empty_columns = data.columns[data.isnull().all()] empty_columns

时间: 2024-06-16 10:04:56 浏览: 22
根据提供的引用内容，报错信息显示"column(date) values is null while columns is not nullable"，意味着在列"date"中存在空值，但该列被定义为不可为空。根据这个错误信息，可以推断出你想要找到所有值都为空的列。 在给定的代码中，`data.columns`返回了数据框中的所有列名，`data.isnull().all()`返回一个布尔值的数据框，其中为True的位置表示该列的所有值都为空。因此，`data.columns[data.isnull().all()]`将返回所有值都为空的列的列名。 以下是一个示例代码，演示如何找到所有值都为空的列： ```python empty_columns = data.columns[data.isnull().all()] print(empty_columns) ``` 请注意，这只是一个示例代码，你需要将其适应你的具体数据框和列名。如果你提供更多的上下文信息，我可以给出更具体的答案。
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function median_target(var) { temp = data[data[var].notnull()]; temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index(); return temp; } data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3; target_col = ["Outcome"]; cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist(); cat_cols = [x for x in cat_cols]; num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = LabelEncoder(); for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]); data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); df_data_og = data.copy(); data = data.drop(columns=num_cols, axis=1); data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how='left'); X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_test = to_categorical(y_test);将这段代码添加注释

# 导入必要的库 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler from keras.utils import to_categorical from sklearn.model_selection import train_test_split # 定义函数，返回每个特征在不同结果下的中位数 def median_target(var): temp = data[data[var].notnull()] temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index() return temp # 将缺失值填充为中位数 data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5 data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107 data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1 data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27 data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32 data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70 data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 # 将数据进行分类处理 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols] # 对二分类特征进行编码 le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # 将分类特征进行独热编码 data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # 对数值特征进行标准化 std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # 将数据进行合并 df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how='left') # 划分训练集和测试集，对标签进行独热编码 X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

将下列代码变为伪代码def median_target（var）： temp = data[data[var].notnull（）] temp = temp[[var， 'Outcome']].groupby（['Outcome']）[[var]].median（）.reset_index（） return temp data.loc[（data['Outcome'] == 0 ） & （data['Insulin'].isnull（））， 'Insulin'] = 102.5 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['Insulin'].isnull（））， 'Insulin'] = 169.5 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['Glucose'].isnull（））， 'Glucose'] = 107 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['Glucose'].isnull（））， 'Glucose'] = 1 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['SkinThickness'].isnull（））， 'SkinThickness'] = 27 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['SkinThickness'].isnull（））， 'SkinThickness'] = 32 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['BloodPressure'].isnull（））， 'BloodPressure'] = 70 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['BloodPressure'].isnull（））， 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['BMI'].isnull（））， 'BMI'] = 30.1 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['BMI'].isnull（））， 'BMI'] = 34.3 target_col = [“Outcome”] cat_cols = data.nunique（）[data.nunique（） < 12].keys（）.tolist（） cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical列 num_cols = [x for x in data.columns if x 不在 cat_cols + target_col] #Binary列有 2 个值 bin_cols = data.nunique（）[data.nunique（） == 2].keys（）.tolist（） #Columns 2 个以上的值 multi_cols = [i 表示 i in cat_cols if i in bin_cols] #Label编码二进制列 le = LabelEncoder（） for i in bin_cols ： data[i] = le.fit_transform（data[i]） #Duplicating列用于多值列 data = pd.get_dummies（data = data，columns = multi_cols ） #Scaling 数字列 std = StandardScaler（） 缩放 = std.fit_transform（数据[num_cols]） 缩放 = pd。数据帧（缩放，列=num_cols） #dropping原始值合并数字列的缩放值 df_data_og = 数据.copy（） 数据 = 数据.drop（列 = num_cols，轴 = 1） 数据 = 数据.合并（缩放，left_index=真，right_index=真，如何 = “左”） # 定义 X 和 Y X = 数据.drop（'结果'， 轴=1） y = 数据['结果'] X_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split（X， y， train_size=0.8， shuffle=True， random_state=1） y_train = to_categorical（y_train） y_test = to_categorical（y_test）

