DBA除了日常的运维工作之外，可能还需要对开发人员提出的SQL需求进行建议和实现。最近有遇到几个比较有意思的SQL，在解决的过程中发现，这些SQL的处理思路都是通过找出数据的共同属性来解决。
1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一；
今天填补之前埋下的坑，首先介绍进制之间的转换，其次讨论一下 & ^ | 的计算 概念(摘抄自维基百科) 进制 进位制是一种记数方式，亦称进位计数法或位值计数法。利用这种记数法，可以使用有限种数字符号来表示所有的数值。一种进位制中可以使用的数字符号的数目称为这种进位制的基数或底数。若一个进位制的基数为n，即可称之为n进位制，简称n进制。现在最常用的进位制是十进制，这种进位制通常使用10个阿拉伯数字（即0-9）进行记数。 二进制 二进制（binary）在数学和数字电路中指以2为基数的记数系统，以2为基数代表系统
字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。
在评分卡模型的构建过程中，变量选择是一个关键的步骤，而var_filter函数则是用于进行变量筛选的工具。
Ex1： Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36]，求Q1, Q2, Q3, IQR Solving： 步骤： 1. 排序，从小到大排列data，data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算分位数的位置 3. 给出分位数
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Python 经典编程题,希望能够帮助大家进步!!!
大家对简单数据类型的比较都很清楚，但是针对array、map、struct这些复杂类型，spark sql是否支持比较呢？都是怎么比较的？我们该怎么利用呢？
当进行数据分析时，我们会遇到很多带有日期、时间格式的数据集，在处理这些数据集时，可能会遇到日期格式不统一的问题，此时就需要对日期时间做统一的格式化处理。比如“Friday, March 24, 2023”可以写成“24/3/23”，或者写成“03-24-2023”。
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失。因此对老用户的流失进行数据分析从而挖掘出重要信息帮助企业决策者采取措施来减少用户流失的事情至关重要，迫在眉睫。
如上所述，我们可以使用Python库做各种事情，如创建虚拟环境、单元测试、创建数独解算器等。我们可以用Python做的另一个简单活动是生成随机数。
题目链接 题目大意： 给出一个整数n，现在可以对整数执行一个操作： 选择整数上两个不同位数的数字交换位置，然后移除整数最右边一位的数字； 重复这个过程，直到整数只剩下1位； 现在想知道这个剩下的数字最小可能为多少。
在Python当中模块Pandas在数据分析中以及可视化当中是被使用的最多的，也是最常见的模块，模块当中提供了很多的函数和方法来应对数据清理、数据分析和数据统计，今天小编就通过20个常用的函数方法来为大家展示一下其中的能力，希望大家能有所收获。
numpy(numerical Python) 是 Python 数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用 NumPy 的数组为构建基础。 NumPy 可以用于数值计算的一个重要原因是因为他能处理大数组的数据：
在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。
Pandas是一个开源的Python库，提供了高性能、易用和灵活的数据结构，用于数据处理和分析。它建立在NumPy之上，使得处理结构化数据更加简单和高效。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。
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最近7年来的高强度工作和不规律的饮食作息，压得我有些喘不过气，身体也陆续报警。2018年下半年的一场病，让我意识到了这个问题的严重性，于是开始强制自己有规律饮食和作息，并辅以健身锻炼，不到2年的时间，长期的腰痛和左肩膀痛竟然无药自愈，慢性胃炎也得到了缓解，于是我下定决心要坚持下去。
本文介绍一些常用的 MySQL 内置函数，更多更详细的函数介绍请参阅官方文档 Functions and Operators。
MySQL中DATE，DATETIME和 TIMESTAMP类型都和时间有关。本文介绍MySQL 8.0和MySQL 5.7之间的差异；本文MySQL实验环境为8.0.23；
Given two non-negative numbers num1 and num2 represented as string, return the sum of num1 and num2.
