为字段的名称,这里修改为字段的verbose_name def get_export_fields(self): fields = self.get_fields()...self.get_field_name(field) # 如果有设置 verbose_name,则将 column_name 替换为 verbose_name, 否则维持原有的字段名..."1": "男", } for obj in self.iter_queryset(queryset): # 个性化显示 choice 的值...def get_model_form(self, **kwargs): # """ # 1.把 django UserCreationForm 拷贝出来修改成自己想要的...# 2.修改 xadmin 继承表格,改成一步骤的表单 # :param kwargs: # :return: # """ #
p值的计算,R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标:p值,对,你也许很清楚的知道它表达的意思,但是它是怎么算得的呢?不知道你是否知道呢?...这次将介绍几种分布计算p值的方法(套路)。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...那么对应的统计量为: Z=x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√∼N(0,1) Z = \frac{ \overline{x} - \overline{y}}{\sqrt{ \frac{S_{x.../67640775 p值是说在原假设成立的条件下,原假设发生的概率,若是p值小于0.05,发生概率小于0.05时,认为是小概率发生了,即是差异性显著,拒绝原假设。...公式: 双边假设的p值: p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y
我需要删除多维数组中的空字段/指定字段,并且修改某些字段的键名称。..."name":"呼叫器" } ] } ] } ] php...php /** * @param array $arr 原数组 * * 修改前的_id键对应修改后的id,修改前的list键对应修改后的child *...array $editKey =>['_id' => 'id', 'list' => 'child'] * * tag 键为true时,全部删除,list 键为false时,仅仅删除为空的数组或者字段...$delKey[$k] && (is_null($arr[$key]) || empty($arr[$key])) && $key) {//只删除为空的 unset
:"测试内容","尺寸":"测试内容","生产日期":"测试内容","保质期":"测试内容","重量":"测试内容"} 如何选择 在数据库设计中,选择使用多个字段存储数据还是使用一个字段存储JSON值,...多字段存储数据的缺点 1、灵活性:如果数据结构经常变化,可能需要频繁地修改数据库表结构,可能会涉及复杂的迁移过程。 2、空间效率:对于包含大量空值或重复值的字段,可能不如JSON存储方式节省空间。...单字段存储JSON值的优点 1、灵活性:可以轻松地存储和查询非结构化或半结构化数据,无需事先定义所有可能的字段。当数据结构发生变化时,不需要修改数据库表结构。...单字段存储JSON值的缺点 1、查询性能:对JSON字段进行复杂查询时,性能通常不如对多个字段进行查询。特别是当需要跨多个JSON字段进行联合查询或排序时,以及数据条数过多时,性能问题可能更加突出。...如果应用需要频繁地对特定字段进行查询、排序或过滤,并且数据结构相对稳定,那么可以选择多字段存储。 如果应用需要处理非结构化或半结构化数据,并且数据结构经常变化,那么可以选择单字段存储json值的方式。
有时候,我们需要去连接数据库,然后统计下目标库表字段的值有多少个空值,并且计算出它的缺失率: 缺失率 = (该字段NULL值+NA值+空字符串 的记录数)/该表总记录数 这时候如果表中有几个字段,并且总共统计的就几个表还可以用手动的方式...,但是如果每个表有几十个字段,几百上千个表需要去统计,那这种就应该考虑用程序去自动的统计了,我们程序的设计思路是: 1....将需要统计的表名和字段以及类型放在excel里边; 2. 使用 pandas 读取excel的数据; 3. 连接数据库; 4. 将读取到excel里边的数据拼接如sql里边统计; 5....一、excel 的格式 excel中的设置很重要,因为会影响到我们程序的读取设计: 二、程序的编写 2.1 导入相关的模块,并使用 pandas 读取 excel 里边的数据: import pymssql...,控制台输出结果: 代码目标csv文件,里边的数据结果即为刚才控制台显示的那些数据: 经过我们程序的处理计算,不管是成千上万张表也不怕了,我们就静静的等待运行结果即可 欧了,希望对你有帮助哦。
SAP MM 表MATDOC里的XAUTO字段?1,表MATDOC, 字段:XAUTO,MATDOC-XAUTO: item automatically created.2,如下的物料凭证号。...3,执行事务代码SE16, 表名MATDOC,看这个物料凭证号,执行得到如下结果,观察第二个item的Aut字段值,即Auto....Created 栏位值为X.4,笔者关注的问题是:SAP为啥会有这么一个行为,要自动创建这么一个item。更奇怪的是这笔物料凭证里2个item里的发货库存地,接收库存地刚好相反。...这样的话,如果要基于这个物料凭证来打印转库单什么的话,我们的打印程序就只能抓取这个表里该物料凭证号里的XAUTO不等于‘X’的记录了!...就算是一个库存地点(0002)库存减少,一个库存地点(1000)库存增加,所以SAP在写数据到数据库表MATDOC的时候创建2个item,但是这2个item里的库存转移的方向不能相反吧?
