如果我不走辅助索引，直接顺序扫描这 150w 行的数据，需要 (50w*3 层) / (16KB/100B) 约 1w 次 i/o，而且是顺序 io 。...如果没有相应的行，则子查询不返回导致外部查询不包括结果集中 scores 表中的当前行的行 select id, score from scores where exists(...-- 该谓词没有被下推到 join 前进行计算，这是因为外连接在不满足 on 条件时会对内表填充 NULL，而在该查询中 s.a is null 用来对 join 后的结果进行过滤，如果将其下推到 join...目前数仓常用的方法是，任务每次执行出当天的累计数目，也就是当天的数据。 该方法存在的问题： 如果需要回溯历史数据，那么需要补充执行历史任务，一旦数目过多，对任务提交执行机和计算服务都是很大挑战。...） 下面为流程和注册的累计表数据，但是还有个存在的问题就是累计表不一定是连续的 如果某天没有数据，则这一天累计数据为空，解决办法就是把下面多个累计表按照时间 full join，使用分组函数 max()
一个好的开始方法是使用 describe 方法获得数据的高层次概述，该方法显示每个列的样本数、缺少的值数和数据类型。如果列的数据类型是数字，则平均值、标准偏差以及最小值和最大值也将被显示。...注意，数据帧包含 18 列，但在此屏幕截图中只有前 7 列可见 描述方法很好地说明了 Vaex 的功耗和效率：所有这些统计数据都是在我的 MacBook Pro（15", 2018, 2.6GHz Intel...现在，让我们检查一下乘客计数栏。在一次出租车行程中记录的乘客人数最多为 255 人，这似乎有点极端。让我们计算一下每一位乘客的出行次数。这很容易通过值计数方法实现： ?...上面的单元块在我的笔记本电脑上执行不到 2 分钟。这相当令人印象深刻，因为我们使用的数据包含超过 10 亿个样本。不管怎样，让我们看看结果。以下是多年来驾驶出租车的费用演变过程： ?...有了 Vaex，你只需几秒钟就可以通过自己的笔记本电脑浏览超过十亿行数据，计算出各种统计数据、聚合数据，并生成信息丰富的图表。它不仅免费而且开源，我希望你会给它一个机会！
输出指定字符串A在字符串B中第一次出现的位置,如果B中不包含A,则输出-1 从 0 开始计数 A = “hello” B = “hi how are you hello world, hello yoyo...1.12 查找字符串最后一次出现位置 输出指定字符串A在字符串B中最后出现的位置,如果B中不包含A,则输出-1 从 0 开始计数 A = “hello” B = “hi how are you hello...”, 1] 3.2列表切片 如果有一个列表a=[1,3,5,7,11] 问题：1如何让它反转成[11,7,5,3,1] 2.取到奇数位值的数字，如[1,5,11] 3.3列表大小排序 问题：对列表a 中的数字从小到大排序...文本中每行中长度超过3的单词 在以下文本中找出 每行中长度超过3的单词: Call me Ishmael....,不考虑数字的顺序 连续的数字是指：123， 456， 78 这种，可以是连续的2个，也可以是多个，135 这种是不连续的。
它可以在N维网格上计算每秒超过十亿（10^9）个对象/行的统计信息，例如均值、总和、计数、标准差等 。使用直方图、密度图和三维体绘制完成可视化，从而可以交互式探索大数据。...为什么要选择vaex 性能：处理海量表格数据，每秒处理超过十亿行 虚拟列：动态计算，不浪费内存 高效的内存在执行过滤/选择/子集时没有内存副本。 可视化：直接支持，单线通常就足够了。...该describe方法很好地体现了Vaex的功能和效率：所有这些统计数据都是在我的MacBook Pro（2018款15英寸，2.6GHz Intel Core i7，32GB RAM）上用不到3分钟的时间计算出来的...其他库或方法都需要分布式计算或拥有超过100GB的云实例来执行相同的计算。而使用Vaex，你所需要的只是数据，以及只有几GB RAM的笔记本电脑。...如果你对探索本文中用到的数据集感兴趣，可以直接在 S3 中配合 Vaex 使用它，请参阅完整的 Jupyter notebook 了解如何实现。
如果要求打印 100 遍怎么办？...：除非需求的特殊要求，否则 循环 的计数都从 0 开始 2.4 循环计算 - 胖子老板，我要买100包烟 在程序开发中，通常会遇到 利用循环 重复计算 的需求 遇到这种需求，可以： 在 while...上方定义一个变量，用于 存放最终计算结果 在循环体内部，每次循环都用 最新的计算结果，更新 之前定义的变量 需求 计算购买100包蓝利群需要的总价钱 In [12]: price = 17 In...胖子老板，I Love U 计算 0 ~ 100 包烟之间 所有 偶数 的价钱累计求和结果 开发步骤 编写循环 确认 要计算的数字 添加 结果 变量，在循环内部 处理计算结果 In [18]: Sum...在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 再希望 循环继续执行，可以使用 break 退出循环 In [26]: i = 0 In [27]: while i 100: ...:
性能：处理海量表格数据，每秒处理超过十亿行 虚拟列：动态计算，不浪费内存 高效的内存在执行过滤/选择/子集时没有内存副本。 可视化：直接支持，单线通常就足够了。...在此处也可以找到如何将CSV数据转换为HDF5的示例。数据变为内存可映射格式后，即使在磁盘上的大小超过100GB，也可以使用Vaex即时打开（只需0.052秒！）： 为什么这么快？...该describe方法很好地体现了Vaex的功能和效率：所有这些统计数据都是在我的MacBook Pro（2018款15英寸，2.6GHz Intel Core i7，32GB RAM）上用不到3分钟的时间计算出来的...其他库或方法都需要分布式计算或拥有超过100GB的云实例来执行相同的计算。而使用Vaex，你所需要的只是数据，以及只有几GB RAM的笔记本电脑。...如果你对探索本文中用到的数据集感兴趣，可以直接在 S3 中配合 Vaex 使用它，请参阅完整的 Jupyter notebook 了解如何实现。
