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kejiayuan0806

问题描述：一个礼物表: from(赠送者) to(收到者) 一个用户表：id nicknamefrom和to都关联用户表的id，怎么查询出结果：赠送者昵称收到者昵称解决方法：select *from 礼物left join 用户 as 发送方on 礼物.from =发送方.idleft join 用户 as 接受方on 礼物.to = 接收方.id

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kejiayuan0806

SQL怎么给视图添加一个字段

问题描述：CREATE OR REPLACE VIEW v2 AS SELECT id , price * num as 总价 , num*1000 as 数量 from sheet1;这个 num*1000 as 数量创建的时候忘了创建,现在把他添加到v2视图中?解决方法：alter view v2 as select id, price..., number...

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kejiayuan0806

SQL操作时间的函数

问题描述：怎么从 UNIX_TIMESTAMP() 中提取月？也就是 MONTH( FROM_UNIXTIME( 1464408176 ) ) 能简写吗?主要是我觉得 MONTH( FROM_UNIXTIME( 1464408176 ) ) 这种用起来,肯定对服务器应能有影响,因为得得先把时间戳转成字符串 ,然后再从字符串计算,后提取月解决方法：FROM_UNIXTIME( 12

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kejiayuan0806

SQL语句报错原因

问题描述：SELECT a.*,b.custom_name FROM zqwl_receipt a , zqwl_custom b LEFT JOIN b WHERE a.id= b.id;解决方法：left join的用法一般是先查询主表再join其他表的，比如select a.*, b.custom_name from zqwl_receipt aleft join zqwl_c

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kejiayuan0806

sql语句报错

问题描述;select ename，distinct (sal) from (select * from emp);为什么会报错呢？distinct应该怎么用呢？解决方法：SELECT DISTINCT ename, sal FROM (SELECT * FROM emp ) as tmp;子查询需要有自己的别名，否则不认

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詹惠儿

python的PEP 8风格是什么？

对于Python，PEP 8已经成为大多数项目所遵循的风格指南; 它促进了一种非常易读且令人赏心悦目的编码风格。每个Python开发人员都应该在某个时候阅读它; 以下是为您提取的最重要的要点：1.使用4空格缩进而没有标签。例子：:# Aligned with opening delimiter.grow = function_name(variable_one, variabl

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詹惠儿

python如何调用setup函数？

现在，我们创建一个名为“setup.py”的第二个文件from cx_Freeze import setup, Executable setup(name = "GeeksforGeeks" , version = "0.1" , description = "" , executables = [Executable("reandurllib.py")]) 所以，这里我们从c

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詹惠儿

python如何使用CX_Freeze

通常，为了共享我们的Python程序，收件人将需要安装相同版本的Python以及所使用的所有模块。嗯，这可能是非常繁琐的要求。转换为.exe的兴趣对于分发而言相当高，并且有几种选择。使用Python 2.7，Py2exe是一个很好的选择，对于Python 3，cx_freeze运行得非常好。cx_Freeze是一组用于将Python脚本冻结为可执行文件的脚本和模块，与py2exe和py2app

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詹惠儿

pytho如何计算以秒为单位的时间？

# Python代码用以计算以秒为单位的时间值 import time import requests # Function to calculate the RTT def RTT(url): # time when the signal is sent t1 = time.time() r = requests.get(url) # time when ac

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詹惠儿

python如何计算RTT？

往返时间（RTT）是发送信号所需的时间长度加上确认接收到该信号所需的时间长度。因此，该时间由两个信号点之间的传播时间组成。在因特网上，最终用户可以通过ping该地址来确定与IP（因特网协议）地址之间的RTT。结果取决于各种因素： -源的互联网连接的数据速率传输。传输介质的本质。源和目的地之间的物理距离。源和目标之间的节点数。最终用户连接的LAN（局域网）上的流量。中间节点和远程服务

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詹惠儿

python如何改变默认颜色代码？

B：文本颜色或前景色。它可以采取30-37的任何值。C：背景颜色。它可以采取40-47的任何值。我们使用此ANSI转义码：\x1b[0m这是用于将颜色/样式更改重置为默认值的代码。

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詹惠儿

python如何在Linux终端中格式化文本

本文演示如何使用Python编程语言在Linux终端中打印格式化文本。与纯文本相对的格式化文本（也称为样式文本或富文本）具有以下样式信息：颜色（文字颜色，背景颜色），风格（粗体或斜体），以及其他一些特殊功能，如Strike-through文本，带下划线的文本，超链接等。在Linux终端中，ANSI转义码（或转义序列）用于控制格式，颜色和其他输出选项。为了对这种格式化信息进行编码

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啊啊啊啊啊吖

累计和时间段

我的数据帧具有以下结构： date_today = dt.datetime.now() size=20 df = pd.DataFrame({"usd": pd.Series(np.random.randint(1,100,size))*10, "sent": dt.datetime.now(), "temp":np.random

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啊啊啊啊啊吖

获取DataFrame中两个选定列之间的相关性

我正在使用一个大的DataFrame。但我试图获得两列之间的相关性。我用过这段代码：corr_P=Top15['Energy Supply per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita'])它给我一个错误说：'sqrt' method is not available for 'float' type.这是一个我必须使用“.corr

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获取DataFrame中两个选定列之间的相关性

我正在使用一个大的DataFrame。但我试图获得两列之间的相关性。我用过这段代码：corr_P=Top15['Energy Supply per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita'])它给我一个错误说：'sqrt' method is not available for 'float' type.这是一个我必须使用“.corr

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啊啊啊啊啊吖

Pandas数据帧，在NAN上重置cumsum

我知道这个问题存在，但我找不到任何简单到足以理解并适合我的问题的答案。我在数据框中有一个列，我希望保留此列的运行总计（cumsum），但重置NAN值 Index s_number s_cumsum 0 1 1 1 4 5 2 6 11 3 Nan 0 4

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啊啊啊啊啊吖

模块化代码python时的未知库

我尝试模块化我的python代码。在我的主要代码笔记本中，我插入了这个：import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrameimport my_mathdf["std_line_amount_log_normal"] = df["std_line_amount"].apply(lambda f: my_m

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啊啊啊啊啊吖

使用pandas为什么`DataFrame（foo）

从示例开始......In [1]: import pandas as pdIn [2]: from sklearn.datasets import load_irisIn [3]: iris = load_iris()In [4]: X = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)In [5]: outp

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PGC123

oracle、MySQL、SQL Server的比较

MySql的优点：1 MYSQL支持5000万条记录的数据仓库（3.x版本就支持了）2 MYSQL适应所有平台。3 MYSQL是开源软件开源的东西似乎总是比较实在一点，不会有太多商业化的考虑。4 学起来简单5 MYSQL 因为是开源的，所以支持任意修改，也就是说你可以去除你不需要的功能，从而简化MYSQL，提高速度。SQL serverl的优点：Microsoft

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啊啊啊啊啊吖

如何将零向量添加到Pandas DataFrame？

我有一个pandas变量X具有shape的(14931, 381)。这是14,931个示例，每个示例都有381个功能。我想为每个示例添加483个功能（每个都有一个零值），除了我希望它们在381个现有功能之前如何才能做到这一点？解决办法：创建一个零和调用的DataFrame pd.concat。v = pd.DataFrame(0, index=df.index, columns=ra

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