本文以一款阿里云市场历史天气查询产品为例，为你逐步介绍如何用 Python 调用 API 收集、分析与可视化数据。希望你举一反三，轻松应对今后的 API 数据收集与分析任务。
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今天跟大家分享的是动态图表11——使用调节器控件制作动态图表！ 本案例会将之前10篇的动态图表综合运用，会用到index函数、offset函数、数值调节器、名称管理器等多种技巧！ 作为对之前所有动态图表技巧的巩固和综合运用！ 首先我们看下今天的案例原始数据，因为一直以来都是用这个数据做的横向引用（地区维度）的图表，今天我们使用纵向引用（月份维度）。 当然，使用之前所讲的数据有效性、列表框、组合框等，可以很容易的达到目的。 但是今天，我们要使用数值调节器作为触发器生成各个月份的动态数据。 在开发工具中插入数值
视频中用到的是EDATE函数，EDATE函数他返回的是指定日期之前或之后月数的日期，EDATE有两个参数:start_date和months。start_date返回开始日期，months返回开始日期之前或之后的月份数。月份数为正数，则返回之后月数的日期；月份数为负数，则返回之前月数的日期。
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
参考信息来自官网，仅供学习使用：https://api.highcharts.com.cn/highcharts
最近研究了 DatePicker 的实现原理后做了一个 vue 的 DatePicker 组件，今天带大家一步一步实现 DatePicker 的 vue 组件。
需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
最近开车有点频繁，俗话说常在河边走哪有不湿鞋，今天就给大家说一个前两天的翻车现场。
特征的挖掘，是一个 算法工程师 or 数据挖掘工程师，最最最基本的能力。实际业务中，许多数时候数据源和建模目标都是确定的，这时候特征工程几乎就决定了最终模型的业务效果。即使是表示学习横行的当下，在风控和推荐系统中依然大量的使用着手工的特征进行建模。本文将介绍机器学习中的2大类特征深入挖掘方法（特征聚合&特征交叉），以及其中35种特征衍生方案。希望能为对此处经验较少的读者提供一些帮助。
某些变量在多个地方使用，而且一般固定，但随系统升级和后期变化，可能需要改变，如果这些变量写死在代码里面将会变得难以维护，所以要将其从代码中抽离。
问题：现在要用柱形图表示手机网民数和年增长率，横轴表示年份，纵轴（1）表示手机网民数，纵轴折线图（2）表示年增长率，要做在一个图表中，请问该怎么做？
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
今天继续跟大家分享水晶仪表系列的第5篇——统计图的综合运用。 本例是一个通过展现某银行前八年的存款储蓄以及贷款数据，通过预计后两年的存款储蓄增长率、贷款增长率等四个指标来对后两年的存款储蓄额、贷款额进
一份数据源，往往需要满足各种不同的角色在不同情况下的需求，因而在数据内容上，一般采取宁多勿少的原则，提供尽可能详细的数据，由此就造成了表格指标过多。
在报表的使用过程中，用户经常有这样的需求：以一个销售团队为例，如果该销售团队的业务范围是全国，那么意味着该销售团队需要随时掌握30多个省的销售情况，而且每一个省还有若干个城市，每一个城市还有若干个县；随着业务量的不断增大和扩容，该销售团队所要查阅的销售数据也会日益增加。在如此庞大且复杂的数据中，如果能够实现每一个区域的负责人只看到自己负责的那份数据，那么既可以提高相关责任人的工作效率，又可以避免泄露敏感的商业数据。
我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
学习R会慢慢的发现，数据的前期准备通常会花费很多的时间，从最基础的开始学，后面逐渐使用更便利的工具（R包）解决实际的问题。
在 SQL Server Management Studio 中 , 修改数据库表报如下错误 :
创建良好的可视化涉及引导读者并使图形讲述故事。在某些情况下，可以以完全可视的方式讲述这个故事，而不需要添加文本，但在其他情况下，需要小的文本提示和标签。也许你将使用的最基本的注释类型是轴标签和标题，但选项超出了这个范围。让我们看看一些数据，以及我们如何可视化和注释它，来有助于传达有趣的信息。 我们首先设置笔记本来绘图并导入我们将使用的函数：
多行函数：(聚合函数/分组函数) 解释：多条数据进入，单条结果出来(多进单出) 1).max(obj)：最大值 2).min(obj)：最小值 3).sum(num)：求和 4).avg(num)：求平均值 5).count(obj)：计数 【注意事项】： 1).max()和min()两个函数可以接受任何数据类型的实际参数 2).sum()和avg()两个函数只能接受number类型的数据 3).多行函数/聚合函数/分组函数满足自动忽略空值的特点(在某些情况下，我们不应该忽略空值...) 案例如下： 查询公司薪资最高的、最低的、工资总和以及平均值的信息？ select max(salary),min(salary),sum(salary),avg(salary) from employees; 参看如下代码并思考： select max(last_name),max(hire_date),min(last_name),min(hire_date) from employees; 关于count()的使用： 需求如下： 查询公司有多少员工？ select count(employee_id),count(last_name),count(hire_date) from employees; select count(1),count(2),count(0),count(107),count('*') from employees; 执行以上代码发现效果都是正确的，我们以后做计数操作的时候，我们都用count('*')来实现； 查看如下代码： select count(department_id),count(commission_pct) from employees; 执行以上代码发现问题所在，只要是多行函数/聚合函数/分组函数满足自动忽略空值的特点 修改以上代码实现需要的效果： select count(nvl(department_id,100)),count(nvl(commission_pct,1)) from employees; 思考：avg() = sum() / count()？ 答：以上的等式成立 需求如下： 查询公司的平均奖金率？ select avg(commission_pct),sum(commission_pct) / count(commission_pct), sum(commission_pct) / count(nvl(commission_pct,2)), sum(commission_pct) / 107, sum(commission_pct) / count(*) from employees; 作业： --1.显示系统时间(注：日期+时间) select to_char(sysdate,'yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') from dual; --2.查询员工号，姓名，工资，以及工资提高百分之20%后的结果（new salary） select employee_id,last_name,salary,salary * 1.2 "new salary" from employees; --3.将员工的姓名按首字母排序，并写出姓名的长度（length） select last_name,length(last_name) from employees order by last_name; --4.查询各员工的姓名，并显示出各员工在公司工作的月份数（worked_month）。 select last_name,round(months_between(sysdate,hire_date),0) "worked_month" from employees; --5.查询员工的姓名，以及在公司工作的月份数（worked_month），并按月份数降序排列 select last_name,round(months_between(sysdate,hire_date),0) "worked_month" from employees order by "worked_month" desc; --方式一： select last_name || ' earns $' || salary || ' monthly but wants $' || 3 * salary "Dream Salary" from employees; --方式二： select last_name || ' earns' || to_char(salary,'$99999') || ' monthly but wants' || to_char(3 * salary,'$99999') "
一个excel文档就是一个工作簿 Workbook，每个工作簿对应可以有很多个表格sheet，每个表格页，由单元格组成。openpyxl通过操作这三个层级，完成对excel的操作。
在 WordPress 中，使用 WP_Query 进行文章查询是最常见的操作，学习好这方面的操作， WordPress 开发基本就学会了一半。
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 本文是iOS设计规范系列第5篇，介绍3大界面要素（栏、视图、控件）中的控件（Controls）。首先让我们回顾一下iOS的3大界面要素。 3大界面要素 (Interface Essentials) 大多数iOS应用都是由UI Kit中的组件构建的。UI Kit是一种定义通用界面元素的编程框架，这个框架不仅让APP在视觉外观上保持一致，同时也为个性化设计留有很大空间。UI Kit提供的界面组件有三类：栏（Bars），视图（Views），控件（Controls）。
在iOS 10.3之后，苹果官方提供了相关的API来实现这个功能，主要是下面这几个方法：
整数类型（二进制（以0b或0B开头）、八进制（以0o或者0O开头）、十进制、十六进制（以0x或者0X开头）
在windows 10和windows 11上可以通过删除“设置-账户-邮件和账户”里的登录账号来达到目的。但是在windows server 2019上尝试了各种删除的办法都是没用，包含但不限于删除windows凭据，甚至卸载浏览器等等操作。
本文摘自Oracle APEX社区，原文地址：https://www.sqlu.cn/116.html
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
SQL Server2008 本身具有定期自动备份功能，我们只需要通过简单的配置就可以实现非常简单高效的自动备份功能。
在构建高效的数据分析体系时，我们经常会遇到两个核心概念：指标（Metrics）和 标签（Tags）。指标是对业务性能的量化衡量，它们帮助我们追踪关键业务目标的达成情况。例如，我们可能会关注用户增长率、产品销售额或客户的增续投等指标。这些数字目标为我们提供了业务运行的直观快照，并允许我们对成功与否进行量化评估。
前天我发了文章《被问了无数次！6个日期时间常见问题总结 | Power Query实战》，里面有一个关于计算两个日期的间隔天数以及计算年龄（两个日期的间隔年数）的问题，但却没有关于两个日期的间隔月份数的情况。
使用text()会将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征，而annotate()方法提供辅助函数，使标注变得容易。 在标注中，有两个要考虑的点：由参数xy表示的标注位置和xytext的文本位置。 这两个参数都是(x, y)元组。
