customer name是什么意思

自定义的变量名吧，Customer Name的缩写.

C/N

订单合作伙伴表VBPA客户名表kna1select * from VBPA into *** it_vbpawhere vbeln = "10001"and parvw = "WE".if sy-subrc <> 0.select * from kna1 into ***for all entry in it_vbpawhere kunnr = it_vbpa-kunnr.endif.

这个太简单了，自己摸索一下

select a.customerid,a.customername,sum(c.money) moneyfrom customer a,orders b,orderitem cwhere a.customerid = b.customeridand b.orderid = c.orderidand b.orderdate between "2019-01-01 00:00:00.000" and "2019-12-31 23:59:59.999"group by a.customerid,a.customernameorder by money desc

一般而言一个笔订单里面都很有可能会有多个产品。建议：客户表：客户ID(主键),...产品表：产品ID(主键),...订单表：订单ID(主键),客户ID(外键<客户表>)...订单详细表：订单详细ID(主键),订单ID(外键<订单表>),产品ID(外键<产品表>),....

用vlookup可以查找，但首先要进行从小到大排序，公式为=vlookup(张三,sheet2!a1:a100,1)；excel里的查找函数很多的，在EXCEL插入函数里都有中文说明的，你看一下。

HQL查询 Criteria查询对查询条件进行了面向对象封装，符合编程人员的思维方式，不过HQL(Hibernate Query Language)查询提供了更加丰富的和灵活的查询特性，因此Hibernate将HQL查询方式立为官方推荐的标准查询方式，HQL查询在涵盖Criteria查询的所有功能的前提下，提供了类似标准SQL语句的查询方式，同时也提供了更加面向对象的封装。完整的HQL语句形式如下： Select/update/delete…… from …… where …… group by …… having …… order by …… asc/desc 其中的update/delete为Hibernate3中所新添加的功能，可见HQL查询非常类似于标准SQL查询。由于HQL查询在整个Hibernate实体操作体系中的核心地位，这一节我将专门围绕HQL操作的具体技术细节进行讲解。编辑本段1、 实体查询 有关实体查询技术，其实我们在先前已经有多次涉及，比如下面的例子： String hql=”from User user ”; List list=session.CreateQuery(hql).list(); 上面的代码执行结果是，查询出User实体对象所对应的所有数据，而且将数据封装成User实体对象，并且放入List中返回。这里需要注意的是，Hibernate的实体查询存在着对继承关系的判定，比如我们前面讨论映射实体继承关系中的Employee实体对象，它有两个子类分别是HourlyEmployee，SalariedEmployee,如果有这样的HQL语句：“from Employee”,当执行检索时Hibernate会检索出所有Employee类型实体对象所对应的数据（包括它的子类HourlyEmployee，SalariedEmployee对应的数据）。 因为HQL语句与标准SQL语句相似，所以我们也可以在HQL语句中使用where字句，并且可以在where字句中使用各种表达式，比较操作符以及使用“and”,”or”连接不同的查询条件的组合。看下面的一些简单的例子： from User user where user.age=20; from User user where user.age between 20 and 30; from User user where user.age in(20,30); from User user where user.name is null; from User user where user.name like ‘%zx%"; from User user where (user.age%2)=1; from User user where user.age=20 and user.name like ‘%zx%";编辑本段2、 实体的更新和删除 在继续讲解HQL其他更为强大的查询功能前，我们先来讲解以下利用HQL进行实体更新和删除的技术。这项技术功能是Hibernate3的新加入的功能，在Hibernate2中是不具备的。比如在Hibernate2中，如果我们想将数据库中所有18岁的用户的年龄全部改为20岁，那么我们要首先将年龄在18岁的用户检索出来，然后将他们的年龄修改为20岁，最后调用Session.update()语句进行更新。在Hibernate3中对这个问题提供了更加灵活和更具效率的解决办法，如下面的代码： Transaction trans=session.beginTransaction(); String hql=”update User user set user.age=20 where user.age=18”; Query queryupdate=session.createQuery(hql); int ret=queryupdate.executeUpdate(); trans.commit(); 通过这种方式我们可以在Hibernate3中，一次性完成批量数据的更新，对性能的提高是相当的可观。同样也可以通过类似的方式来完成delete操作，如下面的代码： Transaction trans=session.beginTransaction(); String hql=”delete from User user where user.age=18”; Query queryupdate=session.createQuery(hql); int ret=queryupdate.executeUpdate(); trans.commit(); 如果你是逐个章节阅读的话，那么你一定会记起我在第二部分中有关批量数据操作的相关论述中，讨论过这种操作方式，这种操作方式在Hibernate3中称为bulk delete/update，这种方式能够在很大程度上提高操作的灵活性和运行效率，但是采用这种方式极有可能引起缓存同步上的问题(请参考相关论述)。编辑本段3、 属性查询 很多时候我们在检索数据时，并不需要获得实体对象所对应的全部数据，而只需要检索实体对象的部分属性所对应的数据。