function median_target(var) { temp = data[data[var].notnull()]; temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index(); return temp; } data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3; target_col = ["Outcome"]; cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist(); cat_cols = [x for x in cat_cols]; num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = LabelEncoder(); for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]); data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); df_data_og = data.copy(); data = data.drop(columns=num_cols, axis=1); data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how='left'); X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_test = to_categorical(y_test);

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isnull(COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,'Scale'),0) as N'小数位数', (case when a.isnullable=1 then '√'else '' end) N'允许空', isnull(e.text,'') N'默认值', isnull(g.[value],'') AS N'字段说明' FROM ...
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在SQL数据库中，获取所有表及其字段以及字段的中文描述是一项常见的需求，这对于数据库...如果数据库中未设置中文描述，那么isnull(g.[value], '') AS N'字段说明'或isnull(e.value, '') AS N'描述'将会返回空值。

import tkinter as tk from tkinter import filedialog import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler class DataImporter: def init(self, master): self.file_path = self.master = master self.master.title("数据导入") # 创建用于显示文件路径的标签 self.path_label = tk.Label(self.master, text="请先导入数据集！") self.path_label.pack(pady=10) # 创建“导入数据集”按钮 self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) # 创建“显示数据集”按钮 self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_data) self.show_button.pack(pady=10) # 创建“退出程序”按钮 self.quit_button = tk.Button(self.master, text="退出程序", command=self.master.quit) self.quit_button.pack(pady=10) # 创建一个空的 DataFrame 用于存放数据集 self.data = pd.DataFrame() def load_data(self): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了文件，则导入数据集 if file_path: self.data = pd.read_csv(file_path) self.path_label.config(text=f"已导入数据集：{file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件，请选择正确的文件") def show_data(self): if not self.data.empty: # 创建一个新窗口来显示数据集 top = tk.Toplevel(self.master) top.title("数据集") # 创建用于显示数据集的表格 table = tk.Text(top) table.pack() # 将数据集转换为字符串并显示在表格中 table.insert(tk.END, str(self.data)) table.config(state=tk.DISABLED) # 创建“数据预处理”按钮 process_button = tk.Button(top, text="数据预处理", command=self.process_data) process_button.pack(pady=10) else: self.path_label.config(text="请先导入数据集") def process_data(self): try: self.data = pd.read_csv(self.file_path) missing_values = self.data.isnull().sum() for col in self.data.columns: mean = np.mean(self.data[col]) std = np.std(self.data[col]) outliers = [x for x in self.data[col] if (x > mean + 2 * std)] if len(outliers) > 0: print('Column {} has outliers: {}'.format(col, outliers)) scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(self.data) print('Data preprocessing completed.') except Exception as e: print('Error: ' + str(e)) if name == "main": root = tk.Tk() app = DataImporter(root) root.geometry("400x300+100+100") root.mainloop()上面的这段代码中，file_path么有定义属性，帮我按照代码的环境，补全属性

self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_...

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# 读取数据集wine_data = pd.read_csv('wine_data.csv')# 将数据集按照价格是否缺失分为两个部分known_price = wine_data[wine_data.price.notnull()]unknown_price = wine_data[wine_data.price.isnull()]# 特征工程，得到新的数据集x = known_price.iloc[:, 1:]y = known_price.iloc[:, 0]rf = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=0)rf.fit(x, y)predicted_price = rf.predict(unknown_price.iloc[:, 1:])# 将预测得到的价格值填充到原来的数据集中wine_data.loc[wine_data.price.isnull(), 'price'] = predicted_price报 could not convert string to float: 'US'的错误怎么解决

unknown_price = wine_data[wine_data.price.isnull()] # 特征工程，得到新的数据集 known_price = pd.get_dummies(known_price, columns=['country']) # 将产地转换为虚拟变量 unknown_price = pd.get_dummies...

