展示一个时间，我们会有多种形式，比如1970-01-01、1970/01/01、1970年01月01日，等等，那么我们如何把同一个时间根据需要转换成不同的格式呢？...Flutter的第三方库 date_format 的使用 实际上，我在之前介绍在Flutter中如何导入第三方库的文章依赖管理（二）：第三方组件库在Flutter中要如何管理中，就是以date_format...在依赖管理（二）：第三方组件库在Flutter中要如何管理中，我详细介绍了如何去查找第三方库、如何将pub.dev中的第三方库安装到Flutter项目中、date_format库的基本使用，这里我就不赘述了...这两个选择器默认的显示效果都是英文的，我们是在中国，那么就需要将其显示成中文版的，这就涉及到Flutter的国际化的问题。关于Flutter的国际化，接下来我将为大家做详细讲解。...在iOS和Android中，都有国际化配置的概念，Flutter中也不例外。在Flutter中如何配置国际化呢？
题目部分 在Oracle中，如何让日期显示为“年-月-日 时:分:秒”的格式？...答案部分 Oracle的日期默认显示为以下格式： SYS@PROD1> select sysdate from dual; SYSDATE --------- 22-DEC-17 阅读不方便，此时可以通过设置...NLS_DATE_FORMAT来让日期显示更人性化，可以有如下几种方式： ① 在会话级别运行命令：“ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT='YYYY-MM-DD HH24:...MI:SS';”，只在会话级别起作用。...About Me：小麦苗 ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://blog.itpub.net/26736162/abstract/1/ ● 本系列题目来源于作者的学习笔记
（图7） 04 将不同的结果进行合并 上面我们是把每一部分都单独拆开来实现的，最后存储在了不同的 Excel 文件中。...当然，有时放在不同文件中会比较麻烦，就需要把这些结果合并在同一个 Excel 的相同 Sheet 或者不同 Sheet 中。...将不同的结果合并到同一个 Sheet 中 将不同的结果合并到同一个 Sheet 中的难点在于不同表结果的结构不一样，而且需要在不同结果之间进行留白。...，就是将不同的结果文件合并到同一个Sheet 中的完整代码，具体如下。...（图8） 将不同的结果合并到同一工作簿的不同 Sheet 中 将不同的结果合并到同一工作簿的不同 Sheet 中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后对不同的 Sheet 插入数据即可，具体实现代码如下
- 将不同结果合并到同一个Sheet中 - 将不同结果合并到同一个工作簿的不同Sheet中 Excel的基本组成 我们一般在最开始做报表的时候，基本都是从Excel开始的，都是利用Excel...) 运行上面代码会得到如下结果，可以看到图表已经被成功插入到Excel中： 将不同的结果进行合并 上面我们是把每一部分都单独拆开来实现，最后存储在了不同的Excel文件中。...将不同的结果合并到同一个Sheet中： 将不同的结果合并到同一个Sheet中的难点在于不同表结果的结构不一样，而且需要在不同结果之间进行留白。...，就是将不同的结果文件合并到同一个Sheet中的完整代码，具体结果如下，可以看到不同结果文件合并在了一起，并且各自的格式设置完好。...将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中： 将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后针对不同的Sheet插入数据即可，具体实现代码如下： from
- 当日各项指标同环比情况 - 当日各省份创建订单量情况 - 最近一段时间创建订单量趋势 4.将不同的结果进行合并 - 将不同结果合并到同一个Sheet中 - 将不同结果合并到同一个工作簿的不同...) 运行上面代码会得到如下结果，可以看到图表已经被成功插入到Excel中： 将不同的结果进行合并 上面我们是把每一部分都单独拆开来实现，最后存储在了不同的Excel文件中。...将不同的结果合并到同一个Sheet中： 将不同的结果合并到同一个Sheet中的难点在于不同表结果的结构不一样，而且需要在不同结果之间进行留白。...，就是将不同的结果文件合并到同一个Sheet中的完整代码，具体结果如下，可以看到不同结果文件合并在了一起，并且各自的格式设置完好。...将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中： 将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后针对不同的Sheet插入数据即可，具体实现代码如下： from
