在这种情况下,
三个国家的销售信息.
CountryA: 0.9M records.
CountryB: 0.8M records.
CountryC: 0.7M records.
理论上,以下方法之间的期望性能差异(*)是什么?
每个国家有一个分区的单一立方体。
三个立方体,每个国家一个。
(*)对于单一国家的查询,偏离轨道。
我有三个表,分别是国家、州和城市。 国家/地区表架构: id
country_name states表架构: id
state_name
country_id cities表架构: id
city_name
state_id
country_id 现在我需要输出如下内容: {
country_name: United States,
states counts of all states in the country,
cities: counts of all cities in the country
}
我是python和pandas的新手,只知道基础知识。现在我正在做一项研究,我需要你的帮助。 假设我有关于出生的数据,包含两个变量:日期和国家。 Date Country
1.1.20 USA
1.1.20 USA
1.1.20 Italy
1.1.20 England
2.1.20 Italy
2.1.20 Italy
3.1.20 USA
3.1.20 USA 现在我想创建第三个变量,让我们称他为‘出生’,它包含一个日期在国家出生的人数。换句话说,我希望通过汇总每个日期中的国家数量,为每个date+country组合只占一行,所以我的最终结果如下所示: Date
我正试图在西欧地区创建一个powershell运行库,用于在国家云环境AzureGermanCloud中阻止am。这里是身份验证的代码。
$Cred = Get-AutomationPSCredential -Name $CredentialAssetName
if(!$Cred) {
Throw "Could not find an Automation Credential Asset named '${CredentialAssetName}'. Make sure you have created one in this Automation Acc
我正在尝试编写一个函数,当给定一组国家名称和一组国家名称时,该函数将比较这两个集合,以查看是否至少有一个国家和州以相同的三个字母开头。
我尝试了许多不同的方法,从创建一个包含所有州和国家名称的前三个字母的新集合开始,但我似乎无法使其工作。
任何帮助都将不胜感激!
def StartsWithSameThreeLetters(x,y):
common = set(state[:3] for state in x) and set(country[:3] for country in y)
length = len(x) + len(y)
i