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Excel与pandas:使用applymap()创建复杂的计算列

标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列,并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而,有时我们需要创建相当复杂的计算列,这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D:50<=且<70 F:<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值的函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在列中对每个学生进行循环?不!...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三列中的每一列上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多列)。

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Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下,可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时,循环依赖经常发生。...产品的价格有很多不同的数值,一种常用的做法是将价格划分成不同的区间。例如下图所示的配置表。 现在对价格区间的键值进行反规范化,然后根据这个新的计算列建立一个物理关系。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析,包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...2 原因分析 让我们回顾一下计算列公式的简写版本(Sale表的PriceRangeKey列): PriceRangeKey = CALCULATE ( VALUES( PriceRanges...由于两个依赖关系没有形成闭环,所以循环依赖消失了,可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时,都需要注意以下细节: 使用DISTINCT 代替VALUES。

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    3.11 PowerBI报告可视化-矩阵:使用计算组改变列小计的计算逻辑及条件格式设置

    解决方案虽然可以使用辅助表双层表头和SWITCH度量值(根据表头返回结果)的方案,但是度量值相对复杂。...推荐使用计算组,把汇总列放在列小计上,相对简单还可以复用给别的度量值,而且支持给小计列设置不同的条件格式。举例按上图做一个矩阵,小计列带不同的条件格式。...模型 度量值销量 = SUM(Sheet2[销量])操作步骤 STEP 1点击左侧边栏的模型视图,在菜单栏主页下点击计算组,新建计算组,此时可以在数据窗格的模型下可以看到计算组,命名为Dim_YTD,列命名为...STEP 4 在画布中添加矩阵视觉对象并拖入字段,把省份放入行,把计算组的YTD字段和年月字段放入列,把销量度量值放入值,双击列中的YTD,重命名为“.”...;用鼠标拖动把年月下的“.”这一列的列宽调整到最小直至隐藏。

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    不推荐使用executors创建线程池_创建线程池的几种方式

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。  java中线程池的创建除了使用ThreadPoolExecutor之外,还可以使用Executors的静态方法来获取不同的线程池。...创建无大小限制的线程池 public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0...,基本可以实现日程中对线程池的需求但是并不推荐使用,原因是使用Executors创建线程池不会传入线程池具体参数而是使用默认值所以我们常常忽略这些参数,从上面的源码中我们可以看到,Executors的静态方法实际上还是调用的...ThreadPoolExecutor来创建线程池,只不过,它将绝大多数参数用默认值代替,而只给我们留下了关心的个别参数。  ...最近阿里发布的 Java开发手册中强制线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式,这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险

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    懒癌必备-dplyr和data.table让你的数据分析事半功倍

    mutate( ) 为数据增加新列 mutate(df,vnew1=v1-v2,vnew2=vnew1+v3) 与基础包里的transform()函数接近,但mutate可以使用你刚刚创建的column...①第一个参数都是数据集df ②查询条件都是关于如何操作数据集的,在列上面进行操作 ③返回的都是新的数据集,不会改变原始数据集 在介绍下一个包之前,我们先来引入一个dplyr包的综合运用: grouped...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",..."B")] 使用j DT[,v1] #选择v1列 那如果我要选择多列呢,大家注意一下这里不是用c()来选取了, 而是通过.()来选取,注意前面有一个”.”号,所以我说data.table的语法有点奇怪呢...(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[,.

