在我的数据库中有患者记录,并且在表中有这种yyyy-mm-dd格式的列名为Registered_Date,所以当我执行如下查询时
SELECT Patient_ID,First_Name,Middle_Name,Last_Name
FROM Patient_Records
WHERE Registered_Date BETWEEN '2019-01-25' AND '2018-10-01'
没有结果。
正如您所看到的,第一个日期晚于第二个日期,但没有结果,但是如果第一个日期小于第二个日期,则将生成在选定日期登记的所有患者。
我广泛地使用了git rebase --interactive技术,因为这样可以保持历史的简洁和平均。例如,如果我有一个分支3提交:a->b->c,然后我发现提交a有一个错误的打印,我宁愿直接修改提交a,而不是创建一个解决问题的提交d。可以肯定的是,历史记录会发生变化(我们现在有了一个a'->b'->c'提交分支),但是git中显示的日期反映了提交的初始历史。换句话说,如果提交a是昨天创建的,提交a'也有这个创建日期,如git log所示。
但是,如果从Bitbucket提交历史记录中查看历史记录,则不是这样。Bitbucket忽略了gi
我正在寻找一种方法来从Python中的数据帧执行ANOVA和HSD测试。我试着在论坛和教程上阅读一些例子,但我没有实现将其应用到我的工作中。
这是一个简单的Pandas数据帧:
Date Density Hour Repetition Glucose
A HD AM 1 6.7
A HD AM 2 6.8
A HD PM 2 9.6
A HD PM 3 11.9
B HD AM 1 23
B
所以,我想在RStudio中运行一个重复测量GLM,我在done...for中有很大一部分...然而,并不是所有的日期都显示在我的输出中(缺少2015年12/1)。以下是输出的一部分以及我的模型代码,因此您可以理解我的意思:
CH4f1 <- glm(GC_CH4.flux~River*Site*Date*Hum.Hol, data = Rdata_w.o_OL_Date, family = gaussian)
summary(CH4f1)
Call:
glm(formula = GC_CH4.flux ~ River * Site * Date * Hum.Hol, family
我用R中的lme4包拟合了一个线性混合效应模型,我预测了一个连续的outcome变量,它包含两个范畴固定因素:direction (向上/向下)和utility (正/中性/负),和Participant作为随机因素。我想测试direction、utility以及两者在outcome上的交互作用,所以我编写了如下模型:
model <- lmer(outcome ~ direction * utility + (1|Participant), data = DF)
输出结果如下:
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
For