时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据，一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
TO_POSIXTIME 函数将各种格式的日期和时间字符串转换为 %PosixTime 时间戳，数据类型为 %Library.PosixTime。 TO_POSIXTIME 返回 %PosixTime 时间戳作为计算值，该值基于从 1970-01-01 00:00:00 的任意起点经过的秒数，编码为 64 位有符号整数。从该日期开始经过的实际秒数（和小数秒）是 Unix®timestamp，一个数值。 对 Unix® 时间戳进行编码以生成 %PosixTime 时间戳。由于 %PosixTime 时间戳值已编码，因此 1970-01-01 00:00:00 表示为 1152921504606846976。1970-01-01 00:00:00 之前的日期具有负整数值。
SQL CAST函数将表达式的数据类型转换为指定的数据类型。当Expr的数据类型是标准数据类型或标准数据类型(如%Library.String、%Library.Time、%Library.Date或%Library.TimeStamp)的子类时，CAST可以转换该数据类型。
了解如何使用Excel日期值可以帮助我们在日常电子表格工作中节省大量时间，本文就来介绍如何使用它们的技巧。
DATESBETWEEN函数隶属于“时间智能函数”，属于“表”函数。可以用作生成固定范围的日期，也可以用来作为限定条件来对聚合计算进行限制。
Query DSL又叫查询表达式，是一种非常灵活又富有表现力的查询语言，采用JSON接口的方式实现丰富的查询，并使你的查询语句更灵活、更精确、更易读且易调试
平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式，从外到内的坐标依次是：年、月、站点、日
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。
TO_TIMESTAMP 函数将各种格式的日期和时间字符串转换为标准时间戳，数据类型为 TIMESTAMP。 TO_TIMESTAMP 返回具有以下格式的时间戳：
date，datetime和time对象都支持一种 strftime(format)方法，以创建一个表示显式格式字符串控制下的时间的字符串。从广义上讲， 尽管不是所有对象都支持一种方法，但它的d.strftime(fmt) 行为类似于time模块。time.strftime(fmt, d.timetuple())timetuple()
日历可以放在报表一角，以便阅读者知晓当前日期在当月的位置。下图是一个示例，有星期，有日期，周末为灰色，如果是当天，则有红色背景色并且字体显示为白色。如何在Power BI中实现呢？
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1）length(str)：获取参数值的字节个数； 2） concat(str1,str2,…)：拼接字符串； 3）upper(str)：将字符中的所有字母变为大写； 4）lower(str)：将字符中所有字母变为小写； 5）substr(str,start,[len])：从start位置开始截取字符串，len表示要截取的长度； 6）instr(str,要查找的子串)：返回子串第一次出现的索引，如果找不到，返回0； 7）trim(str)：去掉字符串前后的空格； 8）lpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串左填充指定长度； 9）rpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串右填充指定长度； 10） replace(str,子串,另一个字符串)：将字符串str中的字串，替换为另一个字符串； 4.数学函数 1）round(x,[保留的位数])：四舍五入； 2）ceil(x)：向上取整，返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3）floor(x)：向下取整，返回<=该参数的最大整数。（地板函数） 4）truncate(x,D)：截断； 5）mod(被除数,除数)：取余； 5.日期时间函数 1）now()：返回系统当前的日期和时间； 2）curdate()：只返回系统当前的日期，不包含时间； 3）curtime()：只返回系统当前的时间，不包含日期； 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 5）weekofyear()：获取当前时刻所属的周数； 6）quarter()：获取当前时刻所属的季度； 7）str_to_date()：将日期格式的字符串，转换成指定格式的日期； 8）date_format()：将日期转换成日期字符串； 9）date_add() + interval：向前、向后偏移日期和时间； 10）last_day()：提取某个月最后一天的日期； 11）datediff(end_date,start_date)：计算两个时间相差的天数； 