>whereDate('duetime', '>', date('Y-m-d', time())); } // $orderLists = $query->groupBy('order_id...orderBy('created_at', 'desc')->paginate(env('PAGE_LIMIT')); //优化后 $orderLists = $query->groupBy('order_id...')->with(['companies:id,username','manages:id,username','buildings:id,name'])->orderBy('created_at',
last").append(' '+ ''); } }) 如果最后列的内容为正数追加上升图标
一、前言 前几天在Python铂金交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列。 下面是原始内容。...这篇文章主要盘点了使用Python实现df的奇数列与偶数列调换位置，比如A列，B列，调换成B列，A列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...最后感谢【瑜亮老师】出题，感谢【瑜亮老师】、【kiddo】、【月神】给出的代码和具体解析，感谢【冯诚】、【dcpeng】等人参与学习交流。 小伙伴们，快快用实践一下吧！
sparksql生成解析后的逻辑执行计划时，会通过catalog把各个字段和元数据库绑定，也就说在ResolveLogical的阶段的字段是带了id的： SELECT A,B FROM TESTDATA2...AS b#4] +- ExternalRDD [obj#2] 可以看到从未解析到解析，字段由'Project ['A, 'B] --> Project [A#3, B#4] 那这个id...id是在建表时或者创建临时视图时生成的。...deserializer, ClassTag[T](cls)) --> ExpressionEncoder.serializer (序列化操作) -->CreateNamedStruct.flatten(匹配到...ExprId就是序列化的id) --> ExprId(curId.getAndIncrement(), jvmId)(序列化的id最终生成) 代码流程如下截图： 下篇写写createOrReplaceTempView
（索引列+主键id）是少于聚集索引（所有列）记录的，所以同样数量的非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间。...---- 4. count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析 来看看count(1) SELECT COUNT(1) FROM demo_info; 执行计划和...，所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段，此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。...而对于其他二级索引列，count(二级索引列)，优化器只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，只能去指定非聚集索引的B+树扫描 ，可能导致优化器选择的索引扫描代价并不是最小。...count(二级索引列)只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，可能导致优化器选择的索引执行的代价并不是最小。
组织表格列的交互状态一直是很头疼的事情，他不像行那样有天然的tr包裹可控，只有一个虚无缥缈的col元素可以操作，而且原生的col样式在操作的时候也是有各种坑。...在做表格的列的hover效果的时候，尝试了控制col用纯css，最终因为各种bug放弃，最终无奈只好用js来实现。 要实现的效果如demo： 矛盾点：单元格高度联动，border的实现 表格列的hover状态与选中状态 - 练小习的前端技术笔记 标题节点 练小习的说明...有这方面经验的大牛们指教，出一个纯css的思路，感谢…..
文章目录 1.COUNT() 2.COUNT(*) COUNT(1) 与 COUNT(列) 的功能？ 3. 统计表行数性能区别 3.1 COUNT(主键) 的执行过程？...对于 COUNT 的使用，常见的使用方式是： COUNT(*) COUNT(1) COUNT(列) 三者在功能和性能上有区别吗？且听我一一道来。...2.COUNT(*) COUNT(1) 与 COUNT(列) 的功能？ COUNT(*) 返回结果集中所有记录数，包含字段为 NULL 的记录。 COUNT(1) 功能上等同于 COUNT(*)。...用下面这条语句作为例子： // id 为主键值 SELECT COUNT(id) FROM t_order; 如果表里只有主键索引，没有二级索引时，那么，InnoDB 循环遍历聚簇索引，将读取到的记录返回给...server 层，然后读取记录中的 id 值，就会 id 值判断是否为 NULL，如果不为 NULL（主键不能为 NULL），就将 count 变量加 1。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...但是粉丝改需求了，前提是我可能不知道大写还是小写，如何全部匹配出来？...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
