Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍TableWidget表格组件的常用方法及灵活运用。
本文转载自CSDN:http://blog.csdn.net/wl1411956542/article/details/52931499 由于不知道作者详细信息,文章作者暂时用其ID。 1、Hive分区表 在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念。分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。 Hive可以对数据按照某列或者某些列进行分区管理,所谓分区我们可以拿下面的例子进行解释
python处理Excel实现自动化办公教学(数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等)【三】
logistic回归,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。一般来说逻辑回归用来做分类任务,本文列举的是以线性的2分类为例, 除此之外还可以拓展到多更多参数实现非线性分类,以及多分类问题等。在文章中主要写了其推导过程以及部分代码实现
关系型数据库是指“采用了关系模型来组织数据的数据库,以行和列的形式存储数据,便于用户理解。关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。”
Jxl 简单运用 jxl.jar 包简介 下载地址:http://www.andykhan.com/jexcelapi/ 特征: ● 支持Excel 95-2000的所有版本 ● 生成Excel 2000标准格式 ● 支持字体、数字、日期操作 ● 能够修饰单元格属性 ● 支持图像和图表 最关键的是这套API是纯Java的,并不依赖Windows系统,即使运行在Linux下,它同样能够正确的处理Excel文件。另外需要说明的是,这套API对图形和图表的支持很有限,而且仅仅识别PNG格式。 搭建环境 将下载后
本文翻译自文章: Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science,同时添加了部分注解。 对于数据科学家,无论是数据分析还是数据挖掘来说,Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法,使得数据处理非常简单,同时在数据处理速度上也做了很多优化,使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas,建议先看两个网站。 (1)官网: Python Data Analysis Library (2)十分钟入门Pandas: 10 Mi
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询,提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例,这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
为了说明这是如何工作的,让我们假设我们有一个简单的数据集,它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值,但是这没关系。
pandas的操作上千种,但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了,更多的操作可以参考pandas官网。
本篇文章主要介绍如何在CDP DC7.0.3集群中使用Ranger在Hive中进行行过滤及列脱敏,行级别的过滤相当于一个强制性的where子句,例如在订单表中,员工仅被允许查看自己所在地区的订单,其他区域的无法查看。列脱敏可以对某些敏感信息的列进行数据屏蔽,例如身份证号可以屏蔽中间的八位。
在大数据时代,任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下,数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的,并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
需要用到matlab的拟合曲线中的smoothing spline功能,同时origin画的图又比较好看且可以后续做多条切线,因此记录下matlab与origin联合使用的方法,并加上用origin的tangent插件做曲线多条切线的方法。 在matlab中输入数据 在命令行窗口输入数据如下面代码所示,或者 新建变量直接从excel中复制
import xlrd data = xlrd.open_workbook('路径')
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中,还是分布在多个文件中,问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
A3:用ORDERDATE的年份和月份分组,并将该列命名为y,m,同时计算该组的销售量
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群,帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
前言 在你的工作中是否有一些你自己经常做重复的任务?这就是编程的乐趣所在。通过一些思考和编程,您可以使您的任务自动化,并为您节省大量时间。在本文中,我们将介绍一些Python工具和技巧,让你可以创建自
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务,因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间,它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里,datetime代表, , , or 中的任何一个,并且非空结果将是相同的类型。可以按如下方式计算日期时间偏移的持续时间:yx + yxyDateDateTimeDateTimeZoneTime
好多数据集都含缺失数据,缺失数据有多重表现形式 数据库中,缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串(’’)或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值;
这是基础渲染课程系列的第一部分,主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的,可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解(译注:Mesh Basics系列皆已经翻译完毕,但与本系列主题关联不大,讲完4个渲染系列之后,再放出来)。这个系列会讲,这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍TreeWidget树形选择组件的常用方法及灵活运用。
大名鼎鼎EXCEL江湖上谁人不知,谁人不晓呀,纵使你没见过EXCEL,也见过数据在跑吧?可惜的是,经常用EXCEL表哥表妹,甚至操作六七年 的江湖老手,或多或少还是犯了些操作上的小错误,不应该呀不应该。下面,列举一些在EXCEL操作上常见的一些普遍现象,你认为哪种操作最搞笑?大家来排个名吧? 1.移动选择 打开一个表,想要查看最后一行是第几行,很多童鞋都是一直按方向箭,或者不厌其烦拖动滚动条,这是一个非常不好的习惯,得改。童鞋,还记得键盘上的 CTRL+DOWN吗?可以快速跳转到该列数据末尾处,还有CT
