Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...在单元格F13中输入数组公式： =MAX(IF((参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0)) 记得按Ctrl+Shift+Enter组合键完成输入。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。
本文将介绍如何使用Selenium Python这一强大的自动化测试工具来爬取多个分页的动态表格，并进行数据整合和分析。...动态表格爬取特点 爬取多个分页的动态表格有以下几个特点： 需要处理动态加载和异步请求。...需要处理分页逻辑和翻页规则。动态表格通常有多个分页，每个分页有不同数量的数据，我们需要根据分页元素来判断当前所在的分页，并根据翻页规则来选择下一个分页。...案例 为了具体说明如何使用Selenium Python爬取多个分页的动态表格并进行数据整合和分析，我们以一个实际的案例为例，爬取Selenium Easy网站上的一个表格示例，并对爬取到的数据进行简单的统计和绘图...Selenium Python爬取多个分页的动态表格，并进行数据整合和分析。
每隔三十秒就会有位置数据返回，包括来自于司机和乘客应用的各类数据，需要实时使用的实时数据非常之多，那么Uber是如何存储这些位置数据的呢？...可水平扩展：添加新的节点，便可线性地扩展读取和写入吞吐量。 高可用性：针对可调整的一致性级别，系统具有容错性。 低延迟：在同一个数据中心中，延迟可达到毫秒级别。...操作简单：所有集群都属于同质化集群，没有主服务器，在集群中没有特殊的节点。 足够丰富的数据模型：包含列、复合键、计数器、次索引等等。...与开源软件集成良好：Hadoop、Spark、Hive都有能与Cassandra对话的连接器。...系统使用CMS来替代G1垃圾回收器，这个垃圾回收器无需任何调优，便可以达到按第99.9百分位计算更为优秀的延迟和性能。 ➤裸机直接运行 VS Mesos管理下的集群 使用容器的性能开销如何？
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
表 4-1 和表 4-2 总结了对 pair RDD 的一些转化操作： （1）聚合操作 当数据集以键值对形式组织的时候,聚合具有相同键的元素进行一些统计是很常见的操作。...Spark 有一组类似的操作,可以组合具有相同键的值。这些操作返回 RDD,因此它们是转化操作而不是行动操作。...reduceByKey() 会为数据集中的每个键进行并行的归约操作,每个归约操作会将键相同的值合并起来。它会返回一个由各键和对应键归约出来的结果值组成的新的 RDD。...如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键,它会使用mergeValue() 方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。 由于每个分区都是独立处理的,因此对于同一个键可以有多个累加器。...默认情况下,连接操作会将两个数据集中的所有键的哈希值都求出来,将该哈希值相同的记录通过网络传到同一台机器上,然后在那台机器上对所有键相同的记录进行连接操作(见图 4-4)。
可选地使用JoinFunction将数据元对转换为单个数据元，或使用FlatJoinFunction将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。请参阅键部分以了解如何定义连接键。...匹配数据元对（或一个数据元和null另一个输入的值）被赋予JoinFunction以将数据元对转换为单个数据元，或者转换为FlatJoinFunction以将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。...请参阅键部分以了解如何定义连接键。...将一个或多个字段上的每个输入分组，然后关联组。每对组调用转换函数。请参阅keys部分以了解如何定义coGroup键。...收集数据源和接收器 通过创建输入文件和读取输出文件来完成分析程序的输入并检查其输出是很麻烦的。Flink具有特殊的数据源和接收器，由Java集合支持以简化测试。
参阅博文Flink1.4 定义keys的几种方法来了解如何指定键。这个转换返回一个 KeyedStream。...min 和 minBy 之间的差别是 min 返回最小值，而 minBy 返回在该字段上具有最小值的元素（max 和 maxBy 相同）。...min 和 minBy 之间的差别是 min 返回最小值，而 minBy 返回该字段中具有最小值的元素（max 和 maxBy 相同）。...这只需要本地数据传输，而不是通过网络传输数据，具体取决于其他配置值，例如 TaskManager 的插槽数。 上游操作向其发送元素的下游操作的子集取决于上游和下游操作的并行度。...存在不同并行度不是成倍数关系，或者多个下游操作具有来自上游操作的不同数量的输入的情况。 这个图显示了在上面的例子中的连接模式： ?
