Python 数据分析:Pandas 缺省值的判断 背景 我们从数据库中取出数据存入 Pandas None 转换成 NaN 或 NaT.但是,我们将 Pandas 数据写入数据库时又需要转换成 None,不然就会报错.因此,我们就需要处理 Pandas 的缺省值. 样本数据 id name password sn sex age amount content remark login_date login_at created_at 0 1 123456789.0 NaN NaN NaN 20
kindeditor官网:http://kindeditor.net/demo.php 如何获取多个KindEditor中textarea文本框的值,方式很多种(带有HTML标签). var introduction = document.getElementById("richText").value; // 原生态脚本 var b = $('#content').val();<span style="white-space:pre"> //jQuer
介绍Dictionary 使用前需引入命名空间 using System.Collections.Generic Dictionary里面每一个元素都是一个键值对(由两个元素组成:键和值) 键必须是唯一的,而值不需要唯一 键和值都可以是任何类型(比如:string,int,自定义类型等) 通过一个键读取一个值的时间接近0(1) 键值对之间的偏序可以不定义 使用Dictionary 使用dictionary判断字符串中字符出现次数 var dic = new Dictionary<char, in
select * from Students where Address IS null --判断address是nulselect * from Students where Address is not null --判断address不为nullselect name,ISNULL([address],'地球')from Students--如果有出现null就让其显示地球(要注意其数据类型)