多表查询1. 增删改
一对多：先一后多，外键可以为对象或依赖表的主键(publish and book)
publish = Publish.objects.create()
Book.objects.create(....publish=publish|publish_id=publish.id)
删： 默认存在级联删除
改： book修改外键，外键一定存在
多对多：
关系表的获取(book(主
# Python函数rolling非空值滚动求和实现方法
## 简介
在Python编程中，我们经常需要对数据进行处理和分析。而对于一些时间序列的数据，经常需要使用rolling函数来实现滚动计算的需求。本文将教会你如何使用Python函数实现rolling非空值滚动求和。
## 实现步骤
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需模块 |
| 步骤2 |
原创
2024-01-02 10:20:22
160阅读
## Python 滚动窗口不足：基础与实践
在数据分析中，滚动窗口（rolling window）是一种常用的技术，能够帮助我们计算时间序列数据的统计特征，比如移动平均、移动标准差等。然而，当我们遇到数据不足的情况时，如何正确地处理这些场景变得极为重要。
### 什么是滚动窗口？
滚动窗口是一种在固定长度的窗口中计算数据特征的方法。在使用 `pandas` 库时，常用 `rolling()
原创
2024-10-09 06:18:40
135阅读
Python的滚动统计函数`rolling`是用于时间序列数据分析的强大工具，可以在数据窗口上进行各类统计操作。接下来，我们将通过对环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦及生态集成等内容的详细阐述，帮助读者更好地理解和使用`rolling`函数。
### 环境配置
在配置环境时，需要确保Python以及所需库的正确安装。以下是环境配置的流程：
```mermaid
flowchar
简介上篇文章中，我们讲解了如何对时间数据进行重采样及重采样中降采样和升采样的概览和使用方法，通过重采样我们可以得到任何想要频率的数据，但是这些数据也是一个时点的数据，那么就存在这样一个问题：时点的数据波动较大，某一点的数据不能很好的表现它本身的特性，于是我们就想，能否用一个区间的的数据去表现呢，这样数据的准确性是不是更好一些呢？因此，引出滑动窗口(移动窗口)的概念，简单点说，为了提升数据的可靠性，
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2024-01-18 21:17:25
57阅读
# Linux下Python滚动计算Rolling
在数据处理和分析中，我们经常需要对时间序列数据进行滚动计算。滚动计算是指在数据序列中，按照一定的窗口大小和滚动步长，对数据进行计算。Linux下的Python是一种非常强大的工具，可以方便地实现滚动计算，并且具有高效的性能。本文将介绍如何在Linux下使用Python进行滚动计算，并提供相应的代码示例。
## 1. 滚动计算的概念
滚动计算
原创
2023-07-21 15:44:29
175阅读
# Python滚动求和
Python是一种高级的、可解释性的、通用的编程语言，它拥有简单易学的语法和强大的功能。在Python中，我们可以使用滚动求和技术来计算序列中的元素之和。本文将介绍什么是滚动求和，以及如何在Python中实现滚动求和算法。
## 什么是滚动求和
滚动求和是一种累加序列中元素的技术。它从序列的第一个元素开始，依次将每个元素与之前的和相加，并将结果存储为新的和。这个过程
原创
2023-11-08 12:52:04
107阅读
# Python滚动求和的实现过程
## 概述
在Python中，滚动求和指的是对一个列表或数组中的元素进行累加求和，并将每一步的求和结果保存下来。
本文将指导刚入行的小白开发者完成Python滚动求和的实现过程。首先，我们将展示整个实现过程的步骤，然后逐步解释每一步需要做什么，并给出相应的代码示例。
## 实现步骤
下面是Python滚动求和的实现步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-12-19 14:57:00
74阅读
# Python Rolling 按照特定列滚动计算
在数据分析和处理的过程中，滚动计算（Rolling Calculation）是一种非常有用的技术，尤其在时间序列分析中。Python，作为数据处理的热门语言，其 Pandas 库提供了丰富的工具和函数来进行滚动计算。本文将深入探讨如何在 Python 中使用 Pandas 进行滚动计算，特别是如何按照特定列进行计算，并通过代码示例来展示其应用
参数window、min_period、center、closed、win_type、method、axiswindow对于dataframe，window的用法是输入一个int型或者offset，以下以int类型为例就是在默认axis=0、center=False时，如果window=n，就从第一行开始，每行取自己和前面n-1个数据，然后这几行就成了一个窗口（window），然后就可以对每个窗口
前言目前Hadoop版本更新迭代的速度还是比...
