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postgresql - 相当于 PgAdmin3 中的“描述表”
提问和回答的问题:
正如我们许多人所知,PostgreSQL 不支持describe table
或describe view
. 正如人们可能从 google 中发现的那样,PostgreSQL\d+
改为使用。
但是,如果使用 PgAdmin 访问 PostgreSQL(我实际上使用的是 PgAdmin3),则\d+
无法正常工作。一个人做什么?
我在玩PgAdmin3中的查询工具时想到了这个问题。我有一个“嗯,呃!” 当我想看看 PgAdmin3 的主窗口以及该窗口左侧的树时。在下面
是我的表格列表,单击表格名称会向我显示文本,这与向我显示的内容非常相似\d+
。
因此,为了其他没有立即发现这一点的人的利益,这里有一个答案。
mysql - MySQL DESCRIBE INTO OUTFILE 与 Windows 命令提示符
我想打印我的数据库中的表结构。
现在我使用 mysql 命令:
但是如何将此输出转换为 txt 文件?像:
r - 来自 Hmisc 中描述函数的乳胶表
我一直在尝试通过在 Hmisc 中的请求功能之前添加 latex(describe) 或 latex(xtable) 来获得下表的乳胶输出,但这不起作用。知道错误在哪里吗?
python - 来自 NumPy 数组的 Pandas Dataframe - 数据类型不正确且无法更改
我正在尝试在 Python 中对以下 Pandas DataFrame 进行排序:
接下来的 2 行代码会导致问题:
问题:
- 排序不适用于任何列。
- 统计信息应包括平均值、标准差、最小值、最大值等。这些不会显示。
问题是 dtypes() 正在为所有列返回“对象”。这是错误的。有些应该是整数,但我不知道如何只更改数字。我努力了:
但这不起作用。所以,然后我去了 NumPy 数组并尝试在那里更改 dtypes:
)
但这也不起作用。
有没有办法手动将 dtype 更改为数字?
ruby - 在 rspec 中描述 vs 上下文。差异?
我已经阅读了一些关于如何组织 rspec 代码的内容。似乎“上下文”更多地用于对象的状态。用您的话来说,您将如何描述如何在 rspec 代码中使用“描述”?
这是我的 movie_spec.rb 代码片段:
sql-server - SQL Server:描述表值参数
EXEC sp_columns <table name>;
但是对于 SQL Server 表值参数,什么是等效的?基本上,我正在寻找 T-SQL 或为用户创建的表值参数返回列信息(名称、数据类型)的内置存储过程。
git - Git 描述没有提供预期的标签
我有一个使用的脚本
为了确定 repo 上的最新标签。到目前为止,一切都很好。
但是如果我必须在同一个提交上添加标签,该命令会为我提供所述提交的第一个可用标签,而不是最新的。
这是一个简单的例子
在最后一次通话中,我期待的是 2,而不是 1,我不明白为什么......
有趣的是,我在 GIT 更新日志中看到类似的问题已经得到修复:
- “git describe”没有正确地打破指向同一个提交的标签;通过现在注意
标记日期,首选较新的。
https://www.kernel.org/pub/software/scm/git/docs/RelNotes-1.7.1.1.txt 有趣的是我有一个最新版本的 git
请帮忙 :'-(
叹……叹……
r - 带有描述类的 psych 和 Hmisc 包
我在带有 R 3.1.1 的 Mac OS 10.10 上
我有以下数据框x
,我试图describe
从psych
包中获取其描述性统计信息(请注意,我现在已分离Hmisc
具有相同describe
功能的包)
这段代码给了我x_dex
有一个data.frame
类的对象。
如果我加载Hmisc
包,如果我使用与上面相同的代码,对象的类x_dex
将更改为。describe
由于我希望对象具有data.frame
能够将其写入 excel 文件的类,因此我尝试使用:
但它给出了以下错误:
需要知道为什么在加载Hmisc
包和任何适当的解决方案时会发生这种情况。
r - 在 R 中用 hmisc 描述函数
任何知道什么是“信息”的人都会给出下面的输出。
代码:
r - R:如何将 describe() 与样本权重一起使用
我有一个带有原始分数和样本权重的数据文件。现在我想使用 psych 包的 describe 函数,同时考虑到样本权重。
有谁知道如何做到这一点,或者在某处是否有与 psych::describe() 完全相同但可以处理样本权重的函数?
下一个示例将提供一些关于我打算做什么的见解。
样本权重为:
加权平均值将是(如果我错了,请纠正我):
所以这当然不同于未加权的平均值。如何确保报告的 SD、峰度、偏度等也基于样本加权平均值?