pandas.core.frame.DataFrame； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...values 属性返回 DataFrame 指定列的 NumPy 表示形式。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码，如下图所示： 本以为顺利地解决了问题，但是粉丝又马上增改需求了，如下图所示： 真的，代码写的，绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理，不然危矣！...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
与虚拟生成列不同，存储生成列占用了额外的磁盘空间来存储它们的值。 由于值是预先计算并存储的，因此在查询存储生成列时，MySQL 可以直接读取存储的值，而不需要重新计算。...data_type：虚拟列的数据类型，它必须与你所使用的表达式返回的数据类型兼容。 GENERATED ALWAYS：指示该列的值总是由给定的表达式生成。...首先，我们创建一个包含JSON列和虚拟列的表： CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, profile JSON,...数据类型兼容性：生成列的数据类型必须与表达式的结果兼容。例如，如果你将两个整数相加，生成列的数据类型应该是整数类型。 索引限制：只有STORED生成列可以被索引。...五、虚拟列的应用场景 虚拟列在许多场景中都非常有用。以下是一些常见的应用示例： 复杂计算与表达式：当查询中需要频繁进行复杂计算，而这些计算又是基于表中其他字段的时候，虚拟列特别有用。
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。
背景 根据‘执行进度计算方式’的单选框里面的选项不同，展示不同的column 按最小制剂单位统计: 按含量统计: 实现方式 就是拿到选项框里面的值，再根据里面的值来判断哪些column
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
背景： 业务发展需要，需要复用历史的表，并且通过表里面原来一个未使用的字段来区分不同的业务。...于是想到通过default来修改列的默认值： alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务， new-新业务'...看起来mysql和oracle在default的语义上处理不一样，对于oracle，会将历史为null的值刷成default指定的值。...总结 1. mysql和oracle在default的语义上存在区别，如果想修改历史数据的值，建议给一个新的update语句（不管是oracle还是mysql，减少ddl执行的时间） 2....即使指定了default的值，如果insert的时候强制指定字段的值为null，入库还是会为null
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧，下图是他的代码。...请教：读取这个exlce表格，但是python显示的表格信息发生了改变，例如名字列、金额列与原表格有出入。 看上去确实没啥问题。...以点点点做分割提取列表，当列表有黄色部分的关键字提取文本，自动分列，顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
常用行或者列的对应解释与名称与ASCII码整理
4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比。同一列的数据，数据类型一致，列存的模式下就适合数据压缩，不同的列可以采用不同的压缩算法，压缩存储就会带来 IO 性能的提升。...行存与列存实验 openGauss 支持行列混合存储，可以在建表的时候指定存储方式。下面我们进行一下实验。...openGauss=# create table custom1 (id integer,name varchar2(20)); CREATE TABLE openGauss=# create table... custom2 (id integer,name varchar2(20)) with (orientation = column); CREATE TABLE openGauss=# insert...插入频繁程度：频繁的少量插入，选择行存表。一次插入大批量数据，选择列存表。 表的列数：一般情况下，如果表的字段比较多即列数多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。
不得不说，百度很强大，只要搜索饿了么怎么动态设置列会得到很多答案； 1、v-show(不生效)：v-show直接绑定,得到的结果很意外，哈哈，不起作用，饿了么对v-show不感冒； 2、v-if()：此方法确实可以控制显示与隐藏...；也就是说tabel展示出来的数据是只可读的不可以操作某一列里面的某一个字段； 若只是可读，那么可以使用这个方法控制动态展示列；v-if绑定动态值； >>b: element组件 el-table-column... 注意看结构：这里多了 template 标签，通过包裹可以来做一些事情，任你YY去行动； 重点注意 key 1.若不加key 那么你点击动态展示列的时候布局会乱...，或者导致报错； 2.加了key之后ok解决； 备注：加 key 是百度来的，有篇文章加的是 ：key=Math.random(); 这样是有bug存在，设置动态列的时候，列表的表头跳闪厉害；...最后，大家若是有更好的方法，希望留下完全代码，方便阅读
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