这时候就可以利用HQL属性查询技术，如下面程序示例： List list=session.createQuery(“select user.name from User user ”).list(); for(int i=0）{ System.out.println(list.get(i)); } 我们只检索了User实体的name属性对应的数据，此时返回的包含结果集的list中每个条目都是String类型的name属性对应的数据。我们也可以一次检索多个属性，如下面程序： List list=session.createQuery(“select user.name,user.age from User user ”).list(); for(int i=0;i<list.length();i++){ Object[] obj=(Object[])list.get(i); System.out.println(obj[0]); System.out.println(obj[1]); } 此时返回的结果集list中，所包含的每个条目都是一个Object[]类型，其中包含对应的属性数据值。作为当今我们这一代深受面向对象思想影响的开发人员，可能会觉得上面返回Object[]不够符合面向对象风格，这时我们可以利用HQL提供的动态构造实例的功能对这些平面数据进行封装，如下面的程序代码： List list=session.createQuery(“select new User(user.name,user.age) from User user ”).list(); for(int i=0;i User user=(User)list.get(i); System.out.println(user.getName()); System.out.println(user.getAge()); } 这里我们通过动态构造实例对象，对返回结果进行了封装，使我们的程序更加符合面向对象风格，但是这里有一个问题必须注意，那就是这时所返回的User对象，仅仅只是一个普通的Java对象而以，除了查询结果值之外，其它的属性值都为null（包括主键值id），也就是说不能通过Session对象对此对象执行持久化的更新操作。如下面的代码： List list=session.createQuery(“select new User(user.name,user.age) from User user ”).list(); for(int i=0;i User user=(User)list.get(i); user.setName(“gam”); session.saveOrUpdate(user);//这里将会实际执行一个save操作，而不会执行update操作，因为这个User对象的id属性为null，Hibernate会把它作为一个自由对象（请参考持久化对象状态部分的论述），因此会对它执行save操作。 }编辑本段4、 分组与排序A、Order by子句 与SQL语句相似，HQL查询也可以通过order by子句对查询结果集进行排序，并且可以通过asc或者desc关键字指定排序方式，如下面的代码： from User user order by user.name asc,user.age desc; 上面HQL查询语句，会以name属性进行升序排序，以age属性进行降序排序，而且与SQL语句一样，默认的排序方式为asc,即升序排序。B、Group by子句与统计查询 在HQL语句中同样支持使用group by子句分组查询，还支持group by子句结合聚集函数的分组统计查询，大部分标准的SQL聚集函数都可以在HQL语句中使用，比如：count(),sum(),max(),min(),avg()等。如下面的程序代码： String hql=”select count(user),user.age from User user group by user.age having count(user)>10 ”; List list=session.createQuery(hql).list();C、优化统计查询 假设我们现在有两张数据库表，分别是customer表和order表，它们的结构如下： customer ID varchar2(14) age number(10) name varchar2(20) order ID varchar2(14) order_number number(10) customer_ID varchar2(14) 现在有两条HQL查询语句，分别如下： from Customer c inner join c.orders o group by c.age;(1) select c.ID,c.name,c.age,o.ID,o.order_number,o.customer_ID from Customer c inner join c.orders c group by c.age;(2) 这两条语句使用了HQL语句的内连接查询（我们将在HQL语句的连接查询部分专门讨论），现在我们可以看出这两条查询语句最后所返回的结果是一样的，但是它们其实是有明显区别的，语句（1）检索的结果会返回Customer与Order持久化对象，而且它们会被置于Hibernate的Session缓存之中，并且Session会负责它们在缓存中的唯一性以及与后台数据库数据的同步，只有事务提交后它们才会从缓存中被清除；而语句（2）返回的是关系数据而并非是持久化对象，因此它们不会占用Hibernate的Session缓存，只要在检索之后应用程序不在访问它们，它们所占用的内存就有可能被JVM的垃圾回收器回收，而且Hibernate不会同步对它们的修改。 在我们的系统开发中，尤其是Mis系统，不可避免的要进行统计查询的开发，这类功能有两个特点：第一数据量大；第二一般情况下都是只读操作而不会涉及到对统计数据进行修改，那么如果采用第一种查询方式，必然会导致大量持久化对象位于Hibernate的Session缓存中，而且Hibernate的Session缓存还要负责它们与数据库数据的同步。而如果采用第二种查询方式，显然就会提高查询性能，因为不需要Hibernate的Session缓存的管理开销，而且只要应用程序不在使用这些数据，它们所占用的内存空间就会被回收释放。 因此在开发统计查询系统时，尽量使用通过select语句写出需要查询的属性的方式来返回关系数据，而避免使用第一种查询方式返回持久化对象（这种方式是在有修改需求时使用比较适合），这样可以提高运行效率并且减少内存消耗。㊣真正的高手并不是精通一切，而是精通在合适的场合使用合适的手段。编辑本段5、 参数绑定 Hibernate中对动态查询参数绑定提供了丰富的支持，那么什么是查询参数动态绑定呢？