17.以下关于NULL的说法正确的有 所有与NULL的算术运算， 结果都是NULL 索引中不存储索引列全 为NULL的记录 (count(column)不包括对NULL的统计，但count(*)包括对NULL的统计 对字段进行降序排序时， 如果不指定NULL的排序规则，则NULL排在最后

以下关于 NULL 的说法正确的有：

1. 索引中不存储索引列全为 NULL 的记录，这是因为 NULL 不等于任何值，无法与其他值进行比较，因此无法进行索引。

2. count(column) 不包括对 NULL 的统计，只会统计非 NULL 的行数，而 count(*) 包括对 NULL 的统计。

3. 对字段进行降序排序时，如果不指定 NULL 的排序规则，则 NULL 排在最后，这是因为 NULL 表示缺少或未知的数据，无法确定它与其他值的大小关系，因此需要进行特殊处理。

所以选项 1、2、4 正确，选项 3 错误。关于选项 1，需要注意的是，虽然索引中不存储索引列全为 NULL 的记录，但是如果索引列只有部分值为 NULL，则仍然可以进行索引。

相关问题

头歌pandas数值运算与缺失值处理答案

### 回答1：
Pandas是一个Python库，用于数据处理和分析。它提供了许多数值运算和缺失值处理的功能。数值运算包括加、减、乘、除、求和、平均值、中位数、最大值、最小值等。缺失值处理包括删除、填充、插值等方法。Pandas的数值运算和缺失值处理功能非常强大，可以帮助我们更好地处理数据。

### 回答2：
Pandas是一种基于Python的开放源代码数据处理工具，它提供了一种灵活而高效的数据结构，可以用来进行数值运算与缺失值处理。头歌Pandas数值运算与缺失值处理分别如下：

一、头歌Pandas数值运算

1. 算术运算：Pandas支持加减乘除等算术运算，其中加法和减法在Series和DataFrame数组中都是对齐索引然后在各个位置进行运算。如果某个位置对应的索引在两个数组中都不存在，那么就填充缺失值NaN。

2. 统计函数：Pandas提供了一系列的统计函数，例如求和、平均值、标准差、方差等。这些函数能够对Series和DataFrame数组中的数值进行计算。

3. 位运算：Pandas还支持按位与、按位或、按位异或等位运算，这些函数可以在数据分析和处理中发挥重要作用。

二、头歌Pandas缺失值处理

在实际应用中，数据中经常会存在一些缺失值，这时候我们需要用Pandas进行缺失值处理。Pandas提供了以下几种常用的缺失值处理方法：

1. isnull()函数：Pandas中的isnull()函数可以判断给定的Series或DataFrame对象中的每一个元素是否为缺失值。

2. dropna()函数：dropna()函数可以将包含缺失值的行或列从DataFrame中删除。该函数默认删除包含任何缺失值的行或列，也可以通过设置参数来控制删除的方式。

3. fillna()函数：fillna()函数可以用指定的数值或者方法来填充缺失值。该函数可以对Series和DataFrame对象进行操作。

以上是头歌Pandas数值运算和缺失值处理的简单介绍，Pandas具有很强的灵活性和可扩展性，在数据处理和数据分析中发挥着重要的作用。

### 回答3：
Pandas是Python中常用的数据分析库，提供了用于处理表格和时间序列数据的丰富数据结构和函数。Pandas中常见的两种数据结构是Series和DataFrame，其中Series是一维的数据结构，类似于一列数据，而DataFrame则是二维的数据结构，类似于一个表格。

Pandas提供了丰富的数值运算函数，可用于对Series和DataFrame中的数据进行数值计算和统计分析。例如，可以使用mean()函数计算数据的平均值，sum()函数计算数据的总和，std()函数计算数据的标准差等等。Pandas也支持各种运算符和操作符，例如加、减、乘、除、幂等运算。

在进行数值运算时，Pandas会自动对缺失值NaN进行处理。NaN代表“Not a Number”，可以用于表示缺失值或不存在的数据。Pandas提供了一组函数用于处理缺失值，例如isna()函数用于判断是否为缺失值，fillna()函数用于填充缺失值，dropna()函数用于删除包含缺失值的行或列。

除了函数之外，Pandas还提供了一些高级的处理缺失值的函数，例如interpolate()函数，该函数可以基于数据的已知值对缺失值进行插值。此外，Pandas还可以通过使用fillna()函数中的method参数，在保留每列数据中的一些有用信息的同时，填充缺失值。

总之，Pandas提供了丰富的数值运算和缺失值处理函数，使得数据分析变得更加方便和高效。Pandas的强大功能为数据分析提供了更好的可重复性和精度，也为数据科学家和分析师提供了更好的工具和支持。

public class Work03 { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub try { int i=3/0; System.out.println(i); } catch(ArithmeticException e) { System.out.println("算术异常！"); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } System.out.println("运行1"); int[] arrInt= {1,5,8,4,3}; try { System.out.println(arrInt[5]); } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) { // TODO Auto-generated catch block System.out.println("字符索引越界异常"); } System.out.println("运行2"); String str=null; try { if(str.equals("test")) { System.out.println("哈哈"); } }catch(NullPointerException e) { System.out.println("空指针异常！"); } System.out.println("运行3"); String str01="账号：asd1234 密码：asAZddefe" +"账号：safg134534 密码：asAZddefe" +"账号：1646465df 密码：asAZddefe"; try { Pattern p=Pattern.compile("账号：[a-z0-9]{6-16} 密码：[0-9a-zA-Z]{6,19}"); Matcher m=p.matcher(str01); while(m.find()) { System.out.println(m.group()); } } catch (PatternSyntaxException e) { System.out.println("语法异常"); } System.out.println("运行4"); try { char[] ch=new char[-1]; } catch (NegativeArraySizeException e) { // TODO Auto-generated catch block System.out.println("负数组异常"); } System.out.println("运行5"); } }

这是一段 Java 代码，它包含了多个异常处理的例子。代码的具体功能是不太清楚，但是我们可以看看代码中的异常处理部分。

首先，在代码的开头，我们看到了一个 try-catch 块。这个块中进行了一个除法运算，但是分母为 0，会抛出 ArithmeticException 异常。在 catch 块中，我们捕获了这个异常，并输出了一条提示信息。

接下来，在代码中又出现了一个 try-catch 块。这个块中尝试访问数组的第 6 个元素，但是这个数组只有 5 个元素，会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 异常。在 catch 块中，我们捕获了这个异常，并输出了一条提示信息。

然后，在代码中又出现了一个 try-catch 块。这个块中尝试对一个 null 对象进行操作，会抛出 NullPointerException 异常。在 catch 块中，我们捕获了这个异常，并输出了一条提示信息。

最后，在代码中又出现了一个 try-catch 块。这个块中尝试使用正则表达式匹配一个字符串，并输出匹配的结果。如果正则表达式存在语法错误，会抛出 PatternSyntaxException 异常。在 catch 块中，我们捕获了这个异常，并输出了一条提示信息。

除了这些异常处理的例子，代码中还出现了一个创建负数组的错误，会抛出 NegativeArraySizeException 异常。在 catch 块中，我们捕获了这个异常，并输出了一条提示信息。

综上，这段代码展示了多种异常处理的方式，可以帮助我们更好地理解异常处理的机制。