list(order_data.columns[:n[i[0]]])[1:]
时间: 2023-11-12 13:04:02 浏览: 38
根据您提供的引用内容,您想知道关于"list(order_data.columns[:n[i]])[1:]"的信息。
根据我理解,您想获取一个关于order_data数据表的列的列表,但是要排除索引为n[i]的列,然后返回索引为1以后的列。
根据引用显示的错误信息,我注意到"ORA-01747: user.table.column, table.column 或列说明无效"表示在SQL语句中使用无效的用户、表或列说明。根据引用中的示例SQL语句,它看起来是一个插入语句,向名为"xajrainandevpparamter"的表中插入数据。
综合以上信息,根据引用中的示例,使用"list(order_data.columns[:n[i]])[1:]"这样的代码片段可能是在执行MySQL的命令行中,通过登录到MySQL服务器并执行相关的SQL语句来获取指定条件下的列列表。
然而,具体的目的和用途还需要更多的上下文信息来确认和提供准确的答案。如果您能提供更多关于您的问题和背景的信息,我将能够更好地为您提供帮助。
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fun_window = Window.partitionBy(primary_keys_list). \ orderBy([F.col(field).desc() for field in self.config.deduplication_order_columns.split(',')]) dataframe_ordered = df.withColumn("row_num_order", F.row_number().over(fun_window)) source_data_df_process = dataframe_ordered.filter(F.col("row_num_order") == 1) df = source_data_df_process.drop("row_num_order")转换为sql语句
SELECT *
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY primary_key1, primary_key2, ..., primary_keyn
ORDER BY field1 DESC, field2 DESC, ..., fieldn DESC) AS row_num_order
FROM table_name
) t
WHERE t.row_num_order = 1;
import scipy.signal as signal import numpy as np import pylab as pl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) ''' 一阶滞后滤波法 a: 滞后程度决定因子,0~1 ''' def FirstOrderLag(inputs,a): tmpnum = inputs[0] #上一次滤波结果 for index,tmp in enumerate(inputs): inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum tmpnum = tmp return inputs path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x1= list(data_B.iloc[::, 0]) x2= list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] y=FirstOrderLag(x1,0.48) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x2, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 将python代码转化成matlab代码
import numpy as np
import scipy.io
a = 0.48
def first_order_lag(inputs, a):
tmpnum = inputs[0]
for index, tmp in enumerate(inputs):
inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum
tmpnum = tmp
return inputs
path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx'
data_B = pd.read_excel(path, header=None)
x1= list(data_B.iloc[::, 0])
x2= list(data_B.iloc[::, 0])
y = first_order_lag(x1, a)
# Save data to MATLAB .mat file
scipy.io.savemat('data.mat', {'x2': x2, 'y': y})