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Power Query里，日期、时间、时长、数字都是不同的类型，需要严格区分和转换，两个日期/时间相减是时长(duration)，时长要经过转换才能得到相应的天时分秒等“数字”——这是跟excel里不一样的地方，也是很多朋友感觉PQ里日期时间处理困难或易错的关键。
我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上，使用日期，时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中，可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。根据任何其他形式的索引过滤dataframe是一件相当麻烦的任务。尤其是当日期和时间在不同的列中时。
上一篇文章中，我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法，包括 insert 的插入数据、update 的更新数据、delete 的删除数据以及基本的查询语法，但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求。
对于表中所列值以外的其他值组合，将"Expression.Error"引发带有原因代码的错误。以下各节介绍了每种组合。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/
首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，这里给出最常用，最重要的50个案例。
一个日期值存储某一天的不透明表示。日期编码为自 epoch 以来的天数，从公历公历 0001 年 1 月 1 日开始。自纪元以来的最大天数为 3652058，对应于 9999 年 12 月 31 日。
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
在 Python 文档里，time是归类在Generic Operating System Services中，换句话说， 它提供的功能是更加接近于操作系统层面的。通读文档可知，time 模块是围绕着 Unix Timestamp 进行的。
该字段存取表达用于选择从记录中的值或将投射一个记录或表一个具有更少的字段或列，分别。
WEEK（DATE）:返回所给的日期是一年中的第几周 YEAR(DATE):返回所给的日期是哪一年 HOUR(time):返回所给时间的小时 MINUTE(time):返回所给时间的分钟
1,特点 1)以YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.fraction]格式存储日期时间,在mysql5.6前可以只能存储到秒,在5.6后能存储到微秒 2)datetime类型与时区无关,占用8个字节的存储空间 3)时间范围公元1000-01-01 00:00:00到9999-12-31 23:59:59,存储的时间范围非常广
维基百科对于特征工程的定义是：利用相关领域知识，通过数据挖掘技术从原始数据中提取特征的过程。这些特征可以用来提高机器学习算法的性能。
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
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。
winrunner经验总结 1.1 脚本录制规范： 基本原则是录制脚本要分开、gui文件要合并、批调用回放验证、可移植回放验证。 1.1.1 录制脚本要分开： 脚本太大，不仅不利于以后的维护，并且会导致WinRunner的不可预测的错误产生（具体可以参考WinRunner 的Readme文档）。录制时，可以根据测试用例的流程，拆分为几个小流程，对每个小流程分别录制成不同的脚本。 1.1.2 gui文件要合并： 首先，要在系统参数中，设置gui的录制模式为“Global GUI Map File 录制过程中，WinRunner会自动产生gui文件，一个测试用例要确保生成一个公用gui文件。用一个gui文件主要是为了以后gui对象的维护，脚本回放时gui对象的查找。但是由于我们的测试用例是分开录制的，每个小流程录制时都会产生一个gui临时文件，因此录制完脚本后要把临时gui文件合并到该测试用例的公用gui文件中。但是也要注意，开始新的录制前，一定要先手工加载测试用例的公用gui文件。 如果划分的子流程超过20个，则按每20个子流程录制一个gui文件的方式。Gui文件太大，会影响WinRunner的回放效率。 1.1.3 批调用回放验证： 为了提高脚本的正确性，每录制完成一个子流程后，都要恢复数据库，其他初始环境进行回放，以近早发现脚本错误。 单个测试用例脚本录制完成后，要专门写一个主脚本，进行各子脚本的主次调用处理，然后恢复数据库和其他初始环境进行回放，以验证整个脚本是否可以正确回放。 1.1.4 可移植回放验证： 由于WinRunner 工具的限制，在本机回放成功后，如果把脚本移植到其他机器上，往往无法成功。这其中既有自己编写的脚本问题，又有WinRunner录制自动生成的脚本问题。 自己编写脚本问题：往往是编写的可移植性较差，如加载gui文件时用的是绝对地址，如gui_load(“c://aa//aa.gui”)，这样的脚本换到其他机器必然出错。 WinRunner录制自动生成的脚本问题： WinRunner的录制脚本往往和机器的环境有关，如果换了其他机器环境，往往回放不成功，这就需要手工修改脚本。 因此，可移植性回放是非常必要的。 1.1.5 脚本中使用的ODBC数据源名称统一命名为WR。 1.1.6 录入中文数据时统一使用简体。 1.1.7 数据表列名称规定 录入数据驱动的脚本时，数据表列名称统一采用英文，使用PB数据窗口中列对象的名称。数据表列名称下的第一行用中文对英文列名称做注释，使用PB数据窗口中列对象的中文标签，这一行不作为有效的录入数据。