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视图重复列问题

表A 列 Series ID Content表B 列 Series QSeries text表B中QSeries对应 表A 中Series创建一个视图,视图中 显示 Series ID Content QSeries text要求表A中一个...
吴孟桥 2019-12-01 19:52:44 908 浏览量 回答数 1

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在Pyspark中转置数据框

如何在Pyspark中转置以下数据框?想法是实现下面显示的结果。import pandas as pdd = {'id' : pd.Series([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], index=['a', 'b', '...
社区小助手 2019-12-01 19:24:50 501 浏览量 回答数 1

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关于公用表表达式的SQL Server错误[关闭]

关闭。这个问题是题外话。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗? 更新问题,使其成为Stack Overflow 的主题。 5个月前关闭。 我有这个查询: if object_id('t...
祖安文状元 2020-01-05 17:59:54 0 浏览量 回答数 1

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echart的图表类型(series里的type参数)能用ajax异步加载吗??报错

echart的图表类型(series里的type参数)能用ajax异步加载吗? 补充一下代码: 运行会报错js:Uncaught TypeError: Cannot read ...
爱吃鱼的程序员 2020-06-08 16:55:45 0 浏览量 回答数 1

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$(function () { var chart; $(document).ready(function() { chart = new Highcharts.Chart({ chart: { renderTo: 'container', type: 'column', events:{ drilldown: function (e) { if (!e.seriesOptions) { var data = { series: [{ stacking: 'normal', type: 'column', name: 'MSIE versions 2000', data: [10, 7, 33, 2] },{ stacking: 'normal', type: 'column', name: 'MSIE versions 2010', data: [1, 5, 10, 15] }] }; chart.showLoading("加载中 ..."); setTimeout(function () { chart.hideLoading(); chart.addSeriesAsDrilldown(e.point, data.series[0]); //只能设置一条,直接设置data.series就不行了。 //chart.addSeriesAsDrilldown(e.point, data.series); }, 1000); } } } }, title: { text: '测试统计' }, xAxis: { type:'category' }, yAxis: { title: { text: '数量' } }, credits:{//版权连接 enabled:false }, series: [{name: '浏览器',data: [{ y: 55, drilldown: true }]},{name: '浏览器12',data: [{ y: 35, drilldown: false }]} ] }); }); });
蛮大人123 2019-12-02 02:32:16 0 浏览量 回答数 0

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POI 4.1.0 Line-Chart Y系列显示错误的图例

如何在y系列上创建带有单个图例的折线图,而不是在x系列上显示多个图例bease int rows = numberOfRows - 1; int cols = headers.size(); XSSFDra...
小六码奴 2019-12-01 21:48:50 12 浏览量 回答数 1

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-(id)initWithCoder:(NSCoder *)aDecoder{ if (self = [super init]) { self.brand = [aDecoder decodeObjectForKey:@"brand"]; self.series = [aDecoder decodeObjectForKey:@"series"]; self.year = [aDecoder decodeObjectForKey:@"year"]; self.model = [aDecoder decodeObjectForKey:@"model"]; } return self; }-(void)encodeWithCoder:(NSCoder *)aCoder{ [aCoder encodeObject:self.brand forKey:@"brand"]; [aCoder encodeObject:self.series forKey:@"series"]; [aCoder encodeObject:self.year forKey:@"year"]; [aCoder encodeObject:self.buttonArray forKey:@"model"]; }只要那4个类都实现了NSCoding接口即可,它就会递归调用,也就是说,[aDecoder decodeObjectForKey:@"brand"] 会调Car_brand的-(id)initWithCoder:(NSCoder *)aDecoder。 顺便说一下,iOS 里的类名是驼峰命名的,最好不要加下划线。比如Car_brand改成CarBrand较好。
a123456678 2019-12-02 03:15:09 0 浏览量 回答数 0

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Oneliner使用enumerate: [i for i, t in enumerate(col2) if t in col1] [1,2,3] 您还可以使用pandas.Series.isin: import pandas as pd col1 = pd.Series(["2019-01-01 03:00:00", "2019-01-01 03:01:00", "2019-01-01 03:02:00"]) col2 = pd.Series(["2019-01-01 02:59:00", "2019-01-01 03:00:00", "2019-01-01 03:01:00", "2019-01-01 03:02:00", "2019-01-01 03:03:00"]) col2.index[col2.isin(col1)].tolist() [1,2,3]
一码平川MACHEL 2019-12-02 01:57:44 0 浏览量 回答数 0

