本文链接：https://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/102744624 JS判断数据类型以及数据过滤空值方法 在我们的项目开发中，经常需要对一个传输中的数据进行滤空处理...，过滤 null、undefined、''、[]、{}等，还要对字符串进行去除两端的空格操作。...if (o[key].length === 0) delete o[key] } } return o } export default filterNull 使用该方法，能完全过滤上面的需求的那些空数据...该方法不会过滤顶级为空的情况，比如 filterNull({}) 或者 filterNull([]) 这种，会得到一个空的对象或者数组。 以上内容为原创，允许转载，转载必须注明出处。
PostgreSQL数据库中，对于NULL值相加的处理：任何数值和NULL相加都得NULL。...那么这个计算是如何实现的呢？...EEO_CASE(EEOP_ASSIGN_TMP_MAKE_RO) { int resultnum = op->d.assign_tmp.resultnum; //上一步的resnull值传递到...; else resultslot->tts_values[resultnum] = state->resvalue; EEO_NEXT(); } 这样就完成了NULL值相关的加法计算
假设我们现在需要取出 a.b.c，但是并不清楚它们是否都存在，那么代码会写成这样： if (a && a.b) { const c = a.b.c } 其实这样的代码在项目中出现的频率是很高的，如果需要取的值层级过深的话...undefined : a.b.c 虽然编译后的代码看着有点啰嗦，但是确实很优雅的解决了判空的问题。...不过可选链在某些场景下还是存在坑的，比如如下代码： const a = { b: { c: false } } 假如说我们希望在取值 a.b.c 中给 c 设置一个默认值 true /...c || true 但是在这个场景下就会出现 Bug，预期值是 false，结果答案为 true。 解决这个问题也很简单，再引入一个新语法双问号即可。...这个语法的作用和 || 是类似的，但是只有当取值为 null 或者 undefined 时才会使用默认值。 // false const c = a?.b?.c ??
有时候，更可怕的是系统因为这些空值的情况，会抛出空指针异常，导致业务系统发生问题。 此篇文章，我总结了几种关于空值的处理手法，希望对读者有帮助。...如果调用者忽略了注释，有可能就对业务系统产生了风险，这个风险有可能导致一个亿！ 除了以上这种”弱提示”的方式，还有一种方式是，返回值是有可能为空的。那要怎么办呢？...那如何约束入参呢?...Optioanl的正确使用 Optional如此强大，它表达了计算机最原始的特性(0 or 1),那它如何正确的被使用呢!...小结 可以这样总结Optional的使用： 当使用值为空的情况，并非源于错误时，可以使用Optional! Optional不要用于集合操作!
mapping值的判断问题 在Java这类编程语言中，我们可以获得Map里面的值然后与null或空来进行判断该key对应的值是否为空。可是在solidity中貌似并没有提供类似的判断。...那么我们如果来进行mapping值的判断呢。 mapping值的判断解决方案 如果mapping值里面存的为struct，那么只需在struct内设置一个字段，用来表示改结构体是否已经被赋值。...如果mapping的值为地址则可通过与0地址比较来判断是否优质。 前一种情况并不存在面向编程语言中的空指针异常的问题。
最近一直在研究关于POSTGRESQL 开发方面的一些技巧和问题，本期是关于在开发中的一些关于NULL 值处理的问题。...在业务开发中，经常会遇到输入的值为NULL 但是实际上我们需要代入默认值的问题，而通常的处理方法是，在字段加入默认值设置，让不输入的情况下，替换NULL值，同时还具备另一个字段类型转换的功能。...1 默认值取代NULL 2 处理程序可选字段的值为空的情况 3 数据转换和类型的转换 下面我们看看如何进行实际中的相关事例 事例1 程序中在需要两个字段进行计算后，得出结果进行展示，比如买一送一，或买一送二...这里采用了coalesce 函数，在 sell_discount 为NULL的情况下，则我们用1来替代这个值，保证最终计算的逻辑结果是正确的。...实际上，如果在设计表的时候，给这个字段的默认值为1 ,也可以解决这个问题，但是如果早期未做处理，上线后数据量较大，也可以用coalesce 来解决这个问题，并且使用这个函数是灵活的，后面NULL 可以替代的值也是你可以随意指定的
对于值类型，会panic。两种方法如下： 1.异常判断：recover捕获。 2.类型判断：reflect.ValueOf(接口变量).Kind()获取类型。...GetName() { } type ITester interface { GetName() } func main() { var i interface{} = nil //空值...fmt.Println("空值") fmt.Println("==判断：", i == nil) fmt.Println("异常判断：", InterfaceIsNil1(i)...defer func() { recover() }() ret = reflect.ValueOf(i).IsNil() //值类型做异常判断
