在Oracle 12.2版本中，增加了大量的分区新特性，这其中包括： 自动的列表分区创建 在线的普通表转换分区表 支持只读分区和读写分区混合 以下介绍的三个特性同样是12.2新增的： 多列列表分区、外部表分区...、维护过滤 而对于多列列表分区的支持，也是大家关注已久的特性，先看一下脚本（在 livesql.oracle.com 测试执行，推荐动手实践）： CREATE TABLE dba_by_db_in_yhem...dba_by_db_in_yhem partition (east_part); select * from dba_by_db_in_yhem partition (rest); 现在Oracle支持通过多列定义列表分区...，最多支持16个列值定义，这极大的丰富了列表分区的适用场景。
转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 本文详细讲解了SpringMVC实例单文件上传、多文件上传、文件列表显示、文件下载。...四、多文件上传 （1）控制器 [html] view plain copy @RequestMapping("/toFile2") public String toFileUpload2...保存文件地址，用于JSP页面回显 model.addAttribute("fileList", list); return "fileUpload2"; } 其实就是在单文件上传的方法一中来修改的...jstl.jar+standard.jar （3）运行后输入：http://localhost:8080/SpringMVCLearningChapter4_1/file/toFile2（注意上面是单文件没有后面的数字...五、上传文件列表显示 （1）控制器 [java] view plain copy /** * 列出所有的图片 */ @RequestMapping("/listFile")
首先，从内容维度上看，中国移动凭借信息化优势，以“多形态、多资源、多渠道”的“三多”模式将优质教育资源定向投放到乡村中去，促进教育公平普惠。...多形态 “和家伴学”通过多屏多端互动技术，提供大中小屏畅学的多形态教育内容。这意味着，乡村儿童能借助大屏电视、中屏音箱、小屏手机等终端，随时随地进行学习，不再仅限于“单屏”。...截至2022年3月，“和家伴学”已将10万+小时优质教育资源，输送至全国乡村地区，已累计覆盖6000多万乡村用户，提升了乡村教育资源的多源性、易得性、及时性。...考虑到儿童用网环境的安全问题，“和家伴学”专门提供绿色上网服务，对不良信息进行自动过滤预警，有效防范儿童隐私泄露，拦截网络诈骗。同时，支持家长远程管理孩子的上网时间和内容，全方位守护孩子在线学习。...从“单屏”到“多屏”的背后，能看到的不仅仅是产品服务上的更新迭代，还有对乡村教育痛点问题的解决，数字技术助力乡村教育摆脱困局的新路径。
列表的基本语法 ol：有序列表 ul：无序列表 li：列表项 dl：列表 dt：列表项 dd：列表描述 常用列表 1.无序列表：使用标签 ul，li 属性：disc（默认实心圆） circle （空心圆...）square （方块） 2.有序列表：使用标签ol，li 属性：A（大写字母） a （小写字母）l （大写罗马数字）i （小写罗马数字）start （设置开始阿拉伯数字） 3.混合列表 : 使用标签...ul ol li 4.自定义列表 ： 使用标签 dl dt dd ！！！！！！
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格，其中有重复值，要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表，如图1中G列所示。 ?...图1 在单元格G1中编写一个公式，下拉生成所要求的列表。 先不看答案，自已动手试一试。...在单元格H1中的公式比较直接，是一个获取列表区域唯一值数量的标准公式： =SUMPRODUCT((Range1"")/COUNTIF(Range1,Range1&"")) 转换为： =SUMPRODUCT...唯一不同的是，Range1包含一个4行5列的二维数组，而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的，实际上是20行1列的一维区域。...统计列表区域中唯一值数量。 2. 将二维区域转换成一维区域。 3. 强制INDEX返回数组。 4. 确定字母排序。 5. 提取唯一值并按字母排序。
编辑丨3D视觉学习笔记 最近学习总结分享，关于深度立体匹配和多视角立体几何：
另外支持三种多轴索引： .ix()已废弃 索引运算符 对象 索引 描述 Series s[index] 标量值 DataFrame df[row_index, column_index] 标量对象 Panel...切片对象 布尔数组 需要两个单/列表/范围运算符，用,分隔，第一个表示行，第二个表示列 以如下代码作为例子： df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index...g -1.058925 h 0.612909 Name: A, dtype: float64 ''' 读取A列和C列： df.loc[:, ["A","C"]] ''' A C a...4行，第3到第4列： print (df.iloc[1:5, 2:4]) ''' C D b -0.209050 0.778529 c -1.393827 -0.333414...d -0.763404 0.716249 e 1.321423 0.782312 ''' 读取第2到第3列： print (df.iloc[:, 1:3]) ''' C
特殊说明1：选取任意行除了ix函数，loc和iloc均可 特殊说明2：这里不像列表那里有左闭右开的限制。...这里两个数字都是闭合的，案例中[7:11]则选取的是第8行至第12行（pandas从0开始编号） 二、提取任意列 1、按照列名提取单列 ? 2、按照列名提取多列 ?...四、单条件筛选 筛选其实就是将某列符合特殊条件的筛选出来，那我们先设立一个小目标！将涨跌额为正数的筛选出来！ 如何判断？无外乎为大于小于等于判断咯！ ?...事实证明，工作中的编程其实是处于发现问题，解决问题的过程~ 那我们多增加一步，先把-替换掉 pd.to_numeric(df['成交量'].str.strip("-"))>1000 ?...df[(df['涨跌幅'] >0)&(pd.to_numeric(df['成交量'].str.strip("-"))>1000)] 我们看一下代码的逻辑，单条件的代码逻辑如下： 变量[变量[列]符合什么条件
