基于底层数据来开发不难，无非是将用户输入变量作为筛选条件，将参数映射到 sql 语句，并生成一个 sql 语句然后再去数据库执行 最后再利用 QT 开发一个 GUI 界面，用户界面的点击和筛选条件，信号触发对应按钮与绑定的传参槽函数执行...具体思路： 一、数据库连接类 此处利用 pandas 读写操作 oracle 数据库 二、主函数模块 1）输入参数模块，外部输入条件参数，建立数据库关键字段映射 --注：读取外部 txt 文件，将筛选字段可能需要进行键值对转换...的 Oracle 数据库的驱动，通过使用所有数据库访问模块通用的数据库 API 来实现 Oracle 数据库的查询和更新 Pandas 是基于 NumPy 开发，为了解决数据分析任务的模块，Pandas...本文主要介绍一下 Pandas 中 read_sql_query 方法的使用 1：pd.read_sql_query() 读取自定义数据，返还DataFrame格式，通过SQL查询脚本包括增删改查。...def search_one(self, sql,sparm): try: # #查询获取数据用sql语句 # 代传参数：sparm
那如何实现一个自助取数查询工具？ 基于底层数据来开发不难，无非是将用户输入变量作为筛选条件，将参数映射到sql语句，并生成一个sql语句然后再去数据库执行。...最后再利用QT开发一个GUI界面，用户界面的点击和筛选条件，信号触发对应按钮与绑定的传参槽函数执行。...、输入参数模块，外部输入条件参数，建立数据库关键字段映射 --注：读取外部txt文件，将筛选字段可能需要进行键值对转换 2）、sql语句集合模块，将待执行的业务sql语句统一存放到这里 3）、数据处理函数工厂...1：pd.read_sql_query() 读取自定义数据，返还DataFrame格式，通过SQL查询脚本包括增删改查。...def search_one(self, sql,sparm): try: # #查询获取数据用sql语句 # 代传参数：sparm
提示词模板的构建，不仅仅只包含用户输入！模型调用与返回，参数设置，返回内容的格式化输出。知识库查询，这里会包含文档加载，切割，以及转化为词嵌入（Embedding）向量。...在查询时，开发人员可以使用PromptTemplates为用户查询构造提示模板，之后模板会传递到大模型进行进一步的处理。...聊天机器人应用程序的链实例可能涉及使用LLM来理解用户输入，使用内存组件来存储过去的交互，以及使用决策组件来创建相关响应。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...prompt：这是一个 BasePromptTemplate 对象，它定义了如何格式化传递给模型的输入。
本文一共为大家分享25个pandas技巧，分为两篇分享给大家。 显示已安装的版本 输入下面的命令查询pandas版本： In [7]:pd....有很多种实现的途径，我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor，其中字典中的keys为列名，values为列的取值。 ?...你还可以选取多种数据类型，只需要传递一个列表即可： ? 你还可以用来排除特定的数据类型： ? 将字符型转换为数值型 让我们来创建另一个示例DataFrame: ?...通过仅读取用到的两列，我们将DataFrame的空间大小缩小至13.6KB。 第二步是将所有实际上为类别变量的object列转换成类别变量，可以调用dtypes参数： ?...通过将continent列读取为category数据类型，我们进一步地把DataFrame的空间大小缩小至2.3KB。
提示词模板的构建，不仅仅只包含用户输入！模型调用与返回，参数设置，返回内容的格式化输出。知识库查询，这里会包含文档加载，切割，以及转化为词嵌入（Embedding）向量。...在查询时，开发人员可以使用PromptTemplates为用户查询构造提示模板，之后模板会传递到大模型进行进一步的处理。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...OutputParser: 最后，我们将 model 的输出传递给 output_parser，它是一个 BaseOutputParser，意味着它可以接受字符串或 BaseMessage 作为输入。...在这个链条中，用户输入被传递给提示模板，然后提示模板的输出被传递给模型，然后模型的输出被传递给输出解析器。2-3、接口LCEL 通过提供以下功能，使得从基本组件构建复杂链变得容易。
如果想省略临时的dataframe也可以将函数像下面这样套用一行代码解决。...= (df.pipe(np.square) .pipe(np.multiply, 1.5) .pipe(np.add, 8)) pipe链式调用的原理是： pipe将每次执行完的函数结果传递给下一个函数...，即上个输出作为下个函数的输入，以此类推像链子一样可以一直传递下去，这也是管道函数名字的由来。...输入数据的，如果直接将函数传到pipe()中会提示报错。...推荐阅读： pandas实战：出租车GPS数据分析 pandas实战：电商平台用户分析 pandas 文本处理大全 pandas分类数据处理大全 pandas 缺失数据处理大全 pandas
显示已安装的版本 输入下面的命令查询pandas版本： ? 如果你还想知道pandas所依赖的模块的版本，你可以使用show_versions()函数: ?...但是，你实际上可以使用isin()函数将代码写得更加清晰，将genres列表传递给该函数： ?...最后，我们将该索引传递给isin()函数，该函数会把它当成genre列表： ? 这样，在DataFrame中只剩下Drame, Comdey, Action这三种类型的电影了。 15....将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。...比这个函数的输入要小： ? 解决的办法是使用transform()函数，它会执行相同的操作但是返回与输入数据相同的形状： ? 我们将这个结果存储至DataFrame中新的一列： ?
