但是，结果集中与字段关联的标签使用表定义中指定的SqlFieldName的字母大小写，而不是选择项中指定的字母大小写。 包含一个或多个下划线的字段名引用嵌入的串行对象属性。...子查询返回指定表中的单个列。...这个列可以是单个表字段(SELECT Name)的值，也可以是作为单个列返回的多个表字段的值，可以使用连接(SELECT Home_City||Home_State)或指定容器字段(SELECT Home...子查询不能使用星号语法，即使在子查询中引用的表只有一个数据字段。 子查询的一个常见用法是指定不受GROUP BY子句约束的聚合函数。...包含一个或多个SQL聚合函数的选择项。 聚合函数总是返回单个值。
列别名在结果集中显示为列标题。指定列别名是可选的；始终提供默认值。列别名以指定的字母大小写显示；但是，当在ORDER BY子句中引用时，它不区分大小写。C别名必须是有效的标识符。...C别名可以是分隔的标识符。使用带分隔符的标识符允许列别名包含空格、其他标点符号或作为SQL保留名称。...Aggregate_n:聚合函数，如AVG(Age)、COUNT(*)。 如果最外层的操作是聚合函数，那么列就被命名为Aggregate_n，即使这个聚合包含一个表达式。...Window_n:窗口函数的结果。 在OVER关键字的右括号之后指定列别名。 Subquery_n:指定单个选择项的子查询的结果。 选择项可以是字段、聚合函数、表达式或文字。...在下面的例子中，AVG函数创建的聚合字段列的别名是“AvgAge”; 它的默认名称是“Aggregate_3”(一个在SELECT列表中位置3的聚合字段)。
转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...这些操作本身并不困难，但如果我们有数百个变量分布在几十个表中，那么这个过程要通过手工完成是不可行的。理想情况下，我们需要一种能够跨多个表自动执行转换和聚合的解决方案，并将结果数据合并到一个表中。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。...例如，MEAN（payments.payment_amount）列是深度为1的深层特征，因为它是使用单个聚合创建的。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
但是请注意，不同的col2值可能包含一个单独的NULL值。 包含逗号的数据值 因为LIST使用逗号分隔string-expr值，所以LIST不应该用于包含逗号的数据值。...注意，LIST用逗号分隔列值，而ODBC模式用逗号分隔%LIST列值中的元素。 因此，在%LIST结构上使用LIST时，使用ODBC模式会产生不明确的结果。...因为在计算所有聚合字段之后，查询结果集中应用了一个ORDER BY子句，所以ORDER BY不能直接影响这个列表中的值序列。 在某些情况下，LIST结果可能会按顺序出现，但是不应该依赖这种顺序。...示例 下面的嵌入式SQL示例返回一个主机变量，该变量包含示例的Home_State列中列出的所有值的逗号分隔列表。...下面的嵌入式SQL示例返回一个主机变量，该变量包含示例的Home_State列中列出的所有不同(唯一)值的逗号分隔列表。
参数 ordering-item - 决定排序顺序的文字。 列名、列别名或列号。 ORDER BY子句可以包含单个排序项或以逗号分隔的排序项列表，以指定排序层次结构。...描述 ORDER BY子句根据指定列的数据值或以逗号分隔的列序列对查询结果集中的记录进行排序。...该语句对单个结果集进行操作，这些结果集要么来自SELECT语句，要么来自多个SELECT语句的UNION。 ORDER BY按逻辑(内部存储)数据值对记录进行排序，而不考虑当前的选择模式设置。...指定列排序 可以指定要排序的单个列，也可以指定多个列作为逗号分隔的列表。 排序由第一个列出的列完成，然后在该列中由第二个列出的列完成，以此类推。 列可以通过列名、列别名或列号指定。...在某些情况下，对列名进行操作的表达式可以用作排序项。 不能使用将列名作为字符串提供的变量或其他表达式。
深度特征合成叠加多个转换和聚合操作，这在特征工具的词库中被称为特征基元，以便通过分布在多张表内的数据来构造新的特征。与机器学习中的大多数方法一样，这是建立在简单概念基础之上的复杂方法。...每个实体都必须带有一个索引，它是一个包含所有唯一元素的列。就是说，索引中的每个值只能在表中出现一次。在 clients 数据框中的索引是 client_id，因为每个客户在该数据框中只对应一行。...在将该数据框添加到实体集中后，我们检查整个实体集： ? 列的数据类型已根据我们指定的修正方案被正确推断出来。接下来，我们需要指定实体集中表是如何关联的。...对表来说，每个父亲对应一张父表中的一行，但是子表中可能有多行对应于同一张父表中的多个儿子。 例如，在我们的数据集中，clients 数据框是 loans 数据框的一张父表。...例如，MEAN（payments.payment_amount）列是深度为 1 的特征，因为它是使用单个聚合操作构造的。
原因 Doris出现数据倾斜的原因有多种，其中一些常见的原因包括： 数据分布不均匀：某些列的取值范围过大或过小，导致数据在分区或分桶时分布不均匀。这可能是由于业务逻辑、数据源分布或其他因素导致的。...集群负载不均衡：如果Doris集群中的节点性能存在差异，可能会导致数据倾斜。例如，某些节点的计算能力或存储容量比其他节点低，这可能会导致数据集中到这些节点上。...例如，可以通过调整副本数量、并发写入数量等参数来优化Doris的性能和稳定性。 避免单个节点负载过高：在部署Doris集群时，应该避免将大量数据集中到单个节点上。...特点：每一列的所有行数据都存储在相邻的位置，形成一个数据块。这种存储方式对于聚合操作和分析查询是高效的，因为查询通常只涉及到部分列的数据。...这会增加网络传输的开销，尤其是在分布式系统中，如果数据分布在多个节点上，点查询可能需要从多个节点传输数据。
