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PGC123

如何将python对象序列化？

如何将python对象序列化？答：可以使用python提供的pickle包来实现对象的序列化。首先，我们尝试把一个对象序列化并写入文件：In [1]: import pickleIn [2]: ls = [1,2,3,4,5,6,7]In [3]: pickle.dumps(ls)Out[3]: b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04K\x

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kejiayuan0806

group_concat造成的sql语法错误

问题描述：$sql_id = "select group_concat(`table_a_id`) from `table_b`";$id_str = $db->execute($sql_id);$sql = "select * from `table_a` where `id` in ( {$id_str} ) and `is_effect` = 1`";$res = $db->exe

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朝阳Tim

mysql如何实现长型结构到宽型结构的转化呢？

问题描述：在mysql中，如何实现长型结构到宽型结构的转化呢？解决思路：可以利用sum(if)予以实现 select CustomerID,sum(if(year(OrderDate)=2016,Quantity,0)) as '2016购买数量' ,sum(if(year(OrderDate)=2017,Quantity,0)) as '2017购买数量' from

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kejiayuan0806

怎样获得mysql处理一个sql文件所用的毫秒数？

问题描述：比如:source schema.sql; schema.sql中含有超过100条insert命令（所以profile基本上就用不着了），要怎么才能知道处理这个文件用了多少毫秒呢？解决方法：如果想要更精确的查询时间 ... 你需要开启 Profile ... 方法如下 ...mysql> set profiling=1;Query OK, 0 rows affected (

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kejiayuan0806

sql语句是否可以随机选择指定的数据

问题描述：现在数据库中符合条件的记录有1000条，我要随机抽出其中的200条来完成测试工作，我想直接用sql语句实现，而不是选出1000条，再用java来过滤选出其中的200条。有没有这样的sql语句可以实现这样的功能呢？解决方法：SELECT *, rand() '_RAND' FROM XXX_TABLE ORDER BY _RAND LIMIT 0,200;使用rand()生成随

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啊啊啊啊啊吖

将多个数组组合到datetime 问问题

我有和excel包含这样的列表的文件：month day time1 1 00:001 2 02:001 3 08:002 1 19:002 2 04:00我需要它们是这样的python datetime对象（1,1,00：00），（1,2,0

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kejiayuan0806

sql语句执行性能分析

问题描述：有什么可视化的，能够特别直观的分析SQL语句性能的工具？select * limit offset,amount;select * where id between offset and offset amount;select * where id > offset limit amount;以上三个SQL语句，哪个性能更佳呢？解决方法：可以用explain查看

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啊啊啊啊啊吖

读入单个pandas数据帧时发生错误

我试图从本地目录中读取多个文本文件到一个单独的pandas数据帧。由于原始的文本文件来与额外的文件扩展名我改名吧，毕竟，然后我试图通过阅读所有文本文件到单个数据帧read_csv和concat从pandas。问题是，我能够读取带有pandas的单个文本文件，但是当我尝试将本地目录中的文本文件列表读入单个数据帧时，出现以下错误：folder = 'fakeNewsDatasets[Rada]/f

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啊啊啊啊啊吖

使用.loc - Pandas进行多列分配

我有一个问题，我无法使用'.loc'分配多个列。我想用一行来做。例DataFrame输入： NAME AGE NEW_AGE COUNTRY NEW_COUNTRY _merge0 LUCAS 80.0 NaN BRAZIL NaN left_only1 STEVE NaN 35.0 NaN

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啊啊啊啊啊吖

使用pandas将结果打印到数据框中

我有一个dataframe如：col1 col2 col3 ID A 23 AZ ER1 ID1B 12 ZE EZ1 ID2C 13 RE RE1 ID3我解析了ID col以获得一些信息，为了快速，我得到一些信息的每个ID，这里是代码的结果：for i in dataframe['ID']: name = function(i,ranks=

