8、Averageif函数 作用：根据（单）条件统计平均值 示例：统计平均数（不包含0值） =AVERAGEIF(C2:C4,">0") ?...9、Averageifs函数 作用：根据（多）条件统计平均值 示例：统计员工中财务部大专学历的平均工资 =AVERAGEIFS(D:D,B:B,"财务",C:C,"大专") ?...14、Trimmean函数 作用：返回一组数中的修剪平均值，即按一定比例除去最大和最小后计算平均值 示例：从评分中除去一个最大值和一个最小值后计算平均值。...15、Rank函数 作用：计算某个值在一组数据中的排名 示例：在C列计算当日收入的总排名 =RANK(B2,B:B) ?...16、Mode函数 作用：返回一组数中出现最多的数字 示例：统计A列出现次数最多的数字 =MODE(A2:A17) 注：如果出现次数有多个数字，可以用MODE.MULT函数 ?
聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。 1.2 作用 对数据集进行汇总和摘要，提供更简洁的信息。 支持统计分析，如计算平均值、总和、最大值和最小值等。...通过对指定列应用 MIN 函数，可以轻松获取数据列的最小值，对于数据分析和比较的场景非常有帮助。 2.5 MAX 基本用法 MAX 函数用于计算查询结果集中某列的最大值。...SUM： 计算每个分组中某列的总和。 AVG： 计算每个分组中某列的平均值。 MIN： 找出每个分组中某列的最小值。 MAX： 找出每个分组中某列的最大值。...注意事项 ROLLUP 生成的结果包含原始列的层次性总计，从最详细的层次逐级递减。 ROLLUP 是 SQL 中用于实现层次性聚合的强大工具，通过一次查询生成多层次的分组总计。...多列去重 多列情况下的复杂性： 在多列情况下，DISTINCT 可能需要比较复杂的排序和比较操作，影响性能。
该数据集以每一个街区为单位，包含街区的经纬度，居民年龄中位数，总房间数，总卧室数，人口数量，家庭数量，收入中位数，房价中位数，距离海边的描述等信息。...结果输出了每个属性的个数count，平均值mean，标准差std，最小值min，最大值max，还有25%，50%，75%三个百分位数。...2.分层抽样 这里使用分层抽样需要结合实际的情境。我们从某渠道了解到，收入中位数对于预测房价的中位数有较大的影响。所以我们考虑在测试集中，该属性各取值的比例和整个数据集中接近。...使用中位数填充缺失值的代码如下： 删除缺失的行，可以使用pandas中的dropna()方法 删除该列，可以使用pandas中的drop()方法 用平均值或中位数填充该值，可以使用pandas中的fillna...在scikitlearn中都提供了相应的方法。 最大最小缩放是将值减去最小值并除以最大值和最小值的差，将值最终归于0-1之间。标准化缩放则是首先减去平均值然后除以方差，最终范围不一定是0-1之间。
条件查询 使用where子句对表中的数据筛选，结果为true的记录会出现在结果集中 比较运算符 select * from students where age = 18; -- = select...-- 求和 sum(字段名) 求此字段值的总和 -- 查询男生的总年龄 select sum(age) from students where gender = "男"; -- 平均值 avg(字段名...by gender; -- group by + having -- having 条件表达式: 在分组查询后用特定的条件筛选出符合条件的分组 -- having作用和where一样, 但having...：查询的结果为两个表匹配到的数据，左表特有的数据，对于右表中不存在的数据使用null填充 右连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，右表特有的数据，对于左表中不存在的数据使用null填充 自关联...from students); -- 行级子查询: 子查询返回的结果是一行(一行多列) -- 查找班级年龄最大,身高最高的学生 (先查询最大的年龄和最高的身高, 返回的是一行两列
数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域。在现实工作中，我们的软件测试工作通常与数据库密切相关。...where 子句对表中的数据筛选，结果为 true 的行会出现在结果集中 语法如下： select * from 表名 where 条件; 例： select * from students where...最大值 max(列)表示求此列的最大值 例 2：查询女生的编号最大值 select max(id) from students where gender=2; 5.3 最小值 min(列)表示求此列的最小值...例 3：查询未删除的学生最小编号 select min(id) from students where is_delete=0; 5.4 求和 sum(列)表示求此列的和 例 4：查询男生的总年龄...select 语句称之为子查询语句 子查询分类 标量子查询：子查询返回的结果是一个数据(一行一列) 列子查询：返回的结果是一列(一列多行) 行子查询：返回的结果是一行(一行多列) 标量子查询 查询班级学生平均年龄
在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。...描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等...选项有2方面，输入和输出选项 输入区域：原始数据区域，选中多个行或列，选择相应的分组方式逐行/逐列； 如果数据有标志，勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项，该复选框将被清除，Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志...； 输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿； 汇总统计：包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目...第K大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值。 平均数置信度：数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。
