在PostgresSQL上按月对具有开始-结束日期的行进行分组_在SQL中对具有不同开始日期和结束日期的不同日期范围进行分组_使用Groupby对行进行分组，并转换开始日期-时间列和结束日期-时间列的行的日期和时间 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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laravel实现按时间日期进行分组统计方法示例

按日期进行分组 //统计七天内注册用户数量按天进行分组 $user = DB::table('users')- whereBetween('created_at',['2018-01-01','2018..."2018-01-03", "value": 1000 } #在进行图表统计的时候直接从数据库取得数据有些日期可能是没有的,就需要我们手动进行补全一些日期 #计算日期内天数 $stimestamp...user as $item = $value){ if($val == $value['date']){ $data[$key] = $value; } } } return $data; 按月份进行分组...#统计一年内注册用户数量按月份进行分组 $user = DB::table('users')- whereBetween('created_at',['2018-01-01','2018-12-31...，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对ZaLou.Cn的支持。

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跨月数据怎么拆？这个精巧算法值得收藏！

实际上，我们很多实际的业务发生是跨月、甚至是跨年的，这种情况下，可能要对这些业务按月进行拆分，比如2023年10月25日至2024年2月24日，需要拆分出来以下4个月份阶段： 2023年10月25日...，我们首先要参考前面的文章把每一行涉及的年月（序列）构建出来： let sy = Date.Year([开始日期]), sm = Date.Month([开始日期]),...(x,12)+1, //计算得到月 1 //当月1日 ) }) 如下图所示，显然，在开始日期所在当月，开始日期比当月1日大，通过List.Max即可取到开始日期，而对于后面的月份，...相应月份的1日比开始日期大，也同样可以取到正确的月份开始日期。...关于结束日期和开始日期的处理方法类似，建议多动手画一下相应的图表示意图，很多问题的解决，往往就是在多动手尝试的过程中，不断理清思路，找到解决方案或者技巧的。

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esproc vs python 5

n天，@m选项表示按月计算，即开始时间以后的n个月。...根据起始时间和日期间隔算出不规则月份的开始日期，并将起始时间插入第1位。 A6: A.pseg(x)，返回x在A中的哪一段，缺省序列成员组成左闭右开的区间，A必须为有序序列。 ...筛选出指定时间段的数据 pd.date_range(start,end,freq)从开始时间到结束时间以freq的间隔生成时间序列，这里是按月生成。...，不把item作为索引初始化一个list用来存放各组的结果循环分组，df.shift(1)是将df下移一行，（当前行/上一行）-1得到增长率。...在第二例中，日期处理时，esproc可以很轻松的划分出不规则的月份，并根据不规则月份进行计算。而python划分不规则月份时需要额外依赖datetime库，还要自行根据月份天数划分，实在是有些麻烦。

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Pandas 快速入门（二）

本文的例子需要一些特殊设置，具体可以参考 Pandas快速入门（一）数据清理和转换我们在进行数据处理时，拿到的数据可能不符合我们的要求。...有很多种情况，包括部分数据缺失，一些数据的格式不正确，一些数据的标注问题等等。对于这些数据，我们在开始分析之前必须进行必要的整理、清理。...我这里挑几个典型的场景来学习一下。判断是否存在有空值的行，并删除行先构建一个具有空值的DataFrame对象。...对标签数据进行规范化转换，对数据进行替换本例的目的是，数据中存在一些语义标签表达不规范，按照规范的方式进行统一修改并进行替换。例如，根据Gender规范人员的称呼，对职业进行规范。...Groupby 是Pandas中最常用的分组函数，返回一个 DataFrameGroupBy 对象，该对象实际并不包含数据内容，记录了中间数据，当我们对分组数据进行数学运算时，pandas 再根据对象内的信息对

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（数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算

图1 2 在pandas中进行时间分组聚合　　在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是重采样，可分为上采样与下采样，而我们通常情况下使用的都是下采样，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。　　...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...图2 　　可以看到，在上面的例子中，我们对index为日期时间类型的DataFrame应用resample()方法，传入的参数'M'是resample第一个位置上的参数rule，用于确定时间窗口的规则，...图4 　　而通过参数closed我们可以为细粒度的时间单位设置区间闭合方式，譬如我们以2日为单位，将closed设置为'right'时，从第一行记录开始计算所落入的时间窗口时，其对应为时间窗口的右边界，

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掌握pandas中的时序数据分组运算

图1 2 在pandas中进行时间分组聚合在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...为日期时间类型的DataFrame应用resample()方法，传入的参数'M'是resample第一个位置上的参数rule，用于确定时间窗口的规则，譬如这里的字符串'M'就代表「月且聚合结果中显示对应月的最后一天...，譬如我们以2日为单位，将closed设置为'right'时，从第一行记录开始计算所落入的时间窗口时，其对应为时间窗口的右边界，从而影响后续所有时间单元的划分方式： ( AAPL .set_index