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echarts 在默认没有数据情况下, 不能后续加数据?报错

RT, 正常官网上的例子(模块引入), 把xAxis和series中data设置为空数组  []  ,  我执行 function addData(){ var data1...
爱吃鱼的程序员 2020-06-12 15:38:15 0 浏览量 回答数 1

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没看懂8*8的第二个8是哪儿来的………… 数字型的数据如何归一化:这叫binary variable不叫数字型的变量,binary variable(0-1)不用做归一化,直接输入就可以 用什么类型的神经网络:time series prediction的问题可以用lstm和cnn都可以,lstm可能对初学者来说好理解一些。另外time series prediction在非神经网络方法上有一类准确率比较高的方法叫做cooperative coevolution,进阶方法可以参考:http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri:(6d79d2d6a3866df3fbf809ec7322ebc6)&filter=sc_long_sign&sc_ks_para=q%3DMulti-objective+cooperative+coevolution+of+neural+networks+for+time+series+prediction&tn=SE_baiduxueshu_c1gjeupa&ie=utf-8&sc_us=3887716981025528180
ucmengxin 2019-12-01 23:53:28 0 浏览量 回答数 0

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import sys import os import re import datetime import csv def get_datetime(record): request_time = "" p = re.compile(r"(?P\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2},\d+)") # p = re.compile(r"(?P[\d.]+)ms") m = p.search(record) if m: request_time = m.group("time") dt = datetime.datetime.strptime(request_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f') return dt def parse(log_file_name, result_csv_name): start = 0 end = 0 start_time = '' end_time = '' md5crc32 = '' csv_writer = csv.writer(open(result_csv_name, 'wb'), delimiter = ',') with open(log_file_name, 'rb') as log_file: for i, line in enumerate(log_file): line = line.strip() if 'folderProcessing() INFO download from' in line: start = i start_time = get_datetime(line) elif 'DownLoadFile() INFO download to' in line: end = i end_time = get_datetime(line) # got one download action if end - start == 1: # parse hash md5crc32 = line.rsplit('/', 1)[1] print md5crc32, (end_time - start_time).total_seconds() csv_writer.writerow((md5crc32, (end_time - start_time).total_seconds())) # assert False def do_statistics(file_name): import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(file_name, header = None, names= ['hash', 'time'], dtype = {'time': np.float64}, # nrows = 10000 ) time_series = df.time print time_series.describe() plt.figure() # fig = time_series.hist().get_figure() # define range ranges = (0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 10.0, 10000) bins = zip(ranges[:-1], ranges[1:]) labels = ['%s-%s'%(begin, end) for i ,(begin, end) in enumerate(bins) ] print labels #print bins #fig = time_series.plot(kind='bar', xticks = ranges) results = [0] * len(bins) for i in time_series: for j , (begin, end) in enumerate(bins): if i > begin and i <= end: results[j] += 1 print results mu = time_series.mean() median = np.median(time_series) sigma = time_series.std() ax = pd.Series(results).plot(kind='bar', logy = True, figsize=(25, 13.5)) # dpi = ax.figure.get_dpi() # print 'dpi = ', dpi # plt.gcf().set_size_inches(25, 13.5) ax.set_ylabel('Count') ax.set_xlabel('Time in seconds') # print dir(fig) ax.set_xticklabels(labels, rotation = 45) ax.set_title('MDSS download statistics') textstr = 'count=%s\nmin=%.2f\nmax=%.2f\n$\mu=%.2f$\n$\mathrm{median}=%.2f$\n$\sigma=%.2f$'%(time_series.count(),time_series.min(), time_series.max(),mu, median, sigma) # these are matplotlib.patch.Patch properties props = dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5) # place a text box in upper right in axes coords ax.text(0.90, 0.95, textstr, transform=ax.transAxes, fontsize=14, verticalalignment='top', bbox=props) ax.figure.show() # ax.figure.set_size_inches(25, 13.5, forward = True) print ax.figure.get_size_inches() ax.figure.savefig('result.png', format='png',) input('asdfasd') if name == "main": # print get_datetime("2014-10-23 09:19:34,251 pid=27850") # parse('inpri_p_antiy.log', 'result.csv') do_statistics('result.csv')
游客aasf2nc2ujisi 2019-12-02 03:06:14 0 浏览量 回答数 0

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Prometheus query和series这两个api有什么区别?