其实如果我们熟悉传统JDBC编程的话，我们就不难理解查询参数动态绑定，如下代码传统JDBC的参数绑定： PrepareStatement pre=connection.prepare(“select * from User where user.name=?”); pre.setString(0,”zhaoxin”); ResultSet rs=pre.executeQuery(); 在Hibernate中也提供了类似这种的查询参数绑定功能，而且在Hibernate中对这个功能还提供了比传统JDBC操作丰富的多的特性，在Hibernate中共存在4种参数绑定的方式，下面我们将分别介绍：A、 按参数名称绑定 在HQL语句中定义命名参数要用”:”开头，形式如下： Query query=session.createQuery(“from User user where user.name=:customername and user.age=:customerage ”); query.setString(“customername”,name); query.setInteger(“customerage”,age); 上面代码中用:customername和:customerage分别定义了命名参数customername和customerage，然后用Query接口的setXXX()方法设定名参数值，setXXX()方法包含两个参数，分别是命名参数名称和命名参数实际值。B、 按参数位置邦定 在HQL查询语句中用”?”来定义参数位置，形式如下： Query query=session.createQuery(“from User user where user.name=? and user.age =? ”); query.setString(0,name); query.setInteger(1,age); 同样使用setXXX()方法设定绑定参数，只不过这时setXXX()方法的第一个参数代表邦定参数在HQL语句中出现的位置编号（由0开始编号），第二个参数仍然代表参数实际值。 注：在实际开发中，提倡使用按名称邦定命名参数，因为这不但可以提供非常好的程序可读性，而且也提高了程序的易维护性，因为当查询参数的位置发生改变时，按名称邦定名参数的方式中是不需要调整程序代码的。C、 setParameter()方法 在Hibernate的HQL查询中可以通过setParameter()方法邦定任意类型的参数，如下代码： String hql=”from User user where user.name=:customername ”; Query query=session.createQuery(hql); query.setParameter(“customername”,name,Hibernate.STRING); 如上面代码所示，setParameter()方法包含三个参数，分别是命名参数名称，命名参数实际值，以及命名参数映射类型。对于某些参数类型setParameter()方法可以根据参数值的Java类型，猜测出对应的映射类型，因此这时不需要显示写出映射类型，像上面的例子，可以直接这样写： query.setParameter(“customername”,name);但是对于一些类型就必须写明映射类型，比如java.util.Date类型，因为它会对应Hibernate的多种映射类型，比如Hibernate.DATA或者Hibernate.TIMESTAMP。D、 setProperties()方法 在Hibernate中可以使用setProperties()方法，将命名参数与一个对象的属性值绑定在一起，如下程序代码： Customer customer=new Customer(); customer.setName(“pansl”); customer.setAge(80); Query query=session.createQuery(“from Customer c where c.name=:name and c.age=:age ”); query.setProperties(customer); setProperties()方法会自动将customer对象实例的属性值匹配到命名参数上，但是要求命名参数名称必须要与实体对象相应的属性同名。 这里还有一个特殊的setEntity()方法，它会把命名参数与一个持久化对象相关联，如下面代码所示： Customer customer=(Customer)session.load(Customer.class,”1”); Query query=session.createQuery(“from Order order where order.customer=:customer ”); query. setEntity(“customer”,customer); List list=query.list(); 上面的代码会生成类似如下的SQL语句： Select * from order where customer_ID="1";E、 使用绑定参数的优势 我们为什么要使用绑定命名参数？任何一个事物的存在都是有其价值的，具体到绑定参数对于HQL查询来说，主要有以下两个主要优势： ①、 可以利用数据库实施性能优化，因为对Hibernate来说在底层使用的是PrepareStatement来完成查询，因此对于语法相同参数不同的SQL语句，可以充分利用预编译SQL语句缓存，从而提升查询效率。 ②、 可以防止SQL Injection安全漏洞的产生： SQL Injection是一种专门针对SQL语句拼装的攻击方式，比如对于我们常见的用户登录，在登录界面上，用户输入用户名和口令，这时登录验证程序可能会生成如下的HQL语句： “from User user where user.name="”+name+”" and user.password="”+password+”" ” 这个HQL语句从逻辑上来说是没有任何问题的，这个登录验证功能在一般情况下也是会正确完成的，但是如果在登录时在用户名中输入”zhaoxin or ‘x"="x”,这时如果使用简单的HQL语句的字符串拼装，就会生成如下的HQL语句： “from User user where user.name="zhaoxin" or ‘x"="x" and user.password="admin" ”; 显然这条HQL语句的where字句将会永远为真，而使用户口令的作用失去意义，这就是SQL Injection攻击的基本原理。 而使用绑定参数方式，就可以妥善处理这问题,当使用绑定参数时，会得到下面的HQL语句： from User user where user.name=""zhaoxin"" or ‘"x=""x"" ‘ and user.password="admin";由此可见使用绑定参数会将用户名中输入的单引号解析成字符串（如果想在字符串中包含单引号，应使用重复单引号形式），所以参数绑定能够有效防止SQL Injection安全漏洞。

