您可以檢查ivs::iv_locate_splits，查看哪個時間段被哪個組占用： library(ivs)ivv <- iv(data$start, data$end)iv_locate_splits(ivv) key loc1 [2022-01-03 06:00:00, 2022-01-03 07:00:00) 2, 42 [2022-01-03 07:00:00, 2022-01-03 08:00:00) 1, 2, 43 [2022-01-03 08:00:00, 2022-01-03 14:00:00) 1, 2, 4, 74 [2022-01-03 14:00:00, 2022-01-03 15:00:00) 3, 75 [2022-01-03 15:00:00, 2022-01-03 18:00:00) 3, 5, 6, 76 [2022-01-03 18:00:00, 2022-01-03 20:30:00) 3, 5, 6 更新框架以獲得預期結果： library(ivs)#convert to iv formativv <- iv(data$start, data$end)#Check the splitsspl <- iv_locate_splits(ivv)#Get the index of splits with only 1 group

您可以使用data.table包，如下所示： library(data.table)unq <- sort(unique(setDT(df)[, c(starttime_ms, endtime_ms)]))df[.(unq[-length(unq)], unq[-1]), on=c("starttime_ms", "endtime_ms")]# A_aoi starttime_ms endtime_ms # C 49 1981 # C 1981 6115 # <NA> 6115 6847 # C 6847 7048 # <NA> 7048 7180 # B 7180 10080

使用Explode value to multiple rows： x = 24chosen_data['values'] = (chosen_data['Duration [Hours]'] - x).apply(lambda a: list(range(1, 1 + a)))result: pd.DataFrame = pd.DataFrame(chosen_data['values'].tolist(), index=chosen_data['Start Date']) \ .stack().reset_index()[["Start Date", 0]]result.columns = ["Start Date", "ToAdd"]result['Start Date'] = result['Start Date'] + pd.to_timedelta(result['ToAdd'], unit='h')result['End Date'] = result['Start Date'] + pd.to_timedelta(x, unit='h')result['Duration'] = x 打印choosen_data會給出，然后它會針對values列的每個值爆炸 Start Date End Date Duration [Hours] values 0 1999-03-0

您可以使用Thread.sleep()來降低處理速度。例如，Thread.sleep(1000)導致當前的thread暫停執(zhí)行一秒鐘（1000毫秒）。你能明智地使用這種方法在代碼中加入延遲嗎？可以使用java.util.Random生成隨機數。 Random random = new Random();Thread.sleep((random.nextInt(6) + 1) * 1000); // Delays from 1 - 6 secs

library(tidyverse)library(lubridate)df <- read.table(textConnection("time;quantity;unit_price2019-02-11 09:15:23;2;142019-02-11 09:18:01;5;92019-02-11 10:15:23;1;122019-02-11 09:28:01;5;9"), sep = ";", header = TRUE)df1 <- df %>% mutate( time = lubridate::ymd_hms(time), time_10min = floor_date(time, "hour") + minutes(minute(time) %/% 10 * 10) )df1#> time quantity unit_price time_10min#> 1 2019-02-11 09:15:23 2 14 2019-02-11 09:10:00#> 2 2019-02-11 09:18:01 5 9 2019-02-11 09:10:00#> 3 2019-02-11 10:15:23 1 12 2019-02-11 10:10:00#> 4 2019-02-11 09:28:01 5 9 2019-02-11 09:

這項研究是在博士后14年進行的。沒有測試紅移。 SELECT ptid, visit_start_date, visit_end_date, admin_startdate, admin_enddate , min(admin_startdate) OVER (PARTITION BY visit_id, admin) AS episode_startdate , max(admin_enddate) OVER (PARTITION BY visit_id, admin) AS episode_enddateFROM ( SELECT *, count(*) FILTER (WHERE gap) OVER (PARTITION BY visit_id ORDER BY admin_startdate) AS admin FROM ( SELECT *, admin_startdate - lag(admin_enddate) OVER (PARTITION BY visit_id ORDER BY admin_startdate) > 2 AS gap FROM ( SELECT *, dense_rank() OVER (ORDER BY ptid, visit_start_date, visit_end_date) AS visit_id -- optional, to

就像我想在兩個不同的設備上執(zhí)行間隔一樣，如果可能的話，它們應該在完全相同的秒甚至毫秒內運行。 無法保證您可以做到這一點，尤其是因為其中一個設備上的JavaScriptthread可能在那一刻忙于做其他事情（它甚至可能被占用幾秒鐘）。 除此之外，還有同步設備的問題。選項包括： 您同時向兩臺設備發(fā)送某種同步事件。您將運行代碼以響應從服務器收到的同步事件。這自然會受到網絡延遲的影響，它需要服務器發(fā)送事件（可能通過web套接字），并且需要遵守上面關于JavaScriptthread繁忙的警告。 依靠與完全相同的時間源同步的設備（例如，它們可能都使用NIST時間服務器或類似設備）。如果您知道它們的時間已充分同步，您可以將計時器安排在一個精確的時刻啟動，例如：// Fire at exactly 14:30 GMT on 2021-04-21const target = new Date(Date.UTC(2021, 3, 21, 14, 30)); // 3 = April, starts with 0 = Janconst delay = Date.now() - target;if (delay < 0) { // It's already later than that} else { setTimeout(() => { // Your code here }, del

