DataFrame参照了Pandas的思想,在RDD基础上增加了schma,能够获取列名信息。
我们平时写一般的SQL语句的时候,可能不会用到系统表,不过在一些特殊的情况下就会用到了,比如说在系统运用的时候,我们根据日期动态创建的数据表,如果要从里面获取数据的时候最好需要加上判断这个表是否存在,如果存在我们就从表里面取数据,如果不存在就跳出。
最近研究了一下reflect包,感觉这个包的功能很强大,顺便研究了一下如何在函数中动态创建struct{},平常我们都是用如下方式定义struct类型。
我之前在深入理解python中的类和对象中说过,python中的类也是一个对象,可以说是类对象,可以由 type() 来创建类对象的。有了这个知识我们先看看下面这个函数:
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言,Data Analysis Expressions 数据分析表达式,简称DAX表达式,其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
在之前的系列文章里,笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍的内容:
教程:https://www.runoob.com/python/python-func-getattr.html
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关于动态创建删除数据库表一共包含三个步骤, 引入依赖 动态创建 动态删除 前提自己先创建一个springboot的项目 第一步: 引入相关依赖(操作数据库的三剑客) 1. pom中mysql三剑客依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boo
大海:的确,直接基于普通数据源进行数据透视,数据增加的情况下,数据透视表是没办法识别到新的数据的。
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储,而 索引 的意思是,Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率,也可以减少key列以增加数据的聚合度。
在通常的数据库设计中,我们定义了每个实体有多少个属性,每个属性的数据类型是什么,有多长,是否允许为空,有什么约束条件等,这些定义是完全静态的,系统创建时就全部定义好,不能动态修改。但是对于实体的属性变化很快,或者实体和属性由用户在系统中自行定义的情况下,那么就需要一个可以动态扩展的数据库模型,以保存各种动态产生的数据。
StructUtils是UE5新增的一个针对结构体存储和反射的辅助插件。之前在说UE5的ECS框架Mass时有粗略提到这个插件里的相关内容,比如Mass在实现ECS的Component就是使用了FInstancedStruct来保存元信息。有了FInstancedStruct,Component不必在C++预先定义好,可以直接在蓝图进行定义或组合,甚至让ECS支持lua或其他脚本都很容易,相比于其他C++常见的ECS框架,这也是UE5的ECS很有优势的一个点。
动态语言和静态语言最大的不同,就是函数和类的定义,不是编译时创建的,而是运行时动态创建的。
本文介绍了基于逻辑回归的朴素贝叶斯分类器在自然语言处理领域的应用,并提供了实例和代码。
一般地,机器学习、深度学习 feed 进来的数据要求为数值型。如果某列取值为字符型,需要做数值转换,今天就来总结下 TensorFlow 中的指标列和嵌入列。
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mysql8 是早早晚晚都的上的版本,早上会让开发欣喜,因为很多不支持的功能都开始支持,而尤其是MGR 方面的完善和物理复制的插件等等也是D们期待的。晚上也是有道理的,查询的速度估计会让继续使用MYSQL.5.7的感到欣慰。
小编在查询相关的学习资料的同时,偶尔会遇到关于主键的信息,也是一直没有很清晰的认知,所以,这篇学习笔记,主要是和大家一起分享有关主键的知识。
动态语言和静态语言最大的不同,就是函数和类的定义,不是编译时定义的,而是运行时动态创建的。
今天跟大家介绍一款任坤大神写的新包——formattable。 这个包的功能很简单,但是却很具创意性,它颠覆了R语言data.frame数据表的呈现方式,允许在表格内自定义视觉化元素,比如对某一列数据进行字号、颜色、背景、以及图形化处理,整体的版式仍然保留表格的样式,但是已经具有了表和图结合的意味。 关于数据框的呈现方式,R语言内目前较好的自定义呈现方式是谢益辉大神的DT包,可以 将静态表格动态化,进行切片、索引、排序操作。 devtools::install_github("renkun-ken/form
R语言有六大基本数据结构,向量(Vector)、矩阵(Matrix)、数组(Array)、因子(Factor)、数据框(Data.Frame)、列表(List)。
简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大、易于使用。其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘。 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI。因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能。在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”。应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式。毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步。 “Time intelligenc
Clustered Variance模块调整聚类的标准误。例如,将一个数据集合复制100次,不应该增加参数估计的精度,但是在符合独立同分布假设(Independent Identically Distributed,IID)下执行这个过程实际上会提高精度。另一个例子是在教育经济学的研究中,有理由期望同一个班里孩子的误差项不是独立的。聚类标准误可以解决这个问题。
