dataset

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我試圖使用XML作爲數據源 string sApplication = txtApplicationsta.Text.Trim(); if (sApplication=="") { DataSet ds3 = new DataSet(); ds3.ReadXml(Server.MapPath("Status.xml")); if (ds3.Tables[0].Ro

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有沒有辦法用數據框中的平均值來代替遠程數據（例如18-25）？

我有一個數據集black friday。 Here是它的樣子。年齡在1-17,18-25等範圍內給出。我想用它們的平均值代替所有這些範圍。我可以遍歷年齡段列的每個元素並解析它們並用平均值替換字符串值。這可能是低效的。所以我想知道有沒有更簡單的方法來做到這一點？或者是否有其他方法來處理數據範圍？（在python of course中）

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無法使用Linq從DataSet獲取特定ID的數據

我試圖在本網站上使用不同的示例，但無法找到解決我問題的示例。我有一個數據集，我需要得到所有使用Linq該數據集的行與給定的ID 我做了以下內容： foreach (DataRow dataRow in myData.Tables[0].Rows) { string id = dataRow["id"].ToString().Trim(); var listOfData =

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DataColumn中的遞歸表達式的替代方法

在我的DataSet（其持久化爲XML）中，我有一個包含三列的Area表：ID,Name和ParentId。 ParentId是一個外鍵，返回ID，有效地創建區域層次結構。我要保持在一個名爲Path新列，其值可以遞歸定義爲 { area.Name ; if ParentId is null area.Path := { { Parent.Path + "\" +

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DataGridView的數據集和組合框

我想在可編輯的DataGridView的PatientType列中使用ComboBox。所以我假設創建DataSet並添加基本表「患者」和「PatientTypes」表。我是否需要在DataSet中做出更多更改才能實現我的目標？ DataTable table1 = new DataTable("Patients"); table1.Columns.Add("Id"); table1.Co

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如何從本地csv文件創建一個python數據集？

我有一個csv文件，並且正在嘗試創建一個數據集以便與scikit-learn一起使用。加載這些包： import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model 我嘗試這樣做： sales = pd.read_csv("s

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SAS宏內部的計數器/循環

我正在教SAS課程，並且在模擬中涉及了一些內容。我目前正在模擬棒球陣容。我在宏中不是很強大，並且能夠通過這個網站上的許多試驗和錯誤以及一些幫助來執行此代碼。我希望有人能幫助我走向終點。我在這裏的目標是能夠與計數器正常工作。我在具有9周的觀察，並具有可變截止稱爲一個數據組讀出（它是根據麪糊來確定命中與否和將被比作randvar的能力所使用的截止值）。「順序」這個變量只是爲了讓它更容易遵循（注意

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是否可以向現有實例啓動AWS市場AMI？

我有一個g3.xlarge實例，我的數據集在那裏，我想安裝DIGITS，但不幸的是它沒有工作。我急於對數據進行分類，因此決定使用marketplace而不是處理安裝問題。現在我的問題是，有什麼方法可以在我現有的實例中使用DIGITS市場，因爲我不想再浪費時間再次將數據上傳到新實例。我的數據集非常大（1,322,000張圖片）。請幫助我，這是我第一次使用AWS。

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的數據來檢查數據表高效的方式設置

public void Method1() { Datatable dt1 = new DataTable(); Datatable dt2 = new DataTable(); Datatable dt3 = new DataTable(); if (ds.Tables.Count > 0) { if (ds.Tables[0].Rows.Co

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由兩列分組，並找到另一個PostgreSQL中的平均值

我有一個函數的問題，我需要按兩列分組，並採取另一列的平均值。爲什麼以下不起作用？ CREATE OR REPLACE FUNCTION core.cal_average_load( cell_load DOUBLE PRECISION, id DOUBLE PRECISION, s_id DOUBLE PRECISION ) RETURNS DOUBLE