因为我使用 Visual Studio 主要用来编写 .NET 托管程序，所以平时调试的时候是仅限托管代码的。不过有时需要在托管代码中混合调试本机代码，那么就需要额外在项目中开启本机代码调试。...在旧格式的项目中开启 旧格式指的是 Visual Studio 2015 及以前版本的 Visual Studio 使用的项目格式。...目前 Visual Studio 2017 和 2019 对这种格式的支持还是很完善的。...在项目上右键 -> 属性 -> Debug，这时你可以在底部的调试引擎中发现 Enable native code debugging 选项，开启它你就开启了本机代码调试，于是也就可以使用混合模式调试程序...在新格式的项目中开启 如果你在你项目属性的 Debug 标签下没有找到上面那个选项，那么有可能你的项目格式是新格式的。 这个时候，你需要在 lauchsettings.json 文件中设置。
走你~ 原始数据：创角日志和登录日志 导入需要的库 pandas import pandas as pd 1、获取数据 #读取创角日志 df_create = pd.read_csv(r'F:\Python...2、数据预处理 1）修改时间为日期 #去掉app_channel列，并将时间格式改为日期格式 df_create = df_create[['@timestamp','role_id']] df_create...#去掉app_channel列，并将时间格式改为日期格式 df_login = df_login[['@timestamp','role_id']] df_login['@timestamp'] = df_login...['@timestamp'].str.split(' ').str[0] #因为用户在同一天存在多条登录日志，这里再进行去重处理 df_login = df_login.drop_duplicates(...2）登录日志与创角日志横向合并 #修改创角日志中时间字段名称为'创角日期’，然后横向合并创角日志和登录日志，使得登录日志基础上相当于新增一列为用户创角日期标记 df_create.rename(columns
使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。...plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式...Lubridate包可以减少在R中操作时间变量，内置函数提供了很好的解析日期与时间的便利方法。lubridate 包是 Hadley Wickham开发的用于高效处理时间数据的 R 包。...（base包函数） [1] "2020-01-23" （2）日期格式转化 日期值通常以文本的形式输入到R中，然后转化为以数值形式存储的日期变量。...在ggplot2中有两个主要绘图函数：qplot()以及ggplot()。 qplot: 顾名思义，快速绘图； ggplot：远比qplot()强大，可以一步步绘制十分复杂的图形。
在 Python 中，OS 库主要提供了与操作系统即电脑系统之间进行交互的一些功能。很多自动化操作都会依赖该库的功能。...可是你们知道写在 Jupyter Notebook 中的代码存储在电脑的哪里吗？是不是很多读者不知道？想要知道也很简单，只需要在 Jupyter Notebook 中输入如下代码，然后运行。...2 获取一个文件夹下的所有文件名 我们经常会将电脑本地的文件导入 Python 中来处理，在导入之前需要知道文件的存储路径及文件名。...，比如一个部门不同人的绩效文件，我们需要把这些文件批量读取到 Python 中，然后进行处理。...图 5 其他批量操作 1 批量合并多个文件 图6 所示文件夹下面有 1—6 月的分月销售日报，已知这些日报的结构是相同的，只有“日期”和“销量”两列，现在我们想要把这些不同月份的日报合并成一份。
最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...df_wide.melt( id_vars='Country', ) 现在行数为 15，因为 Country 列中的每个值都有 5 个值（3 X 5 = 15）。...有两个问题： 确认、死亡和恢复保存在不同的 CSV 文件中。将它们绘制在一张图中并不简单。 日期显示为列名，它们很难执行逐日计算，例如计算每日新病例、新死亡人数和新康复人数。...，它们都应该输出如下相同的结果： 请注意，列都是从第 4 列开始的日期，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式...换句话说，我们将所有日期列转换为值。使用“省/州”、“国家/地区”、“纬度”、“经度”作为标识符变量。我们稍后将它们进行合并。
1.不同形式的时间序列数据 时间序列数据可以是特定日期、持续时间或固定的自定义间隔的形式。 时间戳可以是给定日期的一天或一秒，具体取决于精度。...我们可以获得存储在时间戳中的关于日、月和年的信息。...将数据格式转换为时间序列数据 to_datetime函数可以将具有适当列的数据名称转换为时间序列。...在现实生活中，我们几乎总是使用连续的时间序列数据，而不是单独的日期。...用取样函数重新采样 时间序列数据的另一个常见操作是重采样。根据任务的不同，我们可能需要以更高或更低的频率重新采样数据。 Resample创建指定内部的组(或容器)，并允许您对组进行合并。
