date_array是什么

时间: 2023-09-10 15:06:01 浏览: 95
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datearray:此函数提供两个日期之间的日期数组。 它提供了年份。 任意两个日期之间的三列中的月和日。-matlab开发

`date_array`是一个自定义的PL/SQL数据类型，它是一个未命名的表类型（`TABLE OF`），表示一个日期数据的数组。在函数中，`date_array`用于存储从指定的表中查询出来的日期数据，用于计算连续天数。 在函数中，使用`BULK COLLECT INTO`语句将查询结果集中的多行数据一次性读入到`date_array`数组中，例如： ``` SELECT CDAY BULK COLLECT INTO date_array FROM HR_ABSENCE ORDER BY CDAY ASC; ``` 这会将`HR_ABSENCE`表中的`CDAY`字段按照日期升序排序后，逐行读入到`date_array`数组中，用于后续的日期计算。`date_array`数组的每个元素都是一个日期类型的值。
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CREATE OR REPLACE FUNCTION check_continuous_days(input_dates IN VARCHAR2) RETURN NUMBER IS date_array DBMS_UTILITY.uncl_array; day_diff NUMBER; continuous_day NUMBER := 1; BEGIN -- 将输入的日期字符串解析为日期数组 date_array := DBMS_UTILITY.comma_to_table(input_dates); -- 按照日期顺序比较相邻两个日期之间的天数差 FOR i IN 2..date_array.count LOOP day_diff := date_array(i) - date_array(i-1); IF day_diff = 1 THEN continuous_day := continuous_day + 1; ELSE continuous_day := 1; END IF; END LOOP; -- 返回连续的天数 RETURN continuous_day; END;

这是一个Oracle函数，用于检查输入的日期字符串中连续的天数。具体而言，该函数的输入参数为一个包含多个日期的字符串，每个日期之间用逗号分隔，例如'2022-01-01,2022-01-02,2022-01-03'。函数的返回值为连续的天数...

CREATE OR REPLACE FUNCTION check_continuous_days(input_table IN VARCHAR2, input_date_field IN VARCHAR2) RETURN NUMBER IS date_array DBMS_UTILITY.uncl_array; day_diff NUMBER; continuous_day NUMBER := 1; BEGIN -- 查询指定表中的日期数据，并按照日期升序排序 SELECT CDAY BULK COLLECT INTO date_array FROM HR_ABSENCE ORDER BY CDAY ASC; -- 按照日期顺序比较相邻两个日期之间的天数差 FOR i IN 2..date_array.count LOOP day_diff := date_array(i) - date_array(i-1); IF day_diff = 1 THEN continuous_day := continuous_day + 1; ELSE continuous_day := 1; END IF; END LOOP; -- 返回连续的天数 RETURN continuous_day; END; 这个函数具体怎么调用

可以使用SELECT语句调用该函数，例如： ...SELECT check_continuous_days('date_table', 'date_field') FROM date_table; 在执行这个语句时，函数会计算每个日期字段的连续天数，并将结果逐行返回。

day_only_series = pd.Series(date_only_array)

它将一个名为 date_only_array 的日期数组作为输入，并将其转换为一个名为 day_only_series 的 Pandas Series 对象。在这个 Series 中，日期被视为索引，而数组中的值被视为对应日期的数据。

帮我解释一下这段代码 UPDATE tb_meeting SET present = JSON_ARRAY_APPEND (IFNULL(present,JSON_ARRAY()),'$',#{userId}) WHERE id = #{meetingId} AND NOW() >= DATE_SUB(CONCAT(date," ",start), INTERVAL 15 MINUTE) AND NOW() < DATE_SUB(CONCAT(date," ",end),INTERVAL 15 MINUTE) AND JSON_CONTAINS(IFNULL(members,JSON_ARRAY()),CAST(#{userId} AS CHAR)) AND NOT JSON_CONTAINS(IFNULL(present,JSON_ARRAY()),CAST(#{userId} AS CHAR))

这个操作使用了 MySQL 8.0 引入的 JSON_ARRAY_APPEND 函数。 2. 更新操作只针对满足一定条件的记录：会议的 id 必须等于 #{meetingId}，且当前时间必须在会议开始时间的前 15 分钟到会议结束时间的前 15 分钟...