1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame，我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。...我希望这篇文章能帮助你节省学习 Pandas 的时间。我建议您查看 value_counts() API 的文档并了解您可以做的其他事情。
默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame，我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
思考 —— 如果要求打印 100 遍怎么办？...：除非需求的特殊要求，否则 循环 的计数都从 0 开始 2.4 循环计算 在程序开发中，通常会遇到 利用循环 重复计算 的需求 遇到这种需求，可以： 在 while 上方定义一个变量，用于 存放最终计算结果...在循环体内部，每次循环都用 最新的计算结果，更新 之前定义的变量 需求 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果 # 计算 0 ~ 100 之间所有数字的累计求和结果 # 0....i += 1 print("0~100之间的数字求和结果 = %d" % result) 需求进阶 计算 0 ~ 100 之间 所有 偶数 的累计求和结果 开发步骤 编写循环 确认 要计算的数字...只针对当前所在循环有效 3.2 continue 在循环过程中，如果 某一个条件满足后，不 希望 执行循环代码，但是又不希望退出循环，可以使用 continue 也就是：在整个循环中，只有某些条件
默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...默认情况下，结果系列按降序排列，不包含任何 NA 值。例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 ...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。 ...如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame，我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。 ...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。
右边的图是通过缩小箱子得到的，并给出了一个更清晰的现实表现。但问题是，无论你如何缩小容器的范围，你永远无法确定第一个容器中是否只包含0或其他一些值。 4、不能区分连续和离散变量。...你会发现Age = 49岁(当年龄被截短)，或者Age = 49.828884325804246岁(当年龄用出生后的天数除以365.25计算)。第一个是离散变量，而第二个是连续变量。 ?...因此，30%的样本每分钟心跳次数不超过140次。 告诉你有多少观察值“等于或低于”某一给定水平有什么意义呢?为什么不只是“平等”? 因为如果不这样做，结果将取决于变量的单个值。...如果数据点集中在某个特定值上，则可以立即看到，因为会有一个垂直的部分划分为该值的对应关系。 4.乍一看，它可以识别离散变量。...FROM TABLE_NAME 如何在Excel, R, Python中制作一个累积分布图 在Excel中，需要构建两列。
如果建立的是复合索引，索引的字段顺序要和这些关键字后面的字段顺序一致，否则索引不会被使用。 7) 对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。...两者区别调用微软的原话如下： DBCC INDEXDEFRAG 命令是联机操作，所以索引只有在该命令正在运行时才可用，而且可以在不丢失已完成工作的情况下中断该操作。...下面我将从这三个方面分别进行总结： 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引； 如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样： select...，最后从这个临时表中计算结果。
在这里可以找到如何将CSV数据转换为HDF5的示例。一旦数据是内存映射格式，使用Vaex打开它是瞬间的(0.052秒!)，尽管磁盘上的容量超过100GB： ?...无论如何，让我们首先从极端异常值或错误的数据输入中清理这个数据集开始。一种好的开始方法是使用describe方法获得数据的高级概览，该方法显示了样本的数量、缺失值的数量和每个列的数据类型。...如果列的数据类型是numerical，则还将显示平均值、标准偏差以及最小值和最大值。所有这些统计数据都是通过一次数据传递计算的。 ? 使用“describe”方法获得数据帧的高级概述。...describe方法很好地说明了Vaex的能力和效率:所有这些统计数据都是在我的MacBook Pro(15英寸，2018年，2.6GHz Intel Core i7, 32GB RAM)上3分钟内计算出来的...其他库或方法需要分布式计算或超过100GB的云实例才能完成相同的计算。有了Vaex，你所需要的只是数据，和你的笔记本电脑只有几GB的内存。
