文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...目前用户ranger_user1拥有对t1表的select权限 2.2 授予使用UDF的权限给用户 1.将自定义UDF的jar包上传到服务器，并上传到HDFS，该自定义UDF函数的作用是将数字1-9按照...6.再次使用测试用户进行验证，使用UDF函数成功 ? 2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ?...3.在配置脱敏策略时，方式选择Custom，在输入框中填入UDF函数的使用方式即可，例如：function_name(arg)
这些表达式可以包括列名、聚合函数、算术表达式、文字和文字NULL。 ABSENT ON NULL NULL ON NULL - 可选-指定如何在返回的JSON数组中表示空值的关键字短语。...可以在可以使用SQL函数的其他位置指定json_array，例如在WHERE子句中。...它支持COUNT(*)聚合函数。 返回的JSON数组列被标记为表达式(默认情况下)；可以为JSON_ARRAY指定列别名。...由于%SQLUPPER会在值之前插入一个空格，因此通常最好指定大小写转换函数，如LCASE或UCASE。...如果指定可选的ACESING ON NULL关键字短语，则JSON数组中不包括NULL(或NULL文字)列值。
在本文中，我们将讨论如何在MySQL中检查列是否为空或Null，并探讨不同的方法和案例。...使用条件语句检查列是否为空除了运算符，我们还可以使用条件语句（如IF、CASE）来检查列是否为空。...使用聚合函数检查列是否为空聚合函数也可以用于检查列是否为空。例如，我们可以使用COUNT函数统计为空的行数来判断列是否为空。...结论在本文中，我们讨论了如何在MySQL中检查列是否为空或Null。我们介绍了使用IS NULL和IS NOT NULL运算符、条件语句和聚合函数来实现这一目标。...希望本文对你了解如何检查MySQL中的列是否为空或Null有所帮助。通过灵活应用这些方法，你可以更好地处理和管理数据库中的数据。祝你在实践中取得成功！
使用一组数学函数对Numpy数组进行操作有两种计算方式： 对整个数组进行计算； 对源数组的某个轴的数据进行计算； 基本数组统计方法 ? ?...▲数组统计方法 统计函数的分类 下面的所有统计方法，即可以当做数组的实例方法调用，也可以当做Numpy函数来调用。 ?...，它们返回的是由中间结果组成的一个数组，这样说有点不好理解，下面我使用小例子来具体的说明。...axis = 0的时候，知道它是从行的角度去考虑函数，那如果是一般的聚合计算的函数，如sum...它们返回的是一个向量，但是对于非聚合计算的函数，它们返回的数组的形状与原来数组的形状相同，它们每一行的值都是上一行值与本行值的和...(如果使用cumprop方法的话就是上一行值与本行值的积)； axis = 1的时候，其实和axis = 0的一样，只不过此时从列的方向去考虑，返回数组的形状和原来数组的形状依然相同，但是其中每一列的值就是本列与上一列的值组成的新列
【例9】采用agg()函数对数据集进行聚合操作。 关键技术:采用agg()函数进行聚合操作。agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。...关键技术: groupby函数和agg函数的联用。在我们用pandas对数据进 行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...,'mean']} df.groupby('Country').agg(df_age) 在我们对数据进行聚合的过程中，除了使用sum（）、max ()等系统自带的聚合函数之外,大家也可以使用自己定义的函数...使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...values = 待聚合的列的名称，默认聚合所有数值列; aggfunc =值的聚合方式,聚合函数或函数列表,默认为’mean’,可以是任何对groupby有效的函数; margins = 总计
当我们在进行数据分析时，时常会遇到行转列、列转行的查询需求。今天就来聊一聊如何在 CH 中实现这些查询。...现在进入正题，如果需要将行上的 type 值转为列字段，可以怎么实现呢? 这里可以利用 CH 提供的 -If 聚合函数。...-If 是一种组合的聚合函数，其前缀可以是任意一个普通的聚合函数，例如： sumIf(column，cond) countIf(column，cond) argMinIf(column，cond) 等等...其中，前缀是聚合函数的类型，column 是需要聚合的字段；而 cond 则是一个表达式，该聚合函数只会作用于符合条件范围内的数据。...我们还可以利用 arrayJoin 函数，其思路是，首先将 a、b、c 转为数组： ch7.nauu.com :) SELECT arrayConcat(groupArray(a),groupArray