对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。...print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...维度：多元序列的 "列"。 样本：列和时间的值。在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。...只需执行 .plot()： darts_df.plot() 图(7)：10个序列的曲线图 Darts--单变量 Pandas 序列 如果我们只有一个序列呢？如何转换为 Darts？...这些模型可以处理单变量和多变量序列，以及概率预测。Gluonts数据集是Python字典格式的时间序列列表。可以将长式Pandas数据框转换为Gluonts。
colmns = 0 到 c-1，c 是 x 的列数 用对象为列表的字典 symbol = ['BABA', 'JD', 'AAPL', 'MS', 'GS', 'WMT'] data = {'行业'...、多品种单指标和单品种多指标的时间序列数据 (注：不支持多品种多指标)。...DataFrame，其中 index 列为时间，columns 为参数 Fields 各指标 上面结果 errorcode = 0，要获取 DataFrame 只需访问 data[1] data[1] 单品种多指标...情况 1 df.loc[ 'GS':'WMT', '价格': ] 用 loc 获取行标签从 ‘GS‘ 到 'WMT'，列标签从'价格'到最后的 sub-DataFrame。...情况 2 df.iloc[ :2, 1:3 ] 用 iloc 获取第 1 到 2 行，第 1 到 2 列的 sub-DataFrame。
选择多列。ix、iloc、loc方法都可使用。 只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...# 删除单列 print(df.drop('date', axis=1)) # 删除多列 print(df.drop(['praise', 'date'], axis=1)) 输出结果。 ? ?...02 条件查询 单条件查询。使用比较运算符进行查询，如「== > = <= !=」。生成bool索引。...# 查询18到25岁的用户数据,inclusive为True意思是将边界包括在内 print(df[df['age'].between(18, 25, inclusive=True)]) 输出结果。...,axis=0为行循环 print(df.apply(transform, axis=1)) # 赋值到新列 print(df.assign(gender_c=df.apply(transform,
对于如上DataFrame，需要提取其中的A列，则常用的方法有如下4种： df.A：即应用属性提取符"."...当方括号内用一个列名组成的列表时，则意味着提取结果是一个DataFrame子集； df.loc[:, 'A']：即通过定位符loc来提取，其中逗号前面用于定位目标行，此处用:即表示对行不限定；逗号后面用于定位目标列...，此处用单个列名即表示提取单列，提取结果为该列对应的Series，若是用一个列名组成的列表，则表示提取多列得到一个DataFrame子集； df.iloc[:, 0]：即通过索引定位符iloc实现，与loc...类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。...注意，能用 df.select('A)：与用美元符$隐式转换类似，也可用单侧单引号实现隐式转换，实质上也是得到一个Column类型，即'A等价于col("A")，当然也需要首先执行隐式转换导入； df.select
，key为数字索引 # 2.读取某一个单元格数据# 不包括表头，指定列名和行索引print(df['title'][0]) # title列，不包括表头的第一个单元格 # 3.读取多列数据print...1])print(df.iloc[:, -1]) # 读取多列print(df.iloc[:, 0:3]) # 读取多行多列print(df.iloc[2:4, 1:4])print(df.iloc[...[1:2, "title":"r_data"]) # 多列多行 # 基于布尔类型来选择print(df["r_data"] > 5) # 某一列中大于5的数值为True，否则为Falseprint...# 把r_data到actual列选择出来 5.读取所有数据 import pandas as pd # 读excel文件df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx',...sheet_name='multiply') # 返回一个DataFrame对象，多维数据结构print(df) # 读取的数据为嵌套列表的列表类型，此方法不推荐使用print(df.values
Datawhale干货 作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者 寄语：本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。...和iloc的长处在于, 可以同时对列和行进行切片 df['Height'].head() 更简洁的使用列名标签索引的方式 df.Height.head() ④ 多列索引 df.loc[:,['Height...，loc中能传入的只有布尔列表和索引子集构成的列表，只要把握这个原则就很容易理解上面那些操作。...iloc方法 ① 单行索引 df.iloc[3] ② 多行索引 注意结尾是不包含的---和list的切片保持一致 df.iloc[3:5] ③ 单列索引 df.iloc[:,3].head() ④ 多列索引...'Class', 'Gender', 'Address', 'Height', 'Weight', 'Math', 'Physics'] ④ 多列索引 索引多列时,传入的必须是一个list,而不是多个列名标签
