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  • To与For表“目的”的用法

    千次阅读 2011-12-19 09:54:02
    一句话:For+名词 To+动词eg:check the attachment for details ... for doing sth的用法在OG里边是unidiomatic的。 参见:http://wenku.baidu.com/view/b08c974d2b160b4e767fcfd6.html 参见:http://forum.cha

    一句话:

    For+名词
    To+动词
    eg:check the attachment for details

             to do sth

             for doing sth的用法在OG里边是unidiomatic的。

    参见:http://wenku.baidu.com/view/b08c974d2b160b4e767fcfd6.html

    参见:http://forum.chasedream.com/GMAT_SC/thread-181642-1-1.html

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  • oracle数据库中,使用plsql执行查询,默认查询时间区间的语句为: select fzrq from dj_djb where FZRQ >= TO_DATE('2019-01-01 00:00:00','YYYY-MM-DD hh24:mi:ss') AND FZRQ <= TO_DATE('2019-02-...

    oracle数据库中,使用plsql执行查询,默认查询时间区间的语句为:

    select fzrq
    from dj_djb
    where FZRQ >= TO_DATE('2019-01-01 00:00:00','YYYY-MM-DD hh24:mi:ss')
    AND FZRQ <= TO_DATE('2019-02-28 23:59:59','YYYY-MM-DD hh24:mi:ss')

    执行结果示例:

    但是我需要查询19年1月份每天下午2点到3点的记录,该如何查询:

    select fzrq,to_char(fzrq,'hh24')
    from dj_djb
    where FZRQ >= TO_DATE('2019-01-01 00:00:00','YYYY-MM-DD hh24:mi:ss')
    AND FZRQ <= TO_DATE('2019-02-28 23:59:59','YYYY-MM-DD hh24:mi:ss')
    AND to_char(fzrq,'hh24')  Between 14 And 15

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  • pandas DataFrame.to_sql() 用法

    万次阅读 多人点赞 2019-04-22 11:08:57
    pandas DataFrame.to_sql() 用法 to_sql() 的语法如下: # https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_sql.html DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='...

    to_sql() 的语法如下:

    # https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_sql.html
    
    DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, 
    if_exists='fail', index=True, index_label=None, 
    chunksize=None, dtype=None, method=None)
    

    我们从一个简单的例子开始。在 mysql 数据库中有一个 emp_data 表,假设我们使用 pandas DataFrame ,将数据拷贝到另外一个新表 emp_backup

    import pandas as pd
    from sqlalchemy import create_engine
    import sqlalchemy
    
    engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/stonetest?charset=utf8')
    df = pd.read_sql('emp_master', engine)
    df.to_sql('emp_backup', engine)
    

    使用 mysql 的 describe 命令比较 emp_master 表和 emp_backup 表结构:

    mysql> describe emp_master;
    +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
    | Field          | Type        | Null | Key | Default | Extra |
    +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
    | EMP_ID         | int(11)     | NO   | PRI | NULL    |       |
    | GENDER         | varchar(10) | YES  |     | NULL    |       |
    | AGE            | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
    | EMAIL          | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
    | PHONE_NR       | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
    | EDUCATION      | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
    | MARITAL_STAT   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
    | NR_OF_CHILDREN | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
    +----------------+-------------+------+-----+---------+-------+
    8 rows in set (0.00 sec)
    

    emp_backup 表结构:

    mysql> describe emp_backup;
    +----------------+------------+------+-----+---------+-------+
    | Field          | Type       | Null | Key | Default | Extra |
    +----------------+------------+------+-----+---------+-------+
    | index          | bigint(20) | YES  | MUL | NULL    |       |
    | EMP_ID         | bigint(20) | YES  |     | NULL    |       |
    | GENDER         | text       | YES  |     | NULL    |       |
    | AGE            | bigint(20) | YES  |     | NULL    |       |
    | EMAIL          | text       | YES  |     | NULL    |       |
    | PHONE_NR       | text       | YES  |     | NULL    |       |
    | EDUCATION      | text       | YES  |     | NULL    |       |
    | MARITAL_STAT   | text       | YES  |     | NULL    |       |
    | NR_OF_CHILDREN | bigint(20) | YES  |     | NULL    |       |
    +----------------+------------+------+-----+---------+-------+
    9 rows in set (0.00 sec)
    

    我们发现,to_sql() 并没有考虑将 emp_master 表字段的数据类型同步到目标表,而是简单的区分数字型和字符型,这是第一个问题,第二个问题呢,目标表没有 primary key。因为 pandas 定位是数据分析工具,数据源可以来自 CSV 这种文本型文件,本身是没有严格数据类型的。而且,pandas 数据 to_excel() 或者to_sql() 只是方便数据存放到不同的目的地,本身也不是一个数据库升迁工具。

    但如果我们需要严格保留原表字段的数据类型,以及同步 primary key,该怎么做呢?