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    PyTorch使用------张量的创建和数值计算

    PyTorch以其动态计算图、易于使用的API和强大的社区支持,成为科研人员、数据科学家及工程师的首选框架。它不仅简化了模型设计、训练与部署流程,还极大地提高了实验效率和创新能力。...) # 表示创建的是 int32 张量 # torch.FloatTensor(2, 3) # 表示创建的是 float32 张量 ​ ​ # 注意: 如果创建指定类型的张量,但是传递的数据不匹配...0, 10, [2, 3]) print(data) ​ # 计算完成之后,会返回一个新的张量 data = data.add(10) print(data) ​...可以使用乘号运算符、也可以使用 mul 函数来完成计算。 import torch ​ ​ # 1....我们也可以将张量创建在 GPU 上, 能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。

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    LinkedIn开源大数据计算引擎 Cubert,并为此创建新的语言

    【编者按】Linkedin周二宣布开源其大数据计算引擎Cubert,其名字来源于鲁比克方块(Rubik’s Cube),为了让开发人员更容易使用Cubert,而无需做任何形式的自定义编码,Linkedin...为此开发了新的编程语言Cubert Script。...以下为译文: Linkedin周二宣布开源其大数据计算引擎Cubert,这个框架可以使用一种专门的算法来组织数据,让其在没有超系统负荷和浪费CPU资源的情况下,更轻松的运行查询。...,PIVOT操作者可以创建数据块的子集。...LinkedIn也创建了一门名为Cubert Script的新语言,其目的是使开发人员更容易使用Cubert,而无需做任何形式的自定义编码。

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    从零到一:SpringBoot自定义条件注解的创建与使用

    实践出真知 先分析Springboot提供的注解 在自定义条件之前,咱先看看Springboot条件注解是怎么实现的,就挑 @ConditionalOnProperty 注解看一下。...() 注解标记的注解表示该注解是个条件注解,@Conditional() 注解的value就对应着该注解的具体实现逻辑类。...SpringBootCondition 是 Condition接口的实现并进行了封装,推荐使用SpringBootCondition ,当然,如果自定义条件注解的实现类已经有父类,使用 Condition...其实还有一种选择那就是实现 ConfigurationCondition ,它继承了Condition接口,并在其基础上增加了一些针对配置类的条件判断方法,使用它也可以实现自定义条件注解,下篇文章将介绍一下...Bean接口及实现类 创建一个BrotherRoosterSkill接口,用于测试条件注解,然后分别创建3个实现类:篮球技能BrotherRoosterSkillBasketball、rap技能 BrotherRoosterRap

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    nodejs中使用worker_threads来创建新的线程

    nodejs中使用worker_threads来创建新的线程 简介 之前的文章中提到了,nodejs中有两种线程,一种是event loop用来相应用户的请求和处理各种callback。...每一个worker都有一对内置的MessagePort,在worker创建的时候就会相互关联。worker使用这对内置的MessagePort来和父线程进行通信。...worker_threads的线程池 上面我们提到了使用单个的worker thread,但是现在程序中一个线程往往是不够的,我们需要创建一个线程池来维护worker thread对象。...下面我们看下怎么使用AsyncResource类来创建worker的线程池。...for (const worker of this.workers) worker.terminate(); } } module.exports = WorkerPool; 我们给worker创建了一个新的

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    R︱高效数据操作——data.table包(实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并)

    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。...设置key的方式有很多种: 1、创建数据时直接设置key dt data.table(a=c('A','B','C','A','A','B'),b=rnorm(6),key="a") 2、setkey...data.table中,还有一个比较特立独行的函数: 使用:=引用来添加或更新一列(参考:R语言data.table速查手册) DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...SD只能在位置j中使用。 .SDcols常于.SD用在一起,他可以指定.SD中所包含的列,也就是对.SD取子集。...2016-11-28补充: 留言区大神给了一个比较好的选中列的方式,其中主要就是对with的使用: data.table取列时,可以用data[,1,with=FALSE]取data的第一列

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    R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

    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 新的特定C代码写的,较快 buffMB,每个核心给的缓冲大小,在1到1024之间,默认80MB nThread,用的核心数。... 填充首尾不匹配的行,TRUE填充,FALSE不填充,与roll一同使用 which TRUE返回匹配的行号,NA返回不匹配的行号,默认FALSE返回匹配的行 .SDcols 取特定的列,然后.

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