请检查CollectDate的数据类型和date_begin 和date_end的数据类型是否一样 between convert(""&date_begin&"" as datetime) and convert(""&date_end&"" as datetime)

--写一条sql语句查询出每个产品2011-05月销售的总金额。（提示：总金额=单价*产品数量）select P.strProductName,sum(S.intNum*P.Price) as "总金额" from Product P inner join Sales S on P.intProductID=S.intProductID where MONTH(S.CreateDate)=5 and YEAR(S.CreateDate)=2011 group by P.strProductName; --写一条sql语句查询出2011-5月每个客户消费的产品数量。select CS.CustomerName,CS.strProductName,SUM(CS.intNum)as"产品数量" from (select C.CustomerName, P.strProductName,S.intNum from Sales S inner join Customer C on S.CustomerID=C.CustomerID inner join Product P on P.intProductID=S.intProductID where MONTH(S.CreateDate)=5 and YEAR(S.CreateDate)=2011 ) CS group by CS.CustomerName,CS.strProductName; --写一条sql语句查询出2011-5月每个客户每个产品的总金额select CS.CustomerName,CS.intProductID,SUM(CS.intNum*CS.Price) as"总金额" from (select C.CustomerName, S.intProductID,S.intNum,P.Price from Sales S inner join Customer C on S.CustomerID=C.CustomerID inner join Product P on S.intProductID=P.intProductID where MONTH(S.CreateDate)=5 and YEAR(S.CreateDate)=2011 ) CS group by intProductID,CustomerName;--写一条sql语句查询出男客户2011-05月的总销售额select C.CustomerName,SUM(P.Price*S.intNum) as "总销售额" from Customer C inner join Sales S on S.CustomerID=C.CustomerID inner join Product P on S.intProductID=P.intProductID where C.Sex=0 and MONTH(S.CreateDate)=5 and YEAR(S.CreateDate)=2011 group by CustomerName;用试图来做简单一点，我把这题做的完整的发在百度空间了，下面是链接网址，你可以看一下http://hi.baidu.com/mimicha/blog/item/5e6b3d4212afac166a63e510.html

谢绝口语，那你还来提问？

class Customer{int custid;char custgender ;char custname;Customer(char id,char name,char gender){ this.custname = name; this.custid = id; this.custgender = gender;}int getcustid(){return custid;}char getcustgender(){return custgender;}char getname(){return custname;}void setcustname(char s){custname=s;}void setcustgender(char g){custgender=g;}void setcustid(int h){ custid=h;}void printMSG(){ System.out.println("客户身份证号:"+custid+"客户性别:"+custgender+"客户姓名:"+custname); }}

在用VB开发软件时，经常需要在不同的窗体间共享数据，但在过多的使用全局变量时不便于软件的调试和修改。通常有两种解决方法。第一种方法：定义全局变量，然后在各个窗体中直接使用，例如Public strCustomerID As StringPublic strCustomerName As String第二种方法：添加一个模块专门用于定义变量，然后定义一些Public过程或函数来设置和获取这些数据，例如Dim strCustomerID As StringDim strCustomerName As StringPublic Sub SetCustomerID(CustomerID As String)strCustomerID = CustomerIDEnd SubPublic Function GetCustomerID() As StringGetCustomerID = strCustomerIDEnd FunctionPublic Sub SetCustomerName(CustomerName As String)strCustomerName = CustomerNameEnd SubPublic Function GetCustomerName() As StringGetCustomerName = strCustomerNameEnd Function其实这两种方法都有缺点，使用第一种方法时，当过程或函数中过于频繁的使用全局变量时会给调试和修改程序带来很大的工作量,有时会产生灾难性的后果。使用第二种方法时，若共享数据很多，则需要定义很多的Set*和Get*函数。

使用了 GROUP BY 的话 就必须要保证select 后面的列名 是包含在聚合函数中的 例如 sum（） average（） 这样的函数 或者是最后 group by 后面的 你想实现什么查询 你group by sex 最后一男 一女 就两条数据

第一范式：第一范式要求每列必需是最小的原子单元，即不能再分。第二范式：第二范式要求每列必需和主键相关，不相关的列放入别的表中，即要求一个表只描述一件事情。第三范式：第三范式要求表中各列必需和主键直接相关，不能间接相关，浏览每个表，都满足第三范式要求。

一、含义不同：第二范式（2NF）：关系模式R属于第一范式，且每个非主属性都完全函数依赖于键码。第三范式（3NF）：关系模式R属于第一范式，且每个非主属性都不伟递领带于键码。二、内容不同：第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。第二范式通常称这种关系为函数依赖(Functional dependence)关系，即表中其他数据元素都依赖于主关键字,或称该数据元素惟一地被主关键字所标识。第二范式是数据库规范化中所使用的一种正规形式。它的规则是要求数据表里的所有非主属性都要和该数据表的主键有完全依赖关系；如果有哪些非主属性只和主键的一部份有关的话，它就不符合第二范式。以上内容参考：百度百科-第二范式