Prometheus query和series这两个api有什么区别? 查出来的结果基本一样,差异很小。 本问题来自阿里云开发者社区的【11大垂直技术领域开发者社群】。https://developer.ali...
初商 2019-12-01 19:47:59 7 浏览量 回答数 0

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在 influxdb 中 database 、 series、point 分别类似于数据库系统中的 数据库、表、列的概念。 所有的数据项在创建时都会自动增加两个字段: time 数据创建的时间,时间戳类型 sequence_number 字段是 influxdb 数据库维护的,类似于mysql的 主键概念。 比如我们用下面数据创建一个 Series 答案来源于网络
养狐狸的猫 2019-12-02 02:19:42 0 浏览量 回答数 0

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PySpark for Time Series Analysis

在SPARK SUMMIT 2017上,David Palaitis Two Sigma Investments分享了题为《PySpark for Time Series Analysis》,就时间序列分析&#x...
福利达人 2019-12-01 21:23:43 445 浏览量 回答数 0

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自己遍历表格获取需要的数据赋值给highchart <!doctype html> <html> <head> <script type="text/javascript" src="http://cdn.hcharts.cn/jquery/jquery-1.8.3.min.js"></script> <script src="http://code.highcharts.com/highcharts.js"></script> <script src="http://code.highcharts.com/modules/exporting.js"></script> <script type="text/javascript"> $(function () { var tb = $('#tb'), title = tb.find('tr:eq(1) td').html(); var series = [{ name: tb.find('tr:eq(0) td:eq(2)').html(), data: [] }, { name: tb.find('tr:eq(0) td:eq(3)').html(), data: [] }]; tb.find('tr:gt(0)').each(function () { series[0].data.push(this.cells[2].innerHTML); series[1].data.push(parseFloat(this.cells[3].innerHTML)); }); $('#container').highcharts({ title: { text: title, }, xAxis: { title: { text: series[0].name }, categories: series[0].data }, yAxis: { title: { text: '数据' }, }, series: [series[1]] }); }); </script> <script type="text/javascript"> $(function () { $('#container2').highcharts({ title: { text: '链球菌毒素O', }, xAxis: { categories: [] }, yAxis: { title: { text: '数据' }, }, series: [{ name: 'SBASO', data: [7.0, 6.9, 9.5, 14.5, 18.2, 21.5, 25.2, 26.5, 23.3, 18.3, 13.9, 9.6] }] }); }); </script> </head> <body> <h1>曲线图</h1> <!-- 第一个空图 --> <div id="container" style="width:300px;height:300px;float:left;"></div> <!-- 第二个有数据的图 --> <div id="container2" style="width:300px;height:300px;float:left;"></div> <table border="1" align="left" id="tb"> <tr> <td>CName</td> <td>EName</td> <td>Time</td> <td>Date</td> </tr> <tr> <td>血小板</td> <td>HPLT</td> <td>1</td> <td>7.0</td> </tr> <tr> <td>血小板</td> <td>HPLT</td> <td>2</td> <td>6.9</td> </tr> <tr> <td>血小板</td> <td>HPLT</td> <td>3</td> <td>9.5</td> </tr> </table> </body>
小旋风柴进 2019-12-02 02:37:39 0 浏览量 回答数 0

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遮阳伞(看手速,日常异常): https://developer.aliyun.com/adc/series/dms/ Intellij悠悠球(还可以抢一抢,刷新至少会显示剩余多少) https://developer.aliyun.com/adc/series/javastart?source=5176.11533457&userCode=iphcd3n1
迷糊虫 2020-09-21 11:17:52 0 浏览量 回答数 0

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将Series.map通过Series并通过a列进行索引: df['hash_name'] = df['hash_name'].map(df.set_index('a')['name']) print (df) a name hash_name 0 1234 mark cooper 1 5678 cooper lenoard 2 8888 lenoard mark 回答来源:stackoverflow
is大龙 2020-03-24 12:34:09 0 浏览量 回答数 0

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Time Series Analytics with Spark

在SPARK SUMMIT 2017上,Simon Ouellette Faimdata分享了题为《Time Series Analytics with Spark》,就什么是spark-timeseries&#...
福利达人 2019-12-01 21:23:43 424 浏览量 回答数 0

