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Linq累加

Linq累加~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~开发工具与关键技术:MVC 作者:盘洪源撰写时间:2019年7月17日星期三 在做一些表格统计的时候,我们需要的就是将累加起来然后还要成一这样,这样的看起来易懂,好析,看下图? 看上面这个就是通过一个颜色来进行一个然后再累加,这样就可以清楚的知道每个颜色的进货量,这个的账目看起来就比较清楚了。 这个效果怎么做呢?

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Java 结构

截屏2021-05-12 10.16.03.png如图原始的结构是这样的,前端需要的结构是这样的,就是把相同groupId相同的放到一个下面。在包一层groupId。 { code: 0, error: , trace: , result: }, { groupId: 5, groutName: 新增测试1, children: } ], successful 树形结构对象 * @Getter @Setter public static class ApiTree implements Serializable { @ApiModelProperty(value = Id, example = ) private Integer groupId; @ApiModelProperty(value = 名称, example = ) private String groutName ) private Integer id; @ApiModelProperty(value = api 名称, example = ) private String name; } }实现获取所有的

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    MySQL(五)汇总和

    一、汇总工作中经常需要汇总而不是将它们全部检索出来(实际本身:返回实际是对时间和处理资源的浪费),这种类型的检索有以下特点:①确定表中的行(或者满足某个条件或包含某个特定值的行)②获得表中行的和 二、1、group by创建在MySQL中,是在select语句中的group by子句中建立的,比如:select vend-id,count(*) as num_prods from by子句指示指示MySQL,然后都每个而不是整个结果集进行聚集;关于group by使用,请注意以下规则:①group by子句可以包含任意目的列(使得对进行嵌套,为提供更细致的控制 );②如果在group by子句中嵌套将在最后规定的上进行汇总,即:建立时,指定的所有列都一起计算(所以不能从个别列取回);③group by子句中列出的每个列都必须是检索列或有效的表达式 的那些;having和where的区别:where在前进行过滤,having在后进行过滤;where排除的行不包括在中(这可能会改变计算值,从而影响having子句中基于这些值过滤掉的

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    SQL学习之Group by

    简介:Group By根字面上的意思理解,就是根By后面指定的规则对进行(就是将一个集按照By指定的规则成若干个子集),然后再对子集进行处理。 这就是个人的理解,上图是通过Group By之后的第一,后面的集合包含教师ID为t001的所有行,这个集合我们可以使用聚集函来获取我们想要的信息,但是无法获取其中的详细的列信息! 这就会对每个tno而不是整个表计算courses一次(也就是说DBMS会对(按照tno排序并之后的单个子集)进行Count()运算,而不是真个集)。 (7)如果在Group By子句中嵌套了,将在最后指定的上进行汇总。换句话说,在建立时,指定的所有列都一起计算(不能从个别的列中取回)。 这是个人的理解,上图是通过Group By之后的第一,后面的集合包含(教师ID为t001并且课程名称为Oracle)的所有行,这个集合我们可以使用聚集函来获取我们想要的信息,但是无法获取其中的详细的列信息

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    快速入门Tableau系列 | Chapter08【层、集】

    25、层(层级)结构25.1 层结构的概念和意义层结构是一种维度之间自上而下的织形式,Tableau默认包含对某些字段的层结构,比如日期、日期与时间、地理角色,以日期为例,日期本来就包括年 ②创建层级:别把中心、部、、班依次拖入层级中(先后很重要) ? ③创建表:中心->列,人工服务接听量->行和颜色,中心下钻。 ? 下钻的时候如果遇到无法识别的可以清除掉: ? 创建层级结构的另一种方法:选择一个维度拖放到另一个维度上->重新命名->拖动添加26、不能用于创建字段,不能出现在公式中。 26.2 电量销售按地理区域划1、店里销售步骤: ①右键省市->地理角色->省市自治区,双击省市,编辑未知位置到所属省市 ? ②完善:当期值->标签,右键当期值->添加参考线->布->值:(50-100),线条填充自由选择,填充自由选择 ?27、集27.1 集的相关概念?

