目前,我已经创建了一个PLSQL函数,它可以显示如下。
SELECT Display(R_NAME) FROM REGION WHERE R_REGIONKEY IN (SELECT R_REGIONKEY FROM REGION);
终端输出:
0 AFRICA: ALGERIA, ETHIOPIA, KENYA, MOROCCO, MOZAMBIQUE,
1 AMERICA: ARGENTINA, BRAZIL, CANADA, PERU, UNITED STATES,
2 ASIA: INDIA, INDONESIA, JAPAN, CHINA, VIETNAM,
3 EUROPE: F
我希望在我的数据框架中创建一个新列,它是TRUE还是FALSE,这取决于一个术语是否出现在两个指定的列中。这是一些示例数据:
AB <- c('CHINAS PARTY CONGRESS','JAPAN-US RELATIONS','JAPAN TRIES TO')
TI <- c('AMERICAN FOREIGN POLICY', 'CHINESE ATTEMPTS TO', 'BRITAIN HAS TEA')
AU <- c('AUTHOR 1', '
给定以电子邮件地址结尾的文本字符串,如何掩码:
除了电子邮件ID的第一个字母外,域名的一部分
样本输入:
"The quick brown fox jumps over the lazy dog. china@youwan.com"
预期结果:
"The quick brown fox jumps over the lazy dog. cxxxx@xxxxx.com"
我有一个问题:如何找到带参数的套接字。
例如,当客户端连接时,我向套接字添加了一些参数:
socket.name = 'John';
socket.country = 'USA';
socket.age = 25;
以及如何搜索具有国家China的套接字。
socket.on('search', function(country) {
// Give list of sockets were (socket.country) = country
});
我有一个具有列的数据集,其中包含一行中的一组国家。有时国家不止一次被重复,我想在我的数据集的每一行中计算出独特的国家数如下:
> class(address_countries2$address_countries)
[1] "character"
> head(address_countries2)
address_countries
1 China China
2 China China China
3
如何获得没有hdo.to名称的链接?使用简单html多姆。提取没有域名的链接
<?php
include('simple_html_dom.php');
$url = 'https://hdo.to/';
$html = file_get_html($url);
foreach($html->find('a[href^="https://hdo.to/country/"]') as $klk) {
echo $links[] = $klk;
}
?>
This is what i am getting
我正在加载一个包含数据的本地csv文件。我试图在行中找到NaN和数字混合的最小浮点数。
我试过使用名为np.nanmin的numpy函数,但它抛出:
"TypeError: '<=' not supported between instances of 'str' and 'float'"
database = pd.read_csv('database.csv',quotechar='"',skipinitialspace=True, delimiter=',')
请描述您的问题
上海的是cbs.tencentcloudapi.com,不带地域名,访问才正常。深圳的是cbs.ap-shenzhen-fsi.tencentcloudapi.com,带了地域名,访问才正常。这和你们提供的”注意:本接口支持金融区地域。公共参数 Region 为金融区地域时,需要同时指定带金融区地域的域名,例如:cbs.ap-shanghai-fsi.tencentcloudapi.com“这条信息不符合
我有一个数据框架,包含3列:“经度”、“纬度”和“国家”。对于某些经度和纬度,乡村栏中的值是“未知”的。以下是数据框架的概述:
longitude latitude country
-76.250000 83.083333 China
-76.166667 83.083333 unknown
-76.083333 83.083333 USA
-76.000000 83.083333 India
-75.916667 83.083333 unknown
-68.166667 -55.500000 unknown
-67.666667 -55.500000 U