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霸占着400亿美元市场的Oracle，技术上已经赶不上PostgreSQL了｜对话 EDB

这种影响力始于在细分市场上的领导地位，而且会延伸到软件产品的领导地位。EDB 在 Postgres 数据库这块细分市场上就具有领导地位。...1996 年，加州大学伯克利分校在设计 PostgresSQL 时，设计团队也考虑到了底层数据模型的可扩展性。当时的数据库只能支持非常简单的数据类型，例如数字、字符串和日期。...PostgresSQL 本身缺乏专业服务，再加上混合和多云解决方案构成的应用门槛，导致 PostgresSQL 在市场推广上一度受阻。...组织不仅能够在 PostgresSQL 上构建新应用程序，而且还能轻松把遗留数据迁移至其中。市场的内在挑战、猛烈的通货膨胀和持续攀升的利率水平，迫使企业加快推进业务转型。...随着 Linux 的大获成功以及开源数据库在非关键任务解决方案（例如分析和社交媒体平台）上的迅速普及，开源项目现在开始迅速取代各类传统数据库管理系统，尝试接管作为业务核心的（事务）关键任务解决方案。

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数据科学面试中你应该知道的十个SQL概念

image.png SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。...本文将讨论10个最重要的SQL概念。在准备面试时，你应该主要关注这些概念。开始吧！ 1. CASE WHEN 许多问题都可能需要使用CASE-WHEN语句，仅仅是因为这个概念功能如此之多。...日期时间处理你肯定会遇到一些涉及日期和时间数据的SQL问题。例如，你也许需要按月份对数据分组，或者将变量格式从DD-MM-YYYY转换为简单的月份。...窗口函数窗口函数使你能对所有行执行聚合值，而不是只返回一行（这是GROUP BY语句的用处）。这对于行排序、计算累计等等十分有用。示例问题：编写一个查询以获取薪水最高的empno。...介绍结束！希望这对你的面试准备过程有所帮助，并祝你在未来一切顺利。我相信，如果对这10个概念了如指掌，那么你就可以应对面试中的大多数SQL问题了。

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get动态增量新功能，让大数据量入集市更便捷

普通增量”是没有办法对集市中已经变化的9号的数据进行update，或者说删除9号的数据，重新导入。这种时候“动态增量”就派上用场啦！二. “动态增量”如何上市？ A. ...历史数据按月全量入（2021-03-01日进行） (1) 需要一个sql数据集，查询表“某部门订单数据”的全部数据，且需要有日期字段。...，范围是包含开始时间，但不包含结束时间。...B.每天更新最近3个月数据 (1) 2021-03-02号以及之后每天更新最近3个月数据文件夹：还是跟之前保持一致按周期进行更新，更新范围：近2月到今天，也就是2021-01-01开始到今天更新的效果是按月进行分割...一个完整的动态增量的实例就讲完了，实际使用中咱们可以根据情况进行调整，总的来说动态增量可以实现某段时间的数据按月（按年或按日）进行分割入集市，并打上meta，同时，可以实现对已经入集市的数据进行按月（按年或按日

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质量看板开发实践(三)：bug柱状图

4种形式，当切换不同日期维度时，显示对应的日期组件为了实现这一功能，在el-date-picker组件中使用v-if进行条件判断 ② 因为我想实现"切换日期类型、切换日期范围"后能够重新向后端发起请求...end_date_to_datetime是从前端读取的结束日期 dates是一个日期范围列表，它记录了从开始日期到结束日期这个范围内的每一天的日期 result是最终返回的结果，它由一个个小的字典构成...value列表 # print(df) # 利用groupby分，以日期为维度进行分组聚合；，groupby()之后，使用sum对相同元素求和 <class 'pandas.core.frame.DataFrame...，因为它们的横轴都具体到某一天只要拿到开始日期，就能计算得到结束日期，具体过程可以看注释，注释写的很详细按年查询有一点区别，我希望按年查询时，横轴是一年的12个月份由于从jira查询到的bug数据是具体到某一天的...，所以得到1年365天的bug数据后，需要对它们进行聚合，以月份进行分组求和这就很麻烦了，想了很久才找到解决方法，步骤如下 ①从jira提取bug数据后，把日期和bug数分别存到一个列表中，对日期列表进行切割