在GROUP BY不包括聚合函数，并对全部SELECT部分都包含在GROUP BY中时的作用一样。...执行查询时，在查询中列出的所有列都将从对应的表中提取数据；如果你使用的是子查询的方式，则任何在外部查询中没有使用的列，子查询将从查询中忽略它们；如果你的查询没有列出任何的列（如SELECT count(...SELECT，HAVING，ORDER BY子句中的表达式列表必须来自于这些“key”或聚合函数。被选择的列中不能包含非聚合函数或key之外的其他列。...在GROUP BY子句中不支持使用Array类型的列。常量不能作为聚合函数的参数传入聚合函数中，例如sum(1)。...在这一行中将包含所有key的默认值（零或者空值），以及所有聚合函数对所有被选择数据行的聚合结果。
pandas中groupby函数用法详解 1 groupby()核心用法 2 groupby()语法格式 3 groupby()参数说明 4 groupby()典型范例 5 groupby常见的调用函数...此时，直接使用“列名”作分组键，提示“Error Key”。 注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。...、列表、字典、Series的组合 引入列表list[ ] 将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用作为分组键进行聚合，因为任何东西最终都会被转换为数组 key_list=[‘one’,‘one...（6）可使用一个/组列名，或者一个/组字符串数组对由DataFrame产生的GroupBy对象，进行索引，从而实现选取部分列进行聚合的目的即： （1）根据key1键对data1列数据聚合 df.groupby...列数据聚合，当对多列数据如data1和data2根据某个键入key1聚合分组时，组引入列表['data1','data2'],此处对data2外加中括号是一个意思，只是影响输出格式。
大数据分析的必要部分是有效的总结：计算聚合，如sum()，mean()，median()，min()和max()，其中单个数字提供了大数据集的潜在本质的见解。...在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。...Pandas 中的简单聚合 之前，我们研究了一些可用于 NumPy 数组的数据聚合（“聚合：最小，最大和之间的任何东西”）。...“应用”步骤涉及计算单个组内的某些函数，通常是聚合，转换或过滤。 “组合”步骤将这些操作的结果合并到输出数组中。...我们将在“聚合，过滤，转换，应用”中，更全面地讨论这些内容，但在此之前，我们将介绍一些其他功能，它们可以与基本的GroupBy操作配合使用。
查询数据 主题 描述 简单查询 向您展示如何从单个表中查询数据。 列别名 了解如何为查询中的列或表达式分配临时名称。 排序 指导您如何对查询返回的结果集进行排序。...数据分组 主题 描述 GROUP BY 将行分成组并对每个组应用聚合函数。 HAVING 对组应用条件。 第 5 节. 集合运算 主题 描述 UNION 将多个查询的结果集合并为一个结果集。...使用 SERIAL 自增列 使用 SERIAL 将自动增量列添加到表中。 序列 向您介绍序列并描述如何使用序列生成数字序列。 标识列 向您展示如何使用标识列。 更改表 修改现有表的结构。...外键 展示如何在创建新表时定义外键约束或为现有表添加外键约束。 检查约束 添加逻辑以基于布尔表达式检查值。 唯一约束 确保一列或一组列中的值在整个表中是唯一的。...数组 向您展示如何使用数组，并向您介绍一些用于数组操作的方便函数。 hstore 向您介绍数据类型，它是存储在 PostgreSQL 中单个值中的一组键/值对。
工作表包含三列数据：姓名、年龄和性别。我们希望使用pandas读取该文件并选择姓名和年龄两列进行处理。...通过设置usecols参数为包含需要的列名的列表，我们只选择了姓名和年龄两列。然后，我们对选定的年龄列进行了一些处理，例如加1操作。最后，我们打印出处理后的结果。...Series是一维带标签的数组，类似于列标签和数据的标签化数组。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，每列可以是不同类型的数据（整数、浮点数、字符串等）。...数据清洗：Pandas提供了丰富的功能来处理数据中的缺失值、重复值和异常值。通过使用Pandas的函数和方法，可以轻松地删除缺失值、去除重复值、填充缺失值等。...这些操作使得在数据处理过程中能够高效地进行数据转换和数据整合。数据分析：Pandas提供了丰富的统计和分析方法，如描述性统计、聚合操作、透视表和时间序列分析等。
数组拼接和分裂 三、数组计算：通用函数四、聚合五、数组计算：广播六、比较、掩码和布尔逻辑1. 比较2. 操作布尔数组3....outer方法获得两个不同输入数组所有元素对的函数运算结果（实现乘法表） x = np.arange(1, 6) np.multiply.outer(x, x) 四、聚合 # 聚合函数 np.sum...axis=0每列，axis=1每行大多数聚合有对NaN值的安全处理策略(NaN-safe)(以上除any all均有，在方法前加nan，如np.nansum)，计算时忽略所有的缺失值。...（如标量与数组相加） 广播规则(适用任意二进制通用函数)： 如果两个数组的维度数不相同，那么小维度数组的形状将会在最左边补1。...x[i] #结果等同np.sort(x) # 沿着多维数组的行或列排序（将行或列作为独立数组，行列值之间的关系将丢失） np.sort(X, axis=0) #对X的每一列排序 np.sort
