读取日期范围中具有不连续性的行

是指在给定的日期范围内，某些日期的数据行可能不存在或被删除，导致数据行之间存在间隔或不连续的情况。在处理这种情况时，可以采取以下方法：

数据库查询：使用SQL语句进行查询时，可以通过使用日期范围的条件来筛选数据行。如果某些日期的数据行不存在，查询结果将不包含这些日期的数据。
数据补全：如果需要保留完整的日期范围，可以通过数据补全的方式来填充缺失的数据行。可以使用默认值、空值或者其他合适的数值来填充缺失的数据。
数据插值：对于连续性较强的数据，可以使用插值算法来估计缺失的数据行。常用的插值算法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
数据分析：在处理不连续性的数据行时，可以进行数据分析来了解数据的分布情况和趋势。可以使用统计方法、机器学习算法等进行数据分析，以便更好地理解数据的特征和规律。

对于读取日期范围中具有不连续性的行的应用场景，可以是金融领域的股票交易数据分析、气象数据分析、销售数据分析等。在这些场景下，数据的连续性对于分析结果的准确性和可靠性非常重要。

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这些需求有两个共同点：一是需要做分组，有按部门分组、有按科目、也有按用户分组；二是在分组里面找到存在极值的行，是整行数据，而不只是极值。...窗口函数如果你在用 MySQL 5.8+，窗口函数可能是你最先想到的办法，因为它足够简洁、简单。先按部门分组，再对组内按照薪资降序排序，取排序序号为 1 的行即为部门最高薪资的员工的信息。...子查询如果你的数据库还不支持窗口函数，那可以先对 emp 分组，取出每个部门中的最高薪资，再和原表做一次关联就能获取到正确的结果。...b.sal WHERE b.sal IS NULL ORDER BY a.deptno 我们知道，在SELECT * FROM a left join b on 关联条件语句中，不论在 b 表中是否有数据行可以和...当 a.sal 是分组的内的最大值时，a.sal < b.sal 的条件不成立，关联出来的结果中 b 表的数据为 NULL。

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在VimVi中删除行、多行、范围、所有行及包含模式的行

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Power Pivot中如何计算具有相同日期数据的移动平均？

(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...同时我们可以通过建立日期表来确定唯一值后进行汇总。建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....添加辅助排名度量汇总金额:=SumX(RelatedTable('表1'), '表1'[金额]) 解释：通过日期关联，把对应日期的金额进行汇总求和。 B....[汇总金额] ), Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。

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Shell脚本循环读取文件中的每一行

do echo $line done 使用while循环 while read -r line do echo $line done < filename While循环中read命令从标准输入中读取一行...，并将内容保存到变量line中。...在这里，-r选项保证读入的内容是原始的内容，意味着反斜杠转义的行为不会发生。输入重定向操作符< file打开并读取文件file，然后将它作为read命令的标准输入。...后来发现是因为我的文件是才Window下生产的，在Linux下读取这样的文件由于换行符的不同会导致程序运行不出来正确的结果。...解决办法：在Linux安装dos2unix小工具，经过该工具转化以后的文件再进行读取就没有问题了。

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利用python读取excel中的公司名称获取公司的经营范围并回填进excel中

前几天朋友托我帮完成一份地区教育类型公司的经营范围，表中已经有了公司的名称及地点等信息，但是还缺少经营范围，由于数据量比较大，一个一个的去百度搜再复制到表里，工作量有点大，可能需要我好几天不吃不喝的Ctrl...我们可以从excel中把公司名称都读出来，然后让它自动去搜索获取公司的经营范围，并批量回填到excel中首先想到的是利用selenium来模拟浏览器来进行查询，我们先pip install selenium...，接下来我们就可以进行批量操作了，把查询到参数换成可变的从excel中读取的，我们先来实现从excel中读取到数据吧，开干。...读取excel我这里用的是xlrd模块，先安装一下我们把excel表中的数据读出来打印出来看一下，表格信息大致如下 import xlrd #读取本地的excel文件 wb = xlrd.open_workbook...，下面可以先把这块的代码合二为一，批量获取经营范围数据，这里为了方便我就先不写成独立的方法了，直接放在一起了 import xlrd from lxml import etree import requests

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fscanf读取一行字符串-C中带有fscanf的无延迟循环

