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。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果，省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
异常现象描述： hadoop格式化后，我们需要启动hdfs。然而，有些时候启动hdfs并不是那么顺利，往往会出现DataNode未启动的现象。...启动hdfs后，执行jps命令查看，结果如下： hdfs启动异常.png 很显然，DataNode没有出现。作为存储数据的节点进程没有运行，肯定是有问题的。...网上的很多说法，给出的原因解释是： 当我们使用hadoop namenode -format格式化namenode时，会在namenode数据文件夹（这个文件夹为自己配置文件中dfs.name.dir的路径...）中保存一个current/VERSION文件，记录clusterID，datanode中保存的current/VERSION文件中的clustreID的值是上一次格式化保存的clusterID，这样，...小结： 搭建环境是一件很费力但不一定有结果的事情，出现异常也在所难免。这个时候，需要冷静下来，查资料，想办法尝试解决。一旦发现网上给出的方案仍然没法解决，就要尝试新的办法。总之一点，就是要好事多磨。
未捕获异常（Unhandled Exception）是软件开发中常见的问题，会导致程序崩溃和用户体验下降。在本文中，我将分享处理未捕获异常的最佳实践，帮助大家提高程序的稳定性和可靠性。...关键词：未捕获异常、异常处理、Java、最佳实践。 引言 未捕获异常是指在程序执行过程中发生但未被捕获和处理的异常。未捕获异常会导致程序意外终止，并可能带来数据丢失、系统崩溃等严重后果。...为了提高软件的健壮性，必须妥善处理这些异常。 正文内容 1. 理解未捕获异常 1.1 什么是未捕获异常 未捕获异常是在程序运行时发生的异常，但没有相应的捕获和处理代码。...因此，在开发过程中，必须确保所有潜在的异常都能被适当处理。 2. 处理未捕获异常的最佳实践 2.1 使用全局异常处理器 全局异常处理器可以捕获程序中未处理的异常，提供统一的异常处理机制。...finally 块中的代码无论是否发生异常都会执行。
写在前面：之前我对于groupby一直都小看了，而且感觉理解得不彻底，虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法，但是这篇文章想着重地分析一下，并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~...OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解...，则看的是多列之间维度的笛卡尔积 比如按照key1列，可以分为a和b两个维度，按照key2列可以分为one和two两个维度，最后groupby这两列之后的结果就是四个group。...传入 data2 = people.groupby(mapping2,axis=1).mean() 无论solution1还是2，本质上，都是找index（Series）或者key（字典）与数据表本身的行或者列之间的对应关系...，在groupby之后所使用的聚合函数都是对每个group的操作，聚合函数操作完之后，再将其合并到一个DataFrame中，每一个group最后都变成了一列（或者一行）。
1 今天，微信群里有位朋友说，参照我以前写的文章，通过分组的方法对自己的数据分组加索引，新加的索引列（Index）却不存在： 其实，如果大家仔细对比一下我文章里的步骤公式和现在生成的公式的话...以前（Excel2016）做分组的时候，生成的公式后面只有一个"type table"： 而现在（Office365）做分组的时候，生成的公式最后的"type table"后面，还多了一长串...： 也就是说，较新版本（不同版本的情况有些差异）的Power Query里的分组操作会自动带上原表中所有字段的类型代码！...如果前面看过我的视频《PQ里的操作陷阱》，可能就比较容易想得到，正是由于多出来的这段类型代码，导致自己新加的列出不来。...知道问题的所在，解决起来就简单了，方法有两个： 1、删掉类型代码的内容： 2、在转换类型里加上新加的字段且声明其类型：
分组集的定义 是多个分组的并集，用于在一个查询中，按照不同的分组列对集合进行聚合运算，等价于对单个分组使用"UNION ALL"，计算多个结果集的并集。...分组集种类 SQL Server的分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP， 其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS的简写版 GROUPING...这样不仅减少了代码，而且这样的效率会比UNION ALL的效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析中。...，其作用是对每个列先进行一次分组，并且对第一列的数据在每个组内还进行一次汇总，最后对所有的数据再进行一次汇总，所以相比GROUPING SETS会多了个所以数据的汇总。...SELECT 省份, 城市, COUNT(客户ID) 数量 FROM Customers GROUP BY 省份,城市 WITH CUBE 结果如下： 在ROLLUP的基础上，还会将第一列每组的汇总数据额外显示在最后