通常,每个选择列表表达式都是对数据所在的源表或视图中的列的引用，但也可能是对任何其他表达式（例如，常量或 Transact-SQL 函数）的引用。在选择列表中使用 * 表达式可指定返回源表的所有列。...选择列表中的项包括下列内容： 一个简单表达式，例如：对函数、变量、常量或者表或视图中的列的引用。 一个标量子查询。该 SELECT 语句将每个结果集行计算为单个值。...一个复杂表达式，通过对一个或多个简单表达式使用运算符而生成。这使结果集中得以包含基表中不存在，但是根据基表中存储的值计算得到的值。这些结果集列被称为派生列。 表达式可以包含 $ROWGUID 关键字。...PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...这两个子句指定一系列搜索条件，只有那些满足搜索条件的行才用于生成结果集。我们称满足搜索条件的行包含在结果集中。 HAVING 子句通常与 GROUP BY 子句一起使用来筛选聚合值的结果。
描述 %DLIST聚合函数返回一个ObjectScript %List结构，其中包含指定列中的值作为列表元素。...请注意，在ODBC模式下，%DLIST用逗号分隔列值列表，而$LISTTOSTRING(默认情况下)返回%List列值中用逗号分隔的元素。...因为在计算所有聚合字段之后，查询结果集中应用了一个ORDER BY子句，所以ORDER BY不能直接影响这个列表中的值序列。 在某些情况下，%DLIST结果可能会按顺序出现，但不应依赖此顺序。...XMLAGG返回一个串接的值字符串。 示例 下面的嵌入式SQL示例返回一个主机变量，该变量包含示例的Home_State列中列出的所有值的IRIS列表。...下面的嵌入式SQL示例返回一个主机变量，该变量包含示例的Home_State列中列出的所有不同(唯一)值的IRIS列表。
二、非聚合类方法 这里的非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作，数据列的长度没有发生改变，因此本章节中不涉及groupby()，首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018...● 多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中...（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据而不是Series.apply()那样每次处理单个值），注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当变量为1个时传入名称字符串即可，当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组
为了避免这种情况，我们需要告诉concat()函数来忽略索引，使用默认的整数索引： ? 10. 按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。...但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢？ 这里有一个例子，dinks数据集被划分成两个CSV文件，每个文件包含三列： ? 同上一个技巧一样，我们以使用glob()函数开始。...将连续数据转变成类别数据 让我们来看一下Titanic数据集中的Age那一列： ? 它现在是连续性数据，但是如果我们想要将它转变成类别数据呢？...注意到，该数据类型为类别变量，该类别变量自动排好序了（有序的类别变量）。 24. 更改显示选项 让我们再来看一眼Titanic 数据集： ?...请注意，还有许多其他的选项你可以用来格式化DataFrame。
首先读入数据，这里使用到的全美婴儿姓名数据，包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名的新生儿数据，在jupyterlab中读入数据并打印数据集的一些基本信息以了解我们的数据集： import pandas...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...其传入的参数为字典，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作
2.2.1 basic_stages basic_stages中包含了对数据框中的行、列进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类： ColDrop: 这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃，其主要参数如下...参数具体作用的列 下面是举例演示，首先我们来查看电影数据集中original_language列对应的频次分布情况： # 查看original_language频次分布 pd.value_counts(...可以是新的列也可以是一个聚合值），即这时函数真正传入的最小计算对象是列，主要参数如下： columns：str或list，用于指定对哪些列进行计算 func：传入需要计算的函数 drop：bool型，决定是否在计算完成后把旧列删除...，默认为True即删除 下面我们伪造包含哑变量的数据框： # 伪造的数据框 df = pd.DataFrame({ 'a': ['x', 'y', 'z'], 'b': ['i', 'j...，下文只介绍其中我认为最有用的： RegexReplace: 这个类用于对文本型列进行基于正则表达式的内容替换，其主要参数如下： columns：str型或list型，传入要进行替换的单个或多个列名