python如何过滤列表中的唯一值 1、使用collections.Counter函数对列表进行计数，并通过列表推导式过滤出非唯一值，过滤出计数大于1的值。...是一个集合，元素像字典键一样存储，计数存储为值。 计数可以是任何整数值，包括0和负数。它可以接收一个可迭代的对象，并计数它的元素。...Counter(lst).items() if count > 1] # EXAMPLES filter_unique([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]) # [2, 4] 以上就是python过滤列表中唯一值的方法
通过isnull()或者isna()即可识别excle中的空值。...print(df.isnull())print(df.isnull().sum())如图，可以识别具体空值的位置，也可以对每列的空值进行统计：处理空值1....删除空值使用 dropna() 方法删除包含空值的行或列。...# 删除包含空值的行df_cleaned = df.dropna()# 删除包含空值的列df_cleaned = df.dropna(axis=1)# 只删除那些某些列中有空值的行df_cleaned...，通常我们会给空值填充一些默认值。
过滤掉空数据方法 使用sql语句当中 is not null语句 例句： select * from table_name where 字段名 is not null; 同理如果需要查找字段名为空的数据的时候...，只需要通过is not null 即可实现该操作 select * from table_name where 字段名 is null; 另一种方法 当然也可以不在sql语句中进行过滤。
最近在使用Postman测试Nodejs后台接口程序时，发现当调用post请求数据时req.body中某个字段是空的，由于之前做过Nodejs后台接口的编写，知道是缺少body-parser中间件的原因...Nodejs req.body 默认为空。
在平时的开发中，基本上都会用到字符串判断空值和集合判断空值的处理，还记得在刚干开发的时候，写的代码在现在看起来是真的有点Hello World，那么这次分享两个非常常用的方法，字符串非空判断和集合非空判断...字符串非空判断 你有没见过下面的代码，要是没见过你就不配是一个程序员，我还写过呢！现在回过头来看感觉自己当年真的是太年轻了。...>commons-lang3 3.9 首先第一种，isNotEmpty 这个方法可以判断字符串是否为空。...第二种，isNotBlank 这个方法也是用来判断字符串是否为空。...集合空值判断 再来看一段当年的传奇之作 public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList
is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.cases() #完整值 mydata<...#交集与补集： dplyr中提供了两个函数可以执行交集与补集操作: duplicated(mydata$B) #返回重复对象的布尔值 mydata[!...na.omit(mydata) #忽略缺失值所在行 complete.cases(mydata) #完整值（返回布尔结果） mydata[!...#返回非缺失值： myserie.notnull() mydata.notnull() ? #过滤缺失值： myserie.dropna() mydata.dropna() ?...is.na() na.rm=TRUE/FALSE na.omit(lc) complete.cases() Python： 重复值： set（针对列表通过元组过滤） drop_duplicates
这里回会分享如何统计某个字段的空值率，然后扩展介绍ES的一些基础知识。...value_count：计算字段的非空值数量。...filters：将文档分组为多个桶，每个桶对应一组过滤条件。...，如何嵌套聚合？...并相互引用，统计索引中某一个字段的空值率？语法是怎么样的
这里我们使用dplyr包操作2013年纽约市的航班起飞数据集（2013）。 准备 这部分我们聚焦于如何使用dplyr包，除ggplot2的另一个tidyverse核心成员。...date代表日期 dplyr基础 这部分我们学习5个关键的dplyr函数，它可以让我们解决遇到的大部分数据操作问题： 根据值选择观察（记录），filter() 对行重新排序，arrange() 根据名字选择变量...使用filter()过滤行 filter()允许我们根据观测值来对数据集取子集。第一个参数是数据框的名字，第二和随后的参数是用于过滤数据框的表达式。...执行了过滤操作并返回了一个新的数据框。...我们可以用它重写前面的代码： nov_dec <- filter(flights, month %in% c(11, 12)) 缺失值 NA代表未知值或者称为缺失值，它是能“传染”的，几乎任何涉及未知值的操作都会是一个未知值
