如何获取按多列分组后的滑动窗口平均值 - 腾讯云开发者社区

一、前言前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas的问题，如图所示。...下面是他的原始数据：序号需求处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重，就不用unique，完美地解决粉丝的问题！后来他自己参考月神的文章，拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接，也写出来了，如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【IF】提问，感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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Power Query如何处理多列拆分后的组合？

对于列的拆分一般使用的比较多，也相对容易，通过菜单栏上的拆分列就能搞定，那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢？...如图1所示，这是一份中国香港和中国台湾的电影分级制度，需要把对应的分级制度和说明给对应，那如何进行处理呢？目标效果如图2所示。 ? ? 首先要判断的就是如何进行拆分，拆分依据是什么？...比较明显的是分级列，分隔符为全角字符下的逗号，而说明列则是换行符进行分列。2列分别是2种不同的分隔符进行的分割。如果直接在导入数据后对列进行分割会有什么样的效果呢？...但是这种分列效果肯定不是我们所希望，因为我们要的是组合对应的数据，所以得想办法先要进行组合，这里可以使用List.Zip进行组合，分列后的数据是列表格式，所以可以对2列数据分别进行分割后在进行组合，可以在添加列中使用如下代码...但是如何现在直接进行展开的话，也会有问题，我们需要的是2列平行的数据，而展开的时候是展开到列，变成2列的数据了，如图5所示，这又不是我们所希望的结果。 ?

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

通过对指定列应用 SUM 函数，可以快速获取数据列的总和，对于统计和分析数值型数据非常有用。 2.3 AVG 基本用法 AVG 函数用于计算查询结果集中某列的数值平均值。...AVG 函数是 SQL 中用于计算数值平均值的重要聚合函数。通过对指定列应用 AVG 函数，可以轻松获取数据列的平均值，对于统计和分析数值型数据非常有用。...SUM：计算每个分组中某列的总和。 AVG：计算每个分组中某列的平均值。 MIN：找出每个分组中某列的最小值。 MAX：找出每个分组中某列的最大值。...LAG() 获取前一行的值，而 LEAD() 获取后一行的值。...多列去重多列情况下的复杂性：在多列情况下，DISTINCT 可能需要比较复杂的排序和比较操作，影响性能。

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

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Pandas库

DataFrame提供了灵活的索引、列操作以及多维数据组织能力，适合处理复杂的表格数据。在处理多列数据时，DataFrame比Series更加灵活和强大。...而对于需要多列数据处理、复杂的数据清洗和分析任务，DataFrame则更为适用，因为它提供了更为全面的功能和更高的灵活性。...移动平均（ Rolling Average）：移动平均是一种常用的平滑时间序列数据的方法，通过计算滑动窗口内的平均值来减少噪声。...数据分组与聚合（Grouping and Aggregation）：数据分组与聚合是数据分析中常用的技术，可以帮助我们对数据进行分组并计算聚合统计量（如求和、平均值等）。...例如，计算每个学生的平均成绩： average_score = df['成绩'].mean() print(average_score) 可以通过设置axis参数来指定是按列（0）还是按行（

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数据分析面试必考—SQL快速入门宝典

N条连起来读就是从XX表中查询满足XX条件的XX列，结果依据XX分组，依据XX排序，限制返回N条。...理解窗口函数，我们首先从字面上理解，顾名思义，这是一个实现在滑动窗口上统计值的操作。何为一个滑动的窗口，即一个小区间，这个小区间可以是固定长度，也可以是可变长度的。为什么会有窗口函数呢？...那么基于以上的原因呢，以更灵活的设置小区间的方式来计算统计值的窗口函数应运而生，ZZ总结窗口函数主要有以下两个方面的应用，（首先统一说明，over关键字是窗口函数的标志），在某个小区间上：（1）滑动窗口分组...设置一个滑动窗口来实现统计值的跨度，即设置当前统计值是从第几行计算到第几行，例如计算移动平均值，累计值等等；滑动窗口设置方式十分简单，关键字OVER + 关键字ROWS + 计算区间： OVER(ROWS...，这个时候需要进行表连接，根据之前介绍的不同连接方式的区别即可选择对应表链接方式；如果业务更复杂一些，比如需要计算移动平均值，分组排序，以及同时想看明细和聚合值得情况下，就需要用到强大的窗口函数了。