与Java较为相似，且在Scala中可以调用很多Java中的包，本文就将针对Scala中的基础数据结构、循环体以及错误处理机制进行基础的介绍； 二、基础数据类型与数据结构 2.1基础数据类型 Scala...2.2 Scala变量声明 和java类似，Scala中的变量需要在创建时进行声明，有var和val两种声明方式，其中val类型变量定义后不可以重新赋值，而var类型变量声明之后可以自由赋新值，下面在...1.定义映射 我们用->连接键值，左边为键，右边为值，键唯一： scala> var DemoMap = Map("Scala"->1,"Python"->2,"R"->3) DemoMap: scala.collection.immutable.Map...[String,Int] = Map(Scala -> 1, Python -> 2, R -> 3) 2.Map映射的索引 直接通过调用键来获取对应的值： scala> DemoMap("Python...6.为可变映射更新或新增键值对 //更新已有的可变Map映射中指定键的值，若不存在此键则创造新键值对 scala> DemoMap("Julia") = 100 scala> DemoMap res1
、容错的、多租户的Spark作业，因此，多个 用户可以并发的、可靠的与Spark集群进 行交互使 用交互式Python和Scala Livy可以使 用Scala或者Python语 言，因此客户端可以通过远程与...其他功能包括： 由多个客户端 长时间运 行可 用于多个Spark作业的Spark上下 文 跨多个作业和客户端共享缓存的RDD或数据帧 可以同时管理多个Spark上下 文，并且Spark上下 文运 行在群集上...（YARN / Mesos） 而不是Livy服务器，以实现良好的容错性和并发性 作业可以作为预编译的jar，代码 片段或通过java / scala客户端API提交 通过安全的认证通信确保安全 4...Livy使 用的配置 文件是： livy.conf：包含服务器配置。Livy发 行版附带 一个默认配置 文件模板，其中列出了可 用的配置键及其默认值。...spark-blacklist.conf：列出了 用户不允许覆盖的Spark配置选项。这些选项将被限制为其默认值或Livy使 用的Spark配置中设置的值。
可选地使用JoinFunction将数据元对转换为单个数据元，或使用FlatJoinFunction将数据元对转换为任意多个（包括无）数据元。请参阅键部分以了解如何定义连接键。...请参阅键部分以了解如何定义连接键。...将一个或多个字段上的每个输入分组，然后关联组。每对组调用转换函数。请参阅keys部分以了解如何定义coGroup键。...Flink具有特殊的数据源和接收器，由Java集合支持以简化测试。一旦程序经过测试，源和接收器可以很容易地被读取/写入外部数据存储（如HDFS）的源和接收器替换。...，其实和spark非常的相似，我们将数据接入后，可以利用各种算子对数据进行处理
一个reduce函数，用于创建部分和流 keyedStream.reduce { _ + _ } Fold KeyedStream → DataStream 带有初始值的键控数据流上的“滚动”折叠。...min和minBy之间的区别是min返回最小值，而minBy返回该字段中具有最小值的元素（与max和maxBy相同）. keyedStream.sum(0) keyedStream.sum("key")...min和minBy之间的区别是min返回最小值，而minBy返回该字段中具有最小值的元素（与max和maxBy相同）. windowedStream.sum(0) windowedStream.sum(...Window Join DataStream,DataStream → DataStream 在给定键和公共窗口上连接两个数据流 dataStream.join(otherStream) .where...这将仅需要本地数据传输，而不需要通过网络传输数据，这取决于其他配置值，例如TaskManager的插槽数。上游操作向其发送元素的下游操作的子集取决于两个上游操作的并行度和下游操作。
(func) 合并具有相同键的值 Merge the values for each key using an associative and commutative reduce function....RDD>> groupByKey(Partitioner partitioner) 对具有相同键的值进行分组Group..., scala.Function2 mergeCombiners,int numPartitions) 使用不同的的返回类型合并具有相同键的值 Simplified version of...（右外连接） leftOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 3.2...要理解combineByKey()，要先理解它在处理数据时是如何处理每个元素的。由于combineByKey()会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的键相同。
(func) 合并具有相同键的值 Merge the values for each key using an associative and commutative reduce function....,int numPartitions) 使用不同的的返回类型合并具有相同键的值 Simplified version of combineByKeyWithClassTag that hash-partitions...删掉RDD中键与other RDD中的键相同的元素 join 对两个RDD进行内连接 rightOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第一个RDD的键必须存在（右外连接） leftOuterJoin...对两个RDD进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 3.2 Action操作 Action Meaning countByKey...要理解combineByKey()，要先理解它在处理数据时是如何处理每个元素的。由于combineByKey()会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的键相同。
