import sys from qdarkstyle import load_stylesheet_pyqt5 from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView from PyQt5.QtCore import QAbstractTableModel, Qt class QtTable(QAbstractTableModel): def __init__(self, data): QAbstractTableModel.__init__(s

在DataFrame数据表里面提取需要的行 代码功能: 在DataFrame表格中使用loc(),得到我们想要的行,然后根据某一列元素的值进行排序 此代码中还展示了为DataFrame添加列,即直接name_DataFrame['diff']=___即可,同时可以依据新添加的列元素的值,来对dataframe进行排序 import pandas as pd unames = ['user_id', 'gender', 'age','occupation','zip'] users = pd.re

Python3 Pandas的DataFrame数据的增.删.改.查 一.DataFrame数据准备 增.删.改.查的方法有很多很多种,这里只展示出常用的几种. 参数inplace默认为False,只能在生成的新数据块中实现编辑效果.当inplace=True时执行内部编辑,不返回任何值,原数据发生改变. import numpy as np import pandas as pd #测试数据. df = pd.DataFrame(data = [[']],index = [1,2,3],col

度量的聚合与取消聚合 a.根据度量指标分析时,有的度量值在直接拖取后,所展示的结果如下图所示: b.此时,如果需要展示所有数据的散点图,则可以取消菜单中的“分析-聚合度量”选项,如下图所示: c.调整完截图如下所示:     

ViewPager是v4支持库中的一个控件,相信几乎所有接触Android开发的人都对它不陌生.之所以还要在这里翻旧账,是因为我在最近的项目中有多个需求用到了它,觉得自己对它的认识不够深刻.我计划从最简单的使用场景出发,记录我到目前为止所对ViewPager的使用情况以及有关它的一些知识点. 这个系列的代码将存放在Github仓库中,每篇文章对应一个分支. 这是第一篇文章,讲述ViewPager最简单的使用场景,展示固定的数据.相关代码在分支:01-simple-usage可以获取. 使用Vie

ViewPager是v4支持库中的一个控件,相信几乎所有接触Android开发的人都对它不陌生.之所以还要在这里翻旧账,是因为我在最近的项目中有多个需求用到了它,觉得自己对它的认识不够深刻.我计划从最简单的使用场景出发,记录我到目前为止所对ViewPager的使用情况以及有关它的一些知识点. 这个系列的代码将存放在Github仓库中,每篇文章对应一个分支. 这是第一篇文章,讲述关于ViewPager展示动态数据的方法与相关知识点.ViewPager展示动态数据的方法有好几种,汇总到一起都离不开P

Saiku设置展示table数据不隐藏空的行数据信息 saiku有个 非空的字段 按钮,点击这个后,会自动的把空的行数据信息给隐藏掉,这里我们来设置一下让其行数据不隐藏,为空的就为空. 主要更改两个文件 1. Query.js    文件路径: /saiku-ui/js/saiku/models/Query.js  (如果是编译好的saiku,请找到 saiku-server\tomcat\webapps\ROOT\js\saiku\models\Query.js  ) 2. SaikuTabl

Saiku控制页面展示的数据过长自动换行 目前用到saiku来展示数据,发现数据文本过长也不会自动换行,然而用户那边又需要换行(会好看些),所以就来改一改源码啦 首先我们使用谷歌浏览器 inspect 一下,找到对应的位置数据的 CSS定义 我们会看到对应的css文件为 saiku.table.css 源码中:  saiku-ui 项目下 -- > saiku-ui\css\saiku\src\saiku.table.css 文件 安装包中: saiku-server\tomcat\webapp

Pandas DataFrame数据的增.删.改.查 https://blog.csdn.net/zhangchuang601/article/details/79583551 #删除列 df_2 = df_1.drop(columns=['deptNo','routeNo']).copy() del df_2['trp_vehicleType'] #列名变更 df_3 = df_2.rename(columns={'dingdanNo':'订单号', 'createTime':'建单时间'})