子句对表中的数据筛选，结果为true的行会出现在结果集中 语法如下: select * from 表名 where 条件; 例： select * from students where id=1; where...，括号中写星与列名，结果是相同的 例1:查询学生总数 select count(*) from students; 最大值 max(列)表示求此列的最大值 例2:查询女生的编号最大值 select max...is_delete=0; 求和 sum(列)表示求此列的和 例4:查询男生的总年龄 select sum(age) from students where gender=1; -- 平均年龄 select...求总页数：此段逻辑后面会在python中实现 查询总条数p1 使用p1除以m得到p2 如果整除则p2为总数页 如果不整除则p2+1为总页数 求第n页的数据 select * from students...列子查询: 返回的结果是一列(一列多行) 行子查询: 返回的结果是一行(一行多列) 标量子查询 查询班级学生平均年龄 查询大于平均年龄的学生 查询班级学生的平均身高 select * from students
参考链接： Python中的统计函数 1(中位数和平均值的度量) 数据的描述性统计与python实现 使用pandas导入数据 导入需要的包 import pandas as pd import...snd.height.value_counts().sort_index().plot(kind = 'bar') 数据的集中趋势 众数：出现频率最多的取值 中位数：按大小排序后中间那个取值（50%...加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用，因此叫做权数 几何平均数：几何平均数是对各变量值的连乘积开项数次方根... 数据的离中趋势 方差：样本方差的定义 标准差：样本方差的算术平方根，定义： 极差：最大值-最小值 平均差：各个变量值同平均数的离差绝对值的算术平均数。...四分位差：上四分位数（Q3，即位于75%）与下四分位数（Q1，即位于25%）的差。 异众比率：异众比率指的是总体中非众数次数与总体全部次数之比。换句话说，异众比率指非众数组的频数占总频数的比例。
---- 1、Matlab常用描述性统计量 函数说明max最大值mean平均值或均值median中位数值min最小值mode出现次数最多的值，也就是常说的众数std标准差var方差，用于度量值的分散程度...1.1、计算最大值、均值和标准差 使用 MATLAB 函数计算一个 24×3 矩阵（称为 count）的描述性统计量。...，请指定另一个输出参数 index 以返回行索引。...变量 index 包含每列中对应于最大值的行索引。 要找到整个 a 矩阵中的最小值，请使用语法 a(:) 将 24×3 矩阵转换为 72×1 列向量。...在某些情况下，可合理地将这些点视为离群值，即与其余数据不一致的数据值。 以下示例说明如何从 24×3 矩阵 a 中的三个数据集中移除离群值。这儿离群值定义为偏离均值超过三倍标准差的值。
节点上的Region个数是否均衡，这里通过以下步骤来判断： 计算均衡值的区间范围，通过总Region个数以及RegionServer节点个数，算出平均Region个数，然后在此基础上计算最小值和最大值；...执行负载均衡操作之前，首先计算集群中总的Region个数，当前实例中集群中的Region总个数为175+56+99=330，然后计算每个RegionServer需要容纳的Region平均值，计算结果：...平均值(110) = 总Region个数(330) / RegionServers总数(3) 计算最小值和最大值来判断HBase集群是否需要进行负载均衡操作，计算公式： # hbase.regions.slop...权重值，默认为0.2 最小值 = Math.floor(平均值 * (1-0.2)) 最大值 = Math.ceil(平均值 * (1+0.2)) HBase集群如果判断各个RegionServer中的最小...根据实例中给出的Region数，计算得出最小值Region为88，最大值Region为120。
个数 used_regions 稀疏缓存文件中已使用的region个数 region_size_in_bytes region的大小 read_count 从磁盘读取数据的次数 read_total_bytes_in_bytes...min_in_bytes 针对单个分片，快照中该文件后缀的所有文件长度最小值 max_in_bytes 针对单个分片，快照中该文件后缀的所有文件长度最大值 average_in_bytes 针对单个分片...，快照中该文件后缀的所有文件长度平均值 contiguous_bytes_read 连续读取的总次数、总大小、最小值、最大值 non_contiguous_bytes_read 非连续读取的总次数、总大小...、最小值、最大值 cached_bytes_read 从缓存文件读取（包括文件头的缓存文件）的 总次数、总大小、最小值、最大值 index_cache_bytes_read 从索引缓存中读取（从索引缓存中查找时说明文件头缓存文件不存在...）的 总次数、总大小、最小值、最大值 cached_bytes_written 将数据写入到缓存文件（包括文件头的缓存文件）的 总次数、总大小、最小值、最大值 direct_bytes_read 当从缓存文件读取数据失败时