本文将介绍pandas.DataFrame()函数的基本用法，以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。...它可以采用不同类型的输入数据，例如字典、列表、ndarray等。在创建DataFrame对象之后，您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...我们将data作为参数传递给pandas.DataFrame()函数来创建DataFrame对象。然后，我们使用print()函数打印该对象。...以下是一些常用的参数：data：输入数据，可以是字典、列表、ndarray等。index：为DataFrame对象的索引指定标签。...我们将该字典作为参数传递给pandas.DataFrame()函数来创建DataFrame对象。
该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量，并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度，以找到最相似的结果。 余弦相似度是比较文档相似度的一种常用方法，因为它适用于词频等对分析非常重要的数据。...通过谷歌搜索剩下的葡萄酒品种，我添加了一个“颜色”列，这样用户就可以根据想要的葡萄酒颜色来限制搜索。 导入依赖项和数据 由于数据已经是一个sqlite文件，所以很容易将数据连接并加载。...导入pandas和sqlite3库。 连接到sqlite文件。 将数据加载到一个pandas DataFrame中。...为了使向量更容易分析，使用numpy将数据从张量对象转换为列表对象，然后将列表添加到pandas DataFrame。...search_wine函数将接受两个输入:DataFrame和UserQuery。用户查询将使用encode转换为一个向量，就像我们对葡萄酒描述所做的那样。
SELECT '总费用', '小费', '是否吸烟', '吃饭时间' FROM df LIMIT 5; 对于pandas，通过将列名列表传递给DataFrame来完成列选择。...注意：调用不带列名列表的DataFrame将显示所有列（类似于SQL的 *）。...2.Where按条件查询 通过WHERE子句在SQL中进行过滤。 SELECT * FROM df WHERE 吃饭时间 = '晚餐' LIMIT 5; DataFrame可以通过多种方式进行过滤。...就像SQL的OR和AND一样，可以使用|将多个条件传递给DataFrame。|（OR）和＆（AND）。...通过将一列列传递给方法，来完成按多个列分组groupby()。
这个参数是唯一一个必传的参数。...当然，你也可以在记事本中通过另存为的方式将编码修改为utf-8，这样就可以使用默认的utf-8编码。...3.1 读取数据 pandas读取excel数据通过reade_excel方法，下面通过实例来感受一下read_excel方法的几个常用参数： （1）io：需要读取的文件，可以是文件路径、文件网址、file-like...现在通过pandas来读取student表数据。...pandas中的read_mysql()方法，主要参数如下： （1）sql：要执行的查询SQL语句，必传参数。
参数化查询在Python中，我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击，并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量，然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。...在执行查询时，我们将实际值作为元组的第二个参数传递给execute()方法，这里使用了(age_threshold,)这种写法来表示只有一个元素的元组。...我们使用一个列表推导式来提取列名和列类型，并使用print()函数打印它们的值。使用fetchall()和pandas库获取数据框pandas是一个强大的数据分析库，可以用于处理和分析数据。...在Python中，我们可以使用pandas库将查询结果转换为数据框，并使用数据框来处理数据。...以下是一个将customers表格中的数据转换为数据框的示例：import sqlite3import pandas as pd# Create a connection to the databaseconn
SQL注入是一种常见的安全漏洞，攻击者通过在输入字段中插入恶意的SQL代码，诱使应用程序执行非预期的SQL命令，从而获取敏感数据或破坏数据库。...文中展示了通过参数化查询、使用ORM框架、输入验证和清理以及最小权限原则等方法，有效防止SQL注入攻击。...通过参数化查询和ORM框架，可以确保用户输入不会被解释为SQL代码，而输入验证和清理可以增加安全性，最小权限原则则确保数据库用户具有最低必要的权限。...本博客将指导大家如何通过编写Python爬虫自动获取豆瓣电影Top250的数据环境准备首先，我们需要安装一些Python库来完成本次任务。...as pd # 导入pandas库def save_to_excel(): df = pd.DataFrame(movie_list) # 将电影列表转换为DataFrame df.to_excel
