在postgresql中,如何从同一个表中从列.a到列.b中的值
IF column.a = 1 then column.b = foo,
IF column.a = 2 then column.b = bar,
IF column.a = 3 then column.b = good,
IF column.a = 4 then column.b = bad
我正在尝试绘制以下内容: #Time
for t in np.arange(1,10,1):
#Raidus
for r in np.arange(1,5,1):
#Velocity in theta direction
V = C/r*(1-np.exp(-r**2/(4*v*t)))
print(r,V)
#Vorticity
Z = C*((1/(2*v*t))*np.exp(-r**2/(4*v*t))-(1-np.exp(-r**2/(4*v*t)))/r**2)
p
我想知道如何同时将数据从我的python字典(正在创建)保存到CSV文件(即,一旦创建了python字典行,就应该将其直接发送到CSV文件) 我使用了以下代码: data = []
with open('urls.txt', 'r') as inf:
for row in inf:
url = row.strip()
response = requests.get(url, headers={'User-agent': 'Mozilla/5.0'})
我需要一个格式化的表格,其中第一行是连接的日期,其余所有行都是由逗号分隔的两个值。但是,将文件另存为.csv时,连接的日期后会有一个逗号 有人知道如何删除R中第一行的逗号吗? R语言 . sub = fread("C:/file.txt") # this is a file with two columns labeled as tmax and tmin
dt2<-"19810101"
setnames(sub,"tmax",dt2) # change name of column 1 from tmax to 19810101
s
我需要对大小为100亿行的三列表t (s,p,o)运行200万次查询。每一列的数据类型为字符串。
只有两种类型的查询:
select s p o from t where s = param
select s p o from t where o = param
如果我将表存储在Postgresql数据库中,则使用Java ThreadPoolExecutor需要6个小时。
你认为Spark能更快地处理查询吗?最好的策略是什么?以下是我的想法:
将表加载到一个dataframe中,并启动对dataframe的查询。
将表加载到parquet数据库中,并对该数据库启动查询
我正在使用R包RMySQL和dbConnect连接我的R与我公司的MySQL数据库。简而言之,我的R脚本连接到MySQL数据库,从数据库中提取一个表(table1),使用该表进行一些分析,然后写入MySQL数据库中的另一个表(table2)。
因此,table2不是从数据库中提取出来的,而是需要与我在R中所做的工作一起附加到表中,用我在R中完成的其他分析添加到表中,然后将表重新写入MySQL数据库,并在前面的数据库中附加新的信息。我目前用于编写table2的代码行是:
dbWriteTable(con_hub, value = my_R_dataframe, name = "table
我正在尝试把一个RDBMS (格林梅)表吞进蜂巢。我阅读了表并从其中获得了一个dataFrame,如下所示:
val yearDF = spark.read.format("jdbc").option("url", connectionUrl)
.option("dbtable", "(select * from schema.table where source_system_name='DB2' and period_
我有三角桌
# Load the data from its source.
df = spark.read.load("/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.delta")
# Write the data to a table.
table_name = "people_10m"
df.write.saveAsTable(table_name)
现在,我要添加一个模式更改,可能是单个列,可能是几个列,可能是嵌套数组。我无法预测代码执行过程中会出现什么情况。
我使用python的se
我循环遍历一个文件夹中的所有excel文件,并将它们附加到一个dataframe中。一列(C列)有一个ID号。在一些工作表中,ID被格式化为文本,而在另一些表中,ID被格式化为数字。在导入期间或之后更改数据类型以使数据类型保持一致的最佳方法是什么?在导入之前,我总是可以在每个excel文件中更改它们,但是有40+表。
for f in glob.glob(path):
dftemp = pd.read_excel(f,sheetname=0,skiprows=13)
dftemp['file_name'] = os.path.basename(f)
df
我在本地服务器上有一个PostgreSQL表Scores,如下所示:
ID Score_X Score_Y
1 NA NA
2 NA NA
3 NA NA
4 NA NA
我在R中进行了一系列计算,生成了如下所示的dataframe Calc_Scores:
ID Score_X Score_Y
1 0.53 0.81
4 0.75 0.95
我想将与每个ID对应的分数从R写到PostgreSQL表,这样最终的PostgreSQL表应该
我需要用选定行上的一些字符串来更新DataFrame列,我为这些行建立了索引。到目前为止,我已经通过列表理解实现了我所需要的东西:
[data.particleIDs.values[idx[i]].append(particlenames[i]) for i in range(len(idx))]
其中data.particleIDs是需要更新的DataFrame列,particlenames是一个包含字符串的列表,idx是一个数组,对于每个字符串,该数组包含需要写入的DataFrame行。几个字符串对应于同一行,我需要将它们都写在DataFrame列中。
假设我有一个DataFrame和我用