jupyter notebook中在数据表buffer中添加‘u’，‘v’，‘j’三列，新的列等于tra表中的三列

在Jupyter Notebook中，如果你有一个名为`tra`的数据表（DataFrame），并且你想在这个DataFrame的buffer（内存中的临时表格）中添加新的列`u`、`v`和`j`，你可以使用pandas库提供的操作。这里是一个示例：

import pandas as pd

# 假设tra是一个已经存在的DataFrame
tra = pd.DataFrame(...)  # 请替换...为你的实际数据

# 创建新列
u_values = ...  # 新列'u'的数据
v_values = ...  # 新列'v'的数据
j_values = ...  # 新列'j'的数据

# 将新数据添加到DataFrame中
tra['u'] = u_values
tra['v'] = v_values
tra['j'] = j_values

# 如果'buffer'是指DataFrame的一个副本而不是直接操作原始数据，你可能需要创建一个新的DataFrame
# buffer = tra.copy()

现在`tra` DataFrame就包含了新的三列`u`、`v`和`j`。

相关问题

编写一条sql 其中mobile_tb_tra_ctrip_rrcords为数据表 mobile_tb_tra_apply为出差表 mobile_tb_tra_reconciliation为对账表 数据表中的apply_id = 出差表的id 对账表中的pay包含数据表中的batch_no 条件是数据表中的order_date大于2021-12-31 并且小于2022-08-01 出差表中的statu为32 对账表中的dzsj大于2022-07-31并且对账表中的is_kp=1

以下是符合要求的 SQL 语句：

SELECT r.pay
FROM mobile_tb_tra_ctrip_rrcords r
JOIN mobile_tb_tra_apply a ON r.apply_id = a.id
JOIN mobile_tb_tra_reconciliation c ON r.batch_no = c.pay
WHERE a.status = 32
AND r.order_date > '2021-12-31' AND r.order_date < '2022-08-01'
AND c.dzsj > '2022-07-31' AND c.is_kp = 1;

解释一下上面的 SQL 语句：

首先，我们要从三个数据表中获取数据，因此需要使用 `JOIN` 关键字将它们连接起来。连接条件是 `mobile_tb_tra_ctrip_rrcords` 表中的 `apply_id` 字段与 `mobile_tb_tra_apply` 表中的 `id` 字段相等，以及 `mobile_tb_tra_ctrip_rrcords` 表中的 `batch_no` 字段与 `mobile_tb_tra_reconciliation` 表中的 `pay` 字段相等。

然后，我们需要筛选出符合一系列条件的记录。这些条件包括：

- `mobile_tb_tra_apply` 表中的 `status` 字段等于 32。
- `mobile_tb_tra_ctrip_rrcords` 表中的 `order_date` 字段大于 '2021-12-31'，并且小于 '2022-08-01'。
- `mobile_tb_tra_reconciliation` 表中的 `dzsj` 字段大于 '2022-07-31'，并且 `is_kp` 字段等于 1。

最后，我们只需要从 `mobile_tb_tra_ctrip_rrcords` 表中选取符合条件的记录的 `pay` 字段即可。

如何禁止pytorch使用cpu训练？ Sent message. Recent activity 生成一段用于时序数据预测的transformer代码，其中包含一小段用于训练和测试的数据，其中单个时刻的数据为512维，训练集900条，测试集100条。 7:58 PM 生成一段用于时序数据预测的transformer代码，其中包含一小段用于训练和测试的数据 7:54 PM 古希腊的“一”与“逻各斯”是什么关系 Yesterday 黑格尔的认识论是某种可知论吗 Yesterday 黑格尔的认识论是可知论吗？ Yesterday 神经网络绘图中，输出层激活函数一般画在哪里 2 days ago tra

虽然可以使用`torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`来设置默认的张量类型为GPU张量，从而确保PyTorch只使用GPU进行训练。但是，这种方法可能会导致内存不足的问题，因为所有张量都会被分配到GPU上，即使它们可能不需要在GPU上进行计算。

因此，强烈建议使用`.to(device)`方法将模型和数据显式地移动到GPU上，以确保它们确实在GPU上运行，从而获得最佳性能和效率。如果没有GPU可用，可以将设备设置为CPU，例如：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
    print("Using GPU device:", torch.cuda.get_device_name(device))
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("Using CPU device.")

# 将模型和数据移动到设备上
model.to(device)
data = data.to(device)

在这个例子中，首先检查是否有可用的GPU设备，如果有，则将设备设置为第一个可用的GPU设备。如果没有可用的GPU设备，则将设备设置为CPU。最后，使用`.to(device)`方法将模型和数据移动到所选的设备上。这样可以确保代码在GPU上训练（如果有可用的GPU设备），否则在CPU上进行训练。