第1章 ClickHouse的前世今生 在大量数据分析场景的解决方案中,传统关系型数据库很快就被Hadoop生态所取代 传统关系型数据库所构建的数据仓库,被以Hive为代表的大数据技术所取代 数据查询分析的手段也层出不穷,Spark、Impala、Kylin等百花齐放 1.1 传统BI系统之殇 企业在生产经营的过程中,并不是只关注诸如流程审批、数据录入和填报这类工作。站在监管和决策层面,还需要另一种分析类视角,例如分析报表、分析决策等。而IT系统在早期的建设过程中多呈烟囱式发展,数据散落在各个独立的系统之内
尽管使用ElasticSearch冷热存储架构来存储日志,成本依旧高昂,而ElasticSearch的存储成本占用70%以上,寻找新的低成本存储方案也就成了主要解决方式。
销售数据表记录了咖啡订单,包括字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。 ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。
简要说明分区和性能的优势包括创建分区时必须避免的字符。创建分区和在分区中插入数据的示例介绍了基本的分区语法。也提到了分区的最佳实践。
USE [数据库名]; 使用一个数据库 如果出现[数据库名] changed 则表明选择数据库成功
在 Python 的生态环境中, NumPy 包是数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它大大简化了向量和矩阵的操作及处理过程。一些领先的Python 包都依靠 NumPy 作为其基础架构中最基本的部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)。除了对数值数据进行分片和分块处理,在库中处理和调试高级用例时,掌握 NumPy 操作也能展现其优势。
本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数:
本文为简书作者傲看今朝原创,CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格,恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视,却极其实用的功能之一,可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢?今天我将带领大家扒一扒这个功能,以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先,智能表格这个功能在哪里呢?它的位置也是非常不起眼的,就在插入选项卡下,”数据透视表“旁边,因此创建表格的方法就是选中一个数据区域,单击插入,单击”表格“,根据实际情况勾选”数据包含标题“,单击确定。我们就可以普通的数
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天,前面我们介绍了如何用Tableau获取数据?,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会:
虽然是充血模型,虽然是强类型,XCode同样支持遍历任何数据库结构,并以强类型(相对于DataSet等字典访问)方式读取数据。 要遍历数据库结构是很容易的事情,绝大多数Orm都支持。 但是在没有实体类的情况下以强类型方式读取数据,就稍微有些复杂。XCode的原理是为每张表动态创建继承自Entity<>的实体类,然后通过接口来操作实体类。 代码中有了快速反射,虽然没有性能损耗,但是用起来挺别扭的,这里说明了XCode对于实体类元数据的动态访问支持还不够。 // 添加一个连接 DAL.AddConnStr("t
本文介绍了主成分分析(PCA)的基本原理、应用和计算方法,以及如何通过PCA进行降维。作者通过一个实际案例,展示了PCA在数据挖掘和机器学习中的重要作用,并提供了基于Python的PCA函数和投影函数的实现方法。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
我们知道动态语言和静态语言最大的不同,就是函数和类的定义,不是编译时定义的,而是运行时动态创建的。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。
今天我会手把手教会你如何制作报表,在这之前,确保你已经学过了免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Power BI》下面的内容。
SQL是英文Structured Query Language的缩写,意思为结构化查询语言。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系,进行沟通。按照ANSI(美国国家标准协会)的规定,SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的操作,例如更新数据库中的数据,从数据库中提取数据等。目前,绝大多数流行的关系型数据库管理系统,如Oracle, Sybase, Microsoft SQL Server, Access等都采用了SQL语言标准。虽然很多数据库都对SQL语句进行了再开发和扩展,但是包括Select, Insert, Update, Delete, Create,以及Drop在内的标准的SQL命令仍然可以被用来完成几乎所有的数据库操作。下面,我们就来详细介绍一下SQL语言的基本知识。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。
ClickHouse是一款MPP架构的列式存储数据库,但MPP和列式存储并不是什么"稀罕"的设计。拥有类似架构的其他数据库产品也有很多,但是为什么偏偏只有ClickHouse的性能如此出众呢?ClickHouse发展至今的演进过程一共经历了四个阶段,每一次阶段演进,相比之前都进一步取其精华去其糟粕。可以说ClickHouse汲取了各家技术的精髓,将每一个细节都做到了极致。接下来将介绍ClickHouse的一些核心特性,正是这些特性形成的合力使得ClickHouse如此优秀。
前面我们学习了《Oracle的静态游标与动态游标》游标的使用方法,这篇我们就来看看怎么用存储过程写出客户想要实现的报表。
DorisDB是由Apache Doris核心研发团队打造的新一代企业级MPP数据库。它继承了Apache Doris项目十多年研发成果,累积了线上数千台服务器稳定运行经验,并在此基础上,对传统MPP数据库进行了开创性的革新。
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