sql中modify和alter 都可修改，二者区别是什么

一、功能不同 1 、修改：只能更改字段的属性。
2 .下一步：除了修改字段属性外，还可以进行添加、删除操作。
2 .各种语法 1 .alter：改变字段名，使用：ALTERTABLE [表名] MODIFY [列名][数据类型] 2 .alter：SQL数据库语言中的修改语句，可用于修改基本表。
格式为：CHANGE <表名> [更改方法]。
3 、范围不同 1 、修改：一个功能模块在另一个功能下。
2 、第二个：包括四个模块功能：“ADD”、“RORO”、“CHANGE”、“MODIFY”。
参考来源：百度百科-Alter 参考来源：百度百科-changeable-SQL 命令

【0】SQL和IO常用命令

SQL和IO的常用命令如下： 常用SQL命令 SELECT：用于从数据库中检索数据。
INSERT：用于向数据库表中插入新记录。
UPDATE：用于修改数据库表中的现有记录。
DELETE：用于从数据库表中删除记录。
CREATE：用于创建新的数据库、表或索引。
ALTER：用于修改数据库表的结构。
DROP：用于删除数据库、表或索引。
JOIN：用于合并两个或多个表中的数据。
WHERE：用于过滤记录，仅返回满足指定条件的记录。
GROUPBY：用于根据一列或多列对结果集进行分组。
ORDERBY：用于对结果集进行排序。
常见IO命令JSON： json.dump()：将Python对象编码为JSON字符串并写入文件。
json.load() ：从文件中读取 JSON 字符串并将其解码为 Python 对象。
XLSX: pd.read_excel()：使用pandas库读取Excel文件，可以指定工作表名称或索引。
pd.ExcelWriter()：创建一个 Excel writer 对象，用于将 DataFrame 写入 Excel 文件。
df.to_excel()：将DataFrame写入Excel文件，可以指定工作表名称。
Parquet：pd.read_parquet()：使用pandas库读取Parquet文件，可以指定引擎（例如'pyarrow'或'fastparquet'）。
df.to_parquet()：将 DataFrame 写入 Parquet 文件。
df.iterrows()：迭代DataFrame的行，用于逐行处理数据。
CSV：pd.read_csv()：使用pandas库读取CSV文件。
pa.Table.from_pandas()：使用 pyarrow 库将 DataFrame 转换为 pyarrow 表。
pq.write_to_dataset()：使用 pyarrow 库将 pyarrow 表写入 Parquet 文件。
PKL：pickle.dump()：序列化Python对象并将它们写入文件。
pickle.load() ：从文件中读取序列化的Python对象并将其反序列化。
模型加载和预测： model.load_model()：加载已保存的模型（例如XGBoost模型）。
model.predict() ：使用加载的模型进行预测。
model.evals_result()：获取模型评估结果。
这些命令涵盖了SQL数据库操作和Python中常见的文件I/O操作，包括读写JSON、Excel、Parquet、CSV和PKL文件，以及模型加载和预测。