用先前的非缺失值填充列，无ID
，是一种数据处理方法，通常用于处理数据集中的缺失值。当某一列中存在缺失值时，可以使用该方法将缺失值用该列中的先前非缺失值进行填充。
这种方法的优势在于能够保留数据的趋势和模式，避免了因为删除缺失值而导致数据的丢失。同时，该方法也比较简单易行，不需要额外的复杂计算。
应用场景：
- 时间序列数据：在时间序列数据中，常常会出现某些时间点的数据缺失，可以使用先前的非缺失值填充来填补这些缺失值，以保持数据的连续性。
- 数据预处理：在数据预处理过程中，如果某些特征的缺失值较少，可以使用先前的非缺失值填充来保持数据的完整性，以便后续的分析和建模。
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3回答
我有以下数据结构。在每组中，一些观察结果缺少value。我知道每个组只有一个非缺失值(在本例中，组1的值为10，组2的值为11 )。缺失观察值的位置在组内是随机的(即不能用前一个/后一个值填充缺失值)。
如何通过分组用一个非缺失值来填充缺失值？
group value
1 .
1 10
1 .
2 11
2 .
2 11
我目前的解决方案是循环，但我怀疑有一些聪明的bysort可以使用。
levelsof group, local(lm_group)
foreach group in `lm_group' {
浏览 3提问于2015-12-03得票数 4
大多数教科书说，要填充缺失的值，使用的是均值/中值(数字)和最频繁的(分类)，但我使用的是一个数据集，它有太多的缺失值，而且我不能删除这些列，因为它们很重要。
train.isnull().sum()
TransactionID 0
isFraud 0
TransactionDT 0
TransactionAmt 0
ProductCD 0
...
id_36 449555
id_37 44955
浏览 0提问于2020-03-17得票数 0
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我有一个python数据框架，其中包含健康数据，参与者在时间点1、2和3出现。我有一个名为“BPMEDS”的列，其中有缺失的数据，其中很多是缺失的最后一个时间点(无论是1、2还是3)。BP药品的最后一个填充行位于每个空行的上方。因此，“randid”16799在第3期没有“bpmeds”，而在第2期有“bpmeds”，我只想复制上一个可用期间的值。每个参与者都有一个ID，因此该ID最多可以在数据集中显示3次。
RANDID BPMEDS PERIOD
26 16799 0.0 1
27 16799 0.0 2
28 16799
浏览 6提问于2022-09-01得票数 0
我需要根据与另一列的匹配条件，从列的现有值创建一个新列。但要填充的值可能来自同一行，也可能不来自同一行。
我已经用嵌套的for循环实现了这一点，但是在大型数据集中，这需要很长的时间。那么，是否有一些内置的功能来开发熊猫的环保特性呢？
我的数据集如下所示：
a b
32 m 1.5
33 n 1.6
34 o 1.7
35 m 1.8
36 n 2.2
37 m 2.4
38 n 2.9
39 o 2.1
40 p 1.5
如果在列m中遇到a，则将b列中的值复制到新列中，直到遇到m的新实例为止。并更新该值。因此，输出应该如下所
浏览 0提问于2019-07-09得票数 1
回答已采纳
我有一个超过9000个数据点的数据框，有3列有近1000个(每列)缺失值。我不是在寻找最常用的方法(value=1000)，我找到了缺失的value=1000(每一列)，我尝试在那一列中根据它们的proportion.Suppose来分配其他行的值，其中一列的"a“和"b”的比例是50:50，还有4个缺失值，我会根据2a和2b的比例来填充那些缺失值。
浏览 0提问于2019-08-05得票数 0
我有一个170列2000行的数据集。许多观察结果都是完全重复或相似的。我的数据格式如下： A B C D
Entry 1 Florida . 54
Entry 1 . . 54
Entry 1 Florida . 54
Entry 1 Florida New .
