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Pour nettoyer et simplifier un peu votre question: L'index que vous avez déjà est le [LOGID], [RECEIVE_TIME] SQL Server demande un index sur APT_ID et souhaite que vous incluiez LOGID, RECEIVE_TIME C'est en effet un index différent de celui que vous avez déjà. Prenons le vieil exemple de l'annuaire téléphonique. Les pages blanches de l'annuaire téléphonique étaient sur LAST_NAME, FIRST_NAME, MIDDLE_NAME. C'est génial si vous exécutez une requête comme celle-ci: SELECT * FROM PHONE_BOOK WHERE LAST_NAME = 'OZAR' Mais si vous ne connaissez pas le nom de famille de quelqu'un et que vous demandez ceci: SELECT * FROM PHONE_BOOK WHERE FIRST_NAME = 'BRENT' Ensuite, vous allez scanner tout l'annuaire téléphonique à ma recherche. Un index est manquant sur la colonne dans. La première colonne de l'index est extrêmement importante. C'est pourquoi SQL Server demande un index sur APT_ID, ainsi que d'autres colonnes incluses. Vous pourriez donc vous demander: "Pourquoi un index existant sur APT_ID seul n'est-il pas suffisant? "
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Pandas est une bibliothèque populaire d'analyse et de manipulation de données pour Python. La structure de données de base de Pandas est le DataFrame qui stocke les données sous forme de tableau avec des lignes et des colonnes étiquetées. Voici un guide pratique pour effectuer des analyses de données efficaces contenant 8 façons de filtrer un DataFrame Pandas. Une opération courante dans l'analyse de données consiste à filtrer les valeurs en fonction d'une ou de plusieurs conditions. Pandas propose plusieurs façons de filtrer les points de données (c'est-à-dire les lignes). Pourquoi des colonnes dans l'interface redondantes ou manquantes ? - Forum INDEX-EDUCATION. Dans cet article, nous allons aborder 8 façons différentes de filtrer un DataFrame Pandas. Nous commençons par importer les bibliothèques: import numpy as np
import pandas as pd Créons un DataFrame pour voir nos différents exemples: df = Frame({
'prénom':['Alba', 'Noah', 'Jon', 'Tom', 'Emilie', 'Coco', 'Anna'],
'catégorie':['A', 'A', 'C', 'B', 'B', 'C', 'B'],
'valeur1'(7)(2),
'valeur2'(1, 10, size=7)}) Top 8 des façons de filtrer un DataFrame Pandas 1.
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Résolution
Le problème a été résolu dans la mise à jour cumulative suivante de SQL Server. Mise à jour cumulative 1 pour SQL Server 2014 /en-us/help/2931693
Chaque nouvelle mise à jour cumulative pour SQL Server contient tous les correctifs et les correctifs de sécurité inclus dans la mise à jour cumulative précédente. Consultez les dernières mises à jour cumulatives pour SQL Server:
Dernière mise à jour cumulative pour SQL Server 2014
Statut
Microsoft a confirmé l'existence de ce problème dans les produits Microsoft figurant dans la liste des produits concernés par cet article.
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6 Anna B 0. 17 2 3. isin La méthode isin est une autre façon d'appliquer des conditions multiples pour le filtrage. Par exemple, nous pouvons filtrer les prénoms qui existent dans une liste donnée. names = ['Jon', 'Noah', 'Emilie']
df[(names)] name cat val1 val2
4 Emilie B 0. 27 4 4. Accesseur Str Pandas est également une bibliothèque très efficace pour les données textuelles. Les fonctions et méthodes de l'accesseur str offrent des moyens flexibles de filtrer les lignes sur la base de chaînes de caractères string. Par exemple, nous pouvons sélectionner les prénoms qui commencent par la lettre « A ». df[('A')] name cat val1 val2
6 Anna B 0. 17 2 La fonction contains de l'accesseur str renvoie les valeurs qui contiennent un ensemble donné de caractères. Un index est manquant sur la colonne du. df[('a')] name cat val1 val2
6 Anna B 0. 17 2 Nous pouvons également transmettre un ensemble plus long de caractères à la fonction contains en fonction des chaînes de caractères présentes dans les données. 5. Tilde (~) L'opérateur tilde est utilisé pour la logique « not » dans le filtrage.
