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Pythonpandas之透视

Pythonpandas之透视 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Pythonpandas之透视,希望能够帮助大家进步!!! 聚合Padans里的聚合即是应用组的方法对框进行聚合,常见的有min(最小)、max(最大)、avg(平均值)、sum(求和)、var()、std(标准差)、百、中位等。 框概览可以通过describe方法查看当前框里值型的信息,主要包括条、均值、标准差、最小值、25、50、75、最大值方面的信息。 如果是查看某列的信息,在框下加“.”列名即可。 (两列以上),当前以等级、排名列为例,聚合函是最大值(max)。

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    PHP做

    前段时间的主要工作是开发公司产品的安装量和回访量,则由客户端调用C接口写入mysql库,即我们只需要客户端写入的原始即可。 接下来对每个步骤进行梳理:1、C接口直接写到安装和回访,原始采用按年,按天区。原始量比较大,也不适合PHP写入。2、转移更新完之后即可根出报,因为的字段8个左右,所以累到一定时间之后,这个也将会很多,前台不适合直接从这里取报。5、其他报。 这意味着唯一键要调整,大部结构都需要调整了。原始有的有序列号,有的没有,所以首先是原始一增加序列号字段,因为转移的只将特定的字段值写进去,所以原始的调整对不会有影响。 调整时先停下所有的脚本,近期直接删除重建即可,唯一因为需要处理,边转移边处理一下即可,报保留原有。所以整个过程下来调整并不算大,只是因为量比较大,处理觉得麻烦一点而已。

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    Python-特征-()

    概要用指标对定量进行描述,常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行。 1、集中趋势的度量(1)均值:均值为所以的平均值。若算n个观察的平均算公式为: ? 有时,为了反映在均值中不同成的重要程度,为每个观察值 赋予 可以得到加权平均值: ? (2)中位:将所有值从小到大排好序,位于序列中间(位置)的那个。即在全部中,小于和大于中位一样多(3)众:众集中出现最频繁的值。 2、离中趋势度量(1)极差极差=最大值-最小值极差对集的极端值非常敏感,并且忽略了位于最大值于最小值直接的布情况。(2)标准差标准差度量偏离均值的程度,算公式为: ? (3)变异系变异系度量标准差相对于均值的离中趋势,主要用来比较两个或多个具有不同单位或者不同波动幅度的集的离中趋势。算公式为: ? (4)四位间距四包括上四和下四

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    应用空间空间

    作者 | 周运来在之前的文章中,我们提出地理学三大定律是完全适用于空间的。 空间,如果离开空间信息,只用其达矩阵那么单细胞的所有点当然是完全能跑得通的,但是有两点我们需要追问:这样做的生物学意义是什么既然你忽视了空间,为什么要做空间达,而不是只做达这两个问题值得我们思考 首先,我们来熟悉一下空间中包含的类型:我们看到图象空间达这三种类型都可以对应到矩阵的形式上,也就是在这里我们面对的是三个矩阵。既可以对他们别做,也可以将他们联系在一起。 结合空间当然是我们喜闻乐见的了,但是我们先来看看图象。 为了致敬原作,文章部内容我们将在下面复现H&E图像辅助细胞聚类首先,我们配置好演示用的R包和

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    应用空间空间

    空间信息在空间转录组中的运用Giotto|| 空间工具箱SPOTlight || 用NMF解卷积空间stLearn :空间轨迹推断Seurat 新版教程:空间转录组(上)Seurat 新版教程:空间转录组(下)scanpy教程:空间转录组10X Visium:空间转录组样本制备到定量免疫浸润在单细胞研究中的应用在之前的文章中,我们提出地理学三大定律是完全适用于空间空间,如果离开空间信息,只用其达矩阵那么单细胞的所有点当然是完全能跑得通的,但是有两点我们需要追问:这样做的生物学意义是什么既然你忽视了空间,为什么要做空间达,而不是只做达这两个问题值得我们思考 首先,我们来熟悉一下空间中包含的类型:?我们看到图象空间达这三种类型都可以对应到矩阵的形式上,也就是在这里我们面对的是三个矩阵。既可以对他们别做,也可以将他们联系在一起。 结合空间当然是我们喜闻乐见的了,但是我们先来看看图象

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    简易 11 | Web Scraper 抓取

    【这是简易系列的第 11 篇文章】今天我们讲讲如何抓取网页里的。首先我们一下,网页里的经典是怎么构成的。 First Name 所在的行比较特殊,是一个头,示信息类2-5 行是的主体,展示类内容经典就这些知识点,没了。下面我们写个简单的 Web Scraper 爬虫。 观察一下你就会发现,这些其实就是类型的类,在这个案例里,他把车次、出发站、开车时间等类都列了出来。 刚开始抓取时,我们先用 Data preview 预览一下,会发现很完美:抓取后,在浏览器的预览面板预览,会发现车次这一列为 null,意味着没有抓取到相关内容:我们下载抓取的 CSV 如果真的想抓取,我们可以用之前的方案,先创建一个类型为 Element 的 container,然后在 container 里再手动创建子选择器,这样就可以规避这个问题。

