案对比** 在数据预处理阶段,通常需要在 **快速统计摘要** 与 **深度可视化分析** 两种EDA方案中选择。以下是具体实现与选择建议: --- #### **方案一:快速统计摘要(适合初步数据审查)** ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 核心统计输出 print("1. 数据维度:", data.shape) print("2. 前5行样本:\n", data.head()) print("3. 缺失值统计:\n", data.isnull().sum()) print("4. 数值型变量描述:\n", data.describe()) print("5. 类别型变量分布:\n", data.select_dtypes(include='object').nunique()) ``` **适用场景**: - 数据量较大($n > 10^4$)时快速扫描 - 需要立即识别缺失值/异常值(如$\text{age} < 0$) - 检查数据分布偏度(通过$\mu \pm 3\sigma$原则) **优势**:执行速度快(时间复杂度$O(n)$),适合自动化流程 --- #### **方案二:深度可视化分析(适合深入洞察)** ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 初始化画布 fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15,10)) # 分布分析 sns.histplot(data['age'], kde=True, ax=axes[0,0]) axes[0,0].set_title('年龄分布直方图') # 相关性分析 sns.heatmap(data.corr(), annot=True, ax=axes[0,1]) axes[0,1].set_title('变量相关性热力图') # 异常值检测 sns.boxplot(x=data['income'], ax=axes[1,0]) axes[1,0].set_title('收入箱线图') # 类别平衡分析 data['gender'].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%', ax=axes[1,1]) plt.tight_layout() plt.show() ``` **适用场景**: - 需要展示数据内在模式(如双峰分布) - 验证变量间非线性关系(通过$\rho_{\text{Spearman}}$分析) - 准备正式报告时需要图形化输出 **优势**:直观呈现多维关系(空间复杂度$O(d^2)$,$d$为特征数) --- ### **选择建议** | 维度 | 方案一 | 方案二 | |--------------|---------------------------------|---------------------------------| | 时间效率 | <1分钟 | 5-15分钟 | | 输出类型 | 文本/数字 | 图形化 | | 数据规模 | 大样本($n \geq 10^6$) | 中小样本($n \leq 10^5$) | | 分析深度 | 表面特征识别 | 隐藏模式挖掘 | **推荐策略**: 1. 初次接触数据集时先用方案一快速筛查 2. 对关键变量使用方案二深入分析 3. 对高维数据可结合PCA降维($$X_{\text{pca}} = W^T X$$)后可视化 --- 如需进一步优化代码或解释具体分析结果,请提供数据集特征细节。
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