之前的推文介绍过ggplot2绘图添加椭圆分组边界和圆形分组边界，借助的函数分别是 stat_ellipse() ggforce包里的geom_circle()函数 今天查找桑基图的资料的时候发现了一份介绍...ggforce这个包的使用方法的文章 https://rviews.rstudio.com/2019/09/19/intro-to-ggforce/ ，发现发现添加分组边界还有其他的实现方法，今天的推文记录一下...示例数据就直接使用R语言内置的鸢尾花数据集 首先是矩形的分组边界 使用的是 geom_mark_rect() 函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library...image.png 添加圆形的分组边界 使用到的是geom_mark_circle()函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library(ggplot2)...image.png 最后是无规则形状的分组边界 用到的是geom_mark_hull()函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library(ggplot2
Mysql中的列类型： 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型： 1个字节=8比特，但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节，表示范围：-128~127 SMALLINT...支持的范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持的范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持的范围是1000-01-01 00:00:00 ~ 9999...电话、手机号码：有格式要求 用户名：必须唯一 登录密码：密码不能为空字符串且长度不能少于N位 员工所在部门：可取值必须在部门表中存在过 主键约束： 列名 类型 PRIMARY KEY 声明为“...表中所有的记录行会自动按照主键列上的值进行排序。 一个表至多只能有一个主键列。 唯一约束： 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”的列上不能出现重复值，但可以出现多个NULL值。...非空约束： 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束的列上不能出现NULL，但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认值约束 列名 类型 Default 值 声明为“默认值”约束的列上没有值的将会默认采用默认设置的值
ECharts中dataZoom组件及散点图的绘制 dataZoom 组件是对 数轴（axis） 进行『数据窗口缩放』『数据窗口平移』操作。...dataZoom 组件现在支持几种子组件： 内置型数据区域缩放组件（dataZoomInside）：内置于坐标系中。...入口和配置项均在 toolbox中。 在代码中加入dataZoom组件 中第三列的数据) return val[2] * 40; //用回调函数控制点的大小(请查看官方文档)...}, data: [//data中第三个参数控制点的大小 ["14.616","7.241","0.896"],
下面是因INFORnotes的分享 与其他绘制森林图的包相比，forestploter将森林图视为表格，元素按行和列对齐。可以调整森林图中显示的内容和方式，并且可以分组多列显示置信区间。...森林图的布局由所提供的数据集决定。 基本的森林图 森林图中的文本 数据的列名将绘制为表头，数据中的内容将显示在森林图中。应提供一个或多个不带任何内容的空白列以绘制置信区间（CI）。...", theme = tm) # Print plot plot(pt) 编辑森林图 edit_plot可用于更改某些列或行的颜色或字体。...如果提供的est、lower和upper的数目大于绘制CI的列号，则est、lower和upper将被重用。如下例所示，est_gp1和est_gp2将画在第3列和第5列中。...但是est_gp3和est_gp4还没有被使用，它们将再次被绘制到第3列和第5列。
之前的文章JVM 如何处理未捕获异常 我们介绍了JVM如何处理未捕获异常，今天我们研究一个更加有意思的问题，就是在JVM中如果发生了未捕获异常，会导致JVM进程退出么。...关于什么是未捕获异常，我们在之前的文章已经介绍过，这里不再赘述，如欲了解，请阅读JVM 如何处理未捕获异常 辅助方法 一个产生未捕获异常的方法 //In Utils.java file public...，我们将验证以下场景 在子线程中制造未捕获异常 在主线程中制造未捕获异常 同时上面的场景，在通用的JVM和Android上表现有一些差异，我们也都会进行覆盖研究。...子线程中的未捕获异常 我们使用下面的代码，模拟一个在子线程中出现未捕获异常的场景。...所以出现未捕获的异常，默认就会走到了Android系统默认设置的所有线程共用的处理者。 如果发生在主线程中呢 前面说的都是子线程，那么如果主线程出现未捕获异常，进程应该会退出吧。
%>% 运算符将一系列修改图表的函数串联在一起。...函数 aes() 指定数据帧中哪些列应用于图表美学。...❞ geom_jitter(aes(fill=case_control,color=case_control), pch=21, width=0.1, size=2) ❝向图表添加了一个抖动散点图。...fill 和 color 美学设置为 case_control，这意味着点的填充和颜色将基于该列的值。参数 pch 指定点的形状，width 指定点的宽度，size 指定点的大小。...参数 geom 指定使用哪种误差条，参数 width 控制误差条的宽度。
