关于retrieve参数的问题,急急

sunny119 2003-10-17 02:07:24
生成一个数据窗口对象d_1,
定义了两个参数,一个是kq_id(考区代码),一个是kd_id(考点代码


d_1与dw_1建立了连接关系。问;
dw_1(kqid1,"%")能否检索所有考区代码为kqid1的考点
dw_1("%",kdid1)能否检索考点代码为kdid1的考点

结果错误,系统把%当检索内容对待,导致结果不正确,结果为0

我在别的地方看到%的上述用法是可以的,谁能告诉我到底怎么实现


急需要帮忙解决!
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qqjj7758 2003-10-17
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用filter like的好
雷米特大力神 2003-10-17
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顶一下klbt
longdrang 2003-10-17
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同意 klbt(快乐白兔),在后端中不要用=,而用like匹配參數.
klbt 2003-10-17
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%可以用,只是你使用时要用like,不要用=
zzr72 2003-10-17
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另外,DW设计时用的是like吧?
zzr72 2003-10-17
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DW为crosstab的不可用filter,否则很好用的哟!
workhand 2003-10-17
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那个用法没用过,可以用filter()
dw做成没有参数的,
dw_1.retrieve()
dw_1.setfilter('column = "' + Ls_kqid + '"' )
dw_1.filter()/////////得到检索所有考区代码为Ls_kqid 的考点
另一个同理
double22822 2003-10-17
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在建立数据窗口对象的时候,设置检索参数,design->retrieve arguments...
用dw_1.retrieve(变量)的语法.
数据名称:337个城市智慧健康养老DID数据(2017-2025) 数据范围:31省 数据来源:工信部 数据注意:智慧健康养老是以智能硬件、数字化服务平台为载体,融合物联网、大数据、云计算、AI 等信息技术,围绕老年人健康管护、日常养老两大需求形成的新型产业与服务体系;核心是把健康管理、安全监护、生活照料、医疗康复、精神慰藉打通,实现医养结合、居家 - 社区 - 机构一体化,缓解老龄化与护理人力缺口压力 数据指标:city、year、treat Python 数据分析完整实操流程 整体分为 6 大步骤:数据读取 → 数据清洗(最耗时)→ 描述性统计探索 → 可视化分析 → 深度挖掘(相关性、分组、回归等)→ 结果导出 常用工具库: 数据读写、表格处理:pandas 数值计算:numpy 绘图可视化:matplotlib、seaborn 高级统计 / 机器学习:scipy、scikit-learn 我国智慧健康养老产业持续深化落地,各地依托数字技术、智能终端、大数据平台,逐步构建起机构、社区、居家三位一体的智慧养老服务体系,数字化赋能养老服务转型升级成效持续显现。 全国多地持续推进智慧养老院建设、居家养老智能设备布设、养老服务数字化平台搭建,逐步实现养老服务精准化、监管智能化、供给多元化。 各地积极探索养老数据资源化利用、医养智慧融合、适老科技产品落地应用,形成了一批可复制、可推广的城市智慧养老发展模式。

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