过去十年来，谷歌一直在促进云计算生态圈的发展，也见证了这个领域的许多变化，过去的12个月也不例外。从容器的广泛应用到多重云应用程序，2015年真可谓是是云计算的转型年。...近日，谷歌将云计算这一年的发展变化作了如下总结： 企业认识了云：对于大部分组织而言，云计算不再是“是否” 的问题，而是“何时”的问题。...据最新估计，34%的企业计划在接下来的两年中将超过60%的应用托管到云上。大部分供应商估计也已经采取了措施支持企业负载。 容器迅速成为主流：甚至在一年之前，许多开发人员都还没用过容器。...这一问题的解决方案，可能就是要有更便于数据科学家使用的工具和数据——他们的领域知识可以释放大数据的真正价值。 机器学习人人可用：机器学习的潜在好处早就得到证明了。...但实际上，企业才是最大的IoT使用者。据估计，到2019年，在233亿连接设备中，企业市场将占91亿。
文章背景： DAX权威指南第16章讲的是DAX中的高级计算。最后一个例子提到，为了准确地计算出年同比（YOY），需要忽略上一年中发生在设定日期之后的任何销售数据。...1 数据沿袭 第一种方法是将最后日期投影到上一年，得到上一年的统计截至日期。...计算结果如下图所示： 2 添加计算列 每次在需要时计算销售数据的最后日期，然后把它往后平移一年（或其他偏移量），都是一个繁琐而容易出错的任务。...更好的解决方案时预先计算出每个日期是否应该包含在比较中，并将这个值直接合并到日期表中。 在日期表中创建一个新的计算列，指出是否应该将某一日期包含在与上一年的比较中。...这个例子的要点是，可以将筛选器的复杂逻辑移动到计算列，在数据刷新期间进行计算，而不是在用户等待报表渲染时计算。
计算 SQLite 表中的行数是数据库管理中的常见任务。Python凭借其强大的库和对SQLite的支持，为此目的提供了无缝的工具。...要计算特定表中的行数，可以使用 SQL 中的 SELECT COUNT（*） 语句。...综上所述，以下是使用 Python 计算 SQLite 表中行数的完整代码： import sqlite3 conn = sqlite3.connect('your_database.db') cursor...使用多个表 如果需要计算多个表中的行数，可以使用循环循环访问表名列表，并为每个表执行计数查询： table_names = ['table1', 'table2', 'table3'] for table_name...这允许您在不重复代码的情况下计算多个表中的行。 结论 使用 Python 计算 SQLite 表中的行数很简单。我们可以运行 SQL 查询并使用 sqlite3 模块或 pandas 库获取行数。
场景 此时有一个场景，需要设计一个根据不同的状态和条件采用不同的业务处理方式。 这样大家可能不是太理解。...AliPayServiceImpl implements PayService {} 但是仔细思考后，还是存在一些问题 如果增加一个支付方式后还需要修改，PayWay这个枚举类型 在程序中，仍需要根据不同的条件做...先思考一下这个if else的作用是什么？ 答：根据思路①描述，这个if else是用来确定采用哪种支付方式。...我们可以将这块代码抽离出来，让对应的业务实现类实现自己的逻辑实现，然后根据返回值true 或者false决定是否过滤掉这个业务实现类。...就连之前设计的枚举都可以不用，可扩展性大大提升。如需使用，只需修改对应的入参和对应的名称即可。
这个需求应该也比较常见，在不同的条件下创建不同的bean，具体场景很多，能看到这篇的肯定懂我的意思。...倘若不了解spring4.X新加入的@Conditional注解的话，要实现不同条件创建不同的bean还是比较麻烦的，可能需要硬编码一些东西做if判断。...新建一个springboot项目，添加一个Configuration标注的类，我们通过不同的条件表达式来创建bean。...可能上面的那些你用的地方不常见，那我来举一个我正在使用的例子。...使用场景还是蛮多的，具体的看情况，但是需要记住有这么个注解，以便不时之需。
NCEP-DOE Reanalysis 2项目正在使用最先进的分析/预报系统，利用1979年至前一年的过去数据进行数据同化。
文章目录 概述 例子 Step1 实现Condition接口，重写matches方法 Step2 在对应的@Bean上使用@Conditional注解 测试 其他相关的注解 概述 假设在某些特定的场景下...，希望根据特定的条件去加载某个或某些bean，我们可以使用@Condtional注解， Spring 4.0的时候加入的这个注解。...org.springframework.core.type.AnnotatedTypeMetadata; /** * */ public class DatabaseCondtional implements Condition { /** * 数据库bean的装配条件...Override public boolean matches(ConditionContext context, AnnotatedTypeMetadata metadata) { // 根据...Bean上使用@Conditional注解 package com.artisan.springbootmaster.conditional; import org.apache.commons.dbcp2
接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...) 去重 distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 在基础包里面也有一个去重函数unique() ※注意distinct()可以针对某些列进行去重，而unique()只能对整个数据框进行去重...使用i DT[3：5] #选取3到5行的数据 class(DT) [1] "data.table" "data.frame" DT[v1=="A"] #基于条件的选择 DT[v1 %in% c("A",...(sum(v1),sd(v3))] data.table居然支持直接在j上进行列的计算，看到这里是不是觉得超牛逼，关键是代码非常简洁，一句话的事，就帮我们完成数据的筛选和计算了！ DT[,....(sum_v1=sum(v1),sd_v3=sd(v3))] 还可以直接给计算的列赋予名称哦！！功能强大得我都要笑开花了！ 使用by 这还只是小试牛刀，你忘了我们还有个by吗！！ DT[,.