12）timestampdiff(unit,start_date,end_date)：计算两个时间返回的年/月/天数； 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1）if函数：实现if-else的效果； 2）ifnull函数：判断值是否为null，是null用指定值填充； 3）case…when函数的三种用法； ① case … when用作等值判断的语法格式； ② case … when用作区间判断的语法格式； ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1）聚合函数的功能和分类； ① 聚合函数的功能； ② 聚合函数的分类； 2）聚合函数的简单使用； 3）五个聚合函数中传入的参数，所支持的数据类型有哪些？ ① 测试数据； ② sum()函数和avg()函数：传入整型/小数类型才有意义； ③ max()函数和min()函数：传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大； ④ count()函数：可以传入任何数据类型，但是碰到null要注意； ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意； ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢？ ⑦ count(*)计数的效率问题； 4）聚合函数和group by的使用“最重要”；
本文介绍基于Python语言，读取一个不同的行表示不同的日期的.csv格式文件，将其中缺失的日期数值加以填补；并用0值对这些缺失日期对应的数据加以填充的方法。
最近在整理Ext JS的模板和组件，在参考《Ext JS权威指南》,《Ext JS Web应用程序开发指南》，《Ext JS API》等相关书籍后才写下这篇《Ext JS模板与组件基本知识思维导图》，由于篇幅较长，所以必须肢解与各位分享。想要《Ext JS模板与组件基本知识思维导图》原文档的可以与我联系。
因业务需要，每周需要统计每天提交资源数量，但提交时间不定，可能会有某一天或者某几天没有提，那么如何将没有数据的日期也填充进去呢？
作者： 蔡不菜丶 juejin.im/post/5ed3b3fb6fb9a047ed240575 概念： 相当于java中的方法，将一组逻辑语句封装在方法体中，对外暴露方法名 隐藏了实现细节 提高代码的可重用性 使用： select 函数名(实参列表)【from 表】 【】中内容可省略 正文： 字符函数： length：获取字节个数（utf-8 一个汉字为3个字节，gbk为2个字节） SELECT LENGTH('cbuc') # 输出 4 SELECT LENGTH('蔡不菜cbuc
大名鼎鼎EXCEL江湖上谁人不知，谁人不晓呀，纵使你没见过EXCEL，也见过数据在跑吧？可惜的是，经常用EXCEL表哥表妹，甚至操作六七年 的江湖老手，或多或少还是犯了些操作上的小错误，不应该呀不应该。下面，列举一些在EXCEL操作上常见的一些普遍现象，你认为哪种操作最搞笑？大家来排个名吧？ 1.移动选择 打开一个表，想要查看最后一行是第几行，很多童鞋都是一直按方向箭，或者不厌其烦拖动滚动条，这是一个非常不好的习惯，得改。童鞋，还记得键盘上的 CTRL+DOWN吗？可以快速跳转到该列数据末尾处，还有CT
date [-u|--utc|--universal] [MMDDhhmm[[CC]YY][.ss]]
作者： 蔡不菜丶 juejin.im/post/5ed3b3fb6fb9a047ed240575 概念： 相当于java中的方法，将一组逻辑语句封装在方法体中，对外暴露方法名 隐藏了实现细节 提高代码的可重用性 使用： select 函数名(实参列表)【from 表】 【】中内容可省略 正文： 字符函数： length：获取字节个数（utf-8 一个汉字为3个字节，gbk为2个字节） SELECT LENGTH('cbuc') # 输出 4 SELECT LENGTH('蔡不菜cbuc'
Create Table Test6( id varchar2(30), name varchar2(30), age number(2), s
分别分为6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
整型类型中，按照取值范围和存储方式不同，分为tinyint，smallint,mediumint,int和bigInt这五个类型。如果超出类型范围的操作，会发生”Out of range”错误提示。 对于整型数据,MySQL还支持在类型后面的小括号内指定显示宽度，例如int(5)表示当数值宽度小于5位的时候在数字前面填满宽度，如果不显示指定宽度则默认为int(11)。一般配合zerofill使用，顾名思义，zerofill就是用”0”填充的意思，也就是在数字位数不够的空间用“0”填满。
在学习本文之前，请先参考【ES系列09：Term-level queries 之 Term/Terms query】完成 blogs_index 索引的创建，同时批量导入如下数据：
在网上看到个很简约的全年时间进度图表，尝试在Power BI当中实现，效果如下，上方是进度卡片，下方分十二行代表十二个月，已发生天数高亮显示。
