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我正在通过GalaXQL教程学习SQL.

我无法弄清楚以下问题(练习12):

使用"starname","startemp","planetname"和"planettemp"列生成明星ID低于100的星列表.该列表应包含所有星号,未知数据填写为NULL.像往常一样,这些价值观是虚构的.用((class + 7)*强度)*1000000计算恒星的温度,并根据恒星的温度减去50倍轨道距离计算行星的温度.

当您有需要连接在一起的子查询项"AS"时,编写LEFT OUTER JOIN查询的语法是什么？

这是我有的:

SELECT stars.name AS starname, startemp, planets.name AS planetname, planettemp 
FROM stars, planets 
LEFT OUTER JOIN (SELECT ((stars.class + 7) * stars.intensity) * 1000000 AS startemp 
                 FROM stars) 
             ON stars.starid < 100 = planets.planetid 
LEFT OUTER JOIN (SELECT (startemp - 50 * planets.orbitdistance) AS planettemp 
                 FROM planets) 
             ON stars.starid < 100

这是数据库架构(抱歉,由于低代表而无法发布图像文件):

CREATE TABLE stars (starid INTEGER PRIMARY KEY,
                    name TEXT,
                    x DOUBLE NOT NULL,
                    y DOUBLE NOT NULL,
                    z DOUBLE NOT …

是否可以使用psycopg2将Pandas数据帧写入PostgreSQL数据库？

Endgoal是能够将Pandas数据帧写入Amazon RDS PostgreSQL实例.

我试图根据项值返回列名和索引.我有这样的事情:

所以,让我今天尝试返回值> 0.75的所有值的索引和列名称.

for date, row in df.iterrows():
    for item in row:
        if item > .75:
            print index, row

我希望这可以归还"交通和抢劫".但是,这会返回所有值.我没有在文档,在线或这里找到答案.先感谢您.

我是神经网络的新手,并为初学者学习了MNIST的例子.

我目前正在尝试将此示例用于来自Kaggle的另一个没有测试标签的数据集.

如果我在没有相应标签的测试数据集上运行模型,因此无法像MNIST示例那样计算精度,我希望能够看到预测.是否有可能以某种方式访问​​观察及其预测标签并将其打印出来？

我是编码新手。我看到一些变量=无的代码，这是什么意思？我在网上找不到任何答案。

提前致谢！

我需要使用 pd.Interval 跨多个 bin 范围选择记录。

df = pd.DataFrame({'my_col': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]})
df['my_col_bin'] = pd.cut(x=df['my_col'], bins=[0, 3, 6, 9, 12], right=False, include_lowest=True)

    my_col  my_col_bin
0   1   [0, 3)
1   2   [0, 3)
2   3   [3, 6)
3   4   [3, 6)
4   5   [3, 6)
5   6   [6, 9)
6   7   [6, 9)
7   8   [6, 9)
8   9   [9, 12)
9   10  [9, 12)
10  11  [9, 12)

例如，我想选择范围 [3, 12) 内的所有记录。我想使用单个 pd.Interval …