SELECT DISTINCT p.*, u1.id AS directorId, CASE WHEN up1.member_type = 348 THEN u1.nickname ELSE up1.member_name END AS directorName FROM project p LEFT JOIN userproject up1 ON p.p_id=up1.p_id AND up1.director=1 LEFT JOIN sys_user u1 ON up1.member_id = u1.id LEFT JOIN userproject up ON p.p_id=up.p_id LEFT JOIN sys_user u ON up.member_id = u.id LEFT JOIN sys_user_department d ON d.user_id = u.id WHERE (p.enable = ? AND p.audit_status = ? AND p.organization_id = ? AND p.project_name IS NOT NULL) GROUP BY p.project_name,p.project_code,p.project_nature ORDER BY p.p_id DESC报错Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'spms.p.p_id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by怎么处理

这是因为 MySQL 的 sql_mode 设置了 only_full_group_by，导致在 GROUP BY 子句中未包含的... AND p.project_name IS NOT NULL) GROUP BY p.project_name,p.project_code,p.project_nature ORDER BY p.p_id DESC

UPDATE a SET a.refund_status = b.dealstat , a.refund_time = b.dealtime FROM dwi_store_setmt_ord_dtl_p a INNER JOIN sdi_dgmps_dgmpsdb_mstore.chainstorefeemangdtl_p b ON a.comp_code = trim(upper(b.companycode)) AND a.src_pid = trim(b.pid) WHERE a.refund_status = 0 AND ISNULL(a.refund_time,'') = '' AND b.dealstat = 1 AND ISNULL(a.dealtime,'') <> '' ;改为用merge into 更新

AND ISNULL(a.refund_time, '') = '' AND ISNULL(a.dealtime, '') <> '' WHEN MATCHED THEN UPDATE SET a.refund_status = b.dealstat, a.refund_time = b.dealtime; This MERGE statement combines the ...

def deduplicate(self, df: DataFrame) -> DataFrame: key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)怎么用临时表和cte的形式写成sql

AND (<is_deleted_column> = 'False' OR <is_deleted_column> IS NULL) ) SELECT * FROM filtered_cte; 其中，tmp_table是源数据的临时表，<key_columns>是self.config.deduplication_key_columns中的列名，...

将这段代码变为伪代码形式target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] #Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] #Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols :median_target('BMI') data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled,columns=num_cols) #dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns = num_cols,axis = 1) data = data.merge(scaled,left_index=True,right_index=True,how = "left")

设置目标列为"Outcome" 将唯一值少于12个的列作为分类变量列，并存储在cat_cols列表中 从数据集中选择数值列，不包括分类变量和目标列，存储在num_cols列表中 ...将数据集的副本存储在df_data_og中

def median_target(var): temp = data[data[var].notnull()] temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index() return temp data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] #Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] #Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols : data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled,columns=num_cols) #dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns = num_cols,axis = 1) data = data.merge(scaled,left_index=True,right_index=True,how = "left") # Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

这段代码看起来是在进行数据预处理，首先定义了一个函数median_target，用于计算每个类别中某个特征的中位数。然后根据不同的Outcome值，对缺失值进行填充。接着将数据集中的分类特征进行编码，将二元特征进行...

# 空值处理 train_shape = (train.count(), len(train.columns)) train_null_count = train.select([sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in train.columns]).collect()[0] train_null_count = {col: count for col, count in zip(train.columns, train_null_count)}报错TypeError: Column is not iterable怎么办

这个错误提示是因为你尝试将列对象作为可迭代对象进行循环，而列对象并不是可迭代对象，因此...train_null_count = train_pd.isnull().sum().to_dict() 这样可以得到一个字典，其中键为列名，值为该列的空值数量。

def get_missing_ratio(data, ratio): missing_ratio = pd.DataFrame({'ratio': data.isnull().sum() / data.shape[0]}) missing_ratio['name'] = [data[c] if c != 'target' else 'target' for c in missing_ratio.index] return missing_ratio[missing_ratio['ratio'] >= ratio].reset_index().rename(columns={'index': 'col'})

missing_ratio = pd.DataFrame({'ratio': data.isnull().sum() / data.shape[0]}) missing_ratio['name'] = [data[c] if c != 'target' else 'target' for c in missing_ratio.index] return missing_ratio...