要验证数字用isNaN就可以了

？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？为什么？为什么？为什么现在答很多道题也不给钱？

满足第一范式 就是每个属性都不可在拆分满足第二范式，非属性值要完全依赖主编码 非码属性不相互依赖满足第三范式，不存在传递依赖

加TOP 1即可"select TOP 1 customername from Cumulation where point>="" & Textpoint.Text & """

一楼二楼的兄弟答得都不错，但实践性都不强，一个要记函数，一个更是要去学习编程，其实这个问题我们完全可以使用“高级筛选”来实现。同时常握了高级筛选你还可以解决很多类似的问题。来试试吧！！在客户资料详表中执行数据——筛选——高级筛选。列表数据是表“客户资料详表”中的数据（一般程序会自动选上），条件区域选择“客户资料详表”表中的客户名称列中的数据，注意不是整列，是从标题到结束的数据。同时，你要确保，“客户资料详表”中也这个表中的相同的列数据，注意，标题名称一定要相同。确定后，“客户资料详表”中就只显示和另一个表具有相同客户名称的数，将其自制粘贴至新表即可。另：如果有什么问题你可以查查程序的帮助。相信你会从中获益非浅的。

具体？

新竹产10年2月19号出厂 繁体中文 白色 客户名字：神准科技股份有限公司

--创建数据库 create database ProductSales on primary --建立主数据文件 ( name = "ProductSales", --逻辑文件名 filename="e:dataProductSales.mdf", --物理文件路径和名字 size=10Mb, --初始大小 maxsize=100Mb, --最大尺寸为10m filegrowth=10% --增长速度为10% ) log on ( name = "ProductSales_log", --建立日志文件 filename="e:dataProductSales_log.ldf",--物理文件路径和名字 size=2Mb, --初始大小 maxsize=unlimited, --最大尺寸为无限大 filegrowth=1Mb--增长速度为1mb ); --创建产品表 create table Product ( ProductID varchar(64) not null, ProductName varchar(50) null, Price numeric(10,2) null, Stocks int null, constraint PK_DAY_BASICSITE primary key nonclustered (ProductID) ); --创建客户表 create table Customer ( CustomerID varchar(64) not null, CustomerName varchar(200) null, Region varchar(100) null, Charger varchar(20) null, Tel int null constraint PK_DAY_BASICSITE primary key nonclustered (CustomerID) ); --产品销售表 create table Sales ( id varchar(64) not null, ProductID varchar(64) not null, CustomerID varchar(64) not null, Amount int null, Money numeric(10,2) null constraint PK_DAY_BASICSITE primary key nonclustered (id) ); --设置外键关联 alter table Sales add constraint FK_BASIC_CO_CONTACT_C_BASIC_CU foreign key (ProductID) references Product (ProductID); alter table Sales add constraint FK_BASIC_CO_CONTACT_C_BASIC_CU foreign key (CustomerID) references Customer (CustomerID); 一般在实际开发过程中，为了减少麻烦，字段类型基本都可设置为varchar

这个错误很明显就是SET IDENTITY_INSERT TB_Customer ON 你这条语句在a触发器中已经开启而b触发器也开启了 此时a触发器还没有关闭IDENTITY_INSERT另外一个又打开 肯定会报错了 不为什么要插入标识列？ 设为自动增长 就不需要这个命令了 你的触发器就可以同时执行