当您向 Kafka 读取或写入数据时，您以事件的形式执行此操作。从概念上讲，事件具有键、值、时间戳和可选的元数据标头。...这是一个示例事件： 事件键：“爱丽丝” 事件值：“向 Bob 支付了 200 美元” 事件时间戳：“2020 年 6 月 25 日下午 2:06” 生产者和消费者 生产者是那些向 Kafka 发布（写入...数据的这种分布式放置对于可伸缩性非常重要，因为它允许客户端应用程序同时从多个代理读取和写入数据。当一个新事件发布到一个主题时，它实际上是附加到主题的分区之一。...具有相同事件键（例如，客户或车辆 ID）的事件被写入同一个分区，并且 Kafka保证给定主题分区的任何消费者将始终以与写入事件完全相同的顺序读取该分区的事件。 此示例主题有四个分区 P1–P4。...为了使您的数据具有容错性和高可用性，可以复制每个主题，甚至跨地理区域或数据中心，以便始终有多个代理拥有数据副本，以防万一出现问题，您想要对经纪人进行维护，等等。
当您向 Kafka 读取或写入数据时，您以事件的形式执行此操作。从概念上讲，事件具有键、值、时间戳和可选的元数据标头。...这是一个示例事件： 事件键：“爱丽丝” 事件值：“向 Bob 支付了 200 美元” 事件时间戳：“2020 年 6 月 25 日下午 2:06” 生产者和消费者 生产者是那些向 Kafka 发布（写入...数据的这种分布式放置对于可伸缩性非常重要，因为它允许客户端应用程序同时从多个代理读取和写入数据。当一个新事件发布到一个主题时，它实际上是附加到主题的分区之一。...两个不同的生产者客户端通过网络将事件写入主题的分区，彼此独立地向主题发布新事件。具有相同键的事件（在图中由它们的颜色表示）被写入同一个分区。请注意，如果合适的话，两个生产者都可以写入同一个分区。...为了使您的数据具有容错性和高可用性，可以复制每个主题，甚至跨地理区域或数据中心，以便始终有多个代理拥有数据副本，以防万一出现问题，您想要对经纪人进行维护，等等。
merge()是Python最常用的函数之一,类似于Excel中的vlookup函数,它的作用是可以根据一个或多个键将不同的数据集链接起来。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。
作者简介： 蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。管理多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。 我的使命与愿景：持续稳定输出，赋能中国技术社区蓬勃发展！...ETL工程 怎么清洗、处理和转化数据？ 数据仓库基础 如何完成面向分析的数据建模？ 元数据中心 如何做好数据治理？ 分析思维 数据分析思维方法论 怎么去分析一个具体问题？...举个例子，我们在定义方法时，会和声明变量一样，使用等号(=)连接，等号左侧是函数名、参数列表和返回值类型（可以省略），而等号右边便是一个由大括号({})包裹的多行表达式。 表达式，是一定会有返回值的。...与接口不同的是，它还可以定义属性和方法的实现。 一般情况下Scala的类只能够继承单一父类，但可以使用with关键字混入多个 Trait(特质) 。...val x = Set(1,3,5,7) // 定义 Map，把键对象和值对象映射的集合，它的每一个元素都包含一对键对象和值对象。
（例如，购物网站可能具有购物车流，心愿单流和购买流。...通常需要您将所有流分组并聚合到KTables，然后进行多个外部联接调用，最后得到具有所需对象的KTable。...这将为每个流和一长串ValueJoiners创建一个状态存储，每个新记录都必须经过此连接才能到达最终对象。 创建使用单个状态存储的Cogroup 方法将： 减少从状态存储获取的数量。...添加了新的Serde类型Void以表示输入主题中的空键或空值。...默认情况下，TLSv1和TLSv1.1已被禁用，因为它们具有已知的安全漏洞。现在默认情况下仅启用TLSv1.2。
3.1.2 聚合操作 当数据集以键值对形式组织的时候，聚合具有相同键的元素进行一些统计是很常见的操作。...因为数据集中可能有大量的键，所以 reduceByKey() 没有实现为向用户程序返回一个值的行动操作。实际上，它会返回一个由各键和对应键归约出来的结果值组成的新的 RDD。 ...和 aggregate() 一样，combineByKey() 可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值。 要理解 combineByKey()，要先理解它在处理数据时是如何处理每个元素的。...默认情况下，连接操作会将两个数据集中的所有键的哈希值都求出来，将该哈希值相同的记录通过网络传到同一台机器上，然后在那台机器上对所有键相同的记录进行连接操作。...这个函数让每个节点在连接必要的配置后创建自己读取数据的连接。 接下来，要提供一个可以读取一定范围内数据的查询，以及查询参数中 lowerBound 和 upperBound 的值。
相反，文本在语义上最类似于视频的子区域，表示为帧的子集。根据给定的文本，语义最相似的帧会有所不同，因此多个同等有效的文本可以匹配特定的视频。 图1展示了来自MSR-VTT数据集的示例视频帧。...根据给定的文本，语义最相似的帧会有所不同，因此可能会有多个与特定视频匹配的同等有效的文本。因此，本文的时间聚合函数应该直接在给定文本和视频帧之间进行推理。...在这里，作者直接选择与给定文本具有最高余弦相似性的帧作为语义相似性的代理。只有与给定文本在语义上最相似的top-k帧被合并，而较低相似性的帧被完全忽略。...因此，文本可以通过点积注意中的参数推理来关注其语义最相似的帧。最终文本条件池化定义为： 其中FC是一个全连接的网络。 Loss 作者使用由N个文本和视频对组成的数据集D来训练模型。...具体而言，作者将对称文本到视频和视频到文本的损失降至最低： 04 实验 上表展示了本文方法在三个数据集上的实验结果，可以看出本文方法在性能上相比于其他方法具有优越性。
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