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Oracle常用SQL查询

） TRUNC(SYSDATE, 'q'),--截取到季度（本季度的第一天） TRUNC(SYSDATE, 'month'),--截取到月（本月的第一天） TRUNC...TRUNC(SYSDATE, 'iw'),--每周一 TRUNC(SYSDATE, 'w')--按月份1日的第一天作为每周第一天 FROM DUAL; （4）业务周...2天，即是本业务周开始日期 sysdate所在的本周一后移4天，即是本业务周结束日期上一个业务周 SELECT trunc(sysdate - 7, 'iw') - 2, trunc(sysdate...- 7, 'iw') + 4 FROM DUAL; 2、获取每个分组中日期最大的一条数据业务场景：在报表开发中，只需要每个分组最近的一条数据。...例如：某天的明细数据中，可能存在多条记录，只需要该天最后更新的一条记录。思路：对分组进行排序，并编号，然后select编号为1的记录即可。

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质量看板开发实践(三)：bug柱状图

4种形式，当切换不同日期维度时，显示对应的日期组件为了实现这一功能，在el-date-picker组件中使用v-if进行条件判断 ② 因为我想实现"切换日期类型、切换日期范围"后能够重新向后端发起请求...end_date_to_datetime是从前端读取的结束日期 dates是一个日期范围列表，它记录了从开始日期到结束日期这个范围内的每一天的日期 result是最终返回的结果，它由一个个小的字典构成...value列表 # print(df) # 利用groupby分，以日期为维度进行分组聚合；，groupby()之后，使用sum对相同元素求和 <class 'pandas.core.frame.DataFrame...，因为它们的横轴都具体到某一天只要拿到开始日期，就能计算得到结束日期，具体过程可以看注释，注释写的很详细按年查询有一点区别，我希望按年查询时，横轴是一年的12个月份由于从jira查询到的bug数据是具体到某一天的...，所以得到1年365天的bug数据后，需要对它们进行聚合，以月份进行分组求和这就很麻烦了，想了很久才找到解决方法，步骤如下 ①从jira提取bug数据后，把日期和bug数分别存到一个列表中，对日期列表进行切割

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打工人打工魂！销售分析案例来啦！

、销售员汇总 1)、因销售记录中时间字段是具体的日期，题目要求是按照“月份”分组，需要用date_format函数把日期转为月份。...2)、对销售员按照“月份”汇总，在case when 筛选的基础上再用sum求和，得到每个销售员每个月总的销售金额。...a,然后对表a的查询结果按月份进行汇总查询。..., '%Y %m'); 得到要求的结果如下：【本题考点】 1、重点考查用case when语句进行列数据转换和条件判断,在实际工作中，这个语句是经常用到的 case when then...2、case when表达式的聚合，可以用sum,max,avg等对筛选的表达式结果再进行一次聚合，如： sum(case when then else end

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十三)：环比

由于 Excel 是高度自由的表格数据，我们可以如下实现： - 从 B列复制下移粘贴到 C列 - 由于最后一行下移后超出了总行数，直接去掉现在可以在 D列写上简单的公式得到结果： - 由于 C...相当于 Excel 操作的 D列公式 - 行4：把计算结果写入原数据 > 实际上在 pandas 还有更便捷的实现，类似于 Excel 操作中直接写公式上下引用。...不过，实际工作中的数据没有这么简单，比如说： - 数据中有些月份数据是缺失的，怎么办？ - 数据中的是日期类型，我希望按年做环比更多详细高级应用技巧，关注我的 pandas 专栏！...多结合分组处理实际情况是，我们拿到的数据是多个城市的月份销量：此时我们需要注意2点： - 按城市分组 - 保证每个城市内的数据是按月份排序代码如下： - 行3-5：每个分组的处理逻辑，内容很简单...- 行7：先按城市、月份做排序，接着分组 - 注意，你也可以在分组处理中对月份排序总结

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3道常见的SQL笔试题，你要不要来试试!

不用担心，本篇博客，博主整理了几道在面试中高频出现的“SQL”笔试题，助你在接下来的面试中一往无前，势如破竹! ?...step2: 用row_number() over()函数计数有了第一步去重后的结果，我们可以对其进行开窗，以id分组，日期升序排序，获取到每个日期的排名。...step4:根据id和结果分组并计算count 最后一步，我们直接根据step3中获取到的差值，根据id和差值进行一个分组求count即可。...2017-01 8 8 u04 2017-01 3 3 step1: 修改数据格式从结果反推，需要查询实现按照年-月分组的数据，所以我们这一步先对原数据进行一个处理。...step3: 按月累计计算访问量我们将第二步的结果用变量 t2 来表示。到这一步，我们用一个sum开窗函数，对userid进行分组，mn时间进行排序即可大功告成。

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懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十三)：环比