在 Python 中，OS 库主要提供了与操作系统即电脑系统之间进行交互的一些功能。很多自动化操作都会依赖该库的功能。...2 获取一个文件夹下的所有文件名 我们经常会将电脑本地的文件导入 Python 中来处理，在导入之前需要知道文件的存储路径及文件名。...，比如一个部门不同人的绩效文件，我们需要把这些文件批量读取到 Python 中，然后进行处理。...图 5 04 其他批量操作 1 批量合并多个文件 图6 所示文件夹下面有 1—6 月的分月销售日报，已知这些日报的结构是相同的，只有“日期”和“销量”两列，现在我们想要把这些不同月份的日报合并成一份。...DataFrame df_o = pd.DataFrame({'日期':[],'销量':[]}) #遍历读取每一个文件 for i in name_list: df = pd.read_excel(r'D
R解法 #转化后该列属性是 字符串，R中对时间格式要求严格 df$createTime % str_replace('2020-','') 26...难度：⭐ R解法 df <- df[,-4] # 提高可读性可采用如下代码 df % select(-c('categories')) 35 数据处理 题目：将df的第一列与第二列合并为新的一列...salary列合并为新的一列 难度：⭐⭐⭐ 备注：salary为int类型，操作与35题有所不同 R解法 df % mutate(test1 = paste0...sum(res)) # [1] 197.0102 # 也可以利用dist函数，但需要形成两个不同的观测 dist(rbind(df$col1,df$col2)) # 1 # 2 197.0102 101...，如果能坚持走到这里的读者，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望你能够从容的解决！
as np np.sqrt(df['总价']) 合并两字符串 df['朝向'] + df['户型'] 将新计算的均价存入DataFrame df['均价'] = df['总价'] * 1000 / df...引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且接近现实。 eg：如下表中的朝向就可以建立一个虚拟变量 ?...1.正则表达式（Regular Expression）：查询和匹配字符串的规则 2.正则表达式表示数据 普通字符： 元数据，可以用于匹配指定的字符 r = “a”：用于在目标字符串中匹配小写字母a元字符...：表示前面匹配的字符出现了0次或者1次 r =”\d+”：表示前面匹配的字符出现了1次或者多次 #范围匹配 分组匹配方式：将多个匹配字符当成一个完整的匹配公式 (abc)：用于在目标字符串中查询abc...#正则表达式在python中的使用 正则表达式，在python中，主要用到了一个re模块 compile()：编译正则表达式 pattern = re.compile(“^\d{2,}$”) pattern
If/then逻辑 假设我们想要根据 total_bill 是小于还是大于 10 美元，来创建一个具有低值和高值的列。 在Excel电子表格中，可以使用条件公式进行逻辑比较。...日期功能 本节将提到“日期”，但时间戳的处理方式类似。 我们可以将日期功能分为两部分：解析和输出。在Excel电子表格中，日期值通常会自动解析，但如果您需要，还有一个 DATEVALUE 函数。...在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...填充柄 在一组特定的单元格中按照设定的模式创建一系列数字。在电子表格中，这将在输入第一个数字后通过 shift+drag 或通过输入前两个或三个值然后拖动来完成。
最近抽空练习了下手工建库，在10g的时候基本都在20分钟搞定，在11g中其实还可以更快，因为10g中需要配置的admin目录，需要创建bdump,udump之类的目录等等，在11g都被adr给默认替代了...在11g中是默认有2个 第二个不同之处是在10g中有一个配置MAXINSTANCES,在11g中缺没有，因为是单实例数据库，是在找不出理由是这个地方的不同引起的问题。...blocksize的不同了，在10g中没有blocksize的字样。...这个值是在数据库的源代码中固定的，与操作系统相关，默认的值为512. 在不同的os中可能会有所不同。 查看blocksize的配置，可以使用基表。...所以可见在10g，11g的很多细节之处还是会存在一定的差距，11g中也在不断的进行改进。
异常值：不规范的数据，如空值、重复数据、无用字段等，需要注意是否存在不合理的值，比如订单数据中存在内部测试订单、有超过200岁年龄的顾客等特别注意数据格式是否合理，否则会影响表格合并报错、聚合统计报错等问题不符合业务分析场景的数据...表连接中的on有两种方式，一种是两个表用于连接的字段名是相同的，直接用on即可，如果是不相同，则要用left_on, right_on进行。...与业务或运维沟通后，明确测试订单的标识是在“产品名称”列中带“测试”的字样。...最近消费日期=('订单日期',max) )其中，R值比较特殊，需要借用datetime模块，计算日期之间的距离from datetime import datetimeconsume_df...所以，在开始对RFM阈值进行计算之前，有必要先对R、F、M的值进行离群值检测。
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