EasyCVR平台支持海量视频汇聚管理，能兼容多类型的设备接入，可覆盖市面上大多数的视频源设备，包括各种IPC、NVR、视频服务器、单兵设备、编码器设备等。...平台可对前端接入设备进行统一管理，并能支持采用设备树对设备进行分组、分级管理，可支持设备状态监测、云端运维等功能，实现对海量接入资源的集中控制与权限分配。...有用户反馈，在EasyCVR的视频广场模块，点击左侧列表的分组，然后点开到通道，这时点击在线通道提示“通道未开启”。针对该反馈，我们立即进行了排查。...1）查看接口：2）查看此处代码：排查发现，两边online字段的写法不一样，因此导致代码逻辑判断错误，从而导致通道操作提示异常。3）将此处代码进行修改：4）修复此问题，点击通道已无报错。...平台可提供视频监控直播、录像、云存储、检索与回看、智能告警、服务器集群、平台级联、数据共享等能力，可应用在多场景中，如：智慧工地、智慧校园、智慧社区、智慧工厂等等。
图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2，图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值，且NULL值无处不在，而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...有一个思路：把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表，这个表只有两个字段，一个是序号，另一个是去 NULL 后的值。...比如 tag1 列变成 t1 表，tag2 列变成 t2 表,tag3 列变成 t3 表。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行，最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 SQL（我偷懒了，直接把原数据通过 SELECT 子句生成了）。...，按值在原表的列出现的顺序设置了序号，目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。
所以Java中对异常做出了如下归类。...运行时错误是因为在Java在运行的过程中遇到不可以执行的错误 当我得 ? 逻辑错误是因为程序没有按照预期结果执行，异常就是指程序运行时发生错误，而异常处理就是要对这些错误进行处理 ?...java中得异常类 Throwable ? Throwable分别被两个两个类继承 Error erro是程序无法处理的错误，表示运行应用程序中较严重问题。...另一个维度的分类 可检查异常 可查异常（编译器要求必须处置的异常）：正确的程序在运行中，很容易出现的、情理可容的异常状况。...这种异常的特点是Java编译器会检查它，也就是说，当程序中可能出现这类异常，要么用try-catch语句捕获它，要么用throws子句声明抛出它，否则编译不会通过。
分组分析 根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。 定性分组 定量分组 分组统计函数： groupby(by=[分组列1,分组列2,...])...参数说明： by 用于分组的列 中括号 用于统计的列 agg 统计别名显示统计值的名称，统计函数用于统计数据 代码示例： import numpy import pandas data = pandas.read_csv
Node.js 程序运行在单进程上，应用开发时一个难免遇到的问题就是异常处理，对于一些未捕获的异常处理起来，也不是一件容易的事情。...未捕获异常的程序 下面展示了一段简单的应用程序，如下所示： const http = require('http'); const PORT = 3000; const server = http.createServer...实现一个 graceful.js 实现一个 graceful 函数，初始化加载时注册 uncaughtException、unhandledRejection 两个错误事件，分别监听未捕获的错误信息和未捕获的...这一次，即使右侧 /error 路由产生未捕获异常，也将不会引起左侧请求无法正常响应。...该模块还提供了对于 Node.js 中 Cluster 模块的支持。
1、Group by 进行分组查询, group by 子句可以将数据分为若干个组 1.1 分组查询 注意: 出现在 SELECT 子句中的字段，如果不是包含在多行函数中，那么该字段必须同时在...1.2 带 where 的分组查询 注意: group by 子句要写到 where 子句的后面 a) 查询每个部门的人数和平均工资, 排除 10 部门 select deptno, count(...子句中不允许使用分组函数, 分组函数用于分组前过滤 having 用于过滤分组后的条件 a) 查询每个部门的总工资和平均工资, 排除平均工资低于 1600 的部门 select deptno...分组查询时相关关键词的顺序： from–>where–>group by–>select–>having–>order by a) 在 emp 表中，列出工资最小值小于 2000 的职位 select...需 要保证值的顺序和列的顺序一致. insert into temp2 (empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, comm, deptno) values (1234
一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...(*([k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后，结果如下图所示： 方法四 这里【月神】给出了三个方法，下面展示的这个方法和上面两个方法的思路是一样的...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...【月神】和【瑜亮老师】太强了，这个里边东西还是很多的，可以学习很多。
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