PostgreSQL：索引时间戳的日期部分
考虑下表： 列|类型| -------------------- + ------------------------- - + id | bigint | creation_time |时间戳与时区| ... 如下所示的查询（更不用说更复杂的JOIN）同时，因为他们需要为每个项目计算creation_time :: DATE： SELECT c
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如何做一个忽略这一年的日期数学？
我想在未来14天内选择有周年纪念日。如何选择不包括年份的日期？我已经尝试过如下的东西。 SELECT * FROM events WHERE EXTRACT（month FROM“date”）= 3 AND EXTRACT（day FROM“date”） 我更喜欢这样做，但我不知道如何忽略一年。 S
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具有快速插入的矩形的空间索引
我正在寻找一个提供矩形索引的数据结构。我需要插入算法尽可能快，因为矩形将围绕屏幕移动（想想用鼠标拖动一个矩形到一个新的位置）。 我已经研究了R-Trees，R + Tree，kD-Trees，Quad-Trees和B-Trees，但是从我的理解插入中通常很慢。我更喜欢在亚线性时间复杂性中插入插页，所以也许有人可以证明我对任何列出的数据结构都是错误的。 我应该可以查询数据结构为什么矩形在
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如何在Jva中实现n：m关系？
我需要在Java中实现一个n：m关系。 用例是一个目录。 一个产品可以分为多个类别 一个类别可以容纳多个产品 经典... 我目前的解决方案是具有两个hashmaps的映射类。 第一个hashmap的关键是产品ID，值为类别ID列表 第二个hashmap的关键是类别ID，值是产品ID列表 这是完全冗余的，我需要一个设置类，始终关心数据在两个hashmaps中的存储
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自索引（和传统索引）算法 - 实现和建议分享？
作为研究项目的一部分，我正在寻找自索引算法的开放源代码实现，即传统的反向索引的压缩形式，产生了很好的特性，如更快的查找和/或更少的占用空间。 p> 你知道自索引算法的任何开源实现吗？您有其他有趣的索引算法或数据结构要分享吗？ 欢迎所有语言和许可证变体。 解决方案 这是一个很好的介绍性介绍自我索引（PDF）。
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地理坐标的空间索引？
什么样的数据结构可以用于大量地理坐标中的有效最近邻搜索？使用假定平面坐标的“常规”空间索引结构，如R-Trees，我看到两个问题（有没有其他人忽视？）： 绕线和国际日期线 极点附近的距离失真 这些因素如何被允许？我猜第二个可以通过改变坐标进行补偿。可以修改R树以考虑到环绕吗？还是有专门的地理空间索引结构？ 解决方案 看看 Geohash 。 另外，为了补偿环绕，只需使用
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最优秀的索引数据结构非常大的时间序列
我想问SO'ers的同事们关于最好的品种数据结构的意见，用于索引时间序列（又名列数据，又称平线性）。 基于抽样/离散特征，存在两种基本类型的时间序列： 定期离散化（每个样本都以普通频率拍摄） 不规则离散化（样本在任意时间点进行） 需要的查询： 所有值在时间范围[t0，t1] 时间范围[t0，t1]中的值大于/小于v0 在值范围[v0，v1] 数据集由
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如何存储经常在DB中更改位置的有序物品
我需要能够在DB中存储大量有序项目。到目前为止，这是直截了当的： ID位置OtherFields 1 45 ... 2 4736。 .. 3 514 ... ... 在查询中，我总是需要得到一些项目（基于OtherFields进行过滤），但是顺序正确。 现在问题：项目经常改变他们的位置，并且不仅仅是1或2.如果ID 2将位置从4736更改为2
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数据网格视图...以编程方式设置选择行索引没有将CurrentRow.Index设置为相同？
此代码 CurrentSelectedRow = Me.dgvPreviouslyCut.CurrentRow.Index / pre> 将用户点击的当前所选行存储在数据网格视图控件中。 刷新数据网格视图的数据源后，此代码 Me.dgvPreviouslyCut.Rows（CurrentSelectedRow）.Selected = True
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python大熊猫数据框 - 无法弄清楚如何查找从df给出值的索引
我有2个数据数据数据。给定第二个df中的一个列的值，我想查找第一个df中的值的索引。更具体地说，我想创建一个第三个df，它只包含索引标签 - 使用第二个值从第一个查找其坐标。 listso = [[21,101]，[22,110]，[25,113]，[24,112]，[21,109]，[28,108]，[30,102]，[26,106]，[25,111]，[24,110]] data