但说真的,统计是一个难倒了很多人的学科,科研本身就是个被动掉头发的事情,遇到了统计之后,很多人都会为此主动薅掉无数根头发,平日里大家总是觉得现在有那么多方便快捷的数据软件,直接分析就好了,但是这种投机取巧的想法...笔者最近也是在整理实验数据,所以,给大家整理了一些统计学的基本知识以及统计学在Graphpad prism里的应用,希望可以集思广益,帮到大家。...所谓中位数是一组数据从小到大排列时,最中间的值。...标准差最小值是0,标准差值越大,数据的离散程度越大。 (六)标准化 标准化也叫标准计分=(每一个数据–平均数)/标准差,反应的是各个数据相对于平均数的离散程度,将数据转化成更容易讨论的程度。...接下来,我想跟大家介绍一下怎么在graphpad里分析正态分布以及多组数据比较时怎么一键式求出p value。
前言: 在数据科学和分析领域,了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库,使得计算数据的基本统计值变得异常简便。...无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标,Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。 本文将深入探讨如何使用Python计算数据集的基本统计值,从而更好地理解和分析数据。...中位数高于平均数可能暗示着有一些高额销售的离群点。 通过这些统计值,你可以更好地了解产品销售的平均水平、波动情况和中间位置,为公司决策提供基础。...例如,如果方差较高,可能需要更仔细地研究销售波动的原因,并制定相应的销售策略。 结尾: 通过本文,我们深入了解了Python如何简化基本统计值的计算过程。...随着数据科学和分析领域的不断发展,掌握Python的基本统计值计算将为你打开更多机会。无论是在业务决策中提供支持还是在研究中取得突破,这些基础的统计值计算技能都是你成功的关键。
choices 由二项元组构成的一个可迭代对象(例如,列表或元组),用来给字段提供选择项。 ...('JR', 'Junior'), ('SR', 'Senior'), ('GR', 'Graduate'), ) 每个元组中的第一个元素,是存储在数据库中的值;第二个元素是在管理界面或...在一个给定的 model 类的实例中,想得到某个 choices 字段的显示值,就调用 get_FOO_display 方法(这里的 FOO 就是 choices 字段的名称 )。...field.attname) return force_text(dict(field.flatchoices).get(value, value), strings_only=True) 模板里获取...choice 显示的值: {{ get_shirt_size_display }} view 里获取 choice 显示的值: class UserProfile(AbstractUser):
实现Serializable接口的类建议设值serialVersionUID字段值,如果不设置,那么每次运行时,编译器会根据类的内部实现,包括类名、接口名、方法和属性等来自动生成serialVersionUID...如果类的源代码有修改,那么重新编译后的serialVersionUID的取值可能会发生改变。因此实现Serializable接口的类一定要显示的定义serialVersionUID属性值。...修改类的时候需要根据兼容性决定是否修改serialVersionUID属性值。...- 如果是兼容升级,请不要修改serialVersionUID属性值,避免反序列化失败(在反序列化未升级的对象时候) - 如果是不兼容升级,需要修改serialVersionUID属性值,避免反序列化混乱...(不修改的话, 有可能将未升级的对象反序列化出来) 使用Java原生序列化需要注意,Java反序列化时,不会调用类的无参构造方法,而是调用native方法将成员变量赋值为对应类型的初始值。
$_GET 变量是一个数组,内容是由 HTTP GET 方法发送的变量名称和值。 $_GET 变量用于收集来自 method=”get” 的表单中的值。...,您自己需要明白各个值的使用。...针对http://www.codetc.com/test.php?...website=codetc 这一类的get方法的传值,其实方法与方法二相同,需要的是将key转换成value进行分解,我觉得这个方法比上一个方法要好,而且更加方便。...PHP 的 _REQUEST 变量可用来取得通过 GET 和 POST 方法发送的表单数据的结果。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题,提问截图如下: 数据截图如下: 二、实现过程 这个数据格式本身就有点奇怪,从数据库中导出竟然这样 这里【瑜亮老师...{'id': -1} if json.loads(x).get('tblActors') == [] else json.loads(x).get('tblActors')) 感觉还是源头爬虫处理的问题...,如果源数据比较清晰的话,后期的数据清洗可以省很多时间。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【WYM】提问,感谢【瑜亮老师】、【郑煜哲·Xiaopang】、【隔壁山楂】给出的思路和代码解析,感谢【dcpeng】、【猫药师Kelly】、【冫马讠成】等人参与学习交流。