C中带有fscanf的无延迟循环 c C中带有fscanf的无延迟循环,c,C,您好，我在使用fscanf读取二进制文件时遇到问题，值没有被存储，而循环是无限的这是我的密码int main(...= EOF 您好，我在使用fscanf读取二进制文件时遇到问题，值没有被存储fscanf读取一行字符串，而循环是无限的这是我的密码 int main(){ FILE...请查看并阅读有关返回值的部分。事实上，你应该把整件事都读一遍。但正如pmg所说，您不想将其用于二进制文件。我也有点惊讶它没有出现fscanf读取一行字符串，因为您没有传递临时变量的地址。...当fscanf无法转换%d格式之一的输入并且它卡在输入缓冲区中时，您的代码会怎么做EOF不是您应该检查的内容，而是==3。...感谢您的建议，在从fscanf更改为fread后，我可以正确地阅读它，尽管它只读取第一行它只读取第一行。。。这是一个二进制文件：没有行。

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交通-地铁客流量python时间序列预测

从题目要求中可知，我们所需要输出的预测结果只有“日期”，“TRADE_ADDRESS（刷卡地点编号）”和“预测客流量”三种数据。这意味着很多所给的字段可能是无用的。...客流量并没有出现在字段中，由题目要求得知，每个站点的日客流量是交易类型21,22之和，因此客流量实际上就是对应行的和。因此我们选择用python进行作图，来判断字段之间的联系和影响。 ?...通过分析相关字段的客流量变化，可以看出其波动非常之大，这势必对模型的拟合产生影响，所以我们建立新字段VAL_LOG，对VAL进行指数转化，使变化值处于一个相对小的范围内。 ? ?...针对整理好的数据，可以分析出：地铁客流的时间序列具有一定的连续性，以一周为单位，整段时间的客流情况会具有相似性。因此对于该题我们决定使用时间序列模型作为基本模型进行解答。...这样，就完成了建立模型的前置工作。建立模型数据都已经准备好，可以开始着手模型的构建了。因为地铁人流具有连续性的特征，我们使用ARMA来对预测进行一定的修正，模型如下： ?

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从 vue-cli 源码中，我发现了27行读取 json 文件有趣的 npm 包

JavaScript/TypeScript linter (ESLint wrapper) with great defaults JavaScript/TypeScript linter（ESLint 包装器）具有很好的默认值...用最新的VSCode 打开项目，找到 package.json 的 scripts 属性中的 test 命令。鼠标停留在test命令上，会出现运行命令和调试命令的选项，选择调试命令即可。...判断读取的 package.json 的 name 属性与测试用例的 name 属性是否相等。判断读取 package.json 的 _id 是否是真值。同时支持指定目录。...new URL('data.txt', import.meta.url) 注意，Node.js 环境中，import.meta.url 返回的总是本地路径，即是file:URL协议的字符串，比如 file...5. 27行主入口源码导出异步和同步的两个方法，支持传递参数对象，cwd 默认是 process.cwd()，normalize 默认标准化。

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ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。...() # 反转x轴，不设定值域范围 scale_x_reverse(limits=c(8, 0)) # 反转x轴并设定值域范围以上y轴同理 4.4.2 离散型坐标轴设定参数limits来修改坐标轴顺序...4.10 日期坐标轴时间有关的对象有两类：日期对象（精确到天）和日期时间对象（精确到秒）。...by="2 month") scale_x_date(breaks=datebreaks) # 使用设定的日期刻度分割点调整日期刻度标签的格式 library(scales) # 使用scales包中的...facet_wrap( ~ class) # class为变量 facet_wrap()默认使用相等数量的行和列，比如说分面为4时，行与列为2x2；分面为5时，为3x3。

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Power BI窗口函数应用于图表设计

（不了解窗口函数参考采总此文：Power BI本月正式推出的DAX新函数：OFFSET、INDEX、WINDOW）什么是连续型图表？连续性图表是指当前维度图表的内容和上一维度或下一维度存在关联。...如下是上一行和下一行的计算结果：上一行 = CALCULATE([Value],OFFSET(-1,ALLSELECTED('日期表'[Date]),ORDERBY('日期表'[Date]))) 下一行...这是因为水平网格线的存在切断了连线。将网格线的宽度调整为0之后，即可得到一条连贯的折线。另外图像高度的设置与度量值中的高度保持一致（此处为50）。...这条折线还有第二种用法，放入条件格式的图标，下图右侧是条件格式模式：有读者可能会有疑问，日期具有连续的特性，非连续的维度是否也可以同样操作？答案是可以的。...WINDOW需要指明定位范围，例如上一行（度量值中的offsetlast）定位的起点和终点都是-1，REL表示相对偏移。

