可以使用默認函數。在vaules.yaml中定義默認dict，或者使用dict函數創建一個內聯dict。 {{ range (default $defaultDict $.Values.multiple) }}...{{ end }} 你可以把它做成一個助手模板，并使用with else。 在_helpers.tpl中定義它： {{- define "configmap" -}}---apiVersion: v1kind: ConfigMapmetadata: name: myreleasedata: something values...{{- end -}} 在模板中，可以包含此內容。 {{- with $.Values.multiple }}{{- range . }}{{ include "configmap" $ }}{{- else }}{{ include "configmap" $ }}{{- end }}

我知道你在評論中得到了答案，但我還是舉個例子： funcs := []func()*struct{Thing int}{ func()*struct{Thing int}{return nil}, func()*struct{Thing int}{ newStruct := struct{Thing int}{Thing: 1} return &newStruct },}sliceOfStructs := []struct{Thing int}{}for _,f := range funcs { res := f() if res != nil { sliceOfStructs = append(sliceOfStructs, *res) }}

我建議只對invoices表進行一次遍歷，對不同的時間窗口使用條件聚合： SELECT company_id, SUM(CASE WHEN due_date >= '2021-11-10' THEN balance_amount ELSE 0 END) AS cmonth, SUM(CASE WHEN due_date >= '2021-10-10' AND due_date < '2021-11-10' THEN balance_amount ELSE 0 END) AS 1month, SUM(CASE WHEN due_date >= '2021-09-10' AND due_date < '2021-10-10' THEN balance_amount ELSE 0 END) AS 2monthFROM invoicesWHERE status = 'ACTIVE' AND balance_amount > 0 AND deleted_at IS NULLGROUP BY company_id;

因為事件中沒有value屬性，所以您將無法定義。 要訪問元素的值，必須使用event.target.value。這樣就得到了目標元素的值。就像這樣。。。 document.addEventListener('input', function(event) { if(event.target.matches('.range')) { console.log(event.target.value); }});

復制你已經擁有的大部分內容： import pandas as pdimport numpy as np# ** df1: Dates and Values **rng = pd.date_range('2011-11-30', periods=100, freq='D')np.random.seed(1)rnd = np.random.randint(low=1, high=10, size=100)df1 = pd.DataFrame({'Date': rng, 'Val': rnd, })#** df2: End Dates **df2 = pd.DataFrame({'Year': ['2012', '2012', '2012'], 'End_Date': ['2012-02-29', '2012-03-04', '2012-03-06'], 'YearOffset': ['2011', '2011', '2011'] })# List of start dates that will changestart_list = ['12-01', '12-10', '12-23'] # Create columns based on the start list with the appropriate year offsetfor i in start_list: df2[i

SET @WeekRangeStart = CAST('2022/05/10' as DATE);SET @WeekRangeEnd = CAST('2022/05/17' as DATE);SET @range = CONCAT(@WeekRangeStart,' - ',@WeekRangeEnd) ;-- select @range;select object_id, @rangeFROM objects where DATE(date_create) between @WeekRangeStart and @WeekRangeEndUNIONselect object_id,@range from objects ; 給出下一個結果： object_id @range 1 2022-05-10 - 2022-05-17 2 2022-05-10 - 2022-05-17 這個結果是放在并集后面的SQL部分的輸出。因為date_create不在你的工作日開始和結束之間。你應該花點時間閱讀工會的文件。 變量@range在SQL語句之前計算，因為該值是常量。 see: DBFIDDLE 注意：你應該嘗試在任何地方使用相同的日期格式，而不是像'2022-05-19 21:49:35'和2022/05/10那樣混合使用日期。使用-或/，但不要混合使用。。。 編輯：在校準“Me”之后，

您可以使用： .Range(.Cells(LastRow ,"A"), .Cells(200001,"N")).Value = .....