select-item - 要检索的一个或多个列(或其他值)。 多个选择项被指定为一个逗号分隔的列表。 还可以使用*符号检索所有列。...INTO host-variable-list - 可选-(仅嵌入式SQL):一个或多个主机变量，将选择项值放入其中。 多个主机变量被指定为逗号分隔的列表或单个主机变量数组。...在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。...在更复杂的查询中，SELECT可以检索列、聚合和非列数据，可以使用连接从多个表检索数据，也可以使用视图检索数据。 SELECT还可以用于从SQL函数、宿主变量或字面量返回值。...这些条件由逻辑操作符链接的一个或多个谓词指定; WHERE子句返回满足这些谓词条件的所有记录。 WHERE子句谓词不能包含聚合函数。 GROUP BY子句，它指定以逗号分隔的列列表。
2.2.1 basic_stages basic_stages中包含了对数据框中的行、列进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类： ColDrop: 这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃...：str型，传入threshold参数具体作用的列 下面是举例演示，首先我们来查看电影数据集中original_language列对应的频次分布情况： # 查看original_language频次分布...='budget', func=np.log).apply(data).head(3) 对应的结果如图14，可以看到在只传入columns和func这两个参数，其他参数均为默认值时...，默认为True即删除 下面我们伪造包含哑变量的数据框： # 伪造的数据框 df = pd.DataFrame({ 'a': ['x', 'y', 'z'], 'b': ['i',...图23 2.2.3 text_stages text_stages中包含了对数据框中文本型变量进行处理的若干类，下文只介绍其中我认为最有用的： RegexReplace: 这个类用于对文本型列进行基于正则表达式的内容替换
，工作表中包含排列成行和列的单元格。...数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)区间中的概率为99.7%。 大多数数值集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间的概率最大，数值超出这个区间的概率仅占不到0.3%。...箱形图能直观地反映出一组数据的分散情况，一旦图中出现离群点（远离大多数值的点），就认为该离群点可能为异常值。...常用的合并数据的函数包括： 3.2.3 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作，主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接，通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...数据变换的常见处理方式包括： 数据标准化处理 数据离散化处理 数据泛化处理 3.3.1分组与聚合 分组与聚合是常见的数据变换操作 分组指根据分组条件（一个或多个键）将原数据拆分为若干个组；
问题是：在给定某些变量的情况下，要预测在不同城市的不同商店中存在的产品的销售情况。问题中包含的数据大多与商店和产品有关。...独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。 独热编码被明确地用于没有自然顺序的类别变量。示例：Item_Type。...我们可以将任何函数传递给apply函数的参数，但是我主要使用lambda函数， 这有助于我在单个语句中编写循环和条件。 使用apply和lambda函数，我们可以从列中存在的唯一文本中提取重复凭证。...这就是我们如何创建多个列的方式。在执行这种类型的特征工程时要小心，因为在使用目标变量创建新特征时，模型可能会出现偏差。...我们仅通过一个日期-时间变量就能检索到的信息量起初是令人惊讶的，但一旦掌握了它，下次我们在数据集中看到一个日期-时间变量时，你就会立即着手处理它。
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。...1 × 1 #> delay #> #> 1 12.6 如果想要将分析单位从整个数据集更改为单个分组，可以使用group_by()。...于是这首童谣可以如下表示，这种方法的最大缺点是，你必须为每个中间结果建立一个变量，在很多情况下，比如在本例中，这些变量其实是没有什么实际意义的，你还必须使用数字后缀来区分这些变量： foo_foo_1...3.6.5 按多个变量分组 当使用多个变量进行分组时，每次的摘要统计会用掉一个分组变量。...，使用求和与计数操作是没问题的，但如果想要使用加权平均和方差的话，就要仔细考虑一下，在基于秩的统计数据（如中位数）上是无法进行这些操作的。
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