Entry 1 Florida New 54 正如您将注意到的，列A始终是填充的。我想对这些文件进行重复数据删除，这样我就只返回 A B
浏览 28提问于2019-02-23得票数 0
我有一个包含两列的数据框架，其中包含记录:列名‘user_id _id’，' cookie_id‘，如果它们为NaN，并且公共cookie_id有可用的user_id值，我想要更新User值。
示例：
(before)
user_id cookie_id
2 15
2 15
3 22
NaN 15
NaN 15
NaN 38
(after)
user_id cookie_id
2 15
2 15
3 22
2 15
2
浏览 12提问于2020-05-16得票数 4
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我有一个数据集，它包含-1，它与丢失相同，我想用firstly先验知识替换它，但用forward known找不到它。按组V1和V2
示例：
data test;
input V1 $ V2 $ V3 $;
infile datalines delimiter=',';
datalines;
A,X,AA0
A,X,-1
A,X,AA0
A,Y,-1
A,Y,BB2
B,X,-1
B,X,-1
B,X,CC1
B,Y,-1
B,Y,-1
;
在第一次运行之后(向下填充)
V1 V2 V3
1 A X AA0
2 A
浏览 1提问于2018-09-14得票数 0
我想用最接近的(从左侧开始) e列的值填充not NaN列的NaN。
a b c d e
0 1 2.0 3.0 6.0 3.0
1 3 5.0 7.0 NaN NaN
2 2 4.0 NaN NaN NaN
3 5 6.0 NaN NaN NaN
4 3 NaN NaN NaN NaN
例如，对于e的第二行，它最接近的Not NaN列是e by position，然后我们以7.0为例，在Pandas中可以这样做吗？谢谢。
预期输出如下所示：
a b c d e
0 1 2.0
浏览 13提问于2020-02-07得票数 1
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我想根据action列的记录和time列填充它。action列中的NA应根据先前的操作记录和时间间隔进行填充。假设我们将时间间隔设置为10，这意味着如果动作是A而时间是1，那么action中的所有NA都应该是A，直到time==11 (1+10)为止。
请注意，如果action或ID更改，则应重置此过程。例如(在第3行)我们有B和time==11，我想用B填充下一个NAs直到time==21，但是我们在time==16中有C，所以我们继续用C填充NA直到time==26。
df<-read.table(text="
id action time
1 A
浏览 2提问于2020-06-29得票数 1
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1回答
你好，各位数据科学家。
我是这个领域的新手，我面临一个问题，因为我需要一个建议。所以我有数据，其中一个列是产品ID，另一个列表示它来自哪个城市。
那么，我现在的问题是，当城市价值为空时，在这种情况下怎么办？我认为这是绝对不可能的，猜测的起源和填充，或填充中位数。
那你的建议是什么？
非常感谢
浏览 0提问于2022-04-18得票数 0
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1回答
我有如下数据：
| ID | Name | Inv | Date | Value | PO | Type | Rate | Tax | Integ |
|----------|-----------|-----|------------|-------|-----|-------|-------|-------|-------|
| DEADBEEF | CHEMICALS | 321 | 19-11-2017 | 14288 | UK | State | 0.00% | 3000 | 0 |
| |
浏览 0提问于2018-11-25得票数 2
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1回答
data have;
infile cards missover;
input scrssn :$11. year FIPS :$5.;
cards;
111-22-3333 2008
111-22-3333 2009
111-22-3333 2010 09990
111-22-3333 2011
111-22-3333 2012 08880
111-22-3333 2013
111-22-3333 2014
333-44-5555 2009
333-44-5555 2010 67897
333-44-5555 2011
333-44-5555 2012 56789
333-44
浏览 1提问于2015-08-15得票数 0
1回答
我目前正在做一个项目，我必须补上一些缺失的值。我使用Python，我看到有一种算法可以进行缺失数据的填补。这种算法被称为Nipals。因此，我决定寻找一种方法来使用它，我看到statsmodels.multivariate.pca.PCA可以帮助我。
我有一个名为A的numpy数组，它有n行p列。A有一些缺少的值，这些值是NaN值。我想使用PCA来填充A。但是，没有例子可以帮助我做到这一点。
有人能帮我用Nipals算法填充A吗？
谢谢。对不起，我是一个法语初学者，使用英文文档对我来说并不容易。
浏览 14提问于2018-02-13得票数 4
GCM被设计为使用96位的nonce，它可以随机地或确定性地生成.如果您使用的不是96位的nonce，那么它将被填充并使用GHASH进行散列，从而创建一个伪随机位(和块计数器)。例如，假设您生成了一致随机128位的非128，这些将使用GHASH进行散列，并转换为96位的nonce和32位的随机块计数器。考虑到GHASH不具有抗碰撞能力，这是否比直接生成一个随机的96位nonce更有可能导致现在的重用？
浏览 0提问于2020-05-01得票数 3
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1回答
我有一只熊猫，它的部分看起来像这样(0是NaN的)：
...
