我目前正在使用一个足球比赛数据集,并试图让Cypher返回连续胜利最多的球队。
目前,我有一个collect语句,它创建一个列表,即[0,1,1,0,1,1,1],其中'0'表示失败,'1'表示成功。我正在努力回归连胜最多的球队。
下面是我的代码目前的样子:
MATCH(t1:TEAM)-[p:PLAYS]->(t2:TEAM)
WITH [t1,t2] AS teams, p AS matches
ORDER BY matches.time ASC
UNWIND teams AS team
WITH team.name AS teamName, coll
是否有任何方法可以明确地说明条件发生在哪里的顺序?我认识到,查询优化器将查看WHERE子句的所有部分,以确定满足查询的最有效方法,如下所示:
但是,是否没有办法检查其他条件所依赖的条件?这些线程的答案之一触及了我所追求的目标,但没有给出解决方案:
select *
from INFORMATION_SCHEMA.TABLES
where ISNUMERIC(table_name) = 1 and CAST(table_name as int) <> 0
这可能会失败,因为在确定table_name字段是否为数字之前,可以对强制转换进行评估(因此引发无效转换的错误)。
一定有办法
我有一个要使用的脚本,以便我的经理可以快速查看电子表格中哪些项目需要订购部件。该脚本快速轻松地隐藏包含与订购部件无关的信息的列,然后隐藏列S中的值为FALSE (不需要订购部件)的所有行(共数千行)。隐藏列部分几乎是瞬间的,但是隐藏行部分非常慢。我知道为了加快速度,应该将数据加载到数组中,然后循环将在内存中的数组上运行,而不是对电子表格进行多次调用。我见过类似的问题,但答案似乎并没有确切地解释如何做到这一点。我读到的一个例子表明,它已经在使用数组了,这让我更加困惑。如果能帮我指明正确的方向,我将不胜感激。下面是我使用的脚本:
function showPartsNeeded() {
var
我在pandas中有大量的256行5列的数组,我想要计算统计(最小,最大,平均值,...)每列中4个数组成员的功能。我写了以下代码,但它非常耗时:
for col in array:
for j in range(0,256,1):
min = array[col].iloc[j:j+4].min()
max= array[col].iloc[j:j+4].max()
(other functions)
因为我有许多阵列,我想为每个阵列做这个任务,这是非常耗时的。有没有办法在没有循环的情况下编写更简单的代码来减少执行时间。