datediff

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    クラスを追跡するために使用するスプレッドシートがあります。私はカレンダーにエクスポートするためにそれを設定する必要があります。私はすべてのクラスに開始日と終了日を記載しています。私は行の数として日付の違いを使用して、それぞれの列挙されたクラスの下に行を挿入し、それぞれの日付のそれらの行に情報をコピーできるようにしたい。 私は行を挿入するが、次に私に '1004'エラーを与える次のコードがあります。

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    私はこの問題を数日間抱えていましたが、なぜgetdate()の挿入がミリ秒の10進数を提供するのかわからないようです。私はまだ10進形式のdatediff()の結果を引き出すことができないようです。それは周辺の文字のために小数点を認識しないエンジンと関係がありますか? 私が使用: select datediff(s,'2013-06-01 21:59:59.141','2013-06-01 23:

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    他の人がインストールしたシステムにクエリを書いているので、ここでテーブルを変更することはできません。 問題: 私は日付、timeINとtimeOUTを持っているテーブルを持っています 次のレコードを取る; date | timeIN | timerOUT ------------------------------------------------- 2016-01-01 00:

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    2つの日付の間の差を週単位で計算する方法を教えてください。 これは、2つの日付の間に1日がある場合でも、「週」としてカウントされることを意味します。 datediff(ww, Date1, Date2)の改良バージョンがありますので、パラメータを許可してラウンドアップ/ダウンを選択できますか? 2つの日付の間の「Days」を計算し、7日で割り、余りがある場合は別の日を追加することを考えました。 あ

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    シンプルな時計データベースを構築しました。 ID(オートナンバー) 社員 TimeIn(日付/時刻) タイムアウト(日付/時刻):表には4つの列があります。 従業員には、クロック入力とクロック出力の2つのボタンがあるフォームのみが表示されます。 各ボタンには、Clickボタンがクリックされたことに応じて、fOSUserNameとNow()がTimeInまたはTimeOutの下に新しいレコードをテー

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    PythonのpandasにSQLのdatediff関数と同等の機能がありますか? この質問に対する回答: Add column with number of days between dates in DataFrame pandas は、日数の差異を計算する方法を説明しています。たとえば: ヶ月の差分を計算する方法はあります: >>> (pd.to_datetime('15-10-2010')

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    私は現在の日から31日以内に誕生日を持つユーザーのリストを表示する関数を作成しています。 誕生日は、日、月、年を含むタイムスタンプとしてデータベースに格納されます。その日付と今日の日付の差(PHPのDiff関数を使用)を計算したい場合は、常に年を含む差異を計算します。例えばので :誕生の 日:2000年3月10日 現在日:2016年3月25日 は、結果としておよそ2.200日間与えますが、私は15

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    で販売日数残りの計算: 'Revenue_Goal'/'Selling_Days' (注:「Selling_Days」は私が達成しようとしているのは、何日が経過したかに基づいて調整された1日の目標を得ることです。私はこれを部分的に達成しました: しかし、私が理解できない部分は調整された公式での販売日の計算だけです。私は、上記の式(または類似したもの)のみをカウントを使用する必要がある日とき:

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    私はTSQLについて学んでおり、特定の一連の映画について詳しく説明するAppを行うように割り当てられています。私が完成した製品に追加したいものの1つは、主演女優誕生日と映画​​の初日ですが、初演時に俳優の年齢を返すDATEDIFFです。 私の質問は、それらの日付がすでにテーブルに存在する場合、DATEDIFFステートメントを指定すると、どのように日付を指定するのですか? 表の例が続きます。 ボンド

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    私は私のプロジェクトの最終段階にあり、仕事が遅れているかどうかを見つける問題があります。たとえば、ジョブの優先度が1の場合、1日で完了しなければならず、優先度は4日から4日でなければなりません。 私はケースを思いついたが、これはうまくいかない助けになりそうだ。 SELECT `defect_Id`,`Overtasked` WHERE CASE DATEDIFF(DD,`date_In