我们将用一个查询替换掉该函数，以在Chroma中搜索存储的集合。 为了完整起见，我们将开始设置环境并准备数据集。这与本教程中提到的步骤相同。...我将 CSV 文件重命名为 oscars.csv 。 首先导入 Pandas 库并加载数据集: import pandas as pd df = pd.read_csv('....让我们将 Pandas dataframe 中的文本列转换为可以传递给 Chroma 的 Python 列表。...vector = text_embedding("Nominations for music") 现在我们可以将其作为搜索查询传递给 Chroma ，以检索所有相关文档。...通过设置 n_results 参数，我们可以将输出限制为 15 个文档。
pandas提供了广泛的工具选择，因此我们可以通过多种方式复制XLOOKUP函数。这里我们将介绍一种方法：筛选和apply()的组合。...相反，如果match_value不为空，那么我们知道找到了一些值，此时可以通过.tolist()将match_value（pandas系列）转换为列表。...最后，因为我们只想保留第一个值（如果有多个条目），所以我们通过从返回的列表中指定[0]来选择第一个元素。 让我们测试一下这个函数，似乎工作正常！...让我们看看它的语法，下面是一个简化的参数列表，如果你想查看完整的参数列表，可查阅pandas的官方文档。...在我们的示例中，apply()将df1['用户姓名']作为第一个参数传递给函数xlookup。然而，我们的xlookup总共有三个参数，这就是参数args=()变得方便的地方。
提示词模板的构建，不仅仅只包含用户输入！模型调用与返回，参数设置，返回内容的格式化输出。知识库查询，这里会包含文档加载，切割，以及转化为词嵌入（Embedding）向量。...在查询时，开发人员可以使用PromptTemplates为用户查询构造提示模板，之后模板会传递到大模型进行进一步的处理。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...通过回顾之前的对话，机器人可以更好地理解用户的意图，并以更自然、更个性化的方式回应用户。...它简单地将过去的人类和AI之间的对话输入以其原始形式传递给 {history} 参数。
它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。...df.describe()中的特征可以传递给Pandas，以便更好地显示与。...列可以通过名称直接引用。 df['name'] #找到'name'列 可以通过向数据框架传递索引列表来选择指数。...总的来说，Polars可以为数据科学家和爱好者提供更好的工具，将数据导入到数据框架中。有很多Pandas可以做的功能目前在Polars上是不存在的。在这种情况下，强烈建议将数据框架投向Pandas。...相关推荐 推荐文章 整洁架构、DDD 和 CQRS 简介 2022技术趋势预测，Python、Java占主导，Rust、Go增长迅速，元宇宙成为关注焦点 400 行 C 代码实现一个虚拟机 如何通过查询实施数据解放
(924) 新增了coerce()方法，用于在将输入传递给函数之前将其从一种类型强制转换为另一种类型。...正确地将参数传递给用户定义的initialize函数（687）。...之前，调整是根据资产在集合中的位置而不是有序资产来估计的（1547） 修复了用户查询asof_date列时的 blaze 管道查询问题（1608） 应将日期时间转换为 UTC 格式。...添加了coerce()函数，用于在将输入传递给函数之前将其从一种类型强制转换为另一种类型（948）。...增加了coerce()，在将输入传递给函数之前，将其从一种类型强制转换为另一种类型（948）。 增加了optionally()来包装其他预处理函数，明确允许None（947）。
加载数据到内存中可能很昂贵，通过在应用程序开始时而不是在回调函数内部加载查询数据，可以确保我们只在应用程序启动时执行此操作。当用户访问应用程序会与程序交互时，数据（df）已经在内存当中了。...可能的情况下，昂贵的初始化（如下载或查询数据）应该在应用程序的全局范围而不是在回调函数中完成。 4. 回调函数不会改变原始数据，它只是通过Pandas过滤器过滤来创建数据集副本。...这里有一个绑定了5个输入到1个输出的例子，注意下app.callback是如何在第二个参数的列表里展示所有的5个输入的。 ? ?...即使一次只有一个输入发生变化，Dash程序可以搜集所有指定的输入属性的当前状态，并将它们传递给你的函数。...你还可以将输入和输出连接在一起：一个回调函数的输出可以是另一个回调函数的输入。 此模式可以用于创建动态UI，其中一个输入组件更新下一个输入组件的可选项。一个简单的例子： ? ?
提示词模板的构建，不仅仅只包含用户输入！模型调用与返回，参数设置，返回内容的格式化输出。知识库查询，这里会包含文档加载，切割，以及转化为词嵌入（Embedding）向量。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...在这个例子中，synopsis_chain 和 review_chain 被包含在列表中，意味着这两个链将按顺序执行。input_variables: 这是一个列表，定义了这个链的输入变量。...通过Prompt的形式，LLMRouterChain可以让大语言模型根据用户的输入来选择最合适的destination_chain。...EmbeddingRouterChain：另一种RouterChain，它通过向量搜索的方式，将用户输入映射到最相关的destination_chain。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