自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口 丰富的时间序列向量化处理接口 常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等 集成...时间类型向量化操作，如字符串一样，在pandas中另一个得到"优待"的数据类型是时间类型，正如字符串列可用str属性调用字符串接口一样，时间类型列可用dt属性调用相应接口，这在处理时间类型时会十分有效。...（通过axis参数设置对行还是对列，默认是行），仅接收函数作为参数 ?...一般而言，分组的目的是为了后续的聚合统计，所有groupby函数一般不单独使用，而需要级联其他聚合函数共同完成特定需求，例如分组求和、分组求均值等。 ?...pandas官网关于groupby过程的解释 级联其他聚合函数的方式一般有两种：单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可，复杂的大量聚合则可借用agg函数，agg函数接受多种参数形式作为聚合函数，功能更为强大
如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ? 4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ? 13、聚合 可以按行、列进行聚合，也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?
自由选择返回结果类型 有时候，我们可以通过传递函数进行分组，简化代码 ? 使用函数进行分组 2.聚合 常见的聚合函数如下： 计算组的平均值 ? 演示数据 简单的分组聚合操作 ?...分组聚合 同时使用多种聚合方法 ? 同时使用多种聚合方法 对聚合结果列进行命令 ? 对聚合结果列命名 对不同的列进行不同的聚合方法 ?...values：要汇总的一列或一列列表。 index：与数据或它们的列表具有相同长度的列，Grouper，数组。在数据透视表索引上进行分组的键。如果传递了数组，则其使用方式与列值相同。...columns：与数据或它们的列表具有相同长度的列，Grouper，数组。在数据透视表列上进行分组的键。如果传递了数组，则其使用方式与列值相同。...aggfunc：用于汇总的函数，默认为numpy.mean。 ? 演示数据 数据透视操作 ? 简单的数据透视对不同列使用不同的方法 ? 对不同列使用不同方法 margins增加合计项 ?
只能使用numpy函数和输入数组a。 输入： 输出： 答案： 11.如何获得两个python numpy数组之间的共同元素？ 难度：2 问题：获取数组a和b之间的共同元素。...输入： 答案： 22.如何使用科学记数法（如1e10）漂亮地打印一个numpy数组？...难度：1 问题：使用科学记数法（如1e10）漂亮的打印数组rand_arr 输入： 输出： 答案： 23.如何限制numpy数组输出中打印元素的数量？...难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？ 难度：1 问题：找到iris数据集中最常见的花瓣长度值（第3列）。...输入： 输出： 答案： 55.如何使用numpy对多维数组中的元素进行排序？ 难度：3 问题：创建一个与给定数字数组a相同形式的排列数组。
数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...NumPy对这类运算采用对应位置（position-wise）操作处理： 对于不同大小的矩阵，只有两个矩阵的维度同为1时（例如矩阵只有一列或一行），我们才能进行这些算术运算，在这种情况下，NumPy使用广播规则...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...如果对图像做处理，裁剪图像的左上角10 x 10大小的一块像素区域，用NumPy中的image[:10,:10]就可以实现。
1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和列。 5.缺失数据处理：Pandas具有处理缺失数据的功能，可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...6.数据聚合和分组：Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。它支持常见的统计函数，如求和、均值、最大值、最小值等。...=False) 缺失数据处理 # 检测缺失数据 df.isnull() # 删除包含缺失数据的行 df.dropna() # 替换缺失数据 df.fillna(value) 数据聚合和分组 # 对列进行求和
官网中对pivot()函数的描述如下： Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values....基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，甚至可以同时运用多个方法或函数，或给各列分配不同的方法或函数，能够对分组应用灵活的聚合操作。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