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2020-01-12 19:08:00
252阅读
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前言目前Hadoop版本更新迭代的速度还是比...
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2020-01-12 19:08:00
254阅读
2评论
在Oracle 10g中DBMS_STATS包针对GATHER_TABLE/INDEX_STATS和DELETE_TABLE/INDEX_STATS等收集统计信息的存储过程提供了AUTO_INVALIDATE选项；
该参数允许用户指定是否让那些对统计信息有依存关系的游标失效，举例来说如果SQL游标涉及到的表，索引，列或固有对象的统计信息收到以上存储过程修改时，使用NO_INVALIDATE选项可以
原创
2010-09-14 21:39:20
613阅读
rolling()的主要用途为进行移动均值计算，常用来对时间序列数据做均值操作。rolling()支持对Sries和DataFrame的操作。一、函数定义rolling()函数的定义如下：DataFrame.rolling(window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None, ste
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2024-04-14 21:54:00
451阅读
时点的数据波动较大，某一点的数据不能很好的表现它本身的特性，于是我们就想，能否用一个区间的的数据去表现呢，这样数据的准确性是不是更好一些呢？因此，引出滑动窗口(移动窗口)的概念，简单点说，为了提升数据的可靠性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断，这个区间就是窗口。如下面的示意图所示，其中时间序列数据代表的是15日每日的温度，现在我们以3天为一个窗口，将这个窗口从
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2023-08-01 18:31:54
852阅读
Python 类定义一个类方法**init()** 每当创建新实例时，Python会自动运行该方法。在这个方法名称中，开头和末尾各有两个下划线，这是一种约定，旨在避免Python默认方法与普通方法发生名称冲突。class Dog():
"""模拟小狗的类"""
def __init__(self,name,age):
"""初始化属性"""
self
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2023-10-10 08:22:12
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在时间序列分析当中，我们经常会遇到时间轴上数据缺失值的补充，常用的方法使用移动平均值。Series的方法fillna()实现了该功能。常用的移动平均值方法有以下两种：一、移动平均值roll_mean=reindexed['ppg'].rolling(window=30).mean() &nbs
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2023-08-15 12:55:06
693阅读
# MySQL实现滚动求和
## 1. 整体流程
首先，我们需要创建一个包含数字列的表，并添加一列来存储滚动求和的结果。然后，我们会使用MySQL的用户变量来计算滚动求和，并更新结果列。
下面是整个过程的步骤表格：
```mermaid
gantt
title MySQL实现滚动求和流程
section 创建表和结果列
创建表: 2022-01-01, 2d
原创
2024-04-09 03:42:50
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在数据分析时，特别是在分析时间序列数据时，常会需要对一个序列进行固定长度窗口的滚动计算和分析，比如计算移动均线。只要是需要根据一个时序得到一个新的时序，就往往需要进行窗口滚动。在pandas中，DataFrame和Seies都有一个针对滚动窗口的函数，叫做rolling()。其具体的参数为：DataFrame.rolling(window,&n
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2023-12-13 01:37:21
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一、rolling函数的基本用法pandas 的rolling函数，功能比较强大，可以实现大部分统计功能，主要功能与用法如下：df[col_name].rolling(window, min_periods=None, freq=None, center=False, win_type=None, on=None, axis=0, closed=None)min_periods : 参数
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2023-10-28 06:59:01
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