帮我解释一下这段代码SELECT COUNT(*) FROM tb_meeting WHERE id = #{meetingId} AND status IN(3,4) AND NOW() BETWEEN DATE_SUB(CONCAT(date," ",start), INTERVAL 15 MINUTE) AND DATE_ADD(CONCAT(date," ",start), INTERVAL 5 MINUTE) AND JSON_CONTAINS(IFNULL(members,JSON_ARRAY()),CAST(#{userId} AS CHAR)) AND NOT JSON_CONTAINS(IFNULL(present,JSON_ARRAY()), CAST(#{userId} AS CHAR))

这段代码是一条SQL语句，用于查询符合一定条件的记录数量。具体的解释如下： 1. 查询的表是名为 "tb_meeting" 的表。 2. 查询条件包括： - "id" 字段等于给定的 "meetingId" 参数的值； - "status" 字段的值为 3 ...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] 代码优化

可以将以上代码进行优化，...以上代码首先使用fillna方法填充缺失值，然后将data的第一列作为date_history，第二列作为data_history，并将它们合并成一个数组history。这样可以简化代码，并让代码更易读。

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

date_history = np.array([datetime.datetime.strptime(date, '%Y/%m/%d %H:%M') for date in date_history]) start_time, end_time = date_history[0], date_history[-1] delta = datetime.timedelta(minutes=15) ...

data 是datafame格式，def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

2. 不需要将 date_history 转换为 numpy array，因为 iloc 输出的已经是 numpy array 类型了。 3. 在处理日期缺失时，可以使用 pandas 的 resample 函数来实现时间间隔的补充，避免手动循环。 4. 在处理缺失位置时，...

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码 优化

data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y/%m/%d %H:%M') data.set_index('date', inplace=True) # 重采样，补全缺失值 data_resampled = data.resample('15T').ffill() # 合并原数据和重...

def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有短期依赖性') else: print('时间序列没有短期依赖性') acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有周期性') else: print('时间序列没有周期性') adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: print('时间序列是平稳的') else: print('时间序列不是平稳的') res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): print('时间序列没有明显的季节性变化') else: print('时间序列存在季节性变化') pass，python def函数用web接口进行封装

data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p ).any(): ...

JSON parse error: Cannot deserialize value of type java.util.Date from Array value (token JsonToken.START_ARRAY)

在这个例子中，json.parse error: Cannot deserialize value of type 'java.util.Date' from Array value (token 'JsonToken.START_ARRAY')表明系统期望找到一个日期类型的值（即一个表示日期的对象），但实际上...

from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p ).any()...

date_history, data_history = np.array(data.iloc[:, 0]), [x for item in np.array(data.iloc[:, 1]).tolist() for x in item] history_time_list = [datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') for date in date_history] 代码 报错 'float' object is not iterable

这个错误提示说明在你的代码中，有一个变量是float类型的，但是你尝试用一个for...data_history = np.array(data.iloc[:, 1]).flatten().tolist() 这样就可以避免出现'float' object is not iterable这个错误了。

优化这段代码 if (EpointCollectionUtils.isNotEmpty(caseCombineList)) { beanArray.clear(); beanArray.addAll(caseCombineList); logDataJson.put(caseCombineList.get(0).getSql_TableName(), JSON.toJSONStringWithDateFormat(beanArray, EpointDateUtil.DATE_TIME_FORMAT)); } if (EpointCollectionUtils.isNotEmpty(subCaseinfoList)) { beanArray.clear(); beanArray.addAll(subCaseinfoList); logDataJson.put(subCaseinfoList.get(0).getSql_TableName(), JSON.toJSONStringWithDateFormat(beanArray, EpointDateUtil.DATE_TIME_FORMAT)); }

logDataJson.put(tableName, JSON.toJSONStringWithDateFormat(beanArray, EpointDateUtil.DATE_TIME_FORMAT)); } } 然后在原来的代码中调用这个函数即可： generateLogDataJson(caseCombineList, ...
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