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那些培训师都不曾告诉你的关于Excel图表的秘密~

Excel对宽数据和长数据的适用范围： 1、Excel的图表模块更适合宽数据（即汇总过的二维表）； ? ?...所以整个图表的行维度（公司数）变成了6个，而因为没有定义列维度（原始数据中失去了行标题，其实是有的，但是因为添加了一个首行首列交叉位置的YEAR标签，结果Excel将首行作为列维度的一个分类，因而也就不存在名义上的日期维度分类...因而Excel仍然会帮其补全行列维度（图表横轴补全了原始表列维度信息【即我们想当然以为当做行维度信息的日期和后5列指标】，图表纵轴补原始表中行维度信息，此时行为度信息已经不是我们想当然以为的那个日期指标...（因子变量）和一个度量（数值型变量）从而大大简化了数据源，这在分类特别特别多的时候具有很大的优势。...如果图表的二维坐标系中都呈现连续性指标，那么也就无所谓维度了，维度是针对分类资料所定义的一种特殊指标，连续性指标也就只剩下度量指标啦。

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springboot+security 数据库中读取账号密码使用security加密规则实体类不继承security的实体接口

权限注解 //@RolesAllowed("ROLE_ADMIN") //jsr250注解 //@PreAuthorize("hasRole('ROLE_ADMIN')")//spring的注解...security.service * @Author: huat * @Date: 2019/12/12 17:35 * @Version: 1.0 */ //UserDetailsService 是security中的类....**.utile * @Author: huat * @Date: 2019/12/12 14:48 * @Version: 1.0 */ @Service//将这个类注入到spring容器中...UserService1 userService;*/ @Autowired UserService userService; /** * 将security中加密方式注入到spring容器中...configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception { auth //将UserDetailsService放到容器中

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Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍

DataFrame数据结构的构成 DataFrame数据是Pandas中的基本数据结构，同时具有行索引(index)和列索引(columns)，看起来与Excel表格相似。 ?...head(n=5): 显示前5行数据。n可以根据需要传入，如果不传值默认显示5行。 tail(n=5): 显示后5行数据。n同head()。...设置某一列为行索引上面的DataFrame数据中，行索引是0~4725的整数，假如要设置日期为行索引，可以使用set_index()方法设置。...将日期设置为行索引后，“日期”这一列数据变成了索引，数据中就不再有日期了。可见，set_index()移动了列的位置，从数据移动到了行索引(但没有删除数据)。...当一列中的数据不唯一时，可以使用两列或多列来组合成多重行索引，当需要将数据处理成多维数据时，也可以用多重索引。

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ClickHouse(09)ClickHouse合并树MergeTree家族表引擎之MergeTree详细解析

当从具有很大的行（几十上百兆字节）的表中查询数据时候，index_granularity_bytes配置能够提升ClickHouse的性能。...当读取主键单个区间范围的数据时，每个数据块中最多会多读 index_granularity * 2 行额外的数据。稀疏索引使得您可以处理极大量的行，因为大多数情况下，这些索引常驻于内存。...因此，在索引键的一个或多个区间上快速地执行查询是可能的。下面例子中，指定标签；指定标签和日期范围；指定标签和日期；指定多个标签和日期范围等执行查询，都会非常快。...使用按月分区的分区列允许只读取包含适当日期区间的数据块，这种情况下，数据块会包含很多天（最多整月）的数据。在块中，数据按主键排序，主键第一列可能不包含日期。...因此，仅使用日期而没有用主键字段作为条件的查询将会导致需要读取超过这个指定日期以外的数据。部分单调主键的使用考虑这样的场景，比如一个月中的天数。

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Mysql常见知识点【新】

：串行事物 READ_UNCOMMITTED（未授权读取）: 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读 READ_COMMITTED（授权读取）: 允许读取并发事务已经提交的数据...TEXT是一个不区分大小写的BLOB。...mysql_fetch_object - 从数据库返回结果行作为对象。 36、我们如何在mysql中运行批处理模式? 　　...43、如何显示前50行? 　　在MySql中，使用以下代码查询显示前50行：　　SELECT*FROM 　　LIMIT 0,50; 44、可以使用多少列创建索引? 　　...因此，在这种情况下，能被存储在salary列中的值的范围是从-9999999.99到9999999.99。在ANSI/ISO SQL92中，句法DECIMAL(p)等价于DECIMAL(p,0)。

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并发编程之伪共享

,由于变量数据内存地址不连续导致读取缓存段中不存在该数据而从主内存中加载,也就是说对数据变量写入缓存段的时候还没有来得及读取就失效了产生的影响: 伪共享产生的结果是CPU高速缓存不生效,没有命中缓存,...代码结果分析在上述演示的代码中,数组存储的数据都一样,区别在于数据分别存储在数据的同一行以及同一列在程序运行过程中,遍历获取同一列数组的数据执行的时间要慢于同一行的数组数组存储的数据在同一行上是数据连续的...,同一列的数组数据不具备连续性 存储连续性的数据有助于提升程序的执行效率,也就是响应时间不连续性的数据最终存储在不同的缓存段中结果示意图演示(便于理解) ?...必然与x=11的数据一致变量x与y在内存存储具备连续性,因此创建线程获取共享资源的时候会将x紧密相连的其他数据(比如y)存储到CPU的cache line中由于缓存一致性的原则,读取线程最终会去读取主内存更新后的...x的数据,读取线程当前的缓存段缓存的x与y(数据内存连续性会缓存在同一个缓存段中)失效,说明这时候的y也是从主内存中读取数据,对于y而言,缓存没有命中,存在伪共享 2. java解决伪共享的方案使用@