如果建立的是复合索引，索引的字段顺序要和这些关键字后面的字段顺序一致，否则索引不会被使用。 7) 对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。...因此只有复合索引的第一个字段出现在查询条件中，该索引才可能被使用,因此将应用频度高的字段，放置在复合索引的前面，会使系统最大可能地使用此索引，发挥索引的作用。 ...下面我将从这三个方面分别进行总结： 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引； 如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样： select...，最后从这个临时表中计算结果。
Count-Min Sketch 维护了一个 d*w 的计数数组，对于每一个值，用 d 个独立的 hash 函数映射到每一行的一列中，并对应修改这 d 个位置的计数值。...而当扫描到的第 n = 101 条时，用概率 P = S/n = 100⁄101 决定是否把这个新的记录加入采样池，如果加入了采样池，采样池的总数会超过 S 的限制，这时需要随机选择一个旧的采样丢掉，保证采样池大小不会超过限制...分裂的边界：由于目标是使得查询的边界能尽量的落在与桶的边界不远的地方，那么如果这个桶要分裂 N 次，就需要选择不超过 N 个查询点，使得剩下的查询点与这 N 个查询点的最近距离之和最小。...在这个部分中，我们会先从最简单的单一列上的过滤条件开始，然后考虑如何处理多列的情况。 1. 范围查询 对于某一列上的范围查询，TiDB 选择了常用的等深直方图来进行估算。...在 Selectivity 中，首先计算了每一列和每一个索引可以覆盖的过滤条件，并用一个 int64来当做一个 bitset，将该列可以覆盖的过滤条件的位置置为 1。
它可以在一个n维网格上每秒计算超过10亿（10^9）个对象的平均值、和、计数、标准差等统计信息。可视化使用直方图、使用直方图、密度图和3D立体渲染进行可视化。...为此，Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存）。所有这些都封装在一个类似Pandas的API中。...其他库或方法需要分布式计算或超过100GB的云才能预先相同的计算。有了Vaex，你所需要的只是数据，以及只有几GB内存的笔记本电脑。...更深入的分析 在本文的前一部分中，我们简要地集中讨论了trip_distance列，在去除异常值时，我们保留了所有值小于100英里的行程。...考虑到我们使用的数据包含超过10亿个样本，这是相当令人印象深刻的。不管怎样，让我们看看结果。以下是多年来乘坐出租车的费用是如何演变的： ? ? 我们看到，随着时间的流逝，出租车费和小费都在上涨。
他们认为，当事故死亡人数超过35人时，省市官员就必须为此负责，因此官员将有动机将死亡人数实际超过35人的事故压低到死亡35人以内。 那么，我们如何判断这种现象是否存在？数字到底有没有被修改？...将一个硬币扔100次，得到一个序列，h为正面t为反面，下面哪个序列是真实的抛硬币结果，哪个是脑补出来的？...在一个完全随机的抛硬币过程中，100次抛掷得到至少一个连续6次相同结果的序列的概率大于80%，得到至少一个连续5次相同结果的序列的概率大于90%。 而在序列2里，最长的一串连续序列的长度仅有4。...在真实产生的十进制数字中，不同数码的出现次数会满足Benford法则，见下表： 上表（来自prres.net/Papers/Geyer_）的第一列表示随机数字的第一位数中各数码可能出现的概率，即首位数为...先看一个研究数据是否调整的典型例子：p=0.05现象。在统计分析中，当一项检验的p值小于0.05时，这个结果一般被认为是在统计上显著的。
序号1，前置条件中控制率超差连续计数和累计计数都为0，计算控制率与实际控制率误差不超过0.01，依据第1条设计说明，输出控制率为计算控制率1.632，不上报故障。...序号2，前置条件中控制率超差连续计数和累计计数都为0，计算控制率与实际控制率误差超过0.01，依据第1条设计说明，输出控制率为实际控制率1.454，不上报故障。...序号4，前置条件中控制率超差连续计数为1，计算控制率与实际控制率误差超过0.01，并且上报了二级故障，输出控制率为实际控制率1.557，依据第3条、第4条和第5条设计说明，确定控制率超差累计计数预期结果应该为大于等于...序号5，前置条件中控制率超差连续计数为2并且累计计数为9，计算控制率与实际控制率误差超过0.01，输出控制率为实际控制率2.234，依据第3条和第5条设计说明，确定控制率超差累计计数预期结果应该为10，...序号6，前置条件中控制率超差连续计数为0并且累计计数为99，计算控制率与实际控制率误差超过0.01，上报了一级故障，依据第4条和第5条设计说明，确定控制率超差累计计数预期应为100，此时应该切断输出控制
【题目2】使用定位条件功能进行批量填充 如何使得左边的表变成右边的表呢？也就是说，如何使得多个不连续的空白单元格同时输入数据？ 有人说，我输入其中一个单元格，然后复制到其他空白单元格不就可以了吗。...那么，如何同时选中多个不连续的空白单元格呢？ 这里可用到“定位”功能。...如本次案例中，我们是要定位出空单元格，也就是“空值”，因此选择“空值”作为定位的条件。 “确定”之后，如下图，就批量选中了表里不连续的空单元格。...同样地，对“性别”列进行筛选操作，筛选出男性。 最终结果如下： 【题目6】计算A3：A9中含有“车间”的单元格个数 条件计数函数countif的应用。...，条件，条件是判断区域内的单元格是否含有“车间”二字，如果包含有，则进行计数，如果没有，则不进行计数。
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