大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python字段学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python字段学习的解答，让我们一起看看吧。
oracle怎么判断查出的字段是否为空？
单纯用sql的话，oracle的话可以用User_Tab_Cols系统字典进行处理，把连接（||）把所有列构建出来600个count（字段），然后判断这些列是否为空，但是其他数据库未必有系统字典存放列名。
arcmap中怎么给字段赋不同的值？
在ArcMap中，可以使用字段计算器来给字段赋予不同的值。首先，打开属性表，选择要赋值的字段。
在弹出的对话框中，可以使用Python表达式来为字段赋值。例如，可以使用条件语句来根据某个字段的值来赋予不同的值。完成设置后，点击确定即可将不同的值赋给字段。
如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
这个非常简单，pandas内置了大量函数和类型，可以快速处理日常各种文件，下面我以txt，excel，csv，json和mysql这5种类型文件为例，简单介绍一下pandas是如何快速读取这些文件的：
这是最常见的一种文本文件，读取的话，直接使用read_table函数就行，测试代码如下，这里必须保证txt文件是格式化的，不然读取的结果会有误，filename是文件名，header是否包含列标题，sep是每行数据的分隔符，最终读取的数据类型是DataFrame，方便后面程序进行处理：
这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_excel函数就行，测试代码如下，非常简单，直接传入文件名就行，最终返回结果也是DataFrame类型：
这也是一种比较常见的文件格式，读取的话，直接使用read_csv函数就行，测试代码如下，也非常简单，filename为文件名，header为是否包含列标题，最终返回结果也是DataFrame类型：
这也是一种比较常用的数据存储格式，读取的话，直接使用read_json函数就行，测试代码如下，filename为文件名，如果出现乱码的话，设置encoding编码为uft-8就行，最终结果也是DataFrame类型：
这里首先需要安装sqlalchemy框架，之后才能借助read_sql_query函数直接从mysql数据库读取数据，安装的话，直接输入命令“pip install sqlalchemy”就行，测试代码如下，也非常简单，先创建一个connect连接，然后根据sql查询语句，直接从数据库中读取数据就行：
到此，以上就是小编对于python字段学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python字段学习的3点解答对大家有用。
