在 Python 中，Pandas 是一個廣泛用於資料操作和分析的套件。

其中，loc 和 iloc 是兩個關鍵的索引方法，用於選擇 Pandas DataFrame 或 Series 中的特定資料。

本文將介紹這兩種方法的基本使用和區別。

什麼是定序衝突問題？

在 SQL Server 中，定序(Collation )規則定義了在比較和排序字串時使用的規則，包括字母順序、大小寫敏感性等。當執行 SQL 查詢時，如果涉及到多個具有不同定序規則的欄進行比較或排序，就可能會遇到定序衝突問題。

例如，一個查詢涉及到兩個具有不同定序規則的欄進行比較，就可能會出現「無法解析 equal to 作業中 "Chinese_Taiwan_Stroke_CI_AS" 與 "Chinese_Taiwan_Stroke_BIN" 之間的定序衝突。」這類的錯誤。

解決方法

Vim存檔無root權限，不用離開Vim的臨時解決方法(:w !sudo tee %)

由於安全性等因素，一般不建議直接使用root帳號登入Linux系統，而是使用一般使用者帳號登入。

然而，在使用Vim編輯檔案時，有時會忘記先使用su或sudo指令取得root權限，

導致在儲存檔案時出現readonly的提示，才發現權限不足。

這種情況下，如果直接退出Vim，之前的編輯工作就都白費了。

解決方法一

本文記錄一下在取得google spreadsheet 的資料時，經常會使用到兩個函式，getRange 與 getDataRange，下面來說明這兩個函式的差別。

getRange：傳回指定座標資料範圍

getRange(row, column)

僅傳遞兩個參數會傳回單一儲存格的「範圍」。

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var ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
var sheet = ss.getSheets()[0];
var range = sheet.getRange(1, 1); // 第一列第一欄資料

// 列印單一儲存格的值
var values = range.getValues();
Logger.log(values[0][0]);

使用者不小心刪除了不該刪除的系統暫存檔，造成某些程式，用控制台的解除安裝或變更程式無法正常移除軟體，想重新安裝覆蓋也無法成功。微軟官方有提供一個 「疑難排解員」的免費工具，可以快速修復這問題，功能如下：

在ABAP中，SY-SUBRC 是一個特殊的系統變數，用於存儲上一個數據庫操作的返回碼（Return Code）。

意義：

SY-SUBRC 提供了有關數據庫操作執行結果的信息。這個變數的值可以指示數據庫操作是否成功，以及如果有錯誤發生，是什麼類型的錯誤。

用法：

在一個數據庫操作之後，SY-SUBRC 的值會被設置。一般而言，如果 SY-SUBRC 的值為 0，表示數據庫操作成功；如果不為 0，表示有錯誤發生。

範例：

以下是一個簡單的示例，展示了如何使用 SY-SUBRC：

下圖顯示ABAP中所使用的不同資料型態，資料型態可分為Elementary、Reference以及Complex型態。

ABAP系統變數(System Variable/System Fields)是由SAP系統預定義的。

SAP環境中的所有程序都可以訪問這些變數。

完整列表可以在SAP的SYST表中找到。可以使用SYST-或SY-存取SYST結構的各個字段。

本文說明如何取得DataFrame行數、列數、大小、及其他相資訊(number of rows, columns, elements)。

首先建立一個DataFrame，下面各方法都以此DataFrame做範例：

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>>> import pandas as pd 
>>> df = pd.DataFrame({
        'col1': [1, 2],
        'col2': ['VAL1', 'VAL2'],
        'col3': [5.555, 6.666],
        'col4': [None, 4]
    })
>>> print(df)
   col1  col2   col3  col4
0     1  VAL1  5.555   NaN
1     2  VAL2  6.666   4.0

遇到使用者反映XPS檔案無法開啟，需安裝「XPS檢視器」。
在Windows 10/11下，如何安裝「XPS檢視器」，在這裡記錄一下兩個方法。

方法一：從「設定」中的「應用程式」安裝