18 19 20
197 14 28 14
198 14 0 14
200 0 0 0
201 0 0 0
202 15 23 12
203 16 0 18
204 0 0 0
205 0 0 0
...
我需要用最后一行的值填充在特定列上有NaN的行，后者在这些列上没有NaN。
在我的示例中，行200,201将使用来自第197行的值填充，而从第202行的第204 205行填充。
LE:第198行和第203行并不是在我感兴趣的所有列中都有Na
浏览 1提问于2019-03-03得票数 3
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2回答
我研究了特征工程中Kaggle的fill null方法。一些玩家用另一个对象值填充NA。
例如，在性别列中有‘男性’、‘女性’和NA值。该方法是用另一个对象值填充NA，比如“中间”。在此之后，它处理没有任何null的性别属性，pandas也不会找到null。
我想知道这种方法对机器学习模型的性能有很好的影响，还是对特征工程有很好的影响？除此之外，在数据集中没有知识发现的情况下，有没有其他好的方法来填充NA？
浏览 0提问于2016-12-05得票数 1
1回答
我有一个包含此数据的数据帧： 原始df数据为 ? 我使用下面的代码来填充PO_NAME列 df['PO_NAME'] df.groupby(['DEVICE_ID','PO_ID'], sort=False)['PO_NAME'].apply(lambda x: x.ffill().bfill())) 而且它是有效的 ? 但是我在DEPLOY_EPG列中使用了相同的代码 df['DEPLOY_EPG'] = df.groupby(['DEVICE_ID','PO_ID
浏览 11提问于2020-09-07得票数 0
2回答
我有个数据：
import pandas as pd
data = {'fruit': ['pear','pear','banana', 'pear', 'pear','apple', 'apple', 'cherry','cherry'],
'fruit_type': ['unknown','pear','unknown', 'unknown
浏览 3提问于2021-07-26得票数 1
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在缺少一列/一行的情况下，添加两只熊猫DataFrames的最优雅的方式是什么？
用这个简单的例子来描述它可能会更好：
index1 = pd.Index(["a", "b"])
data1 = np.full(shape=(2, 2), fill_value=1.0)
df1 = pd.DataFrame(data1, index=index1, columns=index1)
# df1 =
# a b
# a 1.0 1.0
# b 1.0 1.0
index2 = pd.Index(["b", "c"
浏览 5提问于2022-06-14得票数 1
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2回答
如何在从整数列表创建子列表的同时，用零填充最后一个子列表，这是一种很好的方法吗？
到目前为止，我有这个单数，需要用2个零填充最后一个子列表。
[lst[x:x+3] for x in range(0, len(lst), 3)]
例如
lst =[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
其结果应是：
[1,2,3][4,5,6][7,8,9][10,0,0]
浏览 1提问于2019-07-01得票数 3
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我试着用熊猫来清理Excel文件中的数据。
我希望填充类别列和子类别列中缺少的值。
我在想一个for循环，但我不知道该怎么做。有人知道或者有更好的方法来管理这些数据吗？
浏览 2提问于2022-12-03得票数 1
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2回答
如何选择是丢弃NaN值，还是用数据集中的平均值(或中位数)填充它？还有什么其他技术可以清除数据集中的缺失值？让数据为数字。(在python中)
浏览 0提问于2018-05-29得票数 2
1回答
我有一个数据帧，看起来像这样：
一旦我运行以下代码：DF= DF.groupby('CIF').mean() (并用零填充NaN )
我得到了以下数据帧：
为什么“CYCLE”和“BALANCE.GEL”这两列消失了？
浏览 13提问于2019-11-05得票数 1
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我正在处理文本数据，并对其执行预处理步骤。
我正在使用SpaCy模型对文本执行词汇化。我已经编写了如下代码：
import spacy
import de_core_news_sm
nlp = de_core_news_sm.load()
def spacy_lemma_text(text):
doc = nlp(text)
tokens = [tok.lemma_.lower().strip() for tok in doc]
tokens = ' '.join(tokens)
return tokens
df['spacy_lem
浏览 18提问于2020-03-03得票数 1
