mysql中值设定大于0_MySQL选择从一列开始计数等于0或大于0的值？

首先，你可以使用以下语句选择从一列开始计数等于0或大于0的值：

SELECT * FROM table WHERE column >= 0;

这将返回列“column”中等于0或大于0的所有行。

其次，要将某一列的值设定为大于0的值，你可以使用以下语句：

UPDATE table SET column = column + 1 WHERE column > 0;

这将将列“column”中大于0的所有行的值加1。如果你只想将特定的行更新为大于0的值，可以使用类似以下的语句：

UPDATE table SET column = column + 1 WHERE id = 1;

这将只更新id为1的行的列“column”的值。

相关问题

pandas删除一列中值为0的行

您可以使用`pandas`库中的`drop`函数来删除值为0的行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 0, 4, 0],
        'B': [0, 0, 3, 0, 5],
        'C': [0, 0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除值为0的行
df = df.drop(df[df['A'] == 0].index)

# 打印结果
print(df)

这段代码中，我们首先创建了一个包含一列中有0值的示例数据的DataFrame。然后，我们使用`drop`函数结合布尔索引来删除满足条件的行，即`df['A'] == 0`。最后，我们打印出删除行后的结果。

注意：这里的`df['A'] == 0`表示选择列'A'中值为0的行索引，您可以根据实际情况修改选择的列名和条件。

pandas去除一列中值为0的数据

你可以使用Pandas的DataFrame对象的`boolean indexing`来实现这个功能。首先你需要选择出那一列的数据，然后判断该数据是否不等于0，最后将符合条件的数据组成一个新的DataFrame对象。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 0, 4],
                   'col2': [5, 6, 0, 8, 9]})

# 选择col1列的数据
col1 = df['col1']

# 判断col1不等于0
condition = col1 != 0

# 符合条件的数据组成一个新的DataFrame对象
result = df[condition]

现在，`result`变量中就是去除了`col1`列中值为0的数据的新DataFrame对象了。