程序或环境的用户提供的功能
有没有办法在不更新 VBA 中的任何输入参数的情况下运行我的用户定义函数？
我曾多次出现此问题，我想知道是否有解决方案。这是一个简单的函数，它将返回 Excel 工作表中的整列数据。它有效...
假设我有一个简单的控制台程序如下： （还没有测试过，它可能包含错误，因为我是新手） #包括 使用命名空间 std； 无效启动程序（）； 整数
Snowflake UDF 给出错误 - 无法评估不支持的子查询类型
我在 UDF 上进行选择时遇到此错误 - “无法评估不支持的子查询类型”，UDF 的参数来自联接，但不确定他出了什么问题...
我有一个带有四个参数a、b、c和d的函数，如下所示。 def myfunc(a=无,b=无,c=无,d=无): 如果： myfunc2( 我有一个带有四个参数 a、b、c 和 d 的函数，如下所示。 def myfunc(a=None,b=None,c=None,d=None): if <check which are not None>: myfunc2(<pass those which are not None>) 我需要在此函数内调用另一个函数myfunc2，但仅使用用户传入的参数myfunc。例如，如果用户在 a 中传递 d 和 myfunc 的值，那么我需要将 myfunc2 称为： myfunc2(a=a, d=d) 有没有一种简单的方法可以做到这一点，而不是为 if 的所有可能组合编写 a,b,c,d 案例？ 您可以使用字典理解来创建一个不带参数的字典，并通过解包将其传递给myfunc2。 def myfunc(a=None,b=None,c=None,d=None): params = { "a": a, "b": b, "c": c, "d": d, } not_none_params = {k:v for k, v in params.items() if v is not None} myfunc2(**not_none_params) def myfunc(**kwargs): myfunc2(**{k:v for k, v in kwargs.items() if v is not None}) 如果您想保留函数的调用签名，并使用 4 个指定的默认参数，您可以这样做： def myfunc(a=None, b=None, c=None, d=None): def f(**kwargs): return myfunc2(**{k:v for k, v in kwargs.items() if v is not None}) return f(a=a, b=b, c=c, d=d)
关于如何将临时 BigQuery 函数编写为 DBT 宏的基本问题
我有一些在 BigQuery 编辑器中编写和使用 UDF 的经验，但是我对它们在 DBT 中作为宏的实现知之甚少。 具体来说，我想到的是以下 BQ UDF：
我需要创建一个函数，根据查找表在字符串中执行多次替换。然而，结果总是最后一次替换，就好像之前的替换没有发生一样......
使用 Scaffold Python 更新 Hangman 游戏
我目前正在考虑更新刽子手游戏，以显示脚手架图像，每次猜测的答案错误时都会出现一个新的身体部位。有人告诉我展示脚手架的最佳方式...
我目前正在考虑更新刽子手游戏，以显示脚手架图像，每次猜测的答案错误时都会出现一个新的身体部位。有人告诉我展示脚手架的最佳方式...
我有一个查询表，用于创建视图、序列、文件格式等对象。我获得了对象的 DDL 语句并将它们插入到表中。所以表格只有一列...
Scala Spark UDF 函数接受输入并将其放入数组中
我正在尝试为 Spark 创建一个可在 Spark SQL 中使用的 Scala UDF。该函数的目标是接受任何列类型作为输入，并将其放入 ArrayType 中，除非输入已经...
尝试使用带有日期时间库的用户定义函数将 pyspark 数据框中的字符串月份转换为月份数字。 在此输入图像描述 但运行时出现错误
我想定义一个输入类型为snowflake.snowpark.Row的Snowpark UDF。 这样做的原因是我想模仿 pandas.apply 方法 我可以在其中定义我的业务逻辑
pyspark udf 函数存储不正确的数据，尽管函数产生正确的结果
所以我有这个奇怪的问题。我正在使用一个巨大的数据集，其中的日期和时间由单个字符串表示。这些数据可以使用 datetime.strptime() 轻松转换，但问题是......
文档中的简单 UDF 应用函数在 Spark 3.3 中失败
最新文档中的这个简单代码不适用于 EMR Studio Spark 集群（当前版本：3.3.1-amzn-0） df = Spark.createDataFrame( [(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)...
假设我有一个数组列group_ids +--------+----------+ |用户id|组id| +--------+----------+ |1 |[5, 8] | |3 |[1, 2, 3] | |2 |[1, 4] | +--------+----------+ 架构： ...
如何使用 RDD 函数以更有效的方式执行此 groupBy + agg？
假设我创建了一个像这样的新数据框 随机导入 导入字符串 数据 = [] 对于范围（100_000）内的 i： rid = string.ascii_uppercase[random.randint(0, len(string.ascii_uppercase) - 1)] ...
我的数据框： DF = Spark.createDataFrame([[114.038696, 22.5315, 114.047302, 22.531799], [ 114.027901, 22.5228, 114.026299, 22.5238], [ 114.026299, 22.5238,1 14.024597,22.5271], [114.024597, 22.52...
有一个 C 语言的 UDF 主程序 #包括 #包括 #包括 extern char *u_shape_processor(char*camps_list_c); void Replacechar(char *s,char c1,char c2) ...
有一个 C 语言的 UDF 主程序 #包括 #包括 #包括 extern char *u_shape_processor(char*camps_list_c); void Replacechar(char *s,char c1,char c2) ...
PostgreSQL 错误：执行 SELECT ... INTO 未实现
当我从我定义的函数运行以下命令时，出现错误“EXECUTE of SELECT ... INTO 未实现”。这是否意味着不允许使用特定命令（即“SELECT ...INTO...