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我正在处理一个在某些列中包含缺失值的数据集。我正在尝试使用XGBoost的Scikit-Learn包装器接口的XGBRegressor。在那里，它提供了一个名为'missing‘的参数，你可以在其中输入浮点值，否则它会将python的NaN作为默认值。因此，我需要一些帮助，比如如何使用此参数来填充数据集中列的缺失值。如果能给我提供一个简单的例子，那将是很有帮助的。
浏览 23提问于2017-02-09得票数 0
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1回答
我有一个有保险公司报价的数据集。我正试图建立一个模型来预测公司应该根据不同的变量向客户收取多少费用。其中两个变量与第二个驱动程序相关。其中一个是driver2_licence_type，另一个是dirver2_licence_years。
我感兴趣的是如何处理driver2_licence_years上丢失的值，以便执行多线性回归或决策树/随机森林回归。主要有两种情况。
案例1
当driver2_licence_type不是NaN时，我认为用平均年数填充driver2_licence_years是安全的，因为我们知道有第二个驱动程序，但是我们不知道这个驱动程序有多少经验。然而，价格不太可能遵循
浏览 0提问于2023-05-06得票数 0
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1回答
我想要向前填充基于时间列的金额列。例如，第一个值是2800000.0，我希望这个值填充6次。 amount times
2800000.0 6
nan 0 0
nan 0 0
nan 0 0
nan 0 0
nan 0 0
nan 0 0
4750000.0 4
nan 0 0
nan 0 0
nan 0 0
nan 0 0
nan
浏览 7提问于2020-02-01得票数 1
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1回答
我想在这里执行空值分析。在这里，我提到了数据集的前两行 Shop_name Bikes_avaiable Shop_location Average_price_of_bikes Rating_of_shop
NYC Velo Ninja,hbx Salida 5685$ 4.2
Bike Gallery dtr,mtg,Harley Davidson Por
浏览 16提问于2020-06-28得票数 0
1回答
我有这样的数据：
id category year freq
101 1 2020 1
101 1 2021 1
202 2 2020 2
202 2 2021 6
203 3 2021 2
我需要根据id、类别和年份的值来转换数据，并用一年的频率来填充年份的值。期望的输出是：
id category 2020 2021
101 1 1 1
202 2 2 6
203 3
浏览 2提问于2022-03-02得票数 1
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2回答
我正在尝试迭代DataFrame的列范围。如果其中任何一列在前5行中有任何NAN值，那么我希望返回NAN。如果不满足条件，我想执行一些计算。
我编写的代码如下：
final_df = pd.DataFrame()
final_df['column_name'] = df_old['column_name']
for i in range(len(df.columns)):
if df.iloc[0:5, i].isnull().values.any():
final_df['5_yr_avg'].iloc[i] = np.nan
e
浏览 7提问于2022-03-22得票数 1
1回答
我有一个数据集(下面的例子)，其中每一行都是参与者约会问卷的单独条目，参与者经常提供多个条目。一列是ID号，一列是输入时间点，值1/value 2/value 3是问卷或疾病表型数据的值。我希望迭代一次查找，以便如果给定ID和入口时间点的一个值为"NULL"，那么它将按照顺序在下一个入口时间点查找相同的值。因此，所需的最终输出将有每ID 1行，并记录最早的输入值。
到目前为止，我已经能够在Excel中使用XLOOKUP完成这项工作，并且考虑到数据集的大小和条目的数量，进行任何其他更改都需要很长时间。在R中是否有一种方法可以编写函数或使用tidyverse来迭代这个过程，以遍历许
浏览 1提问于2022-09-28得票数 0
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6回答
问题出在这里。:(
表Answers的一个列，它类似于
Answers
------------------------------------
id | user_id | question_id | ans
------------------------------------
1 | 1 | 1 | 0
2 | 1 | 2 | 85
3 | 2 | 1 | 5
4 | 2 | 2 | NULL
其中a
浏览 3提问于2016-03-10得票数 0
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2回答
我有一个包含3列的DataFrame，这样每一列都可以有一个值NaN。我想根据这3个值填充第4列，以便对这些列应用or操作:如果第一列不是NaN，则获取它的值，否则检查第二列，依此类推。因为NaN值不是False，所以不能按原样使用or运算符。这是我附带的代码，但它不是Pythonic式的或者Pandas式的。有没有内置的函数可以做到这一点？或者，如果你有任何其他的建议？ import pandas as pd
import numpy as np
nan = np.NaN
df = pd.DataFrame({"a": [nan, 1, nan], "b"