1、修改表头（columns）1、修改所有列列名如：a，b修改为A、B。df.columns = ["A","B"]print(df)结果： A B0 1 11 2 22、只修改指定列列名如：a修改为Adf.rename(columns={"a":"A"},inplace=True)print(df)1212结果A b0 1 11 2 22 3 31其他df：任意的Pandas DataFrame对象s：任意的Pandas Series对象raw：行标签col：列标签导入依赖包：import pandas as pdimport numpy as np12121、导入数据pd.read_csv(filename_path)：从CSV文件导入数据pd.read_table(filename_path)：从限定分隔符的文本文件导入数据pd.read_excel(filename_path)：从Excel文件导入数据pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据2、导出数据df.to_csv(filename_path)：导出数据到CSV文件df.to_excel(filename_path)：导出数据到Excel文件df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表df.to_json(filename_path)：以Json格式导出数据到文本文件3、创建测试数据pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象df.index = pd.date_range("1900/1/30", periods=df.shape[0])：增加一个日期索引4、查看、检查数据df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行（不加参数，默认前10行）df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行（不加参数，默认后10行）df.shape()：查看行数和列数（维度查看）df.info()：查看索引、数据类型和内存信息df.describe()：查看数值型列的汇总统计s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数df.dtypes：查看每一列的数据类型（扩展：df["two"].dtypes，查看“two”列的类型）df.isnull()：查看空置(注：空置部分会用true显示，不是空置False显示)（扩展：df["two"].isnull，查看“two”这一列的空置）df.values：查看数据表的值df.column5、数据选取(具体使用见https://www.cnblogs.com/luckyplj/p/13274662.html)df.isin([5])：判断全部数据值中是否有5df[col].isin([5])：判断列col中是否有5df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列s.iloc[0]：按位置选取行数据s.loc["index_one"]：按索引选取行数据df.loc[:,"reviews"] 获取指定列的数据 注意： 第一个参数为：表示所有行，第2个参数为列名，设置获取列名为review的数据df.loc[[0,2],["customername","reviews","review_fenci"]] 选择指定的多行多列 参数说明： [0,2] 这个列表有两个元素0,2表示选择第0行和第2行["customername","reviews","review_fenci"]这个列表有3个元素表示选择列名为"customername","reviews","review_fenci‘的这3列df.iloc[0,:]：返回第一行df.iloc[0,0]：返回第一行的第一个元素df.ix[0] 或 df.ix[raw] ：ix函数可以根据行位置或行标签选择行数据注：loc函数根据行/列标签(用户自定义的行名、列名)进行行选择； iloc函数根据行/列位置(默认的行列索引)进行行选择；6、数据清理df.columns = ["a","b","c"]：重命名列名pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组df.dropna()：删除所有包含空值的行df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值（注：fillna()会填充nan数据，返回填充后的结果。如果希望在原DataFrame中修改，则把inplace设置为True。如，df.fillna(0,inplace=True)）mydf["列名"]=mydf["列名"].fillna(0) 某一列的空值补零s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型df[col].astype(float)：将DataFrame某列数据类型改为float类型s.replace(1,"first")：用‘first"代替所有等于1的值（替换的是值，不是列名也不是索引名）s.replace([1,3],["one","three"])：用"one"代替1，用"three"代替3df[col].replace(1,1.0,inplace=True)：列col中的值1用1.0替换df.replace([1,3],["one","three"])df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名df.rename(columns={"old_name": "new_ name"})：选择性更改列名df.set_index("column_one")：将column_one这一列变为索引列df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引df[col]=df[col].str.upper()或df[col].str.lower()：基于列的大小写转换df[col]=df[col].map(str.strip)：清除某列的空格df.drop_duplicates(subset=col,keep="fisrt",inplace=Flase)注：这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据，去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列，默认所有列keep : {‘first", ‘last", False}, default ‘first" 删除重复项并保留第一次出现的项inplace : boolean, default False 是直接在原来数据上修改还是保留一个副本7、数据处理df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.meandata.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.maxdf.isin8、数据合并df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部df1.join(df2,on=col1,how="inner")：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join9、数据统计

功能一：create database bank;功能二：create table userinfo(customerID number(10) not null,customerName varchar2(10) not null,PID char(18) not null,telephone char(11) not null,address varchar2(255) not null);create table cardinfo(cardID varchar2(19) not null,cardCustomerID number(10) not null,curtype char(3) not null,savingtype char(4) not null,openDate date not null,openmoney number(10,2) not null,blance number(10,2) not null,password char(6) not null,isreportLoss char(2) not null);create table transinfo(id number(15) not null,transcustomerID number(10) not null,transcardID varchar2(19) not null,transdate date not null,transmoney number(10,2) not null,transtype char(4) not null,remark varchar2(255) not null);功能三：alter table userinfo add constraint pk_userinfo primary key (customerID);alter table userinfo add constraint ck_PID check(length(PID)=18);alter table cardinfo add constraint pk_cardinfo primary key (cardID);alter table cardinfo add constraint fk_CustomerID_card foreign key cardCustomerID references userinfo(customerID);alter table transinfo add constraint pk_transinfo primary key (id);alter table transinfo add constraint fk_CustomerID_trans foreign key cardCustomerID references userinfo(customerID);alter table transinfo add constraint fk_transcardID_trans foreign key cardCustomerID references cardinfo(cardID);功能四：insert into userinfo values(1,"张三","123456789012345671","13012345671","地址1");insert into userinfo values(2,"李四","123456789012345672","13012345672","地址2");insert into userinfo values(3,"王五","123456789012345673","13012345673","地址3");insert into cardinfo values("1234567890123456789",1,"RMB","活期",sysdate,5.04,5.04,"123456","否");insert into cardinfo values("1234567890123456788",2,"JPY","活期",sysdate,3.22,3.22,"123457","否");insert into cardinfo values("1234567890123456787",3,"USA","定期",sysdate,6.78,6.78,"123458","否");insert into transinfo values(1,1,"1234567890123456789",sysdate,0.23,"存入","存钱");insert into transinfo values(2,2,"1234567890123456788",sysdate,1.27,"支取","取钱");insert into transinfo values(3,3,"1234567890123456787",sysdate,2.34,"存入","存钱");功能五：select transcardID,transmoney from transinfo where to_char(transdate,"mm")=to_char(sysdate,"mm") and transmoney=max(transmoney);功能六：create procedure p_ciscursor cr isselect b.cardID,a.customerName,a.telephone from userinfo a,cardinfo b where a.customerID=b.cardCustomerID and to_char(sysdate,"dd") in ("28","29","30","31") and b.blance<200;cur_info cr;beginfor cur_info in cr loopdbms_output.put_line("卡号：" || cur_info.cardID || "&&" || "姓名：" || cur_info.customerName || "电话：" || cur_info.telephone);end loop;end p_c;