参考链接： Python中的数学math函数 3(三角函数和角函数) acos()方法返回x的反余弦值，以弧度表示。 ...语法 以下是acos()方法的语法： acos(x) 注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。 ...参数 x -- 这必须是在范围内的数字值-1到1，如果x大于1，则它会产生一个错误。 返回值 此方法返回的X反余弦，以弧度表示。 例子 下面的例子显示acos()方法的使用。 #!
网络上充斥的是data.table很好，很棒，性能棒之类的，但是从我实际使用来看，就得泼个水，网上博客都是拿一些简单的案例数据，但是实际数据结构很复杂的情况下，批量操作对于data.table编码来说，...data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。...2、按条件行筛选 从前用subset的方式进行筛选比较多， new=14,select=a:f) （1）单变量 现在data.table与dplyr from_dplyr =...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...3、第三种方式：key-merge setkey(DT,x) setkey(X,V1) merge(DT, X) 预先设置两个数据集的key后，也可以用比较常见的merge函数来进行数据合并。
R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在着性能和效率的绝大差异...然后根据自己掌握的现状选择最熟练的一套，随着时间的推移慢慢发现现有工具组合的不足，开始尝试往更加高效、简介的工具迁移，这样以需求为推动力的技能升级和迁移更为彻底和明确。...data.table 1、I/O性能： data.table的被推崇的重要原因就是他的IO吞吐性能在R语言诸多包中首屈一指，这里以一个1.6G多的2015年纽约自行车出行数据集为例来检验其性能到底如何，...data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,.
在base包里和split功能接近的函数有cut(对属性数据分划)，strsplit(对字符串分划)以及subset（对向量，矩阵或数据框按给定条件取子集）等。...")],function(x) sum(x)) 4、subset()函数 利用subset()函数进行访问和选取数据框的数据更为灵活，subset函数将满足条件的向量、矩阵和数据框按子集的方式返回。...5、which定位函数 功能：返回服从条件的观测所在位置（行数），有一定的排序功能在其中。...在使用data.table时候，需要预先布置一下环境： data<-data.table(data) 如果不布置环境，很多内容用不了。...data.table包提供了一个非常简洁的通用格式：DT[i,j,by]，可以理解为：对于数据集DT，选取子集行i,通过by分组计算j。
data.table初级学习 概述 data.table对于大数据的数据整理较为便捷，很多的时候比data.frame效率更高，一般情况下结合管道符号进行计算 管道符 %in% 表示包含 %>% 表示向右传递...(data.table) 使用方法 简单操作 iris% as.data.table() class(iris) # 行数 nrow(iris) # 列数 ncol(iris)...(Species)] #返回一个data.table iris[, c("Species"), with=FALSE] #返回一组数据框 # 保留多列 iris[, ....对应原始变量名 # 第二个c()对应新变量名 setnames(iris, c("Species","Petal.Width"), c("new_Species","new_Petal.Width")) # 子集的筛选与过滤...，总体来说，data.table比data.frame更加简洁，运行更加迅速。
语法格式： DT[i, j, by] 释义为对data.table对象DT，使用i选择行，然后按照by计算j。...# 对V1的每一组计算V4的和 DT[, ....(V4.sum=sum(V4)), by=V1] ## V1 V4.sum ## 1: 1 9 ## 2: 2 6 # 对V1的每组计算行数 DT[, .N, by=V1]...## V1 N ## 1: 1 6 ## 2: 2 6 使用:=根据参考索引j添加和更新列 # 根据计算结果更新V1列 DT[, V1:=round(exp(V1), 2)] DT ##...: 2 A ## 2: 2 C 高级data.table操作 # 返回倒数第二行 DT[.N-1] ## V1 V2 V3 V4 ## 1: 1 B -0.38 11 # 返回行数