在PySpark中，您可能可以使用sequence和interval 10 minute。 Spark 3.2+ from pyspark.sql import functions as Fdf = spark.createDataFrame( [('01-01-2019 08:20:00', 'xxx', '00:50:00', 5), ('01-01-2019 09:10:00', 'xx', '00:10:00', 1), ('01-01-2019 09:20:00', 'xxxxx', '01:10:00', 7), ('01-01-2019 10:30:00', 'xxxxxx', '00:40:00', 4), ('01-01-2019 11:10:00', 'xx', '01:00:00', 6), ('01-01-2019 12:10:00', 'xxxx', None, None)], ['Timestamp', 'Values', 'Duration', '10MinInterval'])df = (df .withColumn('time', F.to_timestamp('Timestamp', 'MM-dd-yyyy HH:mm:ss')) .withColumn( 'Timestamp', F.expr("explode(sequence(time, t

盡管grouping sets是問題的具體答案，但您的查詢應該重寫： select "interval", SUM(mv."bought") as amount_bought, SUM(mv."sold") as amount_sold, SUM(mv."transferred") as amount_transferred from "mv_24hr_hourly_aggregate_buys_sells_transfers" mv join "addresses" a on a."contract_address" = mv."contract_address" where not exists ( select 1 from "address_tags" at where at."address" = a."contract_address" and at."tag_id" = ? ) group by grouping sets ( ("interval"), () )order by "interval" desc nulls last; Notes: 你真的應該省去轉義的標識符。它們只會使查詢更難讀寫。 不要使用interval等SQL關鍵字作為標識符。 限定所有列引用。您還應該為所有表指定別名以簡化此過程。 子查詢是不必要的。 子查詢中的order by不僅沒有必要，

在測試了其他代碼并用示例創(chuàng)建了一個小的“CSV”文件后，我得到了同樣的錯誤。我不確定，但在搜索過程中，似乎發(fā)生了以下代碼行將時間戳存儲為字符串。 vds2['Time'] = pd.to_datetime(vds2['timestamp']).dt.time 隨后對"pd.to_datetime“函數的調用失敗了。 當我嘗試各種場景并獲得輸出時，我沒有轉換日期戳或時間戳字段。我只是讓它們保持原樣。所以我所做的只是在從“CSV”文件導入數據后重命名列。以下是我的示例代碼，基于您的程序，但不進行任何數據元素轉換。我只是重命名這些列。 import pandas as pdvds2=pd.read_csv('DateTime.csv')print(vds2)#vds2 = vds2[(vds2['datestamp'].dt.year == 2017) & (vds2['datestamp'].dt.month == 8)]vds2 = vds2.rename(columns={'det_vol': 'Volume'})vds2 = vds2.rename(columns={'datestamp': 'Date'})vds2 = vds2.rename(columns={'timestamp': 'Time'})vds2 = vds2[['Date','Time','Volume

在PROC SQL中，可以通過以下方式執(zhí)行： proc sql; create table want as select interval , sum( (upcase(state) = 'SUCCESSFUL')*count_n)/sum(count_n) format=percent8.1 as success_rate from have group by interval ;quit; 代碼(upcase(state) = 'SUCCESSFUL')生成一個1/0值，這樣只對狀態(tài)成功的行求和。將該值乘以count_n將得到non-successful狀態(tài)的0，成功狀態(tài)的count_n。這是一個快捷方式，可以防止您必須進行多次聯(lián)接才能獲得所需的分子。 Example code: data have; length state $20.; input state$ count_n interval$; datalines;successful 70 1-10successful 10 1-10fail 20 1-10successful 70 11-20successful 5 11-20fail 25 11-20;run; Output: interval success_rate1-10 80.0%11-20 75.0%

下面是一種獲得預期輸出的方法。這里的關鍵是計算兩個日期之間的月數（Diff_Months）。之后，可以總結每個變量。 library(tidyverse)library(lubridate)df %>% group_by(Student) %>% mutate(Buy_Date = dmy(Buy_Date), Diff_Months = abs((interval(Buy_Date, lag(Buy_Date, default = first(Buy_Date))) %/% months(1)))) %>% summarise(First_Buy = first(Buy_Date), First_Course = first(Course), Last_Course = last(Course[Diff_Months <= 2]), Stopped_Date = Buy_Date[Course == Last_Course], Continued = ifelse(Last_Course == last(Course), "No", "Yes"), Course_Continued = ifelse(Continued == "Yes", last(Course), NA))# A tibble: 2 x 7 Student First_Buy First

只要啟動一個新計時器。

訣竅是定義或的數字范圍： Regex: ^((0?9|1[0-6]):[0-5][0-9]|17:00)$ Tests: 8:59==>錯誤 9:00==>正確 9:01==>正確 08:59==>錯誤 09:00==>正確 09:01==>正確 10:00==>正確 10:01==>正確 10:59==>正確 10:60==>錯誤 16:59==>正確 17:00==>正確 17:01==>錯誤 正則表達式說明： ^...$-錨定在開頭和結尾 (...|17:00)-預期模式A（下面解釋），或17:00（特殊情況） (...):[0-5][0-9]-模式A是模式B，然后是:，0-5，然后是0-9，持續(xù)幾分鐘00到59 (0?9|1[0-6])-模式B是或小時： 0?9-可選0，后跟9（可選的零填充） 1[0-6]-或1，后跟0-6（表示小時10到16

我會將數據幀重新采樣到較低的時間分辨率（“6T”，在本例中，T表示分鐘），這將為缺失的時間步長創(chuàng)建新行，使用nan值，然后您可以以某種方式填充這些nan，對于您描述的內容，我認為線性插值就足夠了。 這里有一個簡單的例子，我認為可以與您描述的數據相匹配。 import pandas as pddf = pd.DataFrame({"temp":[30, 25, 20, 18]}, index = pd.date_range("2021-12-01 12:00:00", "2021-12-01 13:59:00", freq = "30T"))#This resample will preserve your values at their original time indexes, and will create new rows for the intermediate#datetime full of nans#the .last() is just used to select the value for each time-step, you could also use mean o max o min or mean as there is just one value for each time step so it would get you the same.df