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使用argsort排序值的所有列名的数组: a = dfObj.columns.values[np.argsort(dfObj.values)] print (a) [['y' 'z' 'x'] ['y' 'z' 'x'] ['z' 'y' 'x'] ['z' 'y' 'x'] ['x' 'y' 'z']] 然后'columns'通过索引选择并传递给Series构造函数: print (pd.Series(a[:, 0], index=dfObj.index)) a y b y c z d z e x dtype: object print (pd.Series(a[:, 1], index=dfObj.index)) a z b z c y d y e y dtype: object
游客gsy3rkgcdl27k 2019-12-02 02:11:05 0 浏览量 回答数 0

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Pandas是Python的一个大数据处理模块。Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Pandas使用轴标签来表示行和列。 DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index:行索引。 columns:列索引。 values:值的二维数组。 name:名字。 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典。 frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有’name’,’age’,’addr’三个属性,可以使用fame[‘name’]查看属性列内容,也可以fame.name这样直接查看。 frame按照’属性提取出来的每个列是一个Series类。 DataFrame类可以使用布尔型索引。 groupby(str|array…)函数:可以使用frame中对应属性的str或者和frame行数相同的array作为参数还可以使用一个会返回和frame长度相同list的函数作为参数,如果使用函数做分组参数,这个用做分组的函数传入的参数将会是fame的index,参数个数任意。使用了groupby函数之后配合,size()函数就可以对groupby结果进行统计。 groupby后可以使用: size():就是count sum():分组求和 apply(func,axis=0):在分组上单独使用函数func返回frame,不groupby用在DataFrame会默认将func用在每个列上,如果axis=1表示将func用在行上。 reindex(index,column,method):用来重新命名索引,和插值。 size():会返回一个frame,这个frame是groupby后的结果。 sum(n).argsort():如果frame中的值是数字,可以使用sum函数计算frame中摸个属性,各个因子分别求和,并返回一个Series,这个Series可以做为frame.take的参数,拿到frame中对应的行。 pivot_table(操作str1,index=str2,columns=str3,aggfunc=str4)透视图函数: str1:是给函数str4作为参数的部分。 str2:是返回frame的行名。 str3:是返回frame的列名。 str4:是集合函数名,有’mean’,’sum’这些,按照str2,str3分组。 使用透视图函数之后,可以使用.sum()这类型函数,使用后会按照index和columns的分组求和。 order_index(by,ascending): 返回一个根据by排序,asceding=True表示升序,False表示降序的frame concat(list):将一个列表的frame行数加起来。 ix[index]:就是行索引,DataFrame的普通下标是列索引。 take(index):作用和ix差不多,都是查询行,但是ix传入行号,take传入行索引。 unstack():将行信息变成列信息。 apply(func,axis=0)和applymap(func):apply用在DataFrame会默认将func用在每个列上,如果axis=1表示将func用在行上。applymap表示func用在每个元素上。 combine_first(frame2):combine_first会把frame中的空值用frame1中对应位置的数据进行填充。Series方法也有相同的方法。 stack()函数,可以将DataFrame的列转化成行,原来的列索引成为行的层次索引。(stack和unstack方法是两个互逆的方法,可以用来进行Series和DataFrame之间的转换) duplicated():返回一个布尔型Series,表示各行是否重复。 drop_duplicates():返回一个移除了重复行后的DataFrame pct_change():Series也有这个函数,这个函数用来计算同colnums两个相邻的数字之间的变化率。 corr():计算相关系数矩阵。 cov():计算协方差系数矩阵。 corrwith(Series|list,axis=0):axis=0时计算frame的每列和参数的相关系数。 数据框操作 df.head(1) 读取头几条数据 df.tail(1) 读取后几条数据 df[‘date’] 获取数据框的date列 df.head(1)[‘date’] 获取第一行的date列 df.head(1)‘date’ 获取第一行的date列的元素值 sum(df[‘ability’]) 计算整个列的和 df[df[‘date’] == ‘20161111’] 获取符合这个条件的行 df[df[‘date’] == ‘20161111’].index[0] 获取符合这个条件的行的行索引的值 df.iloc[1] 获取第二行 df.iloc1 获取第二行的test2值 10 mins to pandas df.index 获取行的索引 df.index[0] 获取第一个行索引 df.index[-1] 获取最后一个行索引,只是获取索引值 df.columns 获取列标签 df[0:2] 获取第1到第2行,从0开始,不包含末端 df.loc[1] 获取第二行 df.loc[:,’test1’] 获取test1的那一列,这个冒号的意思是所有行,逗号表示行与列的区分 df.loc[:,[‘test1’,’test2’]] 获取test1列和test2列的数据 df.loc[1,[‘test1’,’test2’]] 获取第二行的test1和test2列的数据 df.at[1,’test1’] 表示取第二行,test1列的数据,和上面的方法类似 df.iloc[0] 获取第一行 df.iloc[0:2,0:2] 获取前两行前两列的数据 df.iloc[[1,2,4],[0,2]] 获取第1,2,4行中的0,2列的数据 (df[2] > 1).any() 对于Series应用any()方法来判断是否有符合条件的
世事皆空 2019-12-02 01:07:19 0 浏览量 回答数 0

