var promiseGetApServerURL = Css_JsonFactory.getJsonData(Css_CommonConst.APSERVERURL_JSON_URL).then(function(res){ // APｻｰﾊﾞｱﾄﾞﾚｽが存在しない場合 if (Css_CheckFactory.checkUndefNull(res) === true || jQuery.trim(res).length === 0) { var errorObj = {}; errorObj.errorCode = 'Css0021W'; errorObj.errorMessage = Css_MessageFactory.getMessage(errorObj.errorCode, []); promiseGetApServerURLErrorList.push(errorObj); // エラー処理 throw new Error(JSON.stringify(promiseGetApServerURLErrorList)); } // セッションストレージにAPサーバURLを登録 Css_StorageFactory.setItem(Css_CommonConst.APSBADRS_SESSION_STORAGE_KEY, jQuery.trim(res)); }).catch(function(res) {} JI==解析代碼

这段代码使用了Promise对象，通过调用Css_JsonFactory.getJsonData()方法获取APSERVERURL的JSON数据。如果返回的数据为undefined或者空字符串，则会抛出一个错误，并将错误对象添加到promiseGetApServerURLErrorList数组中。如果成功获取到APSERVERURL，则将其存储到sessionStorage中。catch()方法用于处理错误情况。

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6、每个用户按周求和并差分（一周7天，年度分开），并求取差分结果的基本统计量，统计量同三。 res4 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 按周求和 data_weekly = data_t[col].resample('W').sum() # 差分 data_diff = data_weekly.diff(periods=1) # 去除第一个NaN值 data_diff = data_diff[1:] # 求取差分结果的基本统计量 res_temp = pd.DataFrame() res_temp['最大值'] = data_diff.max() res_temp['最小值'] = data_diff.min() res_temp['均值'] = data_diff.mean() res_temp['中位数'] = data_diff.median() res_temp['和'] = data_diff.sum() res_temp['方差'] = data_diff.var() res_temp['偏度'] = data_diff.skew() res_temp['峰度'] = data_diff.kurt() res4 = pd.concat([res4, res_temp.T], axis=1) res4.columns = data_t.columns print("每个用户按周求和并差分的基本统计量") print(res4)修改运行代码

修改后的运行代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data_t = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('20210101', periods=365),
                       'user1': [i%50 for i in range(365)],
                       'user2': [i%30 for i in range(365)]})
data_t = data_t.set_index('date')

# 对数据进行处理并计算基本统计量
res4 = pd.DataFrame()
for col in data_t.columns:
    # 按周求和
    data_weekly = data_t[col].resample('W').sum()
    # 差分
    data_diff = data_weekly.diff(periods=1)
    # 去除第一个NaN值
    data_diff = data_diff[1:]
    # 求取差分结果的基本统计量
    res_temp = pd.DataFrame()
    res_temp['最大值'] = data_diff.max()
    res_temp['最小值'] = data_diff.min()
    res_temp['均值'] = data_diff.mean()
    res_temp['中位数'] = data_diff.median()
    res_temp['和'] = data_diff.sum()
    res_temp['方差'] = data_diff.var()
    res_temp['偏度'] = data_diff.skew()
    res_temp['峰度'] = data_diff.kurt()
    res4 = pd.concat([res4, res_temp.T], axis=1)
res4.columns = data_t.columns

# 输出结果
print("每个用户按周求和并差分的基本统计量：")
print(res4)

这段代码会首先创建一个示例数据（共365天，包含两个用户），然后按照上述要求对数据进行处理并计算基本统计量。注意需要将时间戳列设置为索引，并且确保数据类型正确。最后输出每个用户按周求和并差分的基本统计量。

handleSizeChange(val) { console.log(`每页 ${val} 条`); var _this = this _this.pageSize = val _this.token = sessionStorage.getItem("token") axios.get('http://localhost:8082/event/eventForm?page=' + _this.page +'&pageSize=' +_this.pageSize, { headers:{ 'token': _this.token } }) .then(function (ref) { console.log(ref.data) _this.tableData = ref.data.data.records _this.total = ref.data.data.total-0 }) }, handleCurrentChange(val) { console.log(`当前页: ${val}`); var _this = this _this.token = sessionStorage.getItem("token") _this.page = val axios.get('http://localhost:8082/event/eventForm?page=' + _this.page +'&pageSize=' +_this.pageSize, { headers:{ 'token': _this.token } }) .then(function (ref) { console.log(ref.data) _this.tableData = ref.data.data.records _this.total = ref.data.data.total-0 }) },

这是一个使用了 Vue.js 和 Axios 库的前端分页查询的方法。其中，handleSizeChange 方法用于在每页显示条数发生变化时触发，通过发送请求到后端，获取指定页码和指定每页显示条数的数据，同时更新表格的数据和总记录数。handleCurrentChange 方法用于在当前页发生变化时触发，同样通过发送请求到后端，获取指定页码和指定每页显示条数的数据，同时更新表格的数据和总记录数。这个分页查询的实现需要后端提供相应的接口支持，同时需要前端进行相应的参数配置和数据渲染。