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再见了！Pandas！！

选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名列表选择DataFrame中的多列。示例：选择“Name”和“Age”列。...分组统计 df.groupby('ColumnName').agg({'Column1': 'mean', 'Column2': 'sum'}) 使用方式：按照指定列进行分组，然后进行聚合统计。...示例：按状态分组，计算平均年龄和总工资。 df.groupby('Status').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}) 19....滑动窗口 df['Column'].rolling(window=size).mean() 使用方式：计算滑动窗口的统计量，如均值。示例：计算“Salary”列的3天滑动平均值。...示例：获取第2行的“Name”列的值。 df.at[1, 'Name'] 45.

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50个超强的Pandas操作！！

查看数据的后几行 df.tail() 使用方式：用于查看DataFrame的后几行，默认为后5行。示例：查看后3行数据。 df.tail(3) 4....选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名选择DataFrame中的一列。示例：选择“Name”和“Age”列。...示例：按状态分组，计算平均年龄和总工资。 df.groupby('Status').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}) 19....滑动窗口 df['Column'].rolling(window=size).mean() 使用方式：计算滑动窗口的统计量，如均值。示例：计算“Salary”列的3天滑动平均值。...示例：获取第2行的“Name”列的值。 df.at[1, 'Name'] 45.

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Flink在涂鸦防护体系中的应用

灵活的窗口API：Flink提供了灵活的窗口API，使得开发人员能够根据需求灵活地定义窗口大小、滑动距离等参数。...在Flink中，时间窗口可以将流数据按照时间间隔进行分组，以便进行聚合、过滤等操作。时间窗口的长度可以是固定的，也可以是滑动式的。...固定窗口会在指定时间内将数据分组，而滑动窗口则会根据一定的滑动距离对数据进行分组。使用时间窗口可以帮助开发人员更好地处理实时数据流，例如：计算时间序列数据的移动平均值、最大值、最小值等。...单一规则可能影响不大，但是想象一下如果我们配置了几十几百条规则的话flink任务的调度会变成一个多么复杂的过程，对服务器性能也是极大的开销。那么在多规则的情况下，我们如何去实现呢？...当数据进入分析引擎时根据规则配置的时间窗口获取对应个数的基准窗口，同时对各个基准窗口的数据进行再次聚合，对符合规则条件的数据进行告警。这样我们就实现了不重启任务的情况下进行时间窗口的调整。

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在向量化NumPy数组上进行移动窗口操作

学习如何实现移动窗口将把你的数据分析和争论技能提升到一个新的水平。什么是滑动窗? 下面的例子显示了一个3×3(3×3)滑动窗口。用红色标注的数组元素是目标元素。这是滑动窗口将计算的新度量的数组位置。...例如，在下面的图像中，我们可以计算灰色窗口中9个元素的平均值(平均值也是8)，并将其分配给目标元素，用红色标出。你可以计算最小值(0)、最大值(16)或其他一些指标，而不是平均值。...要实现移动窗口，只需循环遍历所有内部数组元素，识别所有相邻元素的值，并在特定的计算中使用这些值。通过行和列偏移量可以很容易地识别相邻值。3×3窗口的偏移量如下所示。 ? 行偏移 ?...列偏移循环中NumPy移动窗口的Python代码我们可以用三行代码实现一个移动窗口。这个例子在滑动窗口内计算平均值。首先，循环遍历数组的内部行。其次，循环遍历数组的内部列。...第三，在滑动窗口内计算平均值，并将值赋给输出数组中相应的数组元素。

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【QT】常用控件（四）

accelerated 按下按钮是否快速调整 correctionMode 输入错误如何修正 keyboardTrack 是否开启键盘跟踪对于buttonSymbol，有三种模式： UpDownArrows...最大值 singleStep 按方向键时改变的步长 pageStep 按pageup或pagedown时改变的步长 sliderPosition 滑动条显示的初始位置 tracking 外观是否会跟随数值变化...* ) 获取指定的item是第几列 rowCount() 获取行数 columnCount() 获取列数 insertRow(int row) 在第row行插入新行 insertColumn(int column...QTreeWidget 七、容器类控件 1、Group Box 属性说明 title 分组框的标题 alignment 分组框内部内容的对齐方式 flat 是否为扁平模式 checkable 是否可选择...垂直布局和水平布局是可以相互嵌套的，通过它们的相互配合可是实现更好的效果在实现完成后，我们拖动边框发现按钮的大小是可以通过窗口的变化来变化的，但是要是通过ui将两个垂直布局或者两个水平布局设置到一个

