在报表系统中，我们通常会有这样的需求，就是由用户来决定报表中需要显示的数据，比如数据源中共有八列数据，用户可以自己选择在报表中显示哪些列，并且能够自动调整列的宽度，已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports中该功能的实现方法。 第一步：设计包含所有列的报表模板，将数据源中的所有列先放置到报表设计界面，并设置你需要的列宽，最终界面如下： ?...第二步：在报表的后台代码中添加一个Columns的属性，用于接收用户选择的列，同时，在报表的ReportStart事件中添加以下代码： /// /// 用户选择的列名称...].Width; // 设置控件坐标 if (tmp == null) { // 设置需要显示的第一列坐标...源码下载： 动态设置报表中的列数量以及列宽度
last").append(' '+ ''); } }) 如果最后列的内容为正数追加上升图标
将2015~2020的数据按照同样的操作进行处理，并将它们拼接成一张大表，最后将每一个title对应的表导出到csv，title写入到index.txt中。...##解决方案 朴素想法 最朴素的想法就是遍历一遍原表的所有行，构建一个字典，字典的每个key是title，value是两个list。...不断将原有数据放入其中，然后到时候直接遍历keys，根据两个list构建pd，排序后导出。 更python的做法 朴素想法应该是够用的，但是不美观，不够pythonic，看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...groupby听着就很满足我的需求，它让我想起了SQL里面的同名功能。 df.groupby('ColumnName').groups可以显示所有的列中的元素。
一般情况下，不同权限的人员使用的数据权限也是不一样的，所以有没有针对这个数据源权限进行设置呢？当然如果上云以后，可以使用行级别的切片器进行限定，那如果是桌面版的如何进行权限的限定呢？...在使用Power BI进行模型设计，数据整理等操作，最终保存的大部分都是以PBIX作为文件名，就像使用Excel进行保存的文件大多数都是以xlxs保持的格式一样。...，通过忽略隐私来进行数据的刷新。...具体操作 1) 设置数据源参数 在Power Query导入数据源的时，可以把数据地址给参数化，如图4所示，这样就能很好的控制数据的权限，只有真正知道数据源的情况下，才能保证数据源正确的导入，并且根据不同的权限进行查看...2) 保存为PBIT模版格式 在加载到Power BI文件后，把文件保存为PBIT模版格式，这样就会在下一次打开文件时，如图1所示，会直接跳出需要输入正确的数据源或者用户名及密码等关键信息，以便于不同的人能够使用不同的数据源
REST本身没有创造新的技术、组件或服务，它的理念就是在现有的技术之上，更好的使用现有的 web规范。用REST规范的web服务器，能够更好的展现资源，客户端能够更好的使用资源。...REST本身跟http无关，但是目前http是与它相关的唯一实例。REST有着优雅、简洁的特性，本文是根据豆瓣api来谈谈自己对restful的一些理解。.../v2/book/1220562 表述了豆瓣api，version2下的图书仓库下的编号为1220562的图书。...把动作转换成资源 比如，上述接口中，用户收藏某本书对外暴露的接口是”/v2/book/:id/collection”,收藏动作通过post方法来展现，而不直接写着api中，collection “收藏...如果对外公开api，api文档的质量直接反应了一个公司的技术水平，甚至一个公司的文化气质。
如果我们使用的mysql是5.7版本，我们则可以使用mysql5.7版本提供的一个新特性--虚拟列来达到上述效果虚拟列在mysql5.7支持2种虚拟列virtual columns 和 stored columns...两者的区别是virtual 只是在读行的时候计算结果，但在物理上是不存储，因此不占存储空间，且仅在InnoDB引擎上建二级索引，而stored 则是当行数据进行插入或更新时计算并存储的，是需要占用物理空间的...CONNECTION_ID(), CURRENT_USER(), NOW()e、可以将已存在的普通列转化为stored类型的衍生列，但virtual类型不行；同样的，可以将stored类型的衍生列转化为普通列...，但virtual类型的不行f、虚拟列定义不允许使用自增 (AUTO_INCREMENT)，也不允许使用自增基列g、虚拟列允许修改表达式，但不允许修改存储方式（只能通过删除重新创建来修改）h、如果虚拟列用作索引...一次用作虚拟列的值，一次用作索引中的值3、虚拟列的使用场景a、虚拟列可以简化和统一查询，将复杂条件定义为生成的列，可以在查询时直接使用虚拟列（代替视图）b、存储虚拟列可以用作实例化缓存，以用于动态计算成本高昂的复杂条件
1、点击[开始菜单] 2、点击[运行] 3、点击[打开] 4、点击[确定]
我们有时候需要将表单内的某列数据分到新的工作表里。...@qq.com 5029 Yan Yuki M Grade 3 Bilingual BG3 H 5029@example.com 妈妈 5029b3@qq.com 解析 首先我们先按年级将表格分为新的文件...关闭VBA窗口，在Excel表Tab中的Developer中点击Macros。 在弹出Macro窗口选择Splitdatabycol并点击Run即可。...然后代码运行之后，会弹出第一个窗口，选择全部表头（标题）{A1:D1} 第二个弹出框选择，除去标题的全部列。