浏览 22提问于2021-07-06得票数 1
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1回答
获得Dataframe df
State Item Space Date
AAA Grape 0.125 2022-02-11
Beans 0.0
AAA Mango 0.25 2022-02-11
AAA Beetroot 0.375 2022-02-11
Carrot 0.5
需要用该列的唯一值填充行中的空值。试过df['State'].fillna(df['State'].unique(), inplace=Tru
浏览 7提问于2022-02-18得票数 0
1回答
我有两个数据库表，InnoDB，都有一个列id_fornitore，没有办法创建外键，我不明白为什么。这是一个简单的外键，我成功地在同一个表上创建了其他密钥。以下是我的疑问：
ALTER TABLE tbl_prima_nota
ADD CONSTRAINT fk_id_fornitore
FOREIGN KEY (id_fornitore) REFERENCES tbl_fornitori(id_fornitore)
ON DELETE SET NULL
ON UPDATE CASCADE
以下是数据库状态监视器输出：
Foreign key constraint fails for tab
浏览 0提问于2018-10-26得票数 1
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2回答
填充缺失的值并进行规范化
、、、、
我有两列神经网络的训练数据，它们都是缺失的值。(还有许多其他列不缺少值。)
例如
Height | Weight
180 | 70
175 | N/A
N/A | N/A
我希望填充缺失的值，并将列规范化。
数据是高度和权重，所以我认为一个很好的填充值应该是0或-1。这是基于Python中的深度学习一书：
通常，对于神经网络，输入缺失值为0是安全的，条件是0不是有意义的值。
我假设0在值为150-200的数据集中没有意义。
我还被建议通过减去每一列的平均值并除以std来规范数据。
这两种方法都很好--我知道怎么做和为什么要这样做。我不明白的是如何把它们结合起来。我也可
浏览 0提问于2018-07-26得票数 8
我每5分钟就有点散开，当值为0时，点就被省略了。我想用空值填充省略的数据。
我知道用InfluxQL我能做到：
group by time(5m) fill(0)
但是我使用的是InfluxDB 2。
from(bucket:"%v")
|> range(start: %d)
|> filter(fn: (r) => r._measurement == "volume" and r.id == "%v")
|> window(every: 5m, peri
浏览 0提问于2021-07-04得票数 2
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1回答
我是SPSS的新手，我正在尝试将平均值生成空单元格(基本上是通过用户给出的平均答案来填充缺少的信息)，并且我无法让我的示例代码工作(或者很好地理解示例)。
COMPUTE QOL_puutt = Nmiss(ass, bass, grass, gas).
这部分我明白了
Do repeat A = ass1 ass2 ass3. If ((Missing (A)) & QOL_puutt <= 4) A
= RND(Mean (ass1, ass2, ass3)). End repeat.
这里出了点问题。我知道ass1，ass2，ass3指的是单元格(列和行3)？以下是错
浏览 1提问于2012-05-24得票数 1
1回答
我有一个DataFrame，它看起来像这样：
>> pd.DataFrame([["Anne", True, 1, "A"],["Bert", True, None, "B"],["Conan", False, 0, None],["Bert", None, None, None],["Conan", None, None, "C"],["Bert",None,2,None]], columns = ["Name",
浏览 1提问于2020-05-28得票数 1
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1回答
我有一个DataFrame (称为signal)，它是一个包含5列的简单时间序列。这就是它的.describe()的样子：
ES NK NQ YM
count 5294.000000 6673.000000 4798.000000 3415.000000
mean -0.000340 0.000074 -0.000075 -0.000420
std 0.016726 0.018401 0.023868 0.015399
min
浏览 0提问于2018-11-09得票数 0
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我对C中的文件处理不太了解。在我的file.txt中，第一行如下所示：
25031470760,1234
我想把它们分开读，例如：
FILE* filep = fopen("myfile.txt","r");
char id[20];
int password;
fscanf(filep,"%s,%d");
我想要id = 25031470760和password = 1234，但是当我打印它们时：
printf("%s %d",id,password);输出是可笑的如下：25031470760,1234 220162503147
浏览 7提问于2022-03-07得票数 0