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【连载22】OverFeat

Pooling 分类任务中一大亮点是提出利用Offset Pooling做多尺度分类的概念，在一维情况的解释如下： ?...a图代表经过第5个卷积层后的feature map有20个神经元，选取stride=3做非重叠pooling，有以下3种方式：（通常我们只使用第一种） △=0分组:[1,2,3]，[4,5,6],[7,8,9...] 在二维情况下，输入图像在经过FCN及第5个卷积层后得到若干个feature map，使用3x3 filter在feature map上做滑动窗口（注意此时不在原图上做，节省大量计算消耗）。...按上图的原理，滑动窗口总共要做9次，从(0,0), (0,1), (0,2), (1,0), (1,1), (1,2), (2,0), (2,1), (2,2)处分别滑动。...第5层pooling结果作为输入，共256个通道，以FCN的思想理解，先走一个4096通道的全连接层再走一个1024通道的全连接层，与前面类似使用Offet Pooing和滑动窗口对每类生成一个4通道矩阵

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股票中 5 日均线(MA)你会画了？

在分析一个事件走势的时候，一般我们会获取到这个事件系列的数据。但是，在绘制出相关的曲线的之后，我们会发现曲线的上下振动比较频繁，那是因为一些短期内的杂数据引起的。...在进入主题前，我们先了解下滑动窗口算法滑动窗口算法假设给你这一些列的数据：[1,2,3,4,5,6,7,8,4,3,2,1]，求出相邻的三个数之和最大是多少？...窗口滑动算法是一种基于双指针的一种思想，两个指针指向的元素之间形成一个窗口。可用于解决数组/字符串的字元素问题，用在减少嵌套循环的使用，并且用单循环代替它，减少时间复杂度。...实现平滑曲线接下来，我们使用移动滑动窗口，来进行 21 个点为一个窗口的 MA 过滤算法。...比如，第一数据，平均值是第一个数据的值，第二个数据，平均值是第一个数据+第二个数据的平均值，以此类推通过上面 filterAverage 方法，我们可以计算出移动平均过滤后的数值，绘制出曲线见下图 ma

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技术干货|eBay对流量控制说“so easy”！

eBay Rate Limiter的基本需求如下： 1.滑动窗口 Fix Window简单有效，但有两个致命的弱点：（a）用户如果将计算窗口 resize，例如从10分钟变成1分钟，Fix...滑动窗口可以有效解决 Fix Window的不足。 2.多计数窗口 App经常需要进行多窗口计数。比如登录要求限制1分钟内3次，1小时内20次，1天内50次。...所以很多解决方案都结合使用Redis的计数和cache过期这两个功能。但是Redis如果要实现复杂的policy及多滑动窗口计数需要很多额外工作，最重要的是增加了很多远程访问，导致延迟大幅增加。...表1列出了不同Engine之间的性能比较。...表2列出了 storm结点的VM信息。在LnP测试中，前1小时按10K TPS的流量插入Event到Kafka，后30分钟按20K TPS的速率插入Event到Kafka。

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数分面试必考题：窗口函数

窗口函数的主要作用是对数据进行分组排序、求和、求平均值、计数等。对于数据从业者来说， sql窗口函数在实际工作中具备非常广泛的应用场景。...；窗口函数可以在保留原表中的全部数据之后，可以对某些字段做分组排序或者计算，而group by只能保留与分组字段聚合的结果；在加入窗口函数的基础上SQL的执行顺序也会发生变化，具体的执行顺序如下（window...从上面的例子可以看出，在没有partition by 的情况下，是把整个表作为一个大的窗口，SUM（）相当于向下累加，AVG（）相当于求从第一行到当前行的平均值，其他的聚合函数均是如此。...窗口函数进阶-滑动窗口函数在写窗口函数时，order by后面可以有参数，rows/range 和preceding跟following，在组合使用这些参数后，窗口就会变成滑动窗口，因为涉及到动态窗口...2、连续登录问题假设有一张含两列(用户id、登陆日期)的表，查询每个用户连续登陆的天数、最早登录时间、最晚登录时间和登录次数。