[:, 'A'] est une series, comme df['A']. Accès à certaines colonnes et certaines lignes par numéros: [:, ['A', 'b']][0:2]
Quand on veut adresser une cellule d'un dataframe en utilisant à la fois un numéro de ligne et un nom de colonne: [[3], 'A'] (nécessaire si on veut changer la valeur)
Accès selon une condition:
df[df['A'] > 2]: renvoie un dataframe avec seulement les lignes où la condition est vérifiée:
A B C D
a2 2. 7 10 5. 4 7
a3 5. 3 9 1. 5 15
en fait, on peut faire df[booleanVect] où booleanVect est un vecteur de booléens de taille le nombre de lignes de df pour récupérer les lignes où le booléen est True. attention:
df[df['A'] > 2]: attention, ce n'est pas une copie qui est renvoyée, mais une vue, donc, on ne peut pas modifier le résultat! [df['A'] > 2, :]: c'est une copie qui est renvoyée ici. condition avec booléens: utiliser & (AND), | (OR), ^ (XOR), - (NOT):
df2 = df[(df['A'] > 2) & - (df['B'] < 6)] ( attention: parenthèses nécessaires). Besoin de conseils sur l'indexaphobie: index manquant de haute valeur avec impact élevé. Quand l'index est déjà là | SQL 2022. Autre exemple: df2 = df[(df['A'] == 'a') & numpy.
Code C0123 Durée: 1
jour
Décrypter les dernières réformes~et jurisprudence. La réglementation de la gestion locative est en perpétuelle évolution. L'accessibilité ERP, les mises aux normes des locaux sont des questions qui restent toujours d'actualité. L'évolution des textes après la réforme PINEL et du Code civil a obligé les opérateurs à revoir la rédaction de leurs contrats. L'actualité jurisprudentielle avec la période juridiquement protégée du fait de la COVID 19 sera analysée. Les différentes décisions de jurisprudence des Cours d'appel et de la Cour de Cassation font évoluer le droit et entraînent de nouvelles pratiques. Elles permettent d'apporter un éclairage nouveau sur l'application des textes qui mérite de faire l'objet d'un échange entre les professionnels du monde Hlm. Actualité des baux commerciaux. Pour qui? Objectifs Contenu
Pédagogie
Prérequis
Animation
Dates et prix Pour qui? Responsable des services de gestion des baux commerciaux, baux professionnels, antennes, panneaux publicitaires et des cellules et locaux associatifs ainsi que leurs collaborateurs Objectifs analyser l'actualité et notamment les effets juridiques de la COVID 19 dans les relations contractuelles, les nouveaux textes et les dernières jurisprudences dans tous les domaines du contrat, pour adapter le traitement et la gestion des dossiers trouver des réponses pratiques en tirant parti de l'échange entre participants.
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La valeur locative et le loyer variable Actualité jurisprudentielle des loyers plafonnés et déplafonnés La Taxe foncière doit-elle être toujours déduite de la valeur locative? Les modifications notables des caractéristiques des locaux loués qui constituent également des améliorations justifient-elles un déplafonnement? Les différentes clauses d'accession et le déplafonnement VIII – CHARGES, IMPOTS, TAXES ET REDEVANCES A compter de quand s'applique la réforme de la loi PINEL relative aux charges? Comment déterminer quelles charges sont supportées par le Preneur ou le Bailleur? Quelle est la prescription de l'action en restitution des sommes versées indûment au titre des charges, impôts, taxes et redevances? Quelles conséquences en cas de défaut de clé de répartition? Comment facturer les honoraires de gestion? IX – GARANTIES Quelles sont les conditions de validité du cautionnement? X – OBLIGATIONS CONTRACTUELLES DU BAILLEUR Quelle est l'étendue de l'obligation de délivrance? Dérogation au statut des baux commerciaux : pas de délai de prévenance - LE MONDE DU DROIT : le magazine des professions juridiques. Quid en cas de vente des locaux: l'ancien propriétaire est-il responsable?
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L'ensemble de ces réformes viennent modifier en profondeur l'économie même du bail et donc des rapports entre bailleurs et preneurs. Nous vous indiquerons comment réagir et construire la nouvelle économie de votre bail.
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