Echarts折线图如何补全断点以及如何隐藏断点的title 做报表的时候，尤其是做图表的时候时常会碰到某一记录的值中缺少某个时间段(比如月份或季度)的值，导致图表显示残缺不全，for examp
st_mode: inode 保护模式 -File mode: file type and file mode bits (permissions). st_ino: inode 节点号。 -Platform dependent, but if non-zero, uniquely identifies the file for a given value of st_dev. ——the inode number on Unix, ——the file index on Windows st_dev: inode 驻留的设备。 -Identifier of the device on which this file resides. st_nlink:inode 的链接数。 -Number of hard links. st_uid: 所有者的用户ID。 -User identifier of the file owner. st_gid: 所有者的组ID。 -Group identifier of the file owner. st_size:普通文件以字节为单位的大小；包含等待某些特殊文件的数据。 -Size of the file in bytes, if it is a regular file or a symbolic link. The size of a symbolic link is the length of the pathname it contains, without a terminating null byte. st_atime: 上次访问的时间。 -Time of most recent access expressed in seconds. st_mtime: 最后一次修改的时间。 -Time of most recent content modification expressed in seconds. st_ctime:由操作系统报告的”ctime”。在某些系统上（如Unix）是最新的元数据更改的时间，在其它系统上（如Windows）是创建时间（详细信息参见平台的文档）。 st_atime_ns -Time of most recent access expressed in nanoseconds as an integer st_mtime_ns -Time of most recent content modification expressed in nanoseconds as an integer. st_ctime_ns -Platform dependent: ——the time of most recent metadata change on Unix, ——the time of creation on Windows, expressed in nanoseconds as an integer.
豌豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 本机上数据的手工备份 Linux系统上配有功能强大的tar命令，可以灵活地备份数据。 tar最初是为了制作磁带备份而设计的把文件和目录备份到磁带中，然后从磁带中提取或恢复文件。 当然，现在我们可以使用tar来备份数据到任何存储介质上。 tar非常易于使用稳定可靠，而且在任何 Linux系统上都有这个命令。因此是最经常使用的备份工具。 1.使用tar命令备份数据的格式如下： 上述命令是将/home/html 目录下的所有文件打包成tar文件backup.tar。
在机器学习和数据分析当中，对于数据的了解和熟悉都是最基础的。所谓巧妇难为无米之炊，如果说把用数据构建一个模型或者是支撑一个复杂的上层业务比喻成做饭的话。那么数据并不是“米”，充其量最多只能算是未脱壳的稻。要想把它做成好吃的料理，必须要对原生的稻谷进行处理。
那如何根据我们原先的需求去计算呢？这个时候我们在计算values的时候要把2018年的月份和2019年的月份区分开,把月份作为唯一值进行计算。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
今天主要带大家来实操学习下Pandas，因为篇幅原因，分为了两部分，本篇为下。上篇内容见：小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上)。
根据Google的Android开发团队发布的新版本Android系统概述，下一个Android版本（Android P或Android 9.0）大家应该很快就可以“吃”上了。文件表示，Google在2018年第三季度的版本推送计划将在三个月左右的时间内实施完成：
上一篇文章UI自动化 --- 微软UI Automation中，介绍了UI Automation能够做什么，且借助 Inspect.exe 工具完成了一个模拟点击操作的Demo，文章结尾也提出了自己的一些想法，想要借助UI Automation做一个UI自动化测试平台。想法毕竟是想法，还是得落地实践，一步一步来。
结果：（如果指定的日期是月份的最后一天，返回的也是新的月份的最后一天，如果新的月份比指定的月份日期少，将会自动调回有效日期）
pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以使用numpy数组的函数和方法，还具有一些其它灵活的使用。
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
我这里说的数据库版本指的是： 我们的应用的程序的数据库的用户版本（user_version).比如说下面的情形：
所以，以下这些值都是对象： "guigu"、38、['北京', '上海', '深圳']，并且是根据不同的类生成的对象。
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