使用MySQL数据库存储数据时，不同的数据类型决定了MySQL存储数据方式的不同。MySQL数据库提供了多种数据类型，其中包括数字类型、时间和日期类型、字符串类型。本期我们一起来学习MySQL的数据类型吧~
嘿嘿哈希，小编的Linux命令实战手册.pdf的更新了，之前就有小伙伴问，为什么没有awk，那我只能安排。如果之前没下载过的可以体验一波，这波都安排上了
大家好，我是小菜，一个渴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚，点赞则柔，白嫖则刚！死鬼~看完记得给我来个三连哦！
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168355.html原文链接：https://javaforall.cn
在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。
引用类型是把数据和功能组织到一起的结构，从技术上讲JavaScript是一门面向对象语言，但是ECMAScript缺少传统的面向对象所具备的某些基本结构，入类和接口(但是ES6出现了类的概念，同时TypeScript也有了接口的概念)。
上一节介绍了如何在Power BI中设计一个简约的日历图表，如下图所示。本文更进一步，尝试为该日历增加信息，依然使用内置的矩阵去设计。
round:按指定精度对十进制数四舍五入,如:round(45.923, 1),结果,45.9
4.6.3 FF67手动输入银行对帐单 收到银行对账单，执行对供应商的付款，形成财务凭证如下： 借：银行结算（中间科目） 贷：银行现金 1. 输入一张银行对账单。银行账户为USD 账户。在编辑手工银行对账单 屏幕上，进行以下输入： 字段名称用户操作和值注释公司代码1000 开户行BOC正输入银行对帐单的开户行的开户行ID。 例如:BOC帐户标识2正输入银行对帐单的银行帐户的帐户 ID。 例如:2报表号码银行对帐单号如果忘记选定帐户的上一个对帐单编号，则可以选择 总览 调出上一银行对帐单。然后可以
引用值（或者对象）是某个特定引用类型的实例。引用类型是把数据和功能组织到一起的结构，常被误称为“类”。从技术上讲JS是一门面向对象语言，但ECMAScript缺少传统的面向对象编程语言所具备的某些基本结构，包括类和接口。引用类型有时也被称为对象定义，因其描述了自己的对象应有的属性和方法。 对象被认为是某个特定引用类型的实例。新对象通过使用new操作符后跟一个构造函数来创建。 # Date Date类型将日期保存为自协调世界时（UTC, Universal Time Coordinate）时间1970年1月1
date命令用于按照指定格式显示当前时间或者指定的时间，也可以设置系统时间。很多Shell脚本里面需要打印不同格式的时间或日期，以及要根据时间和日期执行操作，此时可以使用date命令来完成。在类Unix系统中，日期被存储为一个整数，其大小为协调世界时（UTC）1970年1月1日0时0分0秒起流逝的秒数，即Unix时间戳。
函数 是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在MySQL中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。 那么，函数到底在哪儿使用呢？
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
文／kamidox（简书作者） 原文：http://www.jianshu.com/p/1f1d4952669c pandas 是数据分析的瑞士军刀。我们今天使用 pandas 来玩一下股票数据，看看能从数据里得到哪些有意思的信息。 pandas 教程 如果你熟悉 Python 的话，官网上的 10 Minutes to pandas （http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html ）可以让你在短时间内了解 pandas 能干什么事以及
最近刷完了LeetCode中的所有数据库题目，深深感到有些题目还是非常有深度和代表性的，而且比较贴合实际应用场景，特此发文以作分享。
时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。
pd.set_option('display.max_columns',None)
标签block：用于在父模板中预留区域，留给子模板填充差异性的内容，名字不能相同。 为了更好的可读性，建议给endblock标签写上名字，这个名字与对应的block名字相同。父模板中也可以使用上下文中传递过来的数据。
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
我敢肯定，从事数据工作的人，不管数据量大小与否，都遇到过如下问题：数据不好，数据不一致，数据不干净，诸如此类。帮工作中鲜与数据打交道的人科普一下，根据《福布斯》的报告，数据专家60％的时间都花费在清理和整理非结构化数据上。是的，这花费了很多时间，但我认为这是得出结论的基础。
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