但是我在想，难不成我还要把那么多的主板芯片组的手册都查一遍？于是我就找到了ACPI规范，能够通过它来获取电脑的状态信息。这些信息里面就包括了I/O APIC控制寄存器的基地址。...大概的流程是这样的： 首先，根据MultiBoot2协议，我们能从BootLoader那里获取到一份RSDP的拷贝。接着，就可以去解析这个RSDP，RSDP内包含了RSDT的物理地址。...根据ACPI规范，RSDT的结构是这样的: 然后，我们就可以根据Entry数组中的物理地址，一个个的查找我们需要的数据结构。这时，我们仍然需要在页表中映射这些地址。...经过我的观察，这些物理地址是连续的，且包含在同一个2MB物理页中，因此只需要映射一个物理页即可。 然后，根据ACPI规范，我们可以看到，这个Entry指向了多种数据结构，如APIC、HPET等。...它们这些数据结构的共同特点就是，开头部分都是Signature+length的结构，我们可以根据signature来识别每个Entry项对应的数据结构，然后再用合适的结构体来解析它们。
其实，移植ST比想象的要简单很多，最关键的就是实现setjmp/longjmp，也就是保存寄存器和恢复寄存器，所以步骤如下： 1.分析你的平台的寄存器使用，也就是函数调用规范。...的依赖的文件可能不同，如果需要支持其他OS则需要修改Makefile[9]。...ASM 接下来就是关键的用汇编实现寄存器保存，根据OS的不同，分成了不同的汇编文件： •md_linux.S，所有Linux平台的汇编，根据CPU架构（宏）实现不同平台的函数。...最后，就是用汇编实现函数，需要找下平台相关的资料（也可以直接通过调试setjmp和longjmp的实现，来学习如何将寄存器保存到jmpbuf，以及如何从jmpbuf恢复），详细参考 #21[13]。...其中，宏定义MD_GET_SP，就是如何将jmpbuf的SP，更新为协程的栈地址。这是在MD_INIT_CONTEXT，也就是创建协程时调用的。
如何创建一个用弹出窗口来查看详细信息的超链接列出处：www.dotnetjunkie.com JavaScript...强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 如何创建一个用弹出窗口来查看详细信息的超链接列 出处：www.dotnetjunkie.com... 这篇文章来自于一位忠实的DotNetJunkie的建议，他最初发了一封email给我们， 要求我们给出一个例子来说明如何在DataGrid中设置一个当用户点击时能够弹出 显示其详细信息的新窗口的超链接列...这篇文章包含了两个webforms和一个css第一个webform包含了一个DataGrid，它显示了Northwind数据库中的一列产品还有写着"SeeDetails"的超链接。...只要点击了这个链接，就会调用JavaScript的Window.Open方法来打开一个新的窗口。在一个Url中包含了用户想详细了解的产品的ProductId的Query String 参数。
" # 你放所有csv的文件夹路径 path2 = "....还可加参数 engine="python" 或者指定编码 encoding="utf-8"就可以解决 df1 = pd.read_csv(file_path1) # 索引指定列的数据...'平均齿轮箱主滤芯1_2压力', '平均齿轮箱主滤芯2_1压力', '平均齿轮箱主滤芯2_2压力']] # 保存到新建的文件夹...、Pandas的读取数据、索引指定列的数据、保存数据就能解决（几分钟的事儿）。...保存数据到 csv 文件里，有中文列名 Excel 打开会乱码，指定 encoding=“gb2312” 即可。
阅读更多 场景： 一个博客网站，有N多的博客信息，这些信息都会被标上不同的Tag 我输入搜索某个关键字来查找我需要的博客为M条，在这个M条里各条的Tag又是不一样的。...这样在搜索结果中需要统计出每一个Tag的数量出来进行显示 比如：根据xxx关键字后搜索到的结果为以下3条，假如：Tag以空格隔离存储，split后为独立的Tag 1:Seam框架使用开发指南 对应的...Tag为:Java Seam Framwork 开发 2:Spring框架最佳实践 对应的Tag为:Java Spring 最佳实践 3:Hibernate技术点对点 对应的Tag为:...、点对点(1) 结果: 1:Seam框架使用开发指南 2:Spring框架最佳实践 3:Hibernate技术点对点 如果说在查询到数量不多的情况下，遍历所有的记录后，把Tag进行split后统计加和就...但是如果大量的情况下，就会出现性能问题了。各位有何高招？
self.tableWidget.setItem(0, 0, QTableWidgetItem("设置值的内容")) 可以设置指定单元格里的值。...self.tableWidget.item(0, 0) 可以获取指定单元格里的值，没有值的话为 None # 默认值设置 self.tableWidget.setItem(0, 0, QTableWidgetItem...QTableWidgetItem("click")) self.tableWidget.setItem(2, 1, QTableWidgetItem("xpath")) table_d = {} # 获取表格行数和列数...self.tableWidget.columnCount() # 存储表格数值 for i in range(0, row_num): for j in range(0, cols_num): # 获取指定单元格里的值