用'1'替换新数据中没见过的类别（没见过的类别如果有n个则编码为n） 可能会产生冲突：相同的编码，不同的变量（不同类别出现次数一样） 一个简单的例子 LabelCount编码（就是对count编码进行排名...（某些类别可能只包含部分的类别会出现0值，此时会进行拉普拉斯平滑，不过对于回归则没有这种问题） 添加随机噪声以应对过拟合（我一般用交叉验证不怎么加噪声） 正确应用时：线性和非线性的最佳编码 一个简单的例子...，最大值，最小值，偏度等。...可以使用：spyder，jupyter notebook，pandas 尝试简单的统计信息：最小值，最大值 合并目标，以便找到信息之间的相关性。...数据的稀疏性使您进入“维数的诅咒” 很多挖掘出好特征的机会： 重要的还是多实战，多总结，就像打策略游戏一样（比如魔兽争霸3），基本功要扎实，在实战中形成自己的一套处理问题的风格，不要抄kernel，不要窃取别人的特征
计数编码（频率编码） 将类别特征替换为训练集中的计数（一般是根据训练集来进行计数，属于统计编码的一种，统计编码，就是用类别的统计特征来代替原始类别，比如类别A在训练集中出现了100次则编码为100） 对线性和非线性算法均有用...（原始的target encoding直接对全部的训练集数据和标签进行编码，会导致得到的编码结果太过依赖与训练集） 堆叠形式：输出平均的目标的单变量模型 以交叉验证的方式进行（一般会进行交叉验证，比如划分为...（某些类别可能只包含部分的类别会出现0值，此时会进行拉普拉斯平滑，不过对于回归则没有这种问题） 添加随机噪声以应对过拟合（我一般用交叉验证不怎么加噪声） 正确应用时：线性和非线性的最佳编码 ?...按照行计算统计值 在一行数据上创建统计信息 NaN的数量，这个在拍拍贷的top解决方案上看到过，不过实际效果不稳定 0的数量 负值数量 平均值，最大值，最小值，偏度等。 ?...可以使用：spyder，jupyter notebook，pandas 尝试简单的统计信息：最小值，最大值 合并目标，以便找到信息之间的相关性。 ?
cat access.log | awk '{print $1}' 2.语句定义 可以快速的用单引号’ ’，把所有语句写成一行。 也可以用-f 指定文件，文件里可以任意换行，增加可读性和重用性。...所有执行语句用{}括起来，{}的外面是一些高级的东西比如过滤条件，见后。 3. 列引用 $0代表整行所有数据，$1代表第一列(终于不是程序员数数从0开始了)。...输入的列分隔符 默认以空格做分割符，也可以重新指定，下例指定了':' awk -F ':' '{print $1,$2}’ access.log 也可以正则表达式定义多个分割符，下例指定了 '-' 和...输出的列间隔 print $1,$2 中间的','逗号，代表打印时第1与第2列之间使用默认分隔符号也就是空格，也可以用” ”来定义其他任意的字符： awk '{print $1 "\t" $2 " -...找出超时的数据集中发生的时间 第一段找出超时记录，第二段过滤掉时间戳里的微秒，然后按秒来合并，并统计该秒超时的次数。
列求平均值 awk '!...本题需要输出三个指标： 【被访问次数】 【访问次数*单个被访问文件大小】 【文件名（带URL）】 测试数据 59.33.26.105 - - [...4 求第二列的和 5 求第二列的平均值 6 求第二列中的最大值 7 将第一列过滤重复后，列出每一项，每一项的出现次数，每一项的大小总和...7、将第一列过滤重复列出每一项，每一项的出现次数，每一项的大小总和 awk '{a[$1]++;b[$1]+=$2}END{for(i in a){print i,a[i...-1 # last 和first相反 # trim 从string1中删除开头和结尾的出现在string2中的字符
，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...] # 根据条件选择数据框中的行和列 df.loc[df['column_name'] > 5, ['column_name1', 'column_name2']] / 04 / 数据清洗 数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤...，在此阶段对数据进行转换和修改以确保其准确性、一致性和可靠性。...() # 计算列的最大值 max_value = df['column_name'].max() # 计算列的最小值 min_value = df[ 'column_name' ].min() #...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
聚合函数又叫组函数，通常是对表中的数据进行统计和计算，一般结合分组（group by）来使用，用于统计和计算分组数据 常用的聚合函数: count(col): 表示求指定列的总行数 max(col):...表示求指定列的最大值 min(col): 表示求指定列的最小值 sum(col): 表示求指定列的和 avg(col): 表示求指定列的平均值 2、求总行数 -- 返回非NULL数据的总行数. select...8、小结 count(col): 表示求指定列的总行数 max(col): 表示求指定列的最大值 min(col): 表示求指定列的最小值 sum(col): 表示求指定列的和 avg(col): 表示求指定列的平均值...; 4、group by + 聚合函数的使用 -- 统计不同性别的人的平均年龄 select gender,avg(age) from students group by gender; -- 统计不同性别的人的个数...主查询和子查询的关系: 子查询是嵌入到主查询中 子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源 子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句 2、子查询的使用 例1.
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