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PBI-基础入门:添加与新建(计算

小勤:在Power BI里怎么增加一? 大海:在Power BI里增加列有2种方法,一种是咱们在学Power Query里的“添加”方法,还有一种是在PowerPivot里的新建“计算”方法。...具体操作方法如下: 在查询编辑中添加: 直接在Power BI Desktop界面中新建: 小勤:啊。Power BI真是两这个的完全组合啊。这两者之间有什么不同吗?...但在构造的时候是有以下差别的: 查询编辑器里添加用的是Power Query的知识,一般情况下,Power Query在这方面的功能比较强一些,尤其是做文本的相关处理时。...但是,新建计算的方法有个好处,是可以直接引用计算度量的相关结果,这一点是用PQ添加方法做不到的。 小勤:那该怎么决定到底用哪一种方法呢? 大海:我很少纠结这个问题,反正觉得哪个用起来方便就用哪个。...总的来说,我一般是除非要引用某些计算度量的结果或者是一些非常简单的计算,绝大部分的时候我都是用PQ进行处理的。 小勤:嗯。我大概知道了。

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怎样能自动按01 02 最大为99,来设置标题?

一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个粉丝咨询了这个问题:获取到数据表的数比较简单,一般不超过99,怎样能自动按01 02 最大为99,来设置标题?...二、实现过程 针对这个问题,【群除我佬】给了一个代码,如下所示: ["0" + str(i) if len(str(i)) < 2 else "" + str(i) for i in range(1,100...)] 后来【~上善居士~ 郭百川】使用字符串格式化,也给了一个代码,如下所示: [f"{i:02d}" for i in range(1,100)] 后来【Eric】也给了一个可行的代码,如下所示...: columns = [] for i in range(10): columns.append(f"{i:02d}") print(columns) df.columns = ['00',...(str(i)) < 2 else "" + str(i) for i in range(1,df. shape[1]+1)] [f"{i:02d}" for i in range(1,df.shape

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函数「建议收藏」

是一种用于以常数平均时间执行插入、删除和查找的技术。 每个关键字被映射到从0-TableSize-1这个范围中的某个数,并且被放到适当的单元中。...这种映射就叫做散函数 我认为,先用散函数将我们所要进行操作的集合整合成散列表,是对之后的操作的一种便利。放到实际中去,我们要进行操作的集合不仅仅只是数字,例如图书馆中的书籍分类等等。...我们可以通过某种规定,将每个关键字放到合适的为止上去,编写散函数。但是难免会遇到两个关键词被单列到同一个值的情况,(称为冲突),如何解决冲突是一个很关键的问题,之后另开博。...int b[9]; int i; for(i = 0; i < 9; i++) { b[a[i]%10] = a[i]; //通过模10运算,将关键字散合适的位置...设所有关键字最多8个字符长,由于char类型的值最多是127,因此这个散函数之恩那个取值在0到27*8之间,若TableSize超过了1w,显然这并不是一种均匀的分配。

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大战SQL类型及其属性

上次讲到了类型的枚举类型,那么接下来还有集合记录长度,属性倒不是特别多,也就有空属性,描述以及默认值,所以学起来也是超快~ 集合字符串 集合跟枚举实际上很类似,实际上存储的是数值,而不是字符串(集合可以多选...下面可以开始讲述属性的三个小部分啦~ 属性 是真正约束字段的数据类型。...属性有很多:NULL/NOT NULL,default,primary key,auto_increment,comment(描述表的字段) 这里讲到的是空属性,描述和默认值。...描述(注释) 描述:comment,起描述作用,无实际意义。是专门用来描述字段,根据表的创建语句一起保存的。...当数据很相似时,数据管理员不怎么方便查看,这就给数据库管理员带来了麻烦,那么描述的作用就显现出来了。

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复杂度分析: 顺序查找: O(n) 二分查找: O(\log_2n) 散方法: O(C) 散列表与散方法 将一个元素的关键码和存储位置之间建立对应的函数关系 Hash( ), 使得每个关键码与结构中的唯一的存储位置相对应...: Address=Hash( ) 需要解决两个问题: 找到一个合适的散函数,避免或尽量减少冲突 拟定解决冲突的方案 散函数 取余法 散列表中地址数位m, p为不大于m但最接近m的质数....将结果化成八进制 处理冲突的闭散(开地址)方法 产生冲突元素的关键码互为同义词....注意:闭散情况下不能真正地将已有的元素删去, 因为中间的元素被删掉后会影响到之后元素的探查. 所以用一个状态数组来标识哈希表中每个元素的状态....再散 当表项数>表的70%时, 可以再散. 即, 建立一个两倍大的表, 新的散函数取距离原规模两倍大小最近的素数. 处理冲突的开散(链地址)方法 将同义词放入同一个桶.

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遍历

前序遍历 前序遍历(DLR),是二叉树遍历的一种,也叫做先根遍历、先序遍历、前序周游,可记做根左右。前序遍历首先访问根结点然后遍历左子树,最后遍历右子树。...(2)前序遍历左子树。 (3)前序遍历右子树 。 ? 前序遍历 需要注意的是:遍历左右子树时仍然采用前序遍历方法。...如右图所示二叉树 前序遍历结果:ABDECF 已知后序遍历和中序遍历,就能确定前序遍历。 中序遍历 中序遍历(LDR)是二叉树遍历的一种,也叫做中根遍历、中序周游。...在二叉树中,中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。 中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。...后序遍历首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根结点,在遍历左、右子树时,仍然先遍历左子树,然后遍历右子树,最后遍历根结点。

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图的遍历 --- 广度优先遍历

广度优先遍历思路: 还是以之前深度优先遍历的图为例,如下: A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] B[1, 0, 1, 0, 0, 0,...1, 0] F[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0] G[0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0] H[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] 所谓广度优先,就类似二叉树的层序遍历...所在行所有未被访问过的1对应的顶点,发现没有; 接着搞A的第三个邻接顶点H所在的行,输出H所在行所有未被访问过的1对应的顶点,即D; A所在的行搞完了,就搞B、D、E……H所在的行,重复上面的操作,最终的遍历结果是...vertex的索引 int vertexIndex = vertexList.indexOf(vertex); // 从(priorVertexIndex + 1)开始遍历二维数组的第...(currentVertex, neighborVetex); } } } } /** * 广度优先遍历

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