在MySQL中使用最多的存储引擎是：innodb和myisam。在myisam中会把总行数保存到磁盘上，使用count(*)时，只需要返回那个数据即可，无需额外的计算，所以执行效率很高。...这样能够极大的提示count(*)的查询效率。但是如果使用二级缓存，可能存在不同的服务器上，数据不一样的情况。需要根据实际业务场景来选择，没法适用于所有业务场景。...这时候根据product单表是没法查询出数据的，必须要去join：unit、brand和category这三张表，这时候该如何优化呢？答：可以将数据保存到ClickHouse。...4、count的各种用法性能对比既然说到count(*)，就不能不说一下count家族的其他成员，比如：count(1)、count(id)、count(普通索引列)、count(未加索引列)。...count(普通索引列)：它需要从所有行的数据中解析出普通索引列，然后判断是否为NULL，如果不是NULL，则行数+1。
HBase的特点: 1）大：一个表可以有数十亿行，上百万列； 2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列； 3）面向列：...所以当一行数据有10列，而Batch为100时，也只能将一行的所有列都放入一个Result，不会混合其他行； ② 缓存值决定一次RPC返回几个Result，根据Batch划分的Result个数除以缓存个数可以得到...Batch后，更准确的说法是缓存值决定了一次RPC返回的Result个数）； RPC请求次数 = （行数 * 每行列数） / Min（每行的列数，批量大小） / 扫描器缓存 下图展示了缓存和批量两个参数如何联动...，下图中有一个包含9行数据的表，每行都包含一些列。...在数据存储方面，需要通过预分区、优化数据布局、增大 Region 大小等方式来提高查询性能；在查询优化方面，需要使用 Scan 操作、过滤器等技术来优化查询过程 31 HBase 宕机如何处理？
比如可以很方便的保存为scv，txt这种传统数据， 可以很方便保存成parquet和orc这种列式存储的文件格式。 也提供partition by的操作来保存成分区表或者是分桶表。...然后通过DataTypes的API创建schema。 这样我们的列信息就有了。 然后是关键的我们如何把一个RDD转换成dataframe需要的Row并且填充好每一行的数据。...所以我们使用RDD的map方法来填充我们每一行的数据并把这一行数据转换成Row对象。...测试ETL处理的正确性 刚才一直在说的是如何生成数据来测试ETL程序是否能够正常处理各种不同类型的数据的。 那么下面要讲的就是如何测试处理ETL程序的正确性了。...\n" +" # 由于数据拆分是根据col_20这一列进行的分层拆分， 所以在这里分别\n" +" # 对这2份数据进行分组并统计每一个分组的计数。
1）大：一个表可以有数十亿行，上百万列； 2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列； 3）面向列：面向列（族）的存储和权限控制...（3）多版本数据 如上文提到的根据Row key和Column key定位到的Value可以有任意数量的版本值，因此对于需要存储变动历史记录的数据，用HBase就非常方便了。...所以当一行数据有10列，而Batch为100时，也只能将一行的所有列都放入一个Result，不会混合其他行； ② 缓存值决定一次RPC返回几个Result，根据Batch划分的Result个数除以缓存个数可以得到...Batch后，更准确的说法是缓存值决定了一次RPC返回的Result个数）； RPC请求次数 =（行数 * 每行列数）/ Min（每行的列数，批量大小） / 扫描器缓存 下图展示了缓存和批量两个参数如何联动...，下图中有一个包含9行数据的表，每行都包含一些列。
这样能够降低的时间复杂度数量级有限。当有无数个数据页来存储表数据时，我们就需要考虑如何建立合适索引，才能方便定位记录所在的页。...空间代价 虽然二级索引不保存原始数据，但要保存索引列的数据，所以会占用更多的空间。...走person_name_score_index索引 索引中行数据按索引值排序，只能根据前缀进行比较。...对于InnoDB，这就是聚簇索引占用空间，等于聚簇索引的页面数量 * 每个页面的大小。InnoDB每个页16K，大概计算出页面数量是353，所以I/O成本是353。...条件中列的顺序 即便列有索引，甚至有多个可能的索引方案，MySQL也可能根本不走索引 因为MySQL是根据成本判断的。
3.1 pandas+sqlalchemy读取数据 我们采用的是pandas+sqlalchemy进行数据的存储读取等操作，原因嘛，对比其他的这个方法最快，最简单（上篇文章已经说过了），读取出来的数据就是...# 查看整体数据信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型查看数据基本信息 pd_read_sql.info() describe默认输出数值类型的列的各项指标数据。...# 查看数据表中数据类型的列的数据分布情况 ''' count：数量统计，非空值数量 mean：均值 std：标准差 min：最小值 25%：四分之一分位数 50%：...() 四、下集预告 以上，相对简洁的给大家分享了如何读取数据，并根据分析维度出发，去拆分、处理现有数据。...下一讲中，我们将一起学习对处理好的数据如何进行数据分析与可视化，也欢迎大家在留言区提出更多可以分析的角度，关于数据分析与可视化这一节，你还想学习什么其他的内容也可以在评论区、留言区进行留言。
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