现在都不怎么用ASP了，推荐用ASP.NET

可以用insert into table直接将查询结果写入过去但是比较奇怪的是你明明已经在LuBan_Order_MainData表中得到了ID，还要绕到LuBan_CustomerMainData表去查询名称，再去Customer表找对应的ID正常情况下ID不会重复，但名称很有可能重复，你这样去绕不是反而会错？

public interface ClassName{ string getClassName();}public class Cat : ClassName{ public string getClassName(){ return "Cat"; }}public class Dog : ClassName{ public string getClassName(){ return "Dog"; }}

alert( eval( json[0] )["customerId"] )

你登陆处理页面代码贴出来！！！！！！！！！！！看看

B,D,C第一个不太确定，我看没问题

自定义的变量名吧，Customer Name的缩写。1.Cust: My name is Tom Cruise and I am in one of the buildings near CBD now.我的名字是Tom Cruise，我现在商业中心区附近的一栋大楼里工作。2. We bought a car cust last month which was registered under my name.上个月我们买了一辆车，是用我的名字登记的。3. Enter the following columns: cust_id (check key column), name, address, and phone.输入以下列：custid（设置为主键列），name，address和phone。4. Note: There will be duplicate info on columns CUST_NUM and CUST_NAME, which will be passed to the customer table and will cause primary key collision.注：在CUSTNUM和CUSTNAME列上有重复信息，它们将被传递到客户表，导致主键冲突。根据具体问题类型，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……

可能是一个自定义的变量名吧，Customer Name的缩写。

gocreateviewview_userinfo/*用户表视图*/asselectcustomerID顾客编号,customerName开户名,PID身份证号码,telephone联系电话,address地址fromuserinfogo

Public 声明的就是全局的

不懂你要问什么

Public 声明的就是全局的..简单点说，就是可以被所有窗体里的Sub调用的变量，一般放在标准模块里转贴内容如下:VB 共享数据 全局变量 在用VB开发软件时，经常需要在不同的窗体间共享数据，但在过多的使用全局变量时不便于软件的调试和修改。通常有两种解决方法。第一种方法：定义全局变量，然后在各个窗体中直接使用，例如Public strCustomerID As StringPublic strCustomerName As String第二种方法：添加一个模块专门用于定义变量，然后定义一些Public过程或函数来设置和获取这些数据，例如Dim strCustomerID As StringDim strCustomerName As StringPublic Sub SetCustomerID(CustomerID As String)strCustomerID = CustomerIDEnd SubPublic Function GetCustomerID() As StringGetCustomerID = strCustomerIDEnd FunctionPublic Sub SetCustomerName(CustomerName As String)strCustomerName = CustomerNameEnd SubPublic Function GetCustomerName() As StringGetCustomerName = strCustomerNameEnd Function其实这两种方法都有缺点，使用第一种方法时，当过程或函数中过于频繁的使用全局变量时会给调试和修改程序带来很大的工作量,有时会产生灾难性的后果。使用第二种方法时，若共享数据很多，则需要定义很多的Set*和Get*函数。

你的方法public CustomersServer CustomerLogin(string email, string customerPwd)返回值是CustomersServer类型，可是你的返回值是Customers objCustomers = null;是不是应该改成CustomersServer objCustomers = null;这个类型我没用过，不知道对不对

PUBLIC

你把sql语句贴出来呀？你这肯定有问题。联合查询，还是单表查询。

从头开始说，有几个不合理的地方商品规格表(normstable)商品花纹ID(normsID, int, 4)， 商品花纹名(threadName, vchar, 20)， 尺寸(goodssize, varchar, 20)你这个表就是一个孤立的表，跟其他表一点关系都没有而且，一个花纹id可能对应多个尺寸，这样就会有很多冗余数据，而且你商品表中根本就没有尺寸及花纹之类的字段----------------------------------------------------------还有退货表中，我觉得应该有一个退货单对应的销售id，要不你这个退货表是从哪笔销售记录退出来的好像就不太明了----------------------------------------------------------仓库表好像也没多大用处啊，正常的话，进了货应该进到仓库里，出库的时候也要从这个库里出货，但是销售表，进货表，退货表中，都没有关于仓库的有关信息----------------------------------------------------------其他的我再看看，看完了再给你追加

--开始一个事务Begin tran--提交一个事务Commit tran--回滚一个事务Rollback Tran

这个是正常的，使用函数就不走索引了，如果你都是这样查的5173可以在索引里加上函数395

那是你存储过程的问题啦~比如这样Create Proedure procone(@CustomerName varchar(20),@CustomerPass varchar(20))as...这样你就带了无输出值的参数，你看你代码里面有遗漏的参数或是参数的类型不对？