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独家 | 将时间信息编码用于机器学习模型的三种编码时间信息作为特征的三种方法

例如，一年中的天/周/季度，给定日期是否是周末的标志，周期的第一天/最后一天等等。...温馨提示：这超出了简单练习的范围，但在现实生活场景中，我们还可以使用有关特殊日子（例如国定假日、圣诞节、黑色星期五等）的信息来创建特征。...垂直线将训练集和测试集分开我们可以看到，拟合线已经很好地遵循了时间序列，尽管它有点锯齿状（阶梯状）——这是由于虚拟特征的不连续性造成的。我们将尝试用下列两种方法解决问题。...本质上，我们再次想解决我们在第一种方法中遇到的问题，即时间特征具有连续性。...在我们的例子中，这是包含给定观察来自一年中哪一天的信息的列。输入的范围——在我们的例子中，范围是从 1 到 365。如何处理我们将用于拟合估计器的 DataFrame 的剩余列。

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浅谈MySQL分页查询

可以看到我们实际上查询只需要100行数据，但是数据库会从第一行开始扫描，一直扫描到我们需要的数据才会停下来。...在一个系统中每次查询都扫描几十万行数据，肯定性能大打折扣，因为前面900000行数据对我们来说是无效数据，所以我们首先可以先使用子查询来优化，先使用子查询实现覆盖索引查询返回主键id，再使用主键id和原表做一个关联操作...那既然可以利用id主键的性质来提升效率，其实我们可以进一步去掉子查询利用id区间范围去查询数据： ?...首先我们还是以刚才这100万条数据来测试，id目前是连续的从1--100000，我们现在使用inner join在子查询中只查询索引列id，然后通过id去读取需要的列： ?...很明显我们可以看到查询出的记录顺延了3000条，也就可以表示我们在id不连续的时候可以使用只读索引方法来优化limit语句，可以大幅度提高分页的效率。

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基于深度学习的农作物行检测，用于农业机器人的田间导航

然而，农业技术绩效的不确定性已成为新技术采用者的主要关注点。在农业作物的种植过程中，导航面临着诸多不确定性，例如杂草密度、不同的光照水平、生长阶段和作物行的不连续性。...本研究的主要贡献概述如下： 1）在多个作物季节收集的独特的甜菜作物行图像数据集，代表了不同的生长阶段、光照水平、不同的杂草密度、弯曲的作物行和不连续性。...2）一种新颖的作物行选择算法，该算法利用作物行分割掩码，在任何田间条件下（包括生长阶段、杂草密度或不连续性）都能准确预测中央作物行，而无需针对具体条件进行调整。...标签的创建方式是将作物行表示为单个对象，而不是单个植物，如下图所示。这种表示将帮助 U-Net 预测整个作物行，尽管存在不连续性。然后，使用来自U-Net的分割掩码来识别机器人将遵循的中央作物行。...该模型仍然无法检测到 20 个时期作物行的不连续性。但这条线的预测变得更加狭窄和尖锐。在大约 40 个时期，该模型能够检测并填补作物行中的空白，从而预测完整的作物行。

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函数周期表丨时间丨表丨CALENDAR

[1240] CALENDAR函数语法= CALENDAR(,) CALENDAR函数，属于常用的“表函数”之一，一般用于生成日期维度。也可以用来构建虚拟的日期表进行计算。...参数第一参数：开始日期。第二参数：结束日期。返回结果一个具有单个“日期列”表，这个日期列包含开始与结束日期。并且是连续不间断的，比如一月份实际销售是27天，利用这个函数生成的日期列是31天。...结束日期不能大于开始日期，不然结果会报错。应用例子例子1：下面这个代码返回一个从2019年12月1日到2019年12月15日，连续15天的表函数，日期列有15行，连续不间断的15天。...CALENDAR ( MIN ( 'CALENDAR函数例子2.1'[Date] ), MAX ( 'CALENDAR函数例子1'[Date] ) ) 结果： [1240] 这里就体现了CALENDAR函数的连续性...白茶之前生成的两个表，一个是12月1日到15日，一个是11月1日到15日，取最小值最大值，CALENDAR函数生成一个从11月1日到12月15日连续45天的日期列。

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