    使用 SQL 语句来创建表结构

    如果数据源本身是来自数据库,通过脚本操作是比较方便的。如果数据源是来自 CSV 之类的文本文件,可以手写 SQL 语句或者利用 pandas get_schema() 方法,如下例:

    import sqlalchemy
    
    print(pd.io.sql.get_schema(df, 'emp_backup', keys='EMP_ID', 
       dtype={'EMP_ID': sqlalchemy.types.BigInteger(),
           'GENDER': sqlalchemy.types.String(length=20),
           'AGE': sqlalchemy.types.BigInteger(),
           'EMAIL':  sqlalchemy.types.String(length=50),
           'PHONE_NR':  sqlalchemy.types.String(length=50),
           'EDUCATION':  sqlalchemy.types.String(length=50),
           'MARITAL_STAT':  sqlalchemy.types.String(length=50),
           'NR_OF_CHILDREN': sqlalchemy.types.BigInteger()
           }, con=engine))
    

    get_schema()并不是一个公开的方法,没有文档可以查看。生成的 SQL 语句如下:

    CREATE TABLE emp_backup (
            `EMP_ID` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
            `GENDER` VARCHAR(20),
            `AGE` BIGINT,
            `EMAIL` VARCHAR(50),
            `PHONE_NR` VARCHAR(50),
            `EDUCATION` VARCHAR(50),
            `MARITAL_STAT` VARCHAR(50),
            `NR_OF_CHILDREN` BIGINT,
            CONSTRAINT emp_pk PRIMARY KEY (`EMP_ID`)
    )
    

    to_sql() 方法使用 append 方式插入数据

    to_sql() 方法的 if_exists 参数用于当目标表已经存在时的处理方式,默认是 fail,即目标表存在就失败,另外两个选项是 replace 表示替代原表,即删除再创建,append 选项仅添加数据。使用 append 可以达到目的。

    import pandas as pd
    from sqlalchemy import create_engine
    import sqlalchemy
    
    engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/stonetest?charset=utf8')
    df = pd.read_sql('emp_master', engine)
    # make sure emp_master_backup table has been created
    # so the table schema is what we want
    df.to_sql('emp_backup', engine, index=False, if_exists='append')
    

    也可以在 to_sql() 方法中,通过 dtype 参数指定字段的类型,然后在 mysql 中 通过 alter table 命令将字段 EMP_ID 变成 primary key。

    df.to_sql('emp_backup', engine, if_exists='replace', index=False,
              dtype={'EMP_ID': sqlalchemy.types.BigInteger(),
                     'GENDER': sqlalchemy.types.String(length=20),
                     'AGE': sqlalchemy.types.BigInteger(),
                     'EMAIL':  sqlalchemy.types.String(length=50),
                     'PHONE_NR':  sqlalchemy.types.String(length=50),
                     'EDUCATION':  sqlalchemy.types.String(length=50),
                     'MARITAL_STAT':  sqlalchemy.types.String(length=50),
                     'NR_OF_CHILDREN': sqlalchemy.types.BigInteger()
                     })
    
    with engine.connect() as con:
        con.execute('ALTER TABLE emp_backup ADD PRIMARY KEY (`EMP_ID`);')
    

    当然,如果数据源本身就是 mysql,当然不用大费周章来创建数据表的结构,直接使用 create table like xxx 就行。以下代码展示了这种用法:

    import pandas as pd 
    from sqlalchemy import create_engine
    
    engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/stonetest?charset=utf8')
    df = pd.read_sql('emp_master', engine)
    
    # Copy table structure
    with engine.connect() as con:
        con.execute('DROP TABLE if exists emp_backup')
        con.execute('CREATE TABLE emp_backup LIKE emp_master;')
    
    df.to_sql('emp_backup', engine, index=False, if_exists='append')
    
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  • 在《UE4让物体始终朝向摄像机(一)—Find Look At Rotation用法》中,我们已经实现了让物体...RInterp To这个节点实际上就是Rotation的一个插值的表述,该节点有四个参数,Current和Target分别表示当前角度和目的角度,

    《UE4让物体始终朝向摄像机(一)—Find Look At Rotation用法》中,我们已经实现了让物体始终朝向我们的摄像机。在这篇文章中,我们再介绍一个新的节点RInterp To节点,让物体调整角度的效果更有动感



    RInterp To这个节点实际上就是Rotation的一个插值的表述,该节点有四个参数,Current和Target分别表示当前角度和目的角度,DeltaTime为间隔时间,一般设置为我们计算机计算每帧的时间,Interp speed为调整的速度,越小速度越慢,一般调整为5左右效果比较好。


    我们修改一下我们在上篇文章中的蓝图写法



    试着设置RInterp To节点的Interp Speed的值,你就能看到效果了!



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