一个报表如果要先按A分组，然后再按B分组，再按C分组...这种多条件分组情况下，RDLC报表处理起来并不方便。 只能另辟蹊径，想些歪招了： 比如有一张员工表，里面有公司编码COMPANYCODE，部门号DEPTNO，员工号EMPNO，员工姓名EMPNAME 需要在报表上，先按公司分组，相同公司的再按部门分组 看看下面的处理代码 DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("EMPNO", typeof(stri
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。
一个数如恰好等于除了它以外的因子之和这个数就称为“完数”。 编程序找出1000以内的所有完数，(6是一个"完数"，它的因子是1,2,3)。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
描述性统计，就是从总体数据中提取变量的主要信息(总和、均值等)，从而从总体层面上，对数据进行统计性描述。
异或，就是不同为1，相同为0，运算符号是^。 0^0 = 0 0^1 = 1 1^1 = 0 1^0 = 1
我要做的报表模板要求是传入一个DataTble,不管datatable的列数多少，计算列宽后显示报表
系统：Windows 10 语言版本：conda 4.4.10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：0.22.0
data.table包提供了一个加强版的data.frame。它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集。它通过[ ]实现了一种自然的数据操作语法。
1、什么是描述性统计？ 2、统计量 1）常用统计量 2）变量的类型 3）本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1）频率与频数的概念 2）代码演示：计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1）均值、中位数、众数概念 2）均值、中位数、众数三者的区别 3）不同分布下，均值、中位数、众数三者之间的关系 4）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势：分位数 1）分位数的概念 2）怎么求分位数？ 3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe() 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度
扑克牌是我们常见一种娱乐工具，玩法千变万化，为了提高学习 Python 知识的趣味性，我构建了一个扑克牌的数据框，将用它来演示一些 Python 数据分析的功能。
combine是联合的意思，在Pandas中，combine()方法也是一种实现合并的方法，本文介绍combine()方法的用法。
同理，这种方法也会进行四舍五入，但是将浮点型转化成了字符串值，已不再是原始的数值。
使用Google Guava库来实现基于布隆过滤器的海量字符串去重是一个很好的选择。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组表示集合，并使用哈希函数将元素映射到位数组的某些位置。布隆过滤器可以高效地检查一个元素是否可能属于某个集合，但有一定的误报率。
在算法高级篇的课程中，我们将探讨两种非常有趣的排序算法：桶排序（ Bucket Sort ）和基数排序（ Radix Sort ）。这两种排序算法虽然不如快速排序和归并排序那样出名，但在某些特定情况下，它们能够以线性时间复杂度（ O ( n )）运行，而不是标准排序算法的 O ( n log n )。
日期是不是今天，我们只需要判断 日期的 年月日 是否与 当前日期的 年月日一致即可，所以我们的常规代码片段如下：
最近在做一个打印清单的，但是rdlc报表自带的工具栏中的打印按钮只有在ie内核下的浏览器才可以使用（其他的就会 隐藏），这导致了使用火狐和谷歌浏览器还有使用linux系统的客户打印成了问题，于是就自己百度搜，谷歌搜，然后就解决了，下面放上源码
对于指数位宽和尾数位宽，为每一个浮点数都具有的参数，不用过多解释；对于精确度，具有多种选项，每种选项具有不同的精度-代价折中，如下表所示：
在假期里较系统的学习了html的静态网页制作，但在这过程中出现了一系列问题，比如：如何用盒子模型布局；如何用html和css实现轮播图的效果等；值得我们关注的是很多同学遇到了一个相同的问题，当我们的静态网页在其他PC端显示时，会出现排版混乱等情况，那么该如何解决宽高自适应的问题呢？在我经过几天的接触和学习之后，我对如何解决自适应问题有了初步的认识和经验，在此分享给大家，帮助大家快速了解和学习html。
你在和朋友一起玩 猜数字（Bulls and Cows）游戏，该游戏规则如下： 你写出一个秘密数字，并请朋友猜这个数字是多少。 朋友每猜测一次，你就会给他一个提示，告诉他的猜测数字中有多少位属于数字和确切位置都猜对了（称为“Bulls”, 公牛），有多少位属于数字猜对了但是位置不对（称为“Cows”, 奶牛）。 朋友根据提示继续猜，直到猜出秘密数字。 请写出一个根据秘密数字和朋友的猜测数返回提示的函数，返回字符串的格式为 xAyB ，x 和 y 都是数字，A 表示公牛，用 B 表示奶牛。 xA
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