问题是这样的,接到一个需求: 要从其它系统数据库中导出一些数据,发现其中有个字段的值是json字符串,而需求要的是该JSON字符串中某个key对应的value值。 ...需求有了,这个如果只用SQL来处理,能否实现呢,SQL能否处理JSON数据呢,这个数据库是Mysql,看了下版本,发现是8.x,Mysql8中有json函数支持json的处理,so开工探索。..."key": { "innerKey": "This is test" ... }, ... } ] 字段的json如List-1所示,对应的用json_extract...函数,json_extract(列名称,'$[0].key.innerKey')这样就取出innerKey的值了。...要注意的是该字段中不能含有非json字符串的值,不然json_extract会报错。如下List-2是SQL例子。
有一个序列表 seq,它有一个存整数序列值的字段叫作 id,原本序列的值是连续递增的,但因某些原因,有的值丢失了,我们希望能通过 SQL 找出缺失值的范围。...先来构造有缺失值的 seq 表,可以用 SQL 派生出这个表。...第一,把 seq 表中 id 字段的每个值 + 1 后再和 seq 表中的数比较,如果不在 seq 表中,说明该数 + 1 是缺失值,且是一段缺失值的范围的起始值。...START -------- 4 9 14 16 21 第二,在找到所有缺失数据的范围的起始值后,再从 seq 表中找到大于起始值的最小值...比如对于缺失值 9,在 seq 表中能找到大于 9 的最小值是 12,12 - 1 = 11 就是该段缺失数据的范围的结束值。
理当前屏幕 在SCREEN显示之前,系统会自动将程序变量值存放到屏幕字段中:在PAI事件中,系统会自动将屏幕字段的值更新到相应的程序变量中。...在SCREEN LOGIC中我们还有POH和POV事件,所以需要调用DYNP_VALUES_READ函数来读取屏幕字段值。...二、业务场景 屏幕上有FIELD_1和FIELD_2两个字段,必须根据FIELD_1的值后台查询对应搜索帮助的数据。...由于PAI尚未被执行,屏幕字段FIELD_1的值尚未更新到程序变量FIELD_1。...此时我们可以调用DYNP_VALUES_READ 来实现,读取FIELD_1字段值 三、实现 DATA:DYNPFIELDS TYPE TABLE OF DYNPREAD WITH HEADER
在计算收益率时候, 收益率 = 收益 / 成本 一、如果成本为0,NULL,此时无法计算收益率; 方法: 1.将成本为0的数据 运算 (case when cost =0 or cost is null...'百以上' END AS 级别, init_date FROM data_stock1 GROUP BY account, init_date; 2.处理数据为NULL时的运算...as cost; 3.四舍五入 round(cost,4) 4.取整 ceil(cost) floor(cost) 二、计算数据 三、探讨UNION ALL与FULL JOIN ON 运用同一场景的效率问题...[转]http://www.zhixing123.cn/net/27495.html 一、查询执行最慢的sql select * from (select sa.SQL_TEXT,...sa.EXECUTIONS > 0 order by (sa.ELAPSED_TIME / sa.EXECUTIONS) desc) where rownum <= 50; 二、查询次数最多的
本文将详细解释一个聚合查询示例,该查询用于统计满足特定条件的文档数量,并计算其占总文档数量的百分比。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。...聚合主要分为以下几类:Metric Aggregations(度量聚合):计算数值,例如计数、平均值、最大值、最小值等。例如,value_count 就是一个度量聚合,用于计算特定字段的值的数量。...以下是一些常见的聚合类型及其示例:指标聚合(Metric Aggregations)sum:计算数值字段的总和。avg:计算数值字段的平均值。min:查找数值字段的最小值。...max:查找数值字段的最大值。extended_stats:获取数值字段的多个统计数据(平均值、最大值、最小值、总和、方差等)。value_count:计算字段的非空值数量。...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
np.array([[1,2,100,4,5,6],[1,1,100,3,5,5],[2,2,4,4,6,6]]) 方法一: count = np.bincount(arr[:,2]) # 找出第3列最频繁出现的值
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