它可以说是数据领域中 万金油 的技能，可以让我们直观地了解到数据分析的结果。...转换为 kgs, 2.2lbs=1kgs for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows(): # 截取从头开始到倒数第三个字符之前，即去掉 lbs。...4.唯一性 问题 1：一列有多个参数 为了达到数据整洁目的，将 d=True)，将列表拆成新的列，再将原来的 Name 列删除。...# 切分名字，删除源数据列 df[['first_name','last_name']] = df['name'].str.split(expand=True) df.drop('name', axis...工具决定效率 使用使用者最多的工具，因为Bug少，文档全，案例多。 对工具有着高熟练度，可以提升我们的认知模型。 完
DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。...data.function(axis=1) # 按行计算 [212395aeb6404255ccd4aac443b7128d.png] 2.9 pandas Dataframe分组统计 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总统计...] 2.15 pandas Dataframe的apply变换函数 这是pandas的一个强大的函数，可以针对每一个记录进行单值运算，无需手动写循环进行处理。...df[‘i’]=df.apply(compute, axis=1) # a+b>100返回1，否则返回0，存放到新的一列 df[‘i’]=df.apply(compute2, axis=1) # g...图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程
在本教程中，你将了解到如何将单变量和多变量时间序列预测问题转换为机器学习算法处理的监督学习问题。 完成本教程后，您将知道： 如何编写一个函数来将时间序列数据集转换为监督学习数据集。...时间序列是按照时间索引排列的一串数字，可以理解为有序值构成的一列数据或有序列表。...shift函数可以帮我们完成这一动作，我们将移位后的列插入到原始列的右侧。...新的数据集将被构造为DataFrame，每一列根据变量的编号以及该列左移或右移的步长来命名。这允许你从给定的单变量或多变量序列上设定不同的时移步长来尝试解决当前的时间序列问题。...具体来说，你了解到： Pandas的 shift（） 函数及其如何用它自动从时间序列数据中产生监督学习数据集。 如何将单变量时间序列重构为单步和多步监督学习问题。
了解数据的轮廓 对数据样本做叙述性陈述，例如：平均数、标准偏差、计次频率、百分比 对数据资料的图像化处理，将数据摘要变为图标表 推论性统计 资料模型的建构 从样本推论整体资料的概况 相关、回归、单因子变异数...import tushare # 获取大盘指数实时行情列表 df = ts.get_index() # 查看后五行 df.tail() ?...change:涨跌幅 open:开盘点位 preclose:昨日收盘点位 close:收盘点位 high:最高点位 low:最低点位 volume:成交量(手) amount:成交金额（亿元） # 查看列...：df['volume'].min() 取得最大值：df['volume'].max() 取得笔数：df['volume'].count() 针对多列进行统计 # 取得最低开盘点位，最低收盘点位...可以看到多了差额、涨、跌三列 计算涨跌次数 df[['rise', 'fall']].sum() ?
则行保留为空白： metadata[ , 3] # vector containing all elements in the 3rd column 像向量一样，也可以一次选择多行多列。...相反，最好将列表组件的内容保存到变量（如上所述）并进一步操作它。此外尤其要注意，在选择组件时，我们一次只能访问一个组件。要访问列表的多个组件，请参阅下面的注释。 注释：使用单括号表示法也适用于列表。...列表的组件命名数据框的列命名使用的函数都是names()。 查看list1组件的名称： names(list1) 创建列表时，将species向量与数据集df和向量number组合在一起。...用原始名称给组件命名： names(list1) <- c("species", "df", "number") names(list1) 命名了列表组件后，可以使用来提取组件，与数据框提取列相似。...要使用名称提取组件，使用list_namecomponent_name： 从列表中提取df数据框list1： list1$df 现在有三种方法可以从列表中提取组件。
#生成的数据列表预定俗称最好命名成df #对df的取值 2.pd.DataFrame参数表 属性 详解 dtype 查看数据类型 index 查看行序列或者索引 columns 查看各列的标签 values...4.df.describe() 计数列表的各个列的个数,最大值,最小值等等 5.df.T 横纵坐标进行对调 6.df.sort_index(axis=0) 根据axis=0或者1按照横坐标或者纵坐标进行排序...,但是开始的话横纵坐标是不算在里面的,这里是横坐标的索引 取多行:df.loc[起始横坐标:结束横坐标] 必须是横坐标,纵坐标的名称而不去索引,前后可以相同就取起始横坐标这一行 9.df里的值按列取取列...取某一列,df[这列的对应的横坐标] 取多列,df[[第一列的对应的横坐标,第二列的对应的横坐标]]以此类推 10.df里面按行取值 按行取值df.iloc[2, 1] 第3行第二个 11.df取某个区域...df.iloc[1:4, 1:4] 横坐标是,第2个到第5个,纵向是第二个到第五个 12.df取某个位置的一个值 df['横坐标名称']['纵坐标名称'] df.loc['纵坐标名称','横坐标名称'
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