有208个注册日期为空的记录 missmap(users, main="user miss map") 去掉注册日期为空的用户，剩下的为已经注册的用户 users_signup <- na.omit(users...) 统计有多少注册日期为空的行 sum(is.na(users$signup.date)) 日期格式转换 users_signup$signup.date 值） missmap(purchases) 转换日期格式 purchases$purchase.date <- as.Date(purchases$purchase.date) 过滤掉最早注册日之前的购买...第二题 载入dplyr库，通过获取全部注册用户和九十天内购买用户的差集，拿到九天内未购买用户的数据。...require(dplyr) not_in_90 <- anti_join(users_signup, in_90) 合并九十天内的用户信息和短信信息，并转换日期格式，处理空缺值。
那么，tidyverse就提供了一个很好的学习思路（tidyverse first），让我们先忽略编程这道大关，其理念是一开始不谈向量、矩阵、数据框、因子、流程控制等概念，直接从数据的操纵入手，让初学者在最短时间内学会数据的处理与可视化应用...(画图，可视化数据) dplyr, for data manipulation. (操控数据，过滤、排序等) tidyr, for data tidying....dplyr包 dplyr基本包含了我们整理数据的所有功能，堪比瑞士军刀，这里介绍以下函数： filter: filters out rows according to some conditions （...利用管道符，先过滤（filter），然后只保留Petal.Width函数（select） ?...3. mutate 增加一列，列名为Sepal.Area，值为width和length相乘，然后不保留原来的Sepal.Length 和 Sepal.Width两列 ?
air.hole <- c(10,12.5,12.5,12.5，……) #产生向量，将(10,12.5,12.5,12.5，……)中的值赋予到air.hole length(air.hole) ?...str(a1) #以简洁的方式显示对象的数据结构及内容 summary(a1) #可以提供最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计 ?...table(a1$chemical) table(a1$chemical, useNA = "ifany") #求因子出现的频数；table()函数默认忽略缺失值（NA），要在频数统计中将NA视为一个有效的类别...f = as.data.frame(a1) #对象类型转变为数据框 mode(f) #查看对象x的模式：空（NULL），数值（numeric），字符（character），逻辑（logical）...duplicated(a1$Species) #duplicated函数是一个可以用来解决向量或者数据框重复值的函数，它会返回一个TRUE或FALSE的向量，以标注该索引所对应的值是否是前面数据所重复的值
|ALL]expr) -- 求最大值，忽略空值 MIN([DISTINCT|ALL]expr) -- 求最小值，忽略空值 SUM([DISTINCT|...ALL]n) -- 求和，忽略空值 注： （1） DISTINCT 使函数只考虑非重复值，ALL则考虑包括重复值在内的所有值。... （3） 所有分组函数都忽略空值。...（5）组函数默认忽略空值。...、重复值，count(expr)过滤空值，count(distinct expr)既过滤空值，也过滤重复值 (1) count(1)/count(2)/count(*)表示将表中的每条记录用1/2/*
在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。步骤1：安装和加载必要的包首先，确保你已经安装了以下R包：shiny、ggplot2、dplyr。...(shiny)library(ggplot2)library(dplyr)步骤2：创建Shiny应用创建一个新的R脚本（例如，app.R），用于编写Shiny应用。...例如，你可以添加动态的过滤器、交互式图表切换等。...RCopy code# 在UI中添加选择过滤器selectInput("species", "选择物种:", choices = unique(iris$Species), multiple = TRUE...aes_string(x = "Sepal.Length", y = "Petal.Length", color = "Species")) + geom_point()})通过这个例子，你可以学习如何使用
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