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    javascript: 带的Table表头排序

    接上回继续,项目开发好以后,通常要在多个环境部署,象我们公司多达5种环境:本机环境(local)、(开发小内自测的)开发环境(dev)、(提供给测试团队的)测试环境(test)、预发布环境(pre)、 正式生产环境(prod),每种环境都有各自的配置参,比如:库连接、远程调用的ws地址等等。 2个实例的运用例子:1、开发环境与生产环境源采用不同方式的问题本机开发时为了方便,很多开发人员喜欢直接用JDBC直接连接库,这样修改起来方便; 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 而生产环境 ,通常是在webserver(比如weblogic上)配置一个JNDI源,1 2 3 如果每次发布生产前,都要手动修改,未免太原始,可以通过maven的profile来解决先把配置文件改成  1 3 10 11 12 13 14 15 而打包生产环境 mvn clean package -P pro时,生成 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 spring配置的其它跟库相关的

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    09-10章 汇总第9章

    第9章9.1 聚集函如果需要汇总而不是检索,SQL 提供专用函,可用于检索,以便析和报表生成。 屏幕快照 2018-05-31 06.00.56.png提示:对非使用MAX() MAX()用来找出最大的值或日期值,但许多 DBMS 允许它用来返回任意列中的最大值,包括返回文本列中的最大值 在用于文本时,MAX()返回按该列排序后的最后一行。MAX()函忽略列值为 NULL 的行。 屏幕快照 2018-05-31 06.09.48.png提示:对非使用 MIN() MIN()用来找出最小的值或日期值,但许多 DBMS 允许它用来返回任意列中的最小值,包括返回文本列中的最小值 在用于文本时,MIN()返回该列排序后最前面的行。MIN()函忽略列值为 NULL 的行。

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    关于Java使用groupingBy乱序问题

    ToStringpublic class PersonInfo { private String name; private int age; private int sex; 0表示男性,1表示女性}添加一些测试 现在我们有个需求,按照性别进行。 personInfoList.stream().collect(Collectors.groupingBy(PersonInfo::getSex));groupingBy实现类似SQL语句的“Group By”字句功能,实现根一些属性进行并把结果存在 打印结果看看是怎样的, map.forEach((key, value) -> System.out.println(key + : + value));0: 1: 结果确实是按照要求了,但是PersonInfo 这个就解释了为啥顺序被打乱了, HashMap在存储是时,是先用key做hash计算,然后根hash的结果决定这条的位置,因为hash本身是无序的,导致了读出的顺序是乱的。

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    第十课 创建过滤和排序

    创建select vend_id, count(*) as num_prodsfrom productsgroup by vend_id;group by 语句的规定:可以包含任意目的列,因而可以对进行嵌套必须出现在 where语句之后,having语句之前 等等过滤过滤掉不符合条件的,使用having而不是where** having和where的区别 **: ** where在前进行过滤,having 在后进行过滤,where过滤的是行,having过滤的是 **select cust_id, count(*) as ordersfrom ordersgroup by cust_idhaving vend_id, count(*) as num_prodsfrom productswhere prod_price >= 4group by vend_idhaving count(*) >= 2;和排序

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    《SpringMVC从入门到放肆》十四、SpringMVC校验

    上一篇我们学习了校验,但是在实际项目中,还是有些不够灵活,今天我们就来继续学习一种更灵活的校验方法——校验。 一、什么是校验校验规则是定义在实体中的,而同一个实体可以被多个Controller使用,此时就会有问题,即:不同的Controller方法对同一个实体进行校验,此时这些校验信息是共享在这不同的Controller 方法中的,但是实际上每个Controller方法可能需要不同的校验,在这种情况下,就需要使用校验来解决这种问题。 这样的需求就需要用到校验了。二、定义其实就是定义空的接口,该接口的作用只作为标识来使用。? 1:package cn.itechyou.validate; ** * 1 * @author Wangjn * *public interface ValidateGroup1 { }2