先声明，以下两个方法我一直用肯定没有问题TXT读取方法using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Drawing;using System.Text;using System.Windows.Forms;using System.IO;namespace WindowsApplication1{ public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); }private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { this.rT1.Text = ""; FileStream fs1 = new FileStream("2.txt", FileMode.Open); StreamReader sr = new StreamReader(fs1); string str1 = sr.ReadToEnd(); this.rT1.Text = str1; sr.Close(); fs1.Close(); }}}----------------------------------------------------------------------------------以下是 json的 序列化和反序列化.net3.5提供了json对象序列化与反序列化的类。位置在：System.Runtime.Serialization.Json空间下。其中如果要应用这个空间还必须添加对System.ServiceModelSystem.ServiceModel.Web这两个库文件的引用。参考实体类：Customerpublic class Customer{ public int Unid { get; set; } public string CustomerName { get; set; }}DataContractJsonSerializer将对象序列化为 JavaScript 对象表示法 (JSON)，并将 JSON 数据反序列化为对象。无法继承此类。其中有个方法WriteObject，它的功能定义为：将对象序列化为 JavaScript 对象表示法 (JSON) 文档它有三个方法重载，其中一个为：public override void WriteObject(Stream stream,Object graph)它的功能描述这：将指定对象序列化为 JavaScript 对象表示法 (JSON) 数据，并将生成的 JSON 写入流中 （一）序列化public string ToJson(Customer customer){ DataContractJsonSerializer ds = new DataContractJsonSerializer(typeof(Customer)); MemoryStream ms=new MemoryStream(); ds.WriteObject(ms, customer); string strReturn=Encoding.UTF8.GetString(ms.ToArray()); ms.Close(); return strReturn;}创建类实例，通过它的WriteObject方法来向流写入序列化的对象，再把流写入到字符串中。就可以得到JSON对象。测试一下：Customer cc = new Customer {Unid=1,CustomerName="John" };string strJson = ToJson(cc);Console.WriteLine(strJson);结果为：{"CustomerName":"John","Unid":1}（二）反序列化ReadObject方法，其描述为：反序列化 JSON（JavaScript 对象表示法）数据，并返回反序列化的对象。它有很多重载，现在通过一种：public override Object ReadObject(Stream stream)它从流中得到反序列化的对象。public object FromJson(string strJson){ DataContractJsonSerializer ds = new DataContractJsonSerializer(typeof(Customer)); MemoryStream ms = new MemoryStream(Encoding.UTF8.GetBytes(strJson)); return ds.ReadObject(ms);}测试：string strJson="{"CustomerName":"John","Unid":1}";Customer c=FromJson(strJson) as Customer;Console.WriteLine(c.Unid+" "+c.CustomerName);（三）通过泛型方法对两者进行修改为了适应多类型实例的序列化与反序列化，通过泛型方法来实现。public string ToJson<T>(T t){ DataContractJsonSerializer ds = new DataContractJsonSerializer(typeof(T)); MemoryStream ms = new MemoryStream(); ds.WriteObject(ms, t); string strReturn = Encoding.UTF8.GetString(ms.ToArray()); ms.Close(); return strReturn;} public T FromJson<T>(string strJson) where T:class{ DataContractJsonSerializer ds = new DataContractJsonSerializer(typeof(T)); MemoryStream ms = new MemoryStream(Encoding.UTF8.GetBytes(strJson)); return ds.ReadObject(ms) as T;}u2022反序列化时通过泛型约束来指定类型T为类类型。测试：Customer cc = new Customer {Unid=1,CustomerName="John" };string strJsons = ToJson<Customer>(cc);Console.WriteLine(strJsons); string strJson="{"CustomerName":"John","Unid":1}";Customer c = FromJson<Customer>(strJson);Console.WriteLine(c.Unid+" "+c.CustomerName);

一楼二楼的兄弟答得都不错，但实践性都不强，一个要记函数，一个更是要去学习编程，其实这个问题我们完全可以使用“高级筛选”来实现。同时常握了高级筛选你还可以解决很多类似的问题。来试试吧！！在客户资料详表中执行数据——筛选——高级筛选。列表数据是表“客户资料详表”中的数据（一般程序会自动选上），条件区域选择“客户资料详表”表中的客户名称列中的数据，注意不是整列，是从标题到结束的数据。同时，你要确保，“客户资料详表”中也这个表中的相同的列数据，注意，标题名称一定要相同。确定后，“客户资料详表”中就只显示和另一个表具有相同客户名称的数，将其自制粘贴至新表即可。另：如果有什么问题你可以查查程序的帮助。相信你会从中获益非浅的。

可能你的这儿出问题了rs.open sql,conn,1,1你把1,1改成1，3试试，1,1表示以只读方式打开数据，不能更改添加数据，而1，3表示以可读可修改方式打开数据，这是我用通俗的语言来说的，你可以去查看想关专业话的解释。

不支持前端调用，前端用jsonp调用返回的数据格式错误