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更好地通过引用indeces来添加data.frame列
这个问题似乎是基本的，但我无法找到答案。 我想添加一个数据列。 假设我要添加1,2和4列。 df df $ a + df $ b + df $ d [1] 7 7 7
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熊猫从其他DF列中每个日期的DatetimeIndex中删除元素
鉴于以下数据框架： 将pandas导入pd df = pd.DataFrame（{'A '：['a'，'b'，'c']， 'first_date'：['2015-08-31 00:00:00'，'2015-08-24 00:00:00' ，'2015-08-25 00:00:00']}） df.first_date = pd.to_datetime（df.first_date）＃（dt
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根据行数将数据帧拆分成多个数据帧
我有一个数据框 df ： abc 0 0.897134 -0.356157 -0.396212 1 -2.357861 2.066570 -0.512687 2 -0.080665 0.719328 0.604294 3 -0.639392 -0.912989 -1.029892 4 -0.550007 -0.633733 -0.748733 5 -0.712962
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如何使用修改的索引来摆动熊猫数据框？
我有一个以下格式的时间序列数据框： rng = pd.date_range（'1/1/2013' period = 1000，freq ='10min'） ts = pd.Series（np.random.randn（len（rng）），index = rng） ts = ts.to_frame（name = None） 我需要做两件事： 步骤1：修改索引
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R - 如何重新排序数据逐行索引号
这可能是一个非常基本的问题，但我找不到。假设我有一个数据框 d ，行号无序如下： 信号 4 9998 3 549 1 18 5 2.342 2 0.043 如何通过增加行索引号来排序，以获得以下内容？ 信号 1 18 2 0.043 3 549 4 9998 5 2.342 解决方案 d
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选择R中数据帧的最后n列
有没有办法系统地选择数据框架的最后一列？我希望能够将最后一列移动到第一列，但在移动列时保持列的顺序。我需要一种方式来执行此操作，而不是使用子集（数据，select = c（新订单中列出的所有列））列出所有列，因为我将使用许多不同的数据帧。 这里有一个例子，我想将最后2列移动到数据框的前面。它的作品，但它是丑陋的。 A = rep（“A”，5） B = rep（“B”，5） num
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用ix（）方法用负索引切片大熊猫DataFrame
在使用负数索引时，DataFrame.ix（）似乎不会对我想要的DataFrame进行分片。 我有一个DataFrame对象，想要分割最后2行。 在[90]中：df = pd.DataFrame（np.random.randn（10，4）） 在[91]中：df 输出[91]： 0 1 2 3 0 1.985922 0.664665 -2.800102 1.695480
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基于“行”的过滤在python大熊猫中创建数据透视表后的数据
我有一组数据，我从一个SQL数据库中获取并读入一个熊猫数据框。结果df是大约250M行，每天都在增长。因此，我想转动桌子给我一个更小的桌子（几千行）。 该表看起来像这样，但更大： 数据 report_date item_id视图类别 0 2013-06-01 2 3 a 1 2013-06-01 2 2 b 2 2013-06-01 5 16 a 3 2013-06
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在R中使用NA值组合删除行的高效方法
背景 在运行逐步模型选择之前，我需要删除我的任何模型项的缺失值。在我的模型中有相当多的术语，因此，我需要查找NA值（并删除任何这些向量中具有NA值的任何行）的相当多的向量。但是，还有一些向量包含不想用作删除行的条款/标准的NA值。 问题 如何从包含任何矢量列表的NA值的数据帧中删除行？我目前正在使用一系列长的系列的笨重方法！is.na的 > my.df [！is.na（my.df
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R删除数据帧中的索引小于某个值的行
我想删除数据框中的某些行，当具有相同索引的行数小于预先指定的值时。 > f.6.5 [1:15，1：3] draw Fund.ID Firm.ID 1 1 1667 666 2 1 1572 622 3 1 1392 553 4 1 248 80 5 1 3223 332 6 2 2959 1998 7 2 2659 1561 8 2 14233 2517
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