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import pandas as pd import numpy as np # reconstruct part of your DataFrame for testing purposes: df = pd.DataFrame([[17.35, 57.44], [17.29, 57.47], [17.22, 57.51]], columns = ['elevation_deg', 'lat_e_deg']) # create a Series of the desired stepwise values: lat_e_deg_expanded = pd.Series(np.arange(start = min(df['lat_e_deg']), stop = max(df['lat_e_deg']), step = 0.01), name = 'lat_e_deg') # merge the expanded series with the original DataFrame and sort: df_expanded = pd.merge(df, lat_e_deg_expanded, on = 'lat_e_deg', how = 'outer') df_expanded.sort_values(by = 'lat_e_deg', inplace = True) 回答来源:stackoverflow
is大龙 2020-03-24 22:54:49 0 浏览量 回答数 0

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这是一个问题???!!!?报错

2247:11月 02 14:14:30 xian kernel: [drm:drm_atomic_helper_commit_cleanup_done [drm_kms_helper]] *ERROR* [CRTC:26:pipe A] ...
爱吃鱼的程序员 2020-06-08 09:41:34 0 浏览量 回答数 1

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<script src="~/Scripts/NewEcharts/echarts.js"></script> <script type="text/javascript"> var myChart; $(function () { load(); }); function load() { require.config({ paths: { //echarts: '../Scripts/Echartsjs' echarts: '../Scripts/NewEcharts' } }); require( [ 'echarts', 'echarts/chart/bar' //'echarts/chart/line' //'echarts/chart/map' ], DrawEchart ); } function DrawEchart(ec) { //--- 折柱 --- myChart = ec.init(document.getElementById('EchartsDiv')); //图表显示提示信息 myChart.showLoading({ text: "图表数据正在努力加载..." }); //定义图表 var option = { tooltip: { trigger: 'axis' }, //color: '#66B3FF', animation: false, addDataAnimation: false, calculable: true, xAxis: [ { type: 'value', boundaryGap: [0, 0.01] } ], yAxis: [ { splitLine: { show: false },//分隔线 //splitArea: { show: false },//分隔区域 type: 'category', // data: ['巴西', '印尼', '美国', '印度', '中国', '世界人口(万)'] data:[] } ], series: [ { name: '资源使用情况', color: '#66B3FF ', type: 'bar', // data: [18203, 23489, 29034, 104970, 131744, 630230] data:[] } ] }; //通过Ajax获取数据 $.ajax({ type: "post", async: false, //同步执行 url: "/Report/GetVMUsedInfo", dataType: "json", //返回数据形式为json data: {rnd:Math.random()}, success: function(result) { if (result) { //将返回的category和series对象赋值给options对象内的category和series //因为xAxis是一个数组 这里需要是xAxis[i]的形式 option.yAxis[0].data = result.yAxis; option.series[0].data = result.series; myChart.hideLoading(); myChart.setOption(option); } }, error: function(errorMsg) { alert("图表请求数据失败啦!"); } }); //myChart.hideLoading(); //myChart.setOption(option); } </script> 返回用的是 json数据; 后台使用的Asp.net MVC,使用了匿名类(主要是为了方便), var newObj = new { yAxis =result.Data.DanweiList, series= result.Data.ApplyVMEventList }; return Json(newObj, JsonRequestBehavior.AllowGet); 答案来源于网络
养狐狸的猫 2019-12-02 02:14:12 0 浏览量 回答数 0