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MySQL8 窗口函数

简单来说，窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。...窗口函数的格式类似下面这样：sql 代码解读复制代码窗口函数> OVER ([PARTITION BY 分组列> [, 分组列>...]]...现在有如下几个需求，大家把这几个需求搞懂了，基本上窗口函数就会用了。计算累计销售额需求：按产品 ID 分组，计算每个产品的累计销售额。...最终查询结果如下：计算移动平均值需求：按产品 ID 分组，计算每个产品的最近 3 笔销售记录的移动平均销售额。...product_id 分组，按 sale_date 排序，获取当前行的上一行的 amount 值。

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多窗口大小和Ticker分组的Pandas滚动平均值

问题背景其中一个问题是，apply方法只能对整个分组对象应用一个函数，而不能对每个分组中的每个元素应用函数。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，transform方法会返回一个包含多个列的DataFrame，而这些列的长度与分组对象相同。这可能导致数据维度不匹配，难以进行后续分析。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。

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通过案例带你轻松玩转JMeter连载（49）

在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。...代表完成的请求数/秒/分钟/小时，通常可以反应服务器的事务处理能力。接收KB/sec：每秒接受多少KB的数据，反应获取数据的网络使用情况。...图31汇总图设置标签图32汇总图图形标签列设置。 Ø 列显示：选择要在图形中显示的列。包括平均值、平均值、中位数、90%百分位、95%百分位、99%百分位、最大值和最小值。...Ø 显示号码分组？：是否在Y轴标签中显示号码分组。 Ø 列标签值？：是否显示列标签。 Ø 列标签：按结果标签过滤。可以使用正则表达式，例如：登录。...将根据此值对样本进行分组。在显示图形之前，单击【应用区间】按钮刷新内部的数据。 Ø 取样器标签选择：按结果标签筛选。可以使用正则表达式，例如：Transaction.。

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通过流式数据集成实现数据价值（5）- 流分析

您选择销售数量的总和，按商品ID分组，取销售量前10个商品即可。要更改查询以了解在过去五分钟内销售最多的商品，需要在时间戳上添加一些限制。无论何时需要查看该值，都需要重新运行该查询。...如第5篇所述，在流系统中，利用窗口可以更轻松地执行时间受限的查询。要使用此特定示例获取答案，有必要创建一个窗口，其中包含来自订单商品流的五分钟数据，并按商品ID进行分组。...这就是为什么流分析系统更适合任何基于时间的分析。流式分析是时间序列分析的最佳解决方案。能够按某种因素对流数据进行分组，对其进行聚合，使其不断变化并在每次更改时都有输出，这是聚合的关键。...我们已经讨论过聚合，关于能够在五分钟的窗口内做一个值合计。用平均值代替总和，就得到了5分钟的平均值。...另外，如果您使用一个滑动窗口，每当窗口出现一个新值时，输出就会发生变化，那么平均值现在就变成了一个真正的实时移动平均值。类似地，您可以进行其他统计分析。当然，某些事情在实时模式下是不可能的。

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70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

答案： 44.如何按列排序二维数组？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？...输入：输出：答案： 51.如何为numpy中的数组生成独热编码？难度：4 问题：计算独热编码。输入：输出：答案： 52.如何创建按分类变量分组的行号？...难度：3 问题：在给定的numpy数组中找到重复的条目（从第2个起），并将它们标记为True。第一次出现应该是False。输出：答案： 59.如何找到numpy中的分组平均值？...难度：3 问题：查找由二维numpy数组中的分类列分组的数值列的平均值输入：输出：答案： 60.如何将PIL图像转换为numpy数组？...难度：3 问题：计算给定一维数组窗口大小为3的移动平均值。输入：答案： 68.如何只给出起点，长度和步长来创建一个numpy数组序列？

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