#求建议# 想问一下大家，一般企业在校招生已经签了别家三方的情况下是否会同意保留名额，直到学校里愿意发放新的三方呢？本人在秋招中拿到一个offer，最近在催签，但还想在春招中再投投简历，所以想先签了三方，春招有合适的话，赔付一点违约金，再签新的三方。但听说学校里办理新三方会拖到6月到7月，所以不知道一般企业是否会等到新三方办下来

想问一下大家，一般企业在校招生已经签了别家三方的情况下是否会同意保留名额，直到学校里愿意发放新的三方呢？本人在秋招中拿到一个offer，最近在催签，但还想在春招中再投投简历，所以想先签了三方，春招有合适的话，赔付一点违约金，再签新的三方。但听说学校里办理新三方会拖到6月到7月，所以不知道一般企业是否会等到新三方办下来

1.整体思路：由题目可知，activity1与activity2没有直接联系，所以将查询拆解为两部分——分别查询activity1和activity2，然后用union all将两部分连接起来，再进行排序 2.再分别分析activity1和activity2 2.1 activity1的条件为2021年、所有每次试卷得分都能到85分， 原表格中缺少关于“年份”的字段，需要构造新的字段，而新字段的构造方式——建立子查询或者直接在原查询中建立条件判断语句建立新字段，这里我们先建立子查询 建立子查询表格table01，建立新字段“年份”，以便在主查询中对年份进行筛选； 原表格中同样少关于“活动”的字...

2021.12.08 1.group_concat 有group_concat可以select出全部字段，没有group_concat，只能select出group by后面有的字段 #多行的原因就是因为有不同的c_id放一起显示就行了，所以这样就可以显示全部信息了 2.多条件 and后面也要加字段，即使是同一字段 3.c_id in ('01','02') 表示c_id='01'或者是c_id='02' select * from stu where s_id in (select s_id,count(c_id) from sc group by s_id having count(...

import pandas as pd import os os.chdir('E:\\origin_file\\table') list=[] #建立新列表 #1.遍历目标文件夹 for root,dirs,files in os.walk('./'): for file in files: #2.读取excel文件 data=pd.read_excel(file) #3.将excel文件加入到新建列表中 list.append(data) #4.合并 merge_data=pd.concat(list,axis=0) #pd.concat()第一个参数...

import pandas as pd import os import shutil #1.建立原文件夹路径，以在后面读取存放在E盘里的原文件夹“origin_file” os.chdir("E:\\") dir_path="origin_file" #2.建立需要输出的新文件夹“new_file” new_img_folder="new_file" #3.读取目标图片的图片名 #3.1读取excel文件 data=pd.read_excel('img.xlsx',sheet_name="Sheet1") #3.2读取excel文件第一列 cols=data.iloc[:,0] #3.3遍历...

import pandas as pd import os os.chdir('E:\\') #1.读取图片文件夹路径 path='origin_file' #2.建立空白excel文件“img.xlsx” writer=pd.ExcelWriter("img.xlsx") #3.将图片文件夹里的文件名写入新的列表 #3.1遍历图片文件夹 for root,dirs,files in os.walk(path): #os.walk() 方法是一个简单易用的文件、目录遍历器，可以帮助我们高效的处理文件、目录方面的事情。 # root 表示当前正在访问的文件夹路径 # dirs 表示该文件夹下的...

import pandas as pd import os import shutil #1.建立原文件夹路径，以在后面读取存放在E盘里的原文件夹“origin_file” os.chdir("E:\\") dir_path="origin_file" #2.建立需要输出的新文件夹“new_file” new_img_folder="new_file" #3.读取目标图片的图片名 #3.1读取excel文件 data=pd.read_excel('img.xlsx',sheet_name="Sheet1") #3.2读取excel文件第一列 cols=data.iloc[:,0] #3.3遍历...

import pandas as pd import os #1.加载excel数据 os.chdir('') data=pd.read_excel('') #2.读取data的行序号范围 print(data.index) #3.将data的所有行序号转化为列表list1 list1=list(data.index) #4.使用index方法选取需要删除的行范围(假如是删除0到30行的数据)，建立行序号范围数据 range=data.index[0:31] #5.将选取的行序号范围数据转化为列表list2 list2=list(range) #6.将要删除的行序号列表list2加载到drop...

import pandas as pd import random import os #1.加载excel数据 os.chdir('') data=pd.read_excel('') #2.将data的序号转化为列表list1 list1=list(data,index) #3.使用random.sample()在列表list1中随机删除10个序号得到序号列表list2 list2=randaom.sample(list1,10) #4.将list2加载到drop方法中，得到数据data1 data1=data.drop(list2) #5.查看data1信息 data1.info()

import pandas as pd import os #加载文件路径 os.chdir('') data=pd.read_exvel('') #将 data1 dex=letters.index[40000000:58458113] print(dex) letters01=letters.drop(letters.dex) #将数据删到2000+ import random list1=list(Titanic.index) list2=random.sample(list1,613408) #1458112 #58458112 #1000000 Titanic1=Titanic.dr...

先对原表格，按照exam_id和start_month进行分组，字段exam_id，start_month，month_cnt,建立一个新的表格命名为a_t，再从该表格中选出字段exam_id，start_month,month_cnt,再使用窗口函数sum()over()，对month_cnt按照exam_id分组，按start_month排序，窗口函数sum()over()可依次对截止到当月的month_cnt求和，即得出截止当月的作答总数，命名为新字段cum_exam_cnt。 select exam_id ,start_month ,month_cnt ,sum(month_cnt) ...