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C#3.0新增功能09 LINQ 标准查询运算符 03 按执行方式的分类

本篇根据标准查询运算符的执行方式对其进行分类。 执行方式 即时 立即执行指的是在代码中声明查询的位置读取数据源并执行运算。 返回单个不可枚举的结果的所有标准查询运算符都立即执行。...仅当对查询变量进行枚举时才执行运算，例如通过使用 foreach 语句执行。 这意味着，查询的执行结果取决于执行查询而非定义查询时的数据源内容。 如果多次枚举查询变量，则每次结果可能都不同。...在执行时，流式处理运算符一边读取每个源元素，一边对该源元素执行运算，并在可行时生成元素。 流式处理运算符将持续读取源元素直到可以生成结果元素。 这意味着可能要读取多个源元素才能生成一个结果元素。...在执行时，非流式处理查询运算符将读取所有源数据，将其放入数据结构，执行运算，然后生成结果元素。 分类表 下表按照执行方法对每个标准查询运算符方法进行了分类。...Empty IEnumerable X Except IEnumerable X X First TSource X FirstOrDefault TSource X GroupBy

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LINQ&EF任我行（二）–LinQ to Object (转)

下面我们来学习LinQ常用操作符 一、筛选操作符Where 根据谓词对源序列的内容进行筛选，类似于SQL中的where子句。...{ Console.WriteLine(c.Name + c.Sex); } 如果使用扩展方法则在Select()方法中使用lambda表达式p=>new {p.Name,p.Sex}来对列进行投影...七、分组操作符 分组操作符GroupBy用来按照元素的某个属性来对序列中的元素进行分组。类似于SQL中的group by 子句，但它是对象的序列，还可以获取每组中的每个元素对象。...如：按照性别对人员进行分组，并显示每组中人员的信息 使用扩展方法： var q = infos.GroupBy(p=>p.Sex);; 使用查询表达式语法： var q = from m in infos...《图7》 （原创：灰灰虫的家http://hi.baidu.com/grayworm） 十、相等操作符：SequenceEqual 用来对两个序列进行对比。

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这个云ETL工具配合Python轻松实现大数据集分析，附案例

Python处理大数据集的痛点 Python是数据分析最好的工具之一，像pandas、numpy、matplotlib等都是Python生态的数据分析利器，但处理大数据集是Python的一大痛点，特别是你在本地电脑进行...下面用葡萄酒质量数据集来演示下如何使用下秒数据机器人来存储数据，并使用Python调用接口来进行数据分析。...葡萄酒数据是经典的kaggle比赛数据集，通过葡萄酒各种化学指标来评估葡萄酒的质量，非常具有分析价值。...] data = pd.DataFrame(data).astype(float) data c) 数据探索可视化分析 接下来就是数据分析过程，使用Python pandas和matplotlib对葡萄酒数据集进行可视化分析...数据分析的核心目标是评估葡萄酒的质量，评估哪些特征对葡萄酒的品质影响最大，以及葡萄酒不同特征之间有无相关性。

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因子评估——双重排序

双重排序在实施时特别需要注意的细节是进行独立排序还是条件排序，独立排序即分别按照X、Y进行排序，取交集得到最终的组合。...条件排序则先按照一个因子X排序分层，在X的每个类别内对Y进行排序分层，得到最终的投资组合。...这样的不平衡情况下，对组合收益的分析意义不大。因此可以用独立排序的方法评估X、Y之间的相关性程度。...如果有信息增益，在控制因子的每一层内，另一个因子都依然会是单调的，有明显超额收益，如果信息增益不多，在控制了一个因子之后，另一个因子的分层表现可能会没有什么差异。...接下来对这两个因子进行双重排序，生成5x5的投资组合。首先做独立排序，统计每个分组中的股票占比如下，横轴为市净率分组，纵轴为市值分组，1-5因子值逐渐增大。 ?

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.NET面试题系列 - LINQ：性能

避免重复枚举同一序列 如果你在重复枚举同一个序列，你可能会收到如下的警告： ? 一般看到这个提示，你需要一个ToList/ToDictionary/ToArray等类似的方法。...何时使用ToList / ToArray / ToDictionary等方法 根据前面两点，我们可以总结出来何时使用ToList / ToArray / ToDictionary等方法： 你确定你需要整个序列的时候...当然如果数据来自远端，你还可以选择IQueryable，它不会把资料一股脑拉下来，而是做完所有的筛选之后，才ToList，把资料从远端下载下来。...在代码中，选择了前100个score（一条SQL），然后对所有score进行遍历，从表Student中获得Name的值（100条SQL）。 解决方法也在文章中给出了，就是将两个表连到一起。...当你优化之后，再次在LINQPad上运行看看是否造成了可观的性能提升。 是否需要在数据库上筛选数据，并运行LINQ语句？