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    清洗 Chapter05 | 不平衡

    一、 析过程中的一个重要环节 eg: 对大学生成绩求平均,查看大学生的平均水平 对不同专业的学生进行别计算不同专业学生成绩的平均值 使用Pandas库中的groupby ()函,对进行 1、groupby 1、根sex进行,计算tip列的平均值import pandas as pdimport seaborn as snstips = pd.read_csv 2、agg()函 agg()函可对应用多个函计算 1、自定义peak_to_peak函,计算最大值与最小值的差def peak_to_peak(arr): return arr.max( ) - arr.min() 2、使用agg()计算的均值、标准查和最值差grouped.agg()? 2、欠采样 从多的负类样本中,随机选择与正类样本量相当的样本,成新的集,这种方法称为欠采样 ?

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    就是根一个或多个键(可以是函或df列名)将成若干,然后对后的别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函称为就聚合函。 groupby(): 功能: 根键将成若干。 参: ①键是列名: 单个列名直接写(按一列进行),多个列名以列表的形式传入(这就是按多列进行 )。 # #对进行计运算df.groupby(客户类).count() #对进行求和运算df.groupby(客户类).sum() #只会对类型为值(int,float)的列才会进行运算 #以 客户类、区域 这2列进行df.groupby() #对进行计运算df.groupby().count() #对进行求和运算df.groupby().sum() #只会对类型为键是列名df.groupby(df) #键是Series #对后的进行 计运算 和 求和运算df.groupby(客户类).aggregate() #对后的的 用户ID列进行计运算

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    技术GroupBy和聚合Aggregation

    技术GroupBy和聚合Aggregation概览? 其中包括四行:日期、城市、温度、风力。它的大小为20行。 对象转化为列表和字典转换成列表直接通过list方法,然后每一个就是字典中的一个元素:dict(list(g)) # 所有 dict(list(g)) # 按照BJ 123 dict(list (g)) # 所有dict(list(g)) # 按照BJ ? 转换成字典需要先通过list转换成列表然后通过dict转换成字典,其中key就是指定的依(city),value是一个dataframe:dict(list(g)) dict(list(g)) 123 聚合Aggregation可以通过agg方法传入需要使用的聚合的函,来对进行聚合:g.agg(min) g.agg(max) g.agg(describe) 1234 g.agg(min)g.agg

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    pandas使用技巧-统计

    Pandas统计本文介绍的是pandas库中如何实现统计:不去重的统计,类似SQL中统计次去重的统计,类型SQL的统计用户,需要去重 模拟1本文案例的使用的是numpy 、grade相同的时候,却不同,这样的可能存在 if data.iloc == data.iloc and data.iloc == data.iloc and data.iloc == data.iloc = j: print(data.iloc) # 如果存在,打印出来这样的 print(j) # 重复的时候j值 print(i) # 相同时候i值 print(没有重复)果然有上述不满足要求的 模拟2import pandas as pd df = pd.DataFrame({ group: , param: })统计方法1直接使用groupby函和nunique方法:? 统计方法2整体方法说明:?步骤解释:1、找出不是null的值?2、统计para参中的唯一值?