与数据表相关的循环语句请修改脚本从数据表的第二行开始读取数据。典型的例子是将数据驱动脚本中For循环的第一个表达式改为table_Row = 2。 1.1.8 脚本成功回放判定规定 一个子测试录制完成后，一定要及时回放测试，直到测试报告显示测试结果为OK，且子测试明细报告中没有红色的出错提示。如果是回放主测试，回放成功的标准是：主测试的结果报告显示为OK，同时所有子测试的结果报告也为OK,且子测试明细报告中没有红色的出错提示。 1.1.9 WinRuner主脚本中关于设置系统日期时间设置的规定，以保证脚本所描述的业务过程按业务逻辑在时间上有序。 因为脚本回放与脚本录制时的系统日期时间不一致，会导致与系统时间关系密切的测试脚本回放时失败。 为了消除时间差导致的回放错误,要求每一个测试用例的主测试在第一个子测试前加上date_set_system_date(年,月,日,时,分,秒)函数,以修改本地机器的日期时间等于这个主测试在接力式验收回放成功执行后的日期时间.这样再次回放时系统的日期时间就和上一次成功回放时的日期时间一致。
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
Excel 使用一种特殊格式来存储日期和时间，称为序列号。序列号是自 1 年 1899 月 <> 日（Excel 认为是时间开始的日期）以来的天数。
datenum 函数用于将日期和时间转换成日期序列值，即将每个时间点表示为从 0000年 1月 0日起的天数。
Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。
这里所说的 DAX 知识基础，不仅仅是理解什么是日期表，更多的是知道日期表如何构建可以兼顾到很多使用上的场景。
导读：pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件，由于CSV文件使用非常频繁，功能强大，参数众多，因此在这里专门做详细介绍。
有时候，我们需要在pandas数据框架内移动一列，shift()方法提供了一种方便的方法来实现。
数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。
原作 Kin Lim Lee 乾明 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI
最近，大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章，介绍了8个用于数据清洗的Python代码。
根据文章内容总结的摘要
Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
前面通过五篇文章基本介绍完JSR-310常用的日期时间API以及一些工具类，这篇博文主要说说笔者在生产实战中使用JSR-310日期时间API的一些经验。
各类型都有具体的取值范围，超出或非法的其他值时，MySQL 会回退到 0。TIMESTAMP 类型是个例外，给它设置一个超出范围的值时，将保存上该类型允许的最大值。
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
MySQL有5种表示时间值的日期和时间类型，分别为、DATE，TIME，YEAR，DATETIME，TIMESTAMP。
pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。 pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。 首先，将数据集导入pandas DataFrame - df import pandas as pddf = pd.read_csv("Dumm
常用文本函数： |函数| 说明 | |--|--| | Left() | 返回串左边的字符 | | Length() | 返回串的长度 | | Locate() | 找出串的一个子串 | | Lower() | 将串转换为小写 | | LTrim() | 去除串左边的空格 | | Right() | 返回串右边的空格 | | RTrim() | 去掉串右边的空格 | | Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 | | SubString() | 返回子串的字符 | | Upper() | 将串转换成大写 |
近日新推出了origin系列的最新版本：origin2021，是一款非常实用的科学绘图与数据分析软件，并且该版本可以和2018——2021版本共享设置，若你拥有这些版本中的任何一个，则只需安装并运行新版本即可。不仅如此，它为了带给用户最佳的使用体验，进行了全方面的新增和优化，现如今能够使用新的颜色管理器创建自己的颜色列表或调色板，其中包括通过颜色选择和颜色插值，还在工作表上添加了新的公式栏，轻松编辑复杂的公式，具有调整公式栏字体大小的选项，以便于阅读，而且Origin中的嵌入式Python环境也得到了极大的改进，可以从Python轻松，高级地访问Origin对象和数据，并在设置列值中使用Python函数，以及从LabTalk和Origin C访问Python函数等等，甚至添加了几个新的上下文相关的迷你工具栏，如刻度标签表、图中的表格、工作表中的日期时间显示，图例等，可以更轻松的访问常见任务，是你最佳的绘图分析工具。
–check-column：用来指定一些列，这些列在导入时候检查是否被作为增量数据；
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。
数据集包含“省/州”变量，但我们要在“地区”等级汇总数据。在此之前，我们需要稍微整理一下数据。
对于时间序列数据，传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分，这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
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