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Python数据分析 | Pandas数据分组与操作

pandas整个系列覆盖以下内容： 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组与操作 一、Pandas数据分组与操作 在我们进行业务数据分析时，经常要对数据根据...groupby之后可以进行下一步操作，注意，在groupby之后的一系列操作（如agg、apply等），均是基于子DataFrame的操作。 下面我们一起看看groupby之后的常见操作。...可以利用字典进行聚合操作： data.groupby('company').agg({'salary':'median','age':'mean'}) 我们对agg聚合过程进行图解，如下所示： [417237d69824fe0d3e1b116e5a72791a.png...所以，groupby之后怼数据做操作，优先使用agg和transform，其次再考虑使用apply进行操作。...资料与代码下载 本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，能科学上网的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！

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数据驱动！精细化运营！用机器学习做客户生命周期与价值预估！⛵

我们会计算客户在基准时间点后多少天进行了交易。...，以便更好地进行建模和评估，这里依旧把数据切分为 80% 用于训练，20% 用于测试。...from sklearn.model_selection import train_test_split# 数据采样，如果大家本地计算资源少，可以设置百分比进行采样rec_df = rec_df.sample...图解机器学习算法：从入门到精通系列教程图解机器学习 | 随机森林模型详解图解机器学习算法(2) | 模型评估方法与准则有很多机器学习模型都可以进行建模，在本例中我们使用最常用且效果良好的随机森林进行建模...即如下公式：图片测试集上评估结果 RMSE 约为 28.4，这意味着我们对未见数据的预测值相差约 28.40 美元。

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C#3.0新增功能09 LINQ 标准查询运算符 04 运算

01 对数据排序 排序操作基于一个或多个属性对序列的元素进行排序。 第一个排序条件对元素执行主要排序。 通过指定第二个排序条件，您可以对每个主要排序组内的元素进行排序。...首先按字符串长度，其次按字符串的第一个字母，对字符串进行排序。...可以投影属性，并对该属性执行数学函数。 还可以在不更改原始对象的情况下投影该对象。 下面一节列出了执行投影的标准查询运算符方法。...在面向对象的编程中，这可能意味着在未建模对象之间进行关联，例如对单向关系进行反向推理。...方法 方法名 说明 C# 查询表达式语法 详细信息 GroupBy 对共享通用属性的元素进行分组。 每组由一个 IGrouping 对象表示。

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【baseline】Kaggle新赛！多目标推荐系统大赛，20+w奖金

3、评价指标 这里我们需要对用户的点击，加购，购买行为进行Top-K推荐，我们需要对每一个User的Session序列给出预测的Top-20的Item结果，其评估指标使用Recall进行评估： 这里我们需要分别对这三种行为分别进行...Recall指标计算，最后将三个行为的Recall值进行加权求和，其权值如下： 4、数据介绍 我们将数据完全读入，可以看到数据的组织形式如下： 可以看到数据的组织形式十分的简练，但是在训练集里面一共有...，我们来生成Item-Pair，这里要注意，每一个Item-Pair都是由在同一天同一个Session中相邻的Item对构成。...Item-Item的相似度之后，我们就可以来根据相似度矩阵来进行推荐了，其推荐函数如下： def recommend(aids,popular_items): if len(aids)...，由于只有点击行为的数据是非常丰富的，对于其他行为，数据是非常少的，所以这里就直接对这三个行为进行了相同的推荐。

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Hive 基本架构

2.本地模式 本地模式是Metastore的默认模式（懒人专用模式）。该模式下，单Hive会话（一个Hive 服务JVM）以组件方式调用Metastore和Driver。...groupby.png 在map阶段将字段组合为key值，将value值设为统计的次数，在reduce阶段直接进行合并。 3.Mapreduce实现distinct ?...的排序，同时将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段保存LastKey即可完成去重....clipboard.png 分区表： 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中...桶表： 桶表和分区表的区别在于:不是按照业务字段来进行分区,对里面的记录做一个hash,记录做完hash之后就没有规律了,可以简单的认为数据做完hash之后都不相同,然后我们让数据进行模10,数据就被分成了十份

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PKW: flask 接收请求参数 + pandas groupby 实用（第 2 期）

本周分析知识 一、flask 接收 get 请求参数处理 二、pandas groupby 的简单实用 flask 接收 get 请求参数处理 缘起 在最近的工作中，需要做一些接口测试，在使用 requests...写接口测试用例，因为具体的业务实现还没有搭建好，所以自己就现在本地使用 flask 搭建了一个服务，用来模拟业务的正常请求和相应。...pandas groupby 的简单实用 其实 pandas 的 groupby 是一个非常完善且强大的功能，我这里也只是因为用到了，才简单入门学习了下，其实仅仅使用到了 groupby 之后的数据获取...最开始的时候，因为对 pandas 不是很熟悉，走了很多弯路，尝试了很多办法都没法实现，然后就到官网上查看 groupby 的用法，看到了如下图的一段例子，感觉还是可以应用到我这个需求当中的，于是就尝试了下...最后的完整代码如下： 1df = data[['分组', '英雄名字']]  # 获取需要的两列 2 3grouped = df.groupby(['分组'])  # 以”分组“列来进行分组 4k