以下python语句sql = """ SELECT date_z, COUNT(*) + IFNULL(nn, 0) FROM ( SELECT id_person, date_z, date_finish FROM luzhi_jilu_all WHERE id_person = %s AND (date_z = date_finish OR date_finish IS NULL) ) AS t1 LEFT JOIN ( SELECT id_person, date_finish, COUNT(*) AS nn FROM luzhi_jilu_all GROUP BY id_person, date_finish ) AS t2 ON t1.id_person = t2.id_person AND t1.date_z = t2.date_finish GROUP BY date_z ORDER BY date_z DESC """ params = (id_person,) cs.execute(sql, params) jg = cs.fetchall()提示出现以下错误pymysql.err.InternalError: (1055, "Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 't2.nn' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by"),请检查错误,并修改

WHERE id_person = %s AND (date_z = date_finish OR date_finish IS NULL) ) AS t1 LEFT JOIN ( SELECT id_person, date_finish, COUNT(*) AS nn FROM luzhi_jilu_all GROUP BY id_person, date_finish ) AS...

na_index_1 = na_userid[na_userid['uniqueVisitorId'].isnull()].index.tolist() na_uniqueVisitorId = na_userid.iloc[na_index_1] nona_uniqueVisitorId = na_userid.drop(index=na_index_1) # 替换userid na_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['ip'] nona_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['uniqueVisitor'] # 将数据重新整合 con_data = pd.concat([nona_userid, na_uniqueVisitorId, nona_uniqueVisitorId], axis=0) con_data['userid'] = con_data['userid'].apply(lambda x: str(x)) con_data['reallID'] = con_data['userid'].rank() print(con_data) total_user = len(con_data['reallID'].drop_duplicates()) print('用户的总数:', total_user) # 数据清洗 # 寻找reallID.sessionid的全部组合 reallid_sessionid = con_data[['reallID', 'sessionid']].drop_duplicates() # 对reallID进行统计 reallid_count = pd.DataFrame(reallid_sessionid.groupby('reallID')['reallID'].count()) print(reallid_count) reallid_count.columns = ['count'] print(reallid_count) reallid_count['reallID'] = reallid_count.index.tolist() print(reallid_count)请请解释每行代码

1. na_index_1 = na_userid[na_userid['uniqueVisitorId'].isnull()].index.tolist() 该行代码的作用是找到数据集 na_userid 中 uniqueVisitorId 为空的行的索引，并将这些索引保存在列表 na_index_1 中。 ...

new_df = new_df.select(*self.fill_empty_colums(new_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(0)) older_df = older_df.select(*self.fill_empty_colums(old_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(1)) key_column = [F.col(column_name) for column_name in key_columns]

CASE WHEN col1 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col1 END AS col1_filled, CASE WHEN col2 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col2 END AS col2_filled, ..., CASE WHEN coln IS NULL THEN 'default_value'...

test_df = data[data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) train_df = data[~data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) feature_name = [f for f in data.columns if f not in drop_cols] X_train = train_df[feature_name].reset_index(drop=True) X_test = test_df[feature_name].reset_index(drop=True) y = train_df['label'].reset_index(drop=True)

data[data["label"].isnull() == True] 会根据这个布尔数组筛选出缺失 "label" 的数据点，也就是测试集。data[~data["label"].isnull() == True] 则是选择不缺失 "label" 的数据点，也就是训练集。 reset_...

missing = "[]" data = pd.read_csv('result.csv',header=0,na_values=missing) data['发表时间'] = pd.to_datetime(data['发表时间']) print(data.isnull) data.reset_index('发表时间', inplace=True) print(data.describe()) print(data.columns)

要解决这个问题，你需要将 data.isnull 修改为 data.isnull()，以正确地调用 isnull() 方法来检查数据中的缺失值。同时，请注意在使用 describe() 和 columns 属性时不要忽略括号。 以下是修改后的代码...