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易,不管它们的维数如何,也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indices start at 0. 使用一维数组,我们可以根据给定元素的位置对其进行索引,记住索引从0开始。 With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组,第一个索引指定数组的行,第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我们在线性代数中索引矩阵元素的方法。 We can also slice NumPy arrays. 我们还可以切片NumPy数组。 Remember the indexing logic. 记住索引逻辑。 Start index is included but stop index is not,meaning that Python stops before it hits the stop index. 包含开始索引,但不包含停止索引,这意味着Python在到达停止索引之前停止。 NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。 For example, you could have three or four dimensional arrays. 例如,可以有三维或四维数组。 With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组,可以使用冒号字符代替索引的固定值,这意味着将返回与该特定索引的所有值对应的数组元素。 For a two-dimensional array, using just one index returns the given row which is consistent with the construction of 2D arrays as lists of lists, where the inner lists correspond to the rows of the array. 对于二维数组,只使用一个索引返回给定的行,该行与二维数组作为列表的构造一致,其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。 I’m first going to define two one-dimensional arrays,called lower case x and lower case y. 我首先要定义两个一维数组,叫做小写x和小写y。 And I’m also going to define two two-dimensional arrays,and I’m going to denote them with capital X and capital Y. Let’s first see how we would access a single element of the array. 我还将定义两个二维数组,我将用大写字母X和大写字母Y表示它们。让我们先看看如何访问数组中的单个元素。 So just typing x square bracket 2 gives me the element located at position 2 of x. 所以只要输入x方括号2,就得到了位于x的位置2的元素。 I can also do slicing. 我也会做切片。 So
Dune 可能是目前向公众提供的最强大的区块链数据分析工具,而最棒的是:它还是免费的!通过 Dune,你可以通过一个公共数据库近乎实时地访问区块链数据,你可以通过 Dune 的网站使用 SQL 查询。
QStandardItemModel 是标准的以项数据为单位的基于M/V模型的一种标准数据管理方式,Model/View 是Qt中的一种数据编排结构,其中Model代表模型,View代表视图,视图是显示和编辑数据的界面组件,而模型则是视图与原始数据之间的接口,通常该类结构都是用在数据库中较多,例如模型结构负责读取或写入数据库,视图结构则负责展示数据,其条理清晰,编写代码便于维护。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能、稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动。 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参考如下
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
Jason Brownlee 机器学习方法,比如深度学习,是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前,时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列,变成成对的输入、输出序列。
为什么会出现上述的情况呢,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示。下面我们来看下原始数据:
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX,但是除了最简单的基础聚合运算以外,其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且,你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验,典型的情况会是:你精心制作的一个 Power BI 报告初稿,会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
每个字段由若干按照某种界限划分的相同数据类型的数据项组成,这里指的数据表中的列,一列就是一个字段
Block 抽样功能在 Hive 0.8 版本开始引入。具体参阅JIRA - Input Sampling By Splits
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后,整个文件夹如下图所示。
1.安装 pip install xlsxwriter or easy_install xlsxwriter or tar -zxvf xlsxwriter-*.*.*.tar.gz python setup.py install 2.操作一个简单的Excel文档 操作注释及代码: # 引入依赖模块 import xlsxwriter # 数据准备 datas = ( ['Rent', 1000], ['Gas', 100 ], ['Food', 300 ],
Julia的入门非常简单,尤其是当您熟悉Python时。在本篇文章中,我们将使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心在其GitHub存储库中提供的Covid-19数据(https://github.com/CSSEGISandData/)。
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
摘要:三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍StandardItemModel数据模型组件的常用方法及灵活运用。
现在,我们来创建一个自己的数据库,名字就叫test吧!然后,我们在test数据库中创建一张表。在干这些之前,我们必须了解MySQL的数据类型。
AI科技评论按:本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家,对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法,比如深度学习,是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前,时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列,变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里,你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含: 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数; 如何让单变量时间序
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言,Data Analysis Expressions 数据分析表达式,简称DAX表达式,其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
HTML <head> 查看在线实例 <title> - 定义了HTML文档的标题 使用 <title> 标签定义HTML文档的标题 <base> - 定义了所有链接的URL 使用 <base> 定义
python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库。可从这里下载https://pypi.python.org/pypi。下面分别记录python读和写excel.
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
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