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Spark 基础（一）

在DataFrame上执行WHERE查询以进行筛选和过滤。分组、聚合：groupBy()和agg()。连接、联合：join()和union()。...分组和聚合：可以使用groupBy()方法按照一个或多个列来对数据进行分组，使用agg()方法进行聚合操作（如求和、平均值、最大/最小值）。如df.groupBy("gender").count()。...注意：DataFrame是不可变的，每次对DataFrame进行操作实际上都会返回一个新的DataFrame。...在训练模型之前，需要划分训练集和测试集，在训练过程中可以尝试不同的参数组合（如maxDepth、numTrees等），使用交叉验证来评估模型性能，并选择合适的模型进行预测。...模型效果评估：在训练完模型后，需要对模型进行效果评估。

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Hive篇---Hive使用优化

一.前述 本节主要描述Hive的优化使用，Hive的优化着重强调一个 把Hive SQL 当做Mapreduce程序去优化 二.主要优化点 1.Hive运行方式： 本地模式 集群模式 本地模式 开启本地模式...严格模式下，必须结合limit来使用） Sort By - 对于单个reduce的数据进行排序（这样最后的数据有可能排序结果不准！！！！）...sum,count时使用） 通过设置以下参数开启在Map端的聚合： set hive.map.aggr=true; 相关配置参数： hive.groupby.mapaggr.checkinterval...： map端group by执行聚合时处理的多少行数据（默认：100000） hive.map.aggr.hash.min.reduction： 进行聚合的最小比例（预先对100000条数据做聚合，...： map端做聚合操作是hash表的最大可用内容，大于该值则会触发flush hive.groupby.skewindata 是否对GroupBy产生的数据倾斜做优化，默认为false（自动优化解决思路如下

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你了解你的数据吗（化神篇）：简易特征分析

上面说的是一些基本的分析内容，分析完成之后会有相应的处理方式，比如说特征选择、特征变换、缺失值处理等，这里我们不再描述具体的步骤。...有了这些假设之后，我们分别对这些特征进行分析： 我们通过下面语句，先看一下不同 Pclass 获救的情况。...当我们了解了不同特征对结果的影响之后，是不是可以进行了？...female NaN 13 (68.631, 80.0] male 0.142857 从表中可以明显看出，同年龄段，女性的存活率明显高于男性，比如说(34.526, 45.894]这个年龄段，女性在76%...0xFF 总结 我们简单地将机器学习流程分为：数据获取、特征工程、模型训练、模型评估、模型上线这几部分。

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重大更新！Druid 0.18.0 发布—Join登场，支持Java11

但是，这些功能的用例非常有限，对于其他联接用例，用户在摄取数据时必须对数据源进行规范化，而不是在查询时将其加入，这可能导致数据量激增和摄取时间延长。...从Druid 0.18.0开始，join运算符必须评估每一行的条件。将来，我们希望同时进行早期条件评估和延迟条件评估，并希望在常规情况下可以大大提高性能。...为了执行此查询，Broker首先评估groupBy子查询；它将子查询发送到数据节点并收集结果。...Broker收集了groupBy查询的所有结果后，它将通过使用具有groupBy查询结果的内联数据源替换groupBy来重写topN查询。最后，将重写的查询发送到数据节点以执行topN查询。...我们在Travis上进行的测试包括： 使用Java 11编译和运行单元测试 使用Java 8进行编译并使用Java 11运行集成测试 从Java 9开始，当发现某些库使用反射非法访问JDK的内部API时

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独家 | 浅谈PythonPandas中管道的用法

= forest) foo_foo_2 = scoop(foo_foo_1, up = field_mice) foo_foo_3 = bop(foo_foo_2, on = head) 把它链接起来之后变成如下样子...可以在数据评估过程中快速添加或删除函数功能； 4. 让代码遵循你在数据评估和分析过程中的思路（遵循名词-动词范式）。...图片来自作者 筛选，分组并生成新变量 接下来的示例对住房按距离小于2来进行筛选，按照类型进行分组，然后计算每个类型分组的平均价格。然后进行一些格式化。...图片来自作者 排序 下一个示例展示了如何对不同区域（仅指以字符串South开头的区域）的住房按照平均距离来进行排序。...图片来自作者 为不同区域的平均距离绘制条形图 管道概念的妙处是，它不仅可以用于评估或处理数据，也可以与绘图一起使用。

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pandas系列5-分组_groupby

（需要按照职业进行分组）并按照平均年龄从大到小排序?（分组之后对年龄求平均再排序） 分别找出男人和女人每种职业的人数?（按照男女分组） 更进一步, 如何找出男人和女人在不同职业的平均年龄?...对两个属性同时进行分组 再进行size函数求和 df.groupby(['occupation','gender']).size() # Output occupation gender administrator...先对职业和性别机型分组 再对年龄求平均值 df.groupby(['occupation','gender']).age.mean() # Output occupation gender administrator...# 分组之后进行遍历 grouped = df.groupby(["sex", "age"]) for name, group in grouped: print("name: {}"...','count','max']) # 能够传入多个聚合函数 grouped["age"].agg(np.max) 避免层次化索引 分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时，使用as_index

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