由于 Excel 是高度自由的表格数据，我们可以如下实现： - 从 B列复制下移粘贴到 C列 - 由于最后一行下移后超出了总行数，直接去掉现在可以在 D列写上简单的公式得到结果： - 由于 C...相当于 Excel 操作的 D列公式 - 行4：把计算结果写入原数据 > 实际上在 pandas 还有更便捷的实现，类似于 Excel 操作中直接写公式上下引用。...不过，实际工作中的数据没有这么简单，比如说： - 数据中有些月份数据是缺失的，怎么办？ - 数据中的是日期类型，我希望按年做环比更多详细高级应用技巧，关注我的 pandas 专栏！...多结合分组处理实际情况是，我们拿到的数据是多个城市的月份销量：此时我们需要注意2点： - 按城市分组 - 保证每个城市内的数据是按月份排序代码如下： - 行3-5：每个分组的处理逻辑，内容很简单...- 行7：先按城市、月份做排序，接着分组 - 注意，你也可以在分组处理中对月份排序总结本文重点： - Series.shift 方法，实现数据位移 - 位移技巧结合其他技巧，能做到很多难以想象的功能

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GREEDY ALGORITHMS

因此，在应用贪心算法时，必须要确保问题具有贪心选择性质和最优子结构性质，并进行充分的验证和证明。...基本区间划分问题是指给定一组活动或任务，每个都有开始时间和结束时间。目标是将这些活动分配给尽可能少的资源（例如会议室、机器等），同时确保没有两个在同一资源上分配的活动在时间上重叠。...，并按照冲突数从小到大排序，从冲突最少的工作开始考虑最早结束，最短间隔和最少冲突都不是最优的，相应的反例如下图所示： def earliest_start_time(jobs): # 按照开始时间对工作进行排序...现在，考虑 S 有一个逆序对 i-j，其中 i 被调度在 j 之前，但根据最早截止日期优先的顺序，i 应该在 j 之后被调度。通过交换任务 i 和 j，最大延迟不会增加。...因此，我们得到了矛盾，即假设存在一个最优调度 S* 具有比 S 更少的逆序对是错误的。因此，最早截止日期优先调度 S 是最优的，没有其他调度能够具有更少的逆序对并实现更小的最大延迟。

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DM达梦数据库分析函数整理

引言在复杂的数据分析场景中，达梦数据库的分析函数扮演着至关重要的角色。它们允许用户在单个查询中对数据进行分组、排序、排名及聚合计算，极大地提升了数据分析的灵活性和效率。...一、窗口函数基础窗口函数（Window Function）在处理数据时，为每一行数据定义了一个“窗口”（一组行），在该窗口内进行计算。...这使得我们能够在保留表的原始行结构的同时，进行分组统计或排序比较。 1. RANK()与DENSE_RANK() 案例：员工销售排名假设有一个sales_data表，记录了员工的销售业绩。...department ORDER BY sale_amount DESC) AS department_rank FROM sales_data; 使用PARTITION BY department对不同部门内的员工销售业绩进行独立排名...ROW_NUMBER()按部门及入职日期为员工分配行号。

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用Python验证指数基金定投策略

:param start_date: 开始获取数据的日期 :param end_date: 结束获取数据的日期 :return: 返回从开始到结束日期每天的指数数据 "...下载csv文件数据探索先对我们获取到的沪深300指数数据进行一番了解，方便后续分析。查看沪深300指数的总体信息： df300.info() ?...:param stock_data: 需要筛选出极大值点的指数数据 :param start_date: 筛选范围的开始日期 :param end_date: 筛选范围的结束日期...: 需要定投的指数数据 :param start_date: 开始定投的日期 :param end_date: 结束定投的日期 :return: 返回从开始定投到结束每天的资金数据...:param start_date: 开始定投的日期 :param end_date: 结束定投的日期 :return: 返回从开始定投到结束每天的资金数据 """

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一场pandas与SQL的巅峰大战（七）

最后本文也对整个pandas 大战 SQL系列文章进行了一些回顾。文末有惊喜！...官方文档中说为了避免冗余的调用可以对sqldf进行一层封装，用pysqldf代替，只需对其传入一个SQL语句参数即可，如下面代码所示。但我试了试不封装也是可以的。...对不熟悉pandas的朋友，也可以用SQL来操作dataframe，而SQL和pandas中的数据也能方便进行转换。...从开始写第一篇的时候，我压根也没想到能写成一个系列。从效果反馈来看第一篇阅读最高，被转载次数最多，在知乎被点赞，评论次数也最多，可以说无论是在形式风格上还是在内容启发上都奠定了后续几篇文章的基础。...2.虽然名为对比，但本系列的目的并不是比较孰优孰劣。最开始是我在需要从SQL迁移到pandas的过程中，发现很多SQL的操作不太会实现，但我知道一定可以实现。于是进行了一些总结，便于使用的时候查阅。

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