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

1.将DataFrame数据如何写入到Hive表中?2.通过那个API实现创建spark临时表?3.如何将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中? 从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API. DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入

流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布.时间分布和空间分布.其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚.R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了.关于地图的绘制过程,谢益辉.邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河.由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下.本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一下,并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法. 1 地图GIS数据的来源与R

数据库的创建和sql语句增删改查 1. 载入驱动. 2. 连接数据库. 3. 操作数据库. 创建表: create table person( _id integer primary key, name varchar(20), age integer ); 加入: insert into person(name, age) values('lisi', 19); 删除: delete from person where _id = 1; 改动: update person set name =

1. Jquery ztree使用展示菜单数据 2. 基础设置需求分析 3. 搭建项目框架环境--ssh(复习) 4. SpringData-JPA持久层入门案例(重点) 5. Easyui menubutton菜单按钮使用 6. Easyui messager消息框使用 收派标准-快递员:一对多 收派时间-快递员:一对多 快递员-定区:多对多 一个快递员可以负责多个定区.一个定区可以被多个快递员负责.   区域-分区:一对多 一个区域可以包含多个分区.一个分区只能归属一个区域.   定区-分区

前面我们讲到了使用OkHttp请求网络和FastJson解析数据了,接下来我们就开始把获取到的数据通过数据适配器展示在页面上了.Adapter是用来帮助填充数据的中间桥梁,简单点说就是:将各种数据以合适的形式显示到view上,提供给用户看! 商城首页的数据是使用RecyclerView进行展示的,下面我们来讲讲如何将获取到的数据通过RecyclerView展示. 首先看一下HomeFragment的布局代码,代码如下: <?xml version="1.0" encoding=&

将pandas的DataFrame数据写入MySQL数据库 + sqlalchemy import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库,但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8,否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine('mysql+mysqldb://root:password@localhost:330

import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = ["语文", "数学", "英文", "自然", &

最近做的项目其中一个功能是画雷达图,鼠标滑过雷达图的拐点,展示该维相关数据,并且需要显示雷达图的刻度. 但是我发现单纯的雷达图似乎没办法展示一维数据. 我总结了一下,关于画雷达图,我遇到的难点有三个: (1)如何显示刻度. (2)如何判断滑过的是拐点. (3)如何找出拐点对应的该维数据. 下面总结问题的解决办法: 问题(1): echarts的版本从4.x以后不再提供雷达图的刻度标签属性了,但3.x版本是有刻度这个配置属性的,radar.axisLabel.所以要想显示雷达图的刻度,可以将ech

简介 springboot 设计目的就是为了加速开发,减少xml的配置.如果你不想写配置文件只需要在配置文件添加相对应的配置就能快速的启动的程序. 通用mapp 通用mapper只支持对单表的操作,对单表的增删改查,无需在mapper.xml写对应的sql语句,只需要我们调用相应的接口即可. pagehelp pagehelper主要是在对查询的数据进行一个分页查询. 首先在maven项目,在pom.xml中引入mapper和pagehelper的依赖 <!-- pagehelp --> &l

 虽然 Scikit-Learn 有可以划分数据集的函数 train_test_split ,但在有些特殊情况我们只希望它将 DataFrame 数据直接划分为 train, test 而不是像 train_test_split 返回四个值.这里写了一个类似功能的函数: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle as reset def train_test_split(data, test_

华为分析服务面向开发者提供两种数据展现方式:(1)事件数据下载,开发者可以将事件数据下载后导入到自有的分析系统中:(2)直接在AGC概览页面查看用户数和事件数. 问题描述 某开发者想将事件数据导入到自有系统中,他在导出数据时将标识用户方式选择"按UserID和设备",最后发现导出数据中的事件数比分析服务概览页面展示的数据少. 定位过程 (1)导出数据的事件数与概览页面展示的数据量细节 首先通过后台查询,某客户某天的DAU数据为252xxx,导出的数据中按UserID去重后的DAU为19