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基于SpringMVC+Hibernate+AngularJs前后端分离的选课系统+源码+文档+界面展示（毕业设计&课程设计）

基于SpringMVC+Hibernate+AngularJs前后端分离的选课系统+源码+文档+界面展示，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于SpringMVC+Hibernate+AngularJs前后端分离的选课系统+源码+文档+界面展示，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于SpringMVC+Hibernate+AngularJs前后端分离的选课系统+源码+文档+界面展示，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介： 本选课系统开源协议基于GPL协议，仅用作交流学习用途。 本系统采用了前后端分离的开发模式，后端采用Springmvc+Hibernate框架。 前端使用AngularJs+JQuery+Bootstrap开发，并且使用前端构建工具Gulp。
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51单片机模拟汽车左右转向灯控制系统的源代码和仿真电路

免费开源《基于51单片机的模拟汽车左右转向灯控制系统》的源代码和仿真电路，含c程序源码、Proteus仿真电路。 //功能：汽车左右转向灯程序 #include <REGX51.H> //包含头文件REGX51.H sbit LEDL1=P0^0; //定义P0.0引脚位名称为LEDL1,左前转向灯 sbit LEDL2=P0^1; //定义P0.1引脚位名称为LEDL2,左后转向灯 sbit LEDR1=P0^2; //定义P0.2引脚位名称为LEDR1,右前转向灯 sbit LEDR2=P0^3; //定义P0.3引脚位名称为LEDR2,右后转向灯 sbit S1=P1^0; //定义P1.0引脚位名称为S1，S1为0,左转向灯闪烁 sbit S2=P1^1; //定义P1.1引脚位名称为S2，S2为0,右转向灯闪烁 //函数名：delay //函数功能：实现软件延时 //形式参数：无符号整型变量i //返回值：无 void delay(unsigned int i) { wh
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京瓷TASKalfa系列维修手册：安全与操作指南

"该资源是一份针对京瓷TASKalfa系列多款型号打印机的维修手册，包括TASKalfa 2020/2021/2057，TASKalfa 2220/2221，TASKalfa 2320/2321/2358，以及DP-480，DU-480，PF-480等设备。手册标注为机密，仅供授权的京瓷工程师使用，强调不得泄露内容。手册内包含了重要的安全注意事项，提醒维修人员在处理电池时要防止爆炸风险，并且应按照当地法规处理废旧电池。此外，手册还详细区分了不同型号产品的打印速度，如TASKalfa 2020/2021/2057的打印速度为20张/分钟，其他型号则分别对应不同的打印速度。手册还包括修订记录，以确保信息的最新和准确性。" 本文档详尽阐述了京瓷TASKalfa系列多功能一体机的维修指南，适用于多种型号，包括速度各异的打印设备。手册中的安全警告部分尤为重要，旨在保护维修人员、用户以及设备的安全。维修人员在操作前必须熟知这些警告，以避免潜在的危险，如不当更换电池可能导致的爆炸风险。同时，手册还强调了废旧电池的合法和安全处理方法，提醒维修人员遵守地方固体废弃物法规。 手册的结构清晰，有专门的修订记录，这表明手册会随着设备的更新和技术的改进不断得到完善。维修人员可以依靠这份手册获取最新的维修信息和操作指南，确保设备的正常运行和维护。 此外，手册中对不同型号的打印速度进行了明确的区分，这对于诊断问题和优化设备性能至关重要。例如，TASKalfa 2020/2021/2057系列的打印速度为20张/分钟，而TASKalfa 2220/2221和2320/2321/2358系列则分别具有稍快的打印速率。这些信息对于识别设备性能差异和优化工作流程非常有用。 总体而言，这份维修手册是京瓷TASKalfa系列设备维修保养的重要参考资料，不仅提供了详细的操作指导，还强调了安全性和合规性，对于授权的维修工程师来说是不可或缺的工具。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【进阶】入侵检测系统简介