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1.Mongodb也有时序数据的存储案例,金融、物联网等公司的案例,https://www.mongodb.com/blog/post/schema-design-for-time-series-data-in-mongodb。2.时序数据库,但是收费,性能针对时序场景 超出MongoDB很多倍https://www.influxdata.com/blog/influxdb-is-27x-faster-vs-mongodb-for-time-series-workloads/,对方的测试数据8千万每天。3.如果选择MongoDB,免费,根据几大公司的案例,也可以,支持索引,包括海量分片存储。但是花钱可以选择influxdb。专业时序DB
徐雷frank 2019-12-02 01:42:25 0 浏览量 回答数 0

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当您使用时,您将tremor_0[['X']]获得一个数据帧对象,这是一个数组。当您使用时,您将tremor_0['X']获得一个可以轻松转换为列表的Series对象 如果您只是尝试从一维列中提取数据然后使用,tremor_0['X']但您应该根据数据和您要实现的目标验证哪些结果有意义 使用tremor_0['X']。 首先,tremor_0[['X']]和tremor_0['X']是不一样的。 假设您有一个数据帧: df = pd.DataFrame(np.ndarray((100, 10)), columns=['x_%i' % i for i in range(10)])type(df[['x_0']]) pandas.core.frame.DataFrame type(df['x_0']) pandas.core.series.Series 更重要的是,它们有不同的形状 df[['x_0']].shape (100, 1) df['x_0'].shape (100, ) 其scipy.signal.lfilter处理方式不同,因为它适用于过滤器axis=-1。 axis:int,optional 输入数据数组的轴,沿其应用线性过滤器。过滤器沿该轴应用于每个子阵列。默认值为-1。 如果将lfilter参数更改为axis = 0,则butter_bandpass_filter返回带有样本值的数组。但请记住,生成的数组将遵循输入的形状。
一码平川MACHEL 2019-12-02 01:53:48 0 浏览量 回答数 0

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在series里面修改你的data源数据格式即下面data:2所示。http://www.highcharts.com/ref/#series--data,也可参照此例http://jsfiddle.net/gh/get/jquery/1.7.1/highslide-software/highcharts.com/tree/master/samples/highcharts/xaxis/type-datetime-irregular/即 xAxis的type属性。 data : Array<Mixed> An array of data points for the series. The points can be given in three ways: A list of numerical values. In this case, the numberical values will be interpreted and y values, and x values will be automatically calculated, either starting at 0 and incrementing by 1, or from pointStart and pointInterval given in the plotOptions. If the axis is has categories, these will be used. Example: data: [0, 5, 3, 5] A list of arrays with two values. In this case, the first value is the x value and the second is the y value. If the first value is a string, it is applied as the name of the point, and the x value is incremented following the above rules. Example: data: [[5, 2], [6, 3], [8, 2]] A list of object with named values. In this case the objects are point configuration objects as seen under options.point. Example: data: [{ name: 'Point 1', color: '#00FF00', y: 0 }, { name: 'Point 2', color: '#FF00FF', y: 5 }] Defaults to "".
a123456678 2019-12-02 03:05:29 0 浏览量 回答数 0

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Python对Excel的读写主要有xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter几种。 1.xlrd主要是用来读取excel文件 import xlrd workbook = xlrd.open_workbook(u'有趣装逼每日数据及趋势.xls') sheet_names= workbook.sheet_names() for sheet_name in sheet_names:    sheet2 = workbook.sheet_by_name(sheet_name)    print sheet_name rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容    cols = sheet2.col_values(1) # 获取第二列内容    print rows    print cols 2.xlwt主要是用来写excel文件 import xlwt wbk = xlwt.Workbook() sheet = wbk.add_sheet('sheet 1') sheet.write(0,1,'test text')#第0行第一列写入内容 wbk.save('test.xls') 3.xlutils结合xlrd可以达到修改excel文件目的 import xlrd from xlutils.copy import copy workbook = xlrd.open_workbook(u'有趣装逼每日数据及趋势.xls') workbooknew = copy(workbook) ws = workbooknew.get_sheet(0) ws.write(3, 0, 'changed!') workbooknew.save(u'有趣装逼每日数据及趋势copy.xls') 4.openpyxl可以对excel文件进行读写操作 from openpyxl import Workbook from openpyxl import load_workbook from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter workbook_ = load_workbook(u"新歌检索失败1477881109469.xlsx") sheetnames =workbook_.get_sheet_names() #获得表单名字 print sheetnames sheet = workbook_.get_sheet_by_name(sheetnames[0]) print sheet.cell(row=3,column=3).value sheet['A1'] = '47' workbook_.save(u"新歌检索失败1477881109469_new.xlsx") wb = Workbook() ws = wb.active ws['A1'] = 4 wb.save("新歌检索失败.xlsx") 5.xlsxwriter可以写excel文件并加上图表 import xlsxwriter def get_chart(series): chart = workbook.add_chart({'type': 'line'}) for ses in series: name = ses["name"] values = ses["values"] chart.add_series({ 'name': name, 'categories': 'A2:A10', 'values':values }) chart.set_size({'width': 700, 'height': 350}) return chart if name == '__main__': workbook = xlsxwriter.Workbook(u'H5应用中心关键数据及趋势.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet(u"每日PV,UV") headings = ['日期', '平均值'] worksheet.write_row('A1', headings) index=0 for row in range(1,10): for com in [0,1]: worksheet.write(row,com,index) index+=1 series = [{"name":"平均值","values":"B2:B10"}] chart = get_chart(series) chart.set_title ({'name': '每日页面分享数据'}) worksheet.insert_chart('H7', chart) workbook.close()
覃溪哈哈 2019-12-02 01:34:21 0 浏览量 回答数 0

