1、numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；pandas是基于numpy数组构建的，它的核心数据结构是series和dataframe，仅支持一维和二维数据，但数据内部可以是异构数据，仅要求同列数据类型一致即可。numpy的数据结构仅支持数字索引，而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引。2、numpy用于数值计算，

下面将会演示如何在 DDL 里面定义 Map、Array、Row 类型的数据,以及在 SQL 里面如何获里面的值。数据格式如下:{"funcName": "test","data": {"snapshots": [{"content_type": "application/x-gzip-compressed-jpeg","url": "https://blog.csdn.net/xianpanji

#!/usr/bin/pythonimport datetimedef months(str1,str2):year1=datetime.datetime.strptime(str1,"%Y%m%d").yearyear2=datetime.datetime.strptime(str2,"%Y%m%d").yearmonth1=datetime.datetime.strptime(str1,"%Y