有很多方法可以獲得某個數字范圍的子集 如果你知道邊界，你可以使用鏈 >>> import itertools>>> list(itertools.chain(range(10),range(100,110),range(210,222)))[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, 220, 221]>>> 例如你的例子是itertools.chain(range(73),range(712,720))，這樣你就不會把時間浪費在你知道行不通的事情上。 你可以像Chris answer一樣使用過濾 您可以使用try-except，只處理成功的 您可以通過記住有問題的內容，將其保存在某個位置，并使用該內容進行過濾，從而將上述兩者結合起來。對于保存部分，如果我們想在關閉程序后記住，可以使用json模塊將其保存到文件中 比如說 from testlink.testlinkerrors import TLResponseErrorimport jsonignore_file = "ignore_id.json" to_ign

這可能是因為第二個數據集中有一個或多個NA值。即使是一個NA也會導致range的輸出為c(NA ,NA)，正如我們在這個玩具示例中看到的： x <- as.POSIXct(c("2020-01-01 20:00:00", "2020-01-02 20:00:00", "2020-01-03 20:00:00"))range(x)#> [1] "2020-01-01 20:00:00 GMT" "2020-01-03 20:00:00 GMT"x[2] <- NArange(x)#> [1] NA NA 解決方案是使用range中的na.rm參數： range(x, na.rm = TRUE)#> [1] "2020-01-01 20:00:00 GMT" "2020-01-03 20:00:00 GMT" 由reprex包(v2.0.1在2022-01-27上創建

沒有直接的方法可以做到這一點。但您可以編輯源代碼來實現這一點。 daySelectedStyle屬性僅為最后一天和初始一對天設置textColor。 如果您看到RangeDateSelector的源代碼，您可以看到getSelectedDays()方法只添加開始和結束日期。 您可以更改邏輯以包括兩個選定日期之間的所有日期。 例如，您可以將此代碼添加到兩個if語句之間： if (selectedStartItem != null && selectedEndItem != null) { Long l = selectedStartItem + 86401000; for (; l < selectedEndItem;) { selections.add(l); l = l + 86401000; }} 函數如下所示： 著色部分在MonthAdapter.java中執行 最終結果：

將此添加到CSS文件中以隱藏字段，希望這將有所幫助 .rdrDateDisplayWrapper { display: none; }

從理論上講，由于.all()創建了一個惰性查詢集，因此它的性能可能比具有1M+行的數據庫中的范圍過濾要好。了解這兩種情況下的內存消耗也會很有趣。 QuerySet是懶惰的，因為它只會在必要時檢索對象，但一旦必須這樣做，它將獲取所有項。順便說一句，不僅.all()是懶惰的，所有QuerySet都是懶惰的，所以如果定義一個Result.objects.filter(…)查詢集，QuerySet也是懶惰的。 但不管它是如何實現的，在數據庫端進行過濾都是更有效的，因為數據庫就是這樣設計的，而且它會減少從數據庫到Python/Django層的帶寬。 如果內存有問題，可能意味著你的QuerySet，即使經過過濾，也太大而無法存儲在內存中。您可以使用.iterator(…)方法[Django-doc]來加載可以處理的項目批： results = Result.objects.filter(date__range=(date_from, date_to)).iterator()for result in results: # … pass If每次都會將一大塊記錄加載到內存中，然后就可以進行處理了。如果不存儲這些項（例如在列表中），則Python可以為下一個塊重用內存。

您可以在Number上使用.merge()，然后使用.loc過濾DateDone.df2的條件是.between()DateDone.df1+/-7天，使用+/-pd.DateOffset(days=7)，如下所示： df1['DateDone'] = pd.to_datetime(df1['DateDone'], dayfirst=True)df2['DateDone'] = pd.to_datetime(df2['DateDone'], dayfirst=True)df_merge = df1.merge(df2, on='Number', suffixes=('.df1', '.df2'))result = df_merge.loc[ df_merge['DateDone.df2'].between( df_merge['DateDone.df1'] - pd.DateOffset(days=7), df_merge['DateDone.df1'] + pd.DateOffset(days=7))] Result: print(result) Number Report.df1 DateDone.df1 Report.df2 DateDone.df20 1 some words 2021-01-13 hocum poklum 2021-01-113 1 more stuff

date_range字段包含兩個名為gte和lte的字段。 所以你只需要這樣做： add_field => { ... "[range_time][gte]" => "%{[message][1]}" "[range_time][lte]" => "%{[message][2]}"}

我已經實現了一種只在StackBlitz強制選擇有效范圍的方法。 這樣，在選擇開始日期后，您將禁用無效的日期范圍。 算法：（考慮到你的殘疾范圍5-10） 如果選擇的日期小于5，則最大可選擇日期應為日期4。例如：如果第一個日期為1月1日，則最大可選擇日期為1月4日。 如果選擇的日期大于10，則最大可選擇日期應為下個月的日期4。例如：如果第一個日期為1月11日，則最大可選擇日期為2月4日。 希望您能理解演示。