问题

将datetime。pandas.core.series日期。系列在Python中?

问题陈述:(多元线性回归)一个数字媒体公司(Netflix等)推出了一个节目。起初,该节目反响不错,但随后收视率下降。公司想找出问题出在哪里。 我想创建一个额外的列I。e media['days'...
kun坤 2019-12-28 14:14:12 0 浏览量 回答数 1

回答

支持, 首先A表和B表需要有关联的列, 关联之后A表和B表应该是多对一或者一对一的关系, 如果是一对多会怎么样呢? 任何数据库都会给你一个不确定的答案 测试如下 : sar=> create table a (id int primary key, info text); NOTICE: CREATE TABLE / PRIMARY KEY will create implicit index "a_pkey" for table "a" CREATE TABLE sar=> create table b (id int, info text); CREATE TABLE sar=> insert into a select generate_series(1,10),'digoal'; INSERT 0 10 sar=> insert into b select generate_series(1,10),'Digoal'; INSERT 0 10 sar=> insert into b select generate_series(1,10),'DIGOAL'; INSERT 0 10 sar=> select * from a where id=1; id | info ----+-------- 1 | digoal (1 row) sar=> select * from b where id=1; id | info ----+-------- 1 | Digoal 1 | DIGOAL (2 rows) 执行如下更新之后, a.id 会等于什么呢? 是Digoal, 还是DIGOAL. sar=> update a set info=b.info from b where a.id=b.id and a.id=1; UPDATE 1 sar=> select * from a where id=1; id | info ----+-------- 1 | Digoal (1 row) 看起来是第一次匹配到的B表的那条记录的info值. 所以在做多表关联的更新操作时, 需要注意这一点.
德哥 2019-12-02 01:29:47 0 浏览量 回答数 0

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先clear,然后不要用setOption(),新版的源码改了,应该myChart.getSeries()[0].data=你的数组就可以了。xAxis也同样处理。至于dataZoom,因为我的项目需求对其源码进行了修改,所以你的情况没遇到。T_T.把原来的option贴一下 同问,  情况是一样的. series[0]charttypehasnotbeendefined.  而且用空数组初始化是不行的.表示不能理解. 重新设置series里的data(为了情况设的是'-')然后setoption() 居然会和上次的data出现在一起.  简直了,然后dataZoom就开始出现诡异的问题,自己拖到0~100就显示出来所有数据没什么问题, 然后拉小点左右拖数据并没有放大,开始出现有一片空白,数据跟x轴都对不上了 上面的办法不能清空, 用clear() 整个图就没了(我第一次用,这不是dispose该干的事吗) (Extjs一起使用) 现在问题是 xAxis:[{  type:'category', data:[] .... 不能用来初始化图表 myChart.setOption({xAxis:[{data:[]}],series:[{data:[] }]});不能清空图表 回复 @Mr_Jane:我是第一次用echarts.如果初始化时候data:[]有错误提示option.data.length<1.myChart.clear()之后myChart.getSeries()就是undefined了.我还是去看看源码吧:(第一个是用来初始化的,第二个本来就不应该这么清空,应用clear
爱吃鱼的程序员 2020-06-12 15:38:32 0 浏览量 回答数 0

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