![【进阶】入侵检测系统简介](http://www.csreviews.cn/wp-content/uploads/2020/04/ce5d97858653b8f239734eb28ae43f8.png) # 1. 入侵检测系统概述** 入侵检测系统（IDS）是一种网络安全工具，用于检测和预防未经授权的访问、滥用、异常或违反安全策略的行为。IDS通过监控网络流量、系统日志和系统活动来识别潜在的威胁，并向管理员发出警报。 IDS可以分为两大类：基于网络的IDS（NIDS）和基于主机的IDS（HIDS）。NIDS监控网络流量，而HIDS监控单个主机的活动。IDS通常使用签名检测、异常检测和行
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轨道障碍物智能识别系统开发

轨道障碍物智能识别系统是一种结合了计算机视觉、人工智能和机器学习技术的系统，主要用于监控和管理铁路、航空或航天器的运行安全。它的主要任务是实时检测和分析轨道上的潜在障碍物，如行人、车辆、物体碎片等，以防止这些障碍物对飞行或行驶路径造成威胁。 开发这样的系统主要包括以下几个步骤： 1. **数据收集**：使用高分辨率摄像头、雷达或激光雷达等设备获取轨道周围的实时视频或数据。 2. **图像处理**：对收集到的图像进行预处理，包括去噪、增强和分割，以便更好地提取有用信息。 3. **特征提取**：利用深度学习模型（如卷积神经网络）提取障碍物的特征，如形状、颜色和运动模式。 4. **目标
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小波变换在视频压缩中的应用

"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理，这在现代数字化社会中至关重要，尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题，特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比，小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好，其变换系数主要集中在低频部分，但对于宽带图像，DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广，压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩，能够更精确地捕捉图像的局部特征，因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号，而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号，这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息，而傅里叶变换只提供频率域信息，却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中，小波变换常常采用八带分解等子带编码方法，将低频部分细化，高频部分则根据需要进行不同程度的分解，以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放，可以获取不同分辨率的图像，从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术，特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态，如山脉、云彩和生物组织，它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码，可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示，从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性，将其转化为分形块，然后进行编码，这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段，它们分别以不同的方式处理图像数据，旨在减少存储和传输的需求，同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准（如JPEG2000）中都有广泛应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【进阶】Python高级加密库cryptography

![【进阶】Python高级加密库cryptography](https://img-blog.csdnimg.cn/20191105183454149.jpg) # 2.1 AES加密算法 ### 2.1.1 AES加密原理 AES（高级加密标准）是一种对称块密码，由美国国家标准与技术研究院（NIST）于2001年发布。它是一种分组密码，这意味着它一次处理固定大小的数据块（通常为128位）。AES使用密钥长度为128、192或256位的迭代密码，称为Rijndael密码。 Rijndael密码基于以下基本操作： - 字节替换：将每个字节替换为S盒中的另一个字节。 - 行移位：将每一行
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linuxjar包启动脚本

Linux中的jar包通常指的是Java Archive（Java归档文件），它是一个包含Java类、资源和其他相关文件的压缩文件。启动一个Java应用的jar包通常涉及到使用Java的Runtime或JVM（Java虚拟机）。 一个简单的Linux启动jar包的脚本（例如用bash编写）可能会类似于这样： ```bash #!/bin/bash # Java启动脚本 # 设置JAVA_HOME环境变量，指向Java安装路径 export JAVA_HOME=/path/to/your/java/jdk # jar包的路径 JAR_FILE=/path/to/your/applicat