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    清洗之 方法

    方法 计算根某个或某几个字段对集进行,然后运用特点的函,得到结果 使用groupby方法进行计算,得到对象GroupBy 语法为df.groupby(by=) 对象GroupBy 可以运用描述性统计方法,如count(计)、mean(均值)、median(中位)、max(最大值)和min(最小值)等 import pandas as pdimport numpy as npimport os os.getcwd() D:JupyternotebookPython清洗实战清洗之统计 os.chdir(D:JupyternotebookPython清洗实战) df = 23.994915 3 24.309274 4 24.374364 5 24.602790 6 23.743196 7 22.271512 Name: Food%, dtype: float64 # 多个字段

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    小鼠全基因

    (accession SRR5450998)F03 mouse (accession SRR5450997),F05 mouse (accession SRR5450996).有点类似于肿瘤外显子的析流程 ,说明作者此次测序质量还不错! 小鼠WGS析准备工作一般来说,可以选择最新版小鼠参考基因(mm10)了,如果你实在有其它需求,也可以自行选择其它版本。 sample}_bqsr.bam --dbsnp $snp -O ${sample}_raw.vcf 1>${sample}_log.HC done 其实这样的shell脚本是很烂的, 因为这个小鼠全基因太大 而且上面的都是非常大的,可以选择小批量进行测试脚本:mkdir test samtools view -h control_marked_fixed.bam |head -100000 |samtools

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    Python中如何进行

    析对象的特征,按照一定的值指标,把析对象划为不同的区间进行研究,以揭示其内在联系和规律性。 cut 函:cut(series,bins,right=True,labels=NULL)① series  需要② bins    的划③ right   的时候,右边是否闭合 ,默认为闭合True④ labels  的自定义标签,可以不自定义import pandas data = pandas.read_csv( D:PDA4.15data.csv, sep=|)#理解为什么我的

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    双向合并,这波操作绝对666

    小勤:当然啊,这个很简单,只要先按姓名列对手机列用求和的方法合并: 然后再改个函就可以了:大海:嗯,那如果按手机列合并姓名列呢?相信你也会了。小勤:当然啊,方法都是一样的。 复制: 不想删其中的步骤再重新生成了,直接修改步骤里的代码:大海:嗯,不错,现在有2个查询了,对吗?小勤:对啊,但是有什么用啊?大海:把2个加到一起啊。小勤:……小勤:这不有些重复了吗? 其实是,如果先按姓名列删除重复项,就会把按手机合时没有合并的项去除?比如上图中的画红线的内容。 小勤:嗯,就是说,按照姓名有合的,而后面又没有被某款手机合掉,说明这个用户有多个手机,比如其中的张三A,就可以去掉了,所以按照张三删除重复项即可,李四C也是一样。 大海:对的,所先按姓名删重复:小勤:那还有蓝色那部呢?大海:那不就是你要按手机删重复的部吗?小勤:对啊!不过要先反转行!不然就把自己要保留的给删了! 然后再删除重复项: 搞定!

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    【学习】析之SPSS案例

    今天继续享SPSS的,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量。 第一步,录入继续沿用之前的EXCEL文档,把拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图:视图:?变量视图? 第四步,定义输出变量这里定义的新变量名是【PV_G】,标签是【PV】;? 定义好之后,点击【添加】,旧值和新值就定义好了,依次定义各个值。? 最后一,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏,正如第一,我们会定义为【范围,从最低值】。? 如图,后的界面,注意这里有两个变量,第一个是【PV_G】,这是字符串宽度为8的时候,第二个是【PV_GROUP】,字符串是宽度为12,区别和原因,大家自己想想就明白。后的变量视图?

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    析可视化】技术GroupBy

    类似于的 ? GroupBy操作和库类似 城市天气进行GroupBy操作 对group的单个列求平均值是Series 对group求平均值返回DataFrame import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 读入城市天气csv文件df = pd.read_csv(UsersbennyrhysDesktop析可视化 -集homeworkcity_weather.csv)df date city temperature wind 0 03012016 BJ 8 5 1 17012016 BJ 12 2 2 31012016 Int64Index(, dtype=int64), SH: Int64Index(, dtype=int64), SZ: Int64Index(, dtype=int64)}# get_group相当于根某列的过滤出来

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      数据脱敏(Data Masking,DMask)是一款敏感数据脱敏与水印标记工具,可对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据,为企业数据共享、迁移、分发提供安全保护措施。

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