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朝阳Tim

mysql如何实现excel的“透视”功能？

问题描述：透视功能是excel最常用的操作之一，对于取数需求来说非常常见，如何利用mysql予以实现呢？解决思路：用临时表表链接的形式即可实现，例如 create temporary table aa as (select CustomerID as '客户ID',sum(Quantity) as '2017购买数量' from orderinfo where y

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啊啊啊啊啊吖

根据Pandas中的时间戳分组生成值

拥有像这样的Pandas数据帧：a我们在time列中有时间戳（列）和4个不同的机器部分type：part_1，part_2，part_3，part_4以及仅1在其中具有值的激活列（已激活）。我想将其余的类添加到每个时间戳，并将0 activated列添加到列中，就像这样：a我假设应该使用一些带有列表的分组方法，但我不知道如何做到这一点的方法。在pandas可以做到吗？解决办法：通过

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啊啊啊啊啊吖

在python中对整个句子进行Lematizing是行不通的

我在python的NLTK包中使用WordNetLemmatizer（）函数来对电影评论数据集的整个句子进行词形变换。这是我的代码：from nltk.stem import LancasterStemmer, WordNetLemmatizerlemmer = WordNetLemmatizer()def preprocess(x): #Lemmatization

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啊啊啊啊啊吖

无法使用pandas读取已修改的csv文件

我已.to_csv成功使用pandas 方法在9列DataFrame上导出Excel文件，并使用该.to_csv方法同样访问创建的文件，使用以下代码无任何错误：dfBase = pd.read_csv('C:/Users/MyUser/Documents/Scripts/Base.csv', sep=';', decimal=',', index_co

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kejiayuan0806

SQL取每个外键前几条记录

问题描述：如果有张SQL表有一列（一般是外键）是 B想取B值为 1，2，3 的记录但是每个值最多只去8条记录就够了除了：SQL全部取出来，再在程序里处理获取每个8条（缺点：如果记录很多的话浪费资源）运行3条SQL，一个个值的8条取出来（缺点，如果我要取的值不止3个的话要执行的SQL太多？）还有其他更好的办法吗？解决方法：select fid, id from (select

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啊啊啊啊啊吖

用第一行html表更新excel文件

我想更新从html表导出到excel的数据。问题是，我想保留旧数据。我有3个温度传感器，每个都有一个网页，我在那里获取数据并将其导出到excel文件中。每个传感器都有多个页面，因为有很多数据。我设法将所有内容导出到.xlsx文件，但是当我再次启动脚本时，最旧的数据行会丢失，因为网页只显示（大约）30天的数据。作用：为每个传感器读取每页1到25页，将传感器的所有数据放入单独的exc

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Python Pandas合并关键字/句子

我有两个数据帧，我想使用某种VLOOKUP函数，它将句子与特定关键字匹配。在下面的例子中，（df1）3e句子应该与banana（df2）匹配，因为它在句子中包含香蕉。import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'Text': ['Some text 1', 'Some text 2','The monkey eats a banana','Some te

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使用groupby时计算Pandas中的模式

我有一张表如下：Col1 | Col2 | Col3AAA | 1 | aAAA | 1 | aAAA | 1 | bAAA | 2 | bAAA | 2 | bAAA | 2 | bAAA | 3 | aBBB | 1 | bBBB | 1 | b我想在以下两个步骤中减少表：找到Col3中与（Co

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如何在Python3中随机生成未观察到的数据

我有一个数据框，其中包含观察到的数据：import pandas as pdd = {'humanID': [1, 1, 2,2,2,2 ,2,2,2,2], 'dogID': [1,2,1,5,4,6,7,20,9,7],'month': [1,1,2,3,1,2,3,1,2,2]}df = pd.DataFrame(data=d)接下来df是 humanID dogID

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Pandas GroupBy查询问问题

我在pandas中有一个数据帧，如下所示：我的pandas数据帧的快照现在我想要像下面那样转换数据框，其中属性“类别”根据排序的日期值（％m /％d /％Y）被每个customerid的分隔符连接起来。具有较早日期的订单的类别首先列在相应的客户ID中。期望/转换的数据框架解决办法：首先通过转换列to_datetime，然后sort_values和最后groupby用join：df

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