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1回答
我有一个excel文件。它有没有名字的列。此列是最后一个命名列的下一个实例。我会把没有名字的列命名为上一个命名的列，这是自上次命名后有多少个空列的计数器。
我有这样的事情：
如果我只是正常地读.csv，我会得到：
a b Unnamed: 2 Unnamed: 3 c Unnamed: 5 d
0 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
2 1 1 1 1 1
浏览 1提问于2022-04-06得票数 0
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我有一个这样的数据集： Age <- rnorm(n=100, mean=20, sd=5)
ind <- which(Age %in% sample(Age, 50))
Age[ind]<-NA
Age2 <- rnorm(n=100, mean=20, sd=5)
ing <- which(Age2 %in% sample(Age2, 50))
Age2[ing]<-NA
Age3 <- rnorm(n=100, mean=20, sd=5)
int <- which(Age3 %in% sample(Age3, 50))
Age3[i
浏览 16提问于2019-06-12得票数 1
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我有一个表，其中有4列填充了整数。有些行的值是"null“，因为超过1000条记录都有这个"null”值，如何一次删除所有这些行？我尝试过delete方法，但它需要行的索引，它有1000多行。有没有更快的方法呢？谢谢
浏览 23提问于2019-11-10得票数 1
第一次发布一个问题，从一个新手编码器，开放的建议和改进。
我正试图在dataframe中创建一个新列。每一行的新列应按照以下步骤填充：
1)如果该行中的select列都包含“None”值，则为“未知”。
2)非“无”值(如果其中一列包含该值)。
在我使用的dataset中，每一行只有一个非“None”值，而且列名与单元格值相同。
我知道我可以遍历每一行，在这些列中找到一个非“None”值，如果发现，可以将列值设置为“未知”(否则设置为“未知”)，但我觉得我缺少一些简单的东西来完成这项工作。
我已经研究过用..loc/..iloc/.‘t和一些其他方法来选择值，但我觉得我没有接近。
import
浏览 1提问于2018-09-14得票数 2
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我有一个由十万行和数百列组成的数据集。所有行都应该是float64 (数据类型)，但在我导入文件时，有几行被识别为object。我知道它可能在行中包含一些单词，但我不知道确切的单词是什么，它可能是"deleted“、"com fail”或前一个用户键入的任何字符串。那么，如何在浮点数所在的行中查找字符串呢？因此，我可以删除它并将其转换为浮点数据类型 例如： df
date sensor1 sensor2 sensor3 sensor4
01/01/2020 100 65 66 89
01/02/2020 94
浏览 11提问于2020-06-11得票数 0
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我有一个名为BsmntQual的专栏，它给出了每个房子的地下室高度的排名。这些是本专栏中的所有唯一值：
print(train['BsmtQual'].unique().tolist())
>>> ['Gd', 'TA', 'Ex', nan, 'Fa']
这是这个专栏的传说：
BsmtQual: Evaluates the height of the basement
Ex Excellent (100+ inches)
Gd Good (90-99 i
浏览 0提问于2019-06-29得票数 0
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我有一个Kendo网格，它使用和。
一个特定的列由带有填充零的数据组成(因此列排序工作)。然后，本专栏使用一个模板来显示没有填充零(业务需求)的数据。这对网格来说是完美的。
现在，导出函数不导出模板，而是导出底层数据(这在已知的限制中有文档记录)。所以我的出口用填充-零显示数据。但是..。我需要显示没有填充零的数据。所以我一直在寻找解决办法。
解决方法尝试A)我创建了两列填充和非填充。其想法是:列i/ Data = padded；Grid view =non；不要导出。列ii/ Data =非填充；网格视图=隐藏；导出。
然而，这不起作用有两个原因。列i/列:可导出：{ pdf: false，
浏览 3提问于2021-09-20得票数 0
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我有一个sybase db表，需要在其中添加一个新列。
条件:该列不允许为空值，并且必须是唯一的。为了实现这一点，alter table sql是什么？
column.Yes :它是一个varchar类型，到目前为止表是空的，但在填充时，它可以确保填充的值是唯一的。
我厌倦了执行
alter table Test add Name varchar not null unique
我得到一个错误，说默认值必须被指定为给定的非空值。但是我想要添加唯一约束，所以我真的需要指定default吗？
谢谢
浏览 8提问于2011-08-29得票数 0
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