data.table 也是 github 中第八大受关注的 R 开源项目。此外，data.table是目前 RStudio CRAN 镜像中下载最多包。...在实战中，data.table 获得了 Kaggle 排名第一的 Gilberto 的青睐，他的原话很直接—— data.table is COOL!!!...演讲全程笑声不断，充分体现了腐国人一本正经说笑话的能力╮(╯▽╰)╭ 采 访节选：初见 S-PLUS 1996年我本科毕业，拿到了数学和计算机的学位，开始在伦敦的雷曼兄弟工作（大投行啊！）...我不需要像在 SQL 里必须新建一列 row number 就可以完成对表格的提取了？ Pat：说的没错。行数已经存储在内存中了，这样一来时间序列分析就特别方便。 Matt：嗯……因吹斯听。...后来我下载了 R，在几乎没有任何改动的情况下把 S-PLUS 的代码粘贴了过去。代码的主要任务是生成许多随机资产组合，因此它包含一个很长的 for 循环。
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式， 学习两者的异同点， 加深理解两者的使用方法。...1. data.table VS pandas 这里使用R语言的data.tablet包和python的pandas进行对比....使用R语言, 通过data.table创建数据框. library(data.table) set.seed(123) DT <- data.table(V1=c(1,2),V2=c("A","B","...如果选择V2等于A或者等于B的列 DT[V2 == "A"|V2=="B"] ? 也可以使用%in%进行多条件选择 DT[V2 %in% c("A","B")] ?...也可以使用isin进行操作： # 使用.V2.isin()进行多条件筛选 df[df.V2.isin(["A","B"])] # 使用[].isin也可以 df[df['V2'].isin(["A","
这种非常独特的行为可以让使用者大大减少敲击键盘的次数，并且也是 Python 等语言无法实现的。 2004 Day2: 实现 i！...（大猫：在最新版本的 R 中，这个问题已经明显缓解，但是这时已经过去了5年多）而在data.table中，一切都是那么自然： > DF[, colToDelete := NULL] 哪怕你的数据集有...这个用户一开始使用lapply和do.call函数，不仅计算时间很长（30 min！），而且代码特别难看： ? 而使用data.table,则简直是一阵春风： ?...最终要的是，原来要30分钟才计算完成的任务，现在3秒钟就够了！！！ Matt 在最后总结到： “我们在这里讨论的是时间，宝贵的时间。...Matt 用 StackOverflow （全球最大的编程问答网站） 的数据给出了答案： 在过去的 7 天中，有 21 条关于 data.table 的问题没有被回答，占 19%； 在过去的 30 天中
最近接收到粉丝的求助，说她安装一个包data.table失败了，提示她R包data.table依赖于最新的4.0以上，所以被迫升级了R，结果仍然是搞不定它，又降级为3.6，折腾了三天三夜，仍然是折戟沉沙在包...data.table上面。...（PS：起初没有意识到她安装一个data.table包的代码如此复杂，肯定是中间经历了各种各样的搜索，被带歪了） 初步怀疑是默认安装的data.table包版本太高了，所以找到旧版本R包给她，但是接下来的报错更诡异...bug掉我头上了 这件事本来就这样过去了，因为毕竟不是自己的电脑报错，但是下午我自己想用这个data.table包的时候，就发现，居然给自己挖了一个坑。虽然说我前面安装成功了，但是加载居然会报错！...也就是说，接下来我自己的data.table包也被搞坏了，真是尴尬啊。而且，我终于想通了为什么粉丝会误以为她自己的R需要升级到4.0了，因为报错里面的确有一个警告，说这个包是4.0条件下创造的。
包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...因此，在对大数据处理上，使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。...会将非数字转化为字符 data.table数据框也可使用dplyr包的管道，这里不作阐述。...当使用dt_names = names(DT)的时候，修改dt_names会修改原data.table的列名，如果不想被修改，这个时候应copy原data.table，也可以使用dt_names <-...(x, v)] #取DT的x,v列上x="b",v=3的行 j 对数据框进行求值输出 j 参数对数据进行运算，比如sum,max,min,tail等基本函数，输出基本函数的计算结果，还可以用n输出第
图1 使用数组公式 Excel中没有一个MINIF函数来根据条件求相应的最小值，可以使用MIN/IF函数组合来实现。...使用数据库函数 在Excel中，有一组基于判断条件执行计算的数据库函数，共12个，也称之为D-函数，例如DMIN、DMAX和DSUM函数。...当执行单独的计算且数据集具有字段名称（列标签）时，这些函数非常强大。 如下图2所示，使用DMIN函数来计算指定城市的最小时间。 ?...然而，使用DMIN函数需要在某单元格中输入字段名并在该字段名下方输入判断条件，这意味着对于每次计算都需要在上下两个单元格中输入相应的内容。...两个条件的求值示例 下面再看一个多条件的例子。如下图7所示，在指定区域中分别计算每位销售代表的最大销售量。 ? 图7 想要编写一个公式能够直接向下复制，且当源数据更新时结果能自动更新。
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