计算列是根据可以使用同一表中其他列的表达式计算的
sql 问题：计算的查询字段无法识别 DateDiff 中的日期间隔？
由于某种原因，我无法让计算的查询字段识别日期间隔。 每次我测试运行显示查询结果的表单时，都会弹出一个参数，要求我输入...
我想到的天真的做法是： 选择姓名、级别 FROM (SELECT name, levenshtein(name, *parameter*) as lev FROM my_table) 在哪里 lev = (选择最小值(lev) FROM （选择名称，
我这里遇到了一点麻烦。 如果我有下表： 身份证 |名称 | ini_day ----------------------- 1 |胡安 | 1 2 |诺拉| 5 3 |佩佩 | 9 4 |拉拉 | 12 5 |亚历克斯 | 18 6 |莉莉 | 2...
如何在循环函数（大数据集）中使用 rowMeans 函数计算项目中的新变量？
我需要你的帮助，因为我有一个关于疾病的大数据集（宽格式）。因此，我有 54 种不同的疾病，每种疾病都有 18 个问题（数据嵌套在疾病和参与者中）。 一个...
我正在尝试开发的计算列遇到问题。 我有两张桌子： （我不知道为什么表格无法正确显示。预览时看起来不错） 表A： PK 计算出的co...
我试图让用户使用切片器来确定某事物在 1-10 范围内的重要性，然后我想在数据表中进行各种其他计算，例如乘以 va...
我想从数据集中前 3 列的每个值中减去每个“空白”列的平均值，如下所示： df <- data.frame(da=1:5...
我想使用 R 从数据集中前 3 列的每个值中减去每个“空白”列的平均值，如下所示： df<- data.fram...
嗨，希望有人可以帮助我使用此 Dax 查询在现有表中创建一个新的计算值列。我正在尝试添加一个新列，该列显示每一行的增量增长...
我想要一个计算列，显示 RunnerID 对于 RaceID 出现的次数。每个 RaceID 最多 4 行，每行记录不同的测量类型 在示例中...
我最近读到，你不应该使用 EARLIER 函数。我最近继承了一个使用此函数的数据集文件，并且它不断崩溃，可能是由于 EARLIER 函数。我正在努力...
我有一个像这样的数据框 巴士_号。城市 3412.加尔各答 第7658章 3412.孟买 5516.加尔各答 第7658章奈 3412.孟买 我需要根据这些进行动态计算
Parallelperiod 函数在 DAX 中不返回任何内容
我想获得上一年的总销售额。 在订单表中，我创建一个如下所示的列： PreviousYearSales=CALCULATE(SUMX(RELATEDTABLE('订单详细信息'),'订单详细信息'[销售]),PARALLELPERIOD(O...
我正在尝试计算一大组债券 ISIN 的买价/卖价的百分位。具体来说，我的数据格式如下： 证券 竞价 询问 中度 组ID Q1 第三季度 AT0000A04967 ...
我的数据在一张表中，如下所示： 帐户ID 月 来源 代码 12345 31/03/2023 新的 abc6789 12345 31/03/2023 老的 abc1234 我喜欢使用 sql 在 teradata 中得到如下数据。 谁能请他...
ValueError：无法将具有多列的 DataFrame 设置为单列
我正在尝试使用下一个函数，但出现 ValueError: Cannot set a DataFrame with multiple columns to the single column. 我将此函数与其他列一起使用（CO01NUM022AH 和 CO01NUM022...
我遇到了以下问题：我有一个看起来像这样的pandas数据框。 | id_tranc | id_tranc |总和|出价 | |:------- |----:|:----------:|--------:| | 1|4000|2.3%| | 1|20000|3...
我创建了一个 pandas 数据框（称为 df），如下所示： 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np ds = {'趋势': [1,1,1,1,1, 2,2,2,2,2, 3,3,3,3,3, ...
AVERAGEIFS/SUMIFS 公式未对 ASC 或 DESC 进行排序
我在对 AVERAGEIFS 列（和 SUMIFS 列）DESC 或 ASC 进行排序时遇到问题 本质上，我正在查看 2017-2020 年的劳动力统计数据；按行业和年份 =AVERAGEIFS(数据!F:F,数据!...
我有一个数据框，其中有两个不同的列，我需要用它们来计算分数： ID 位置 玩家 GW 副总裁 最终的 降低 锦标赛积分 0 1 1 阿莱西奥·比安奇 2 7.0 5.0 南 1 2 2 詹卢卡·比安科 2 7.0 ...