我有一个Pandas数据帧,我正在插入SQL数据库.我正在使用Psycopg2直接与数据库通信,而不是SQLAlchemy,所以我不能使用内置to_sql函数的Pandas.除了numpy np.NaN值作为NaN转换为文本并插入到数据库中之外,几乎所有内容都按预期工作.它们确实应该被视为SQL null值.
所以,我正在尝试创建一个自定义适配器来将np.NaN转换为SQL null,但我尝试的所有内容都会导致在数据库中插入相同的NaN字符串.
我目前正在尝试的代码是:
def adapt_nans(null):
a = adapt(None).getquoted()
return AsIs(a)
register_adapter(np.NaN, adapt_nans)
我已尝试过这个主题的一些变化,但没有任何运气.
我想在PL/pgSQL中创建一个函数,其中包含几个嵌套(或内部)函数.通过这种方式,我可以将问题分解成更小的部分,但不能在此功能之外访问我的小部件.
是否可以在PL/pgSQL中执行此操作？如果是这样,怎么样？
我有一个大的固定宽度文件，被以10000行的块读取到熊猫中。除了从数据中删除重复项之外，这对所有其他事情都非常有用，因为重复项显然可以位于不同的块中。正在分块读取文件，因为它太大而无法完全放入内存中。
我对文件进行重复数据删除的第一个尝试是仅引入两行以进行重复数据删除，并列出了不可读的行。仅读取这两列（大约500列）就很容易适合内存，并且我能够使用id列查找重复项，并使用eligibility列来确定要保留两个或三个具有相同id的哪个。然后，我使用read_fwf（）命令的skiprows标志跳过这些行。
我遇到的问题是Pandas等宽文件阅读器无法同时与skiprows = [list]和iterator = True一起使用。
那么，如何对正在处理的文件进行重复数据删除？
Octave 中使用的@ 符号是什么？
例如，在代码中：
[theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);
我对代码在做什么有一个大致的了解，但我不明白@(t)它的用途。我查看了八度音程文档，但该@符号似乎是一个很难搜索的术语。
在 Airflow Web 界面中，我可以查看 DAG 列表。如果我单击这些 DAG 之一，我可以看到 DAG 或 DAG 代码的不同视图，并且在详细信息选项卡中我可以看到 DAG 文件的名称，但看不到路径。
我也尝试过airflow list-dags，但这也没有提供我正在寻找的信息。
我可以在 Web 界面中看到一个 DAG，但我找不到它在文件系统中的位置。
有没有办法从 Airflow Web 界面或 Airflow CLI 查找 DAG 的位置？