标签: difference

我对 Oracle 很陌生。我有这个问题，我有 365 天的差异，而这 2 个日期的差异只有一天。

这是我的 SYSDATE 查询输出：

从登录记录中选择 to_date(SYSDATE,'yyyy-MM-dd')

15-OCT-11

这是我在“查询输出”列中的日期：

从 LOGINRECORDS 中选择 to_date(LoginDate,'yyyy-mm-dd')，其中 LoginRecordId = '1000001'

15-OCT-10

当我运行这个查询时：

SELECT (to_date(SYSDATE,'yyyy-MM-dd') - to_date(LoginDate,'yyyy-MM-dd')) 差异 FROM LOGINRECORDS WHERE LoginRecordId = '1000001'

我懂了：

365

这是我的表格描述：

CREATE TABLE LOGINRECORDS
(
    LoginRecordId NUMBER GENERATED ALWAYS AS IDENTITY START WITH 1000000 INCREMENT BY 1,    
    LoginDate DATE,
    patientUserId NUMBER
)

希望你们愿意帮忙，提前Tq。

想要找到两个外部合并和内部合并 DataFrame 之间的区别，而没有找到任何行NaN- 我想保留一些行。有没有办法使用该difference方法或最好不必同时创建FrameA和来做到这一点FrameB？

import pandas as pd

DataA = pd.DataFrame([{"a": 1, "b": 4}, {"a": 6, "b": 2}, {"a": 2, "b": 5}, {"a": 3, "b": 6}, {"a": 7, "b": 2}])
DataB = pd.DataFrame([{"a": 2, "d": 7}, {"a": 7, "d": 8}, {"a": 3, "d": 8}])

数据A

    a   b
0   1   4
1   6   2
2   2   5
3   3   6
4   7   2

数据B

    a   d
0   2   7
1   7   8
2 …

我有一列“DateBecameRep_Year”，其中仅包含年份值（即 1974 年、1999 年等）。我想在数据框中创建一个新列，用于计算当前年份与“DateBecameRep_Year”字段中年份之间的差异。

下面是我尝试使用的代码：

df_DD['DateBecameRep_Year'] = pd.to_datetime(df_DD['DateBecameRep_Year'])

df_DD['Current Year'] = datetime.now().year
df_DD['Current Year'] = pd.to_datetime(df_DD['Current Year'])

df_DD['Years_Since_BecameRep'] = df_DD['Current Year'] - df_DD['DateBecameRep_Year']  
df_DD['Years_Since_BecameRep'] = df_DD['Years_Since_BecameRep'] / np.timedelta64(1, 'Y')

df_DD['Years_Since_BecameRep'].head()

这是我得到的输出，看起来很奇怪：

我的假设是，这与以下因素有关：

任何帮助是极大的赞赏！

我正在 ggplot 上绘制以下数据：

library(ggplot2)

DF <- structure(list(Type = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
2L), .Label = c("Observed", "Simulated"), class = "factor"), 
    variable = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L), .Label = c("EM to V6", 
    "V6 to R0", "R0 to R4", "R4 to R9"), class = "factor"), value = c(28, 
    30, 29, 35, 32, 34, 26, 29)), row.names = c(NA, -8L), .Names = c("Type", 
"variable", "value"), class = "data.frame")

ggplot(DF, aes(variable, value)) +
      geom_bar(aes(fill = Type), position …

我是 tensorflow 的初学者。我想通过使用本教程来研究 tensorflow 。

阅读本教程后，我想通过使用我的数据（用于标记化的韩国标题）运行此代码在训练模型（使用TrainingHelper）中，预测结果似乎还可以。但是在推理模型（使用GreedyEmbeddingHelper）中，预测结果非常糟糕（即使使用训练数据）。看起来像first epoch的训练模型预测。有什么区别TrainingHelper和GreedyEmbeddingHelper？

我认为教程和我的代码之间的区别只是超参数。

这可能是一个坏问题，因为我没有发布任何可重现的示例。我的主要目标是识别具有相同列名的两个数据帧之间不同类型的列。

 Id      Col1      Col2     Col3
 Numeric Factor    Integer  Date

 Id      Col1      Col2     Col3
 Numeric Numeric    Integer  Date

Col1  Factor    Numeric