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    基于Python之pandas

    pandas模块为我们提供了非常多的描述性的指标函,如总和、均值、最小值、最大值等,我们来具体看看这些函:1、随机生成三组 import numpy as npimport pandas np.random.normal(size = 100)+3)d2 = np.random.f(2,4,size = 100)d3 = np.random.randint(1,100,size = 100)2、用到的函 描述性1:describe() result = bank.describe() pd.DataFrame(result ) #式化成DataFrame ? 描述性2:describe(include=)include中填写的是类型,若想查看所有,则可填写object,即include=;若想查看float类型的,则为include 我们只需要这样操作 df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 以上这篇基于Python之pandas就是小编享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考

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    -(op=view)

    -(op=view)1. 概述模式也可以查看报,但是其可以对报结果进行不页预览及在线:排序、二次过滤等。 下面我们以内置的行式报纵向扩展 .cpt 模板为例,来看看的使用方式以及其一些属性的设置。2. (op=view)1)打开设器,在模板面板中找到docPrimaryDetailReport行式报纵向扩展.cpt。 注:模式下可以显示 视图树控件 注:预览排序需要把最前面的父设置为列(其它列为组),否则除了最父,其他无法排序。3. 设置设置仅对  预览模板生效。 在设器中点击模板>模板 Web 属性>设置,就可以对页面进行设置。

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    |R-描述性

    前文介绍了脏中缺失值|R-缺失值处理和异常值|R-异常值处理的常规处理方法,之后就可以对进行简单的描述性,方便我们对有一个整体的认识。 常见描述性可以通过最小值、下四、中位、上四和最大值,均值、众、标准差、极差等查看布和离散程度;通过偏度(布形态呈现左偏或右偏)和峰度(布形态呈现尖瘦或矮胖)等查看的正态与否 下面简单的介绍如何使用R实现值型变量的上述量。1 基础包中summary()函 可得到值型变量的最小值、下四、中位、上四和最大值。 #使用自带的mtcars集,选择mpg,disp和hp三个值型变量进行。head(mtcars)data

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    的设原则

    对人力资源从业者来说,进行人力资源的难点是对对于一些方法的掌握,和相关的一些软件的操作,以及一些的思维,其中最基础的是的视觉化呈现,我们日常看到的都是以字为主,我们要做的是通过图的形式 图如果去的话会有两种类型的图,一种是概念类的,这种图是通过一些SMART的图,或者一些美化过的经过设的图,来进行视觉化的的展示,这种图相对于职场的来说,做图比较有难度,因为会涉及到一些专业的设的软件 另外一种图是资料图,这种图更多是在EXCEL的基础上,根进行商业图的设,比如我们常规使用的 柱状图,折线图,面积图,条形图等,这些图相对来说在设制作上比较的简单,更多是要求使用者有这种的思维 -----------------------------------------------------------------------------------原则 1: 简化去干扰 在我们进行的时候 ,图有很多干扰的元素,比如网,背景,颜色,字等,我们需要遵循简化的原则,去除一切干扰我们看图的元素,应该站在见图者的角度来进行图的简化。

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    Python模块 | pandas做(三):相关函

    算操作1、pandas.series.value_countsSeries.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None them into half-open bins, a convenience for pd.cut, only works with numeric data dropna : 布尔型,默认为True,示不包括 Include only float, int, boolean data Returns: count : Series (or DataFrame if level specified)最大最小值标准 axis : {index (0), columns (1)} skipna : 布尔值,默认为True.示跳过NaN值.如果整行列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level **kwargs)参: axis : {index (0), columns (1)} skipna :布尔值,默认为True.示跳过NaN值.如果整行列都是NaN,那么结果也就是NaN level

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    之路—的描述性

    原创:a廉小宝的描述性将知识点关键概念也记录下来加一些自己的理解,知识是第一生产力?使用编程语言对所学知识加以实践,实践才能体现理论的价值⛽️理论:描述的维度及指标? 此时,应该用 几何平均值来示由这样的值组成的集合的集中趋势。例如,银 行的平均存款年利率、汽车工厂每条生产线的平均产品合率、国家十 年来的平均发展速度等。 比如 生产线上工序1合率为85%,工序2合率为97%,工序3合率为94% … 那么生产单件的产品的合率为?众集合中出现次最多的值被称为众。 因此,中位常 被用来度量具有偏斜性质的集合的集中趋势(啥时候国家局公布一下工资中位让我知道我没有怎么拖后腿)的离散程度描述极差极差又被称为全距,是指集合中最大值与最小值的差值,示 通常的做 法是从总体中随机抽取一定量的样本值,然后用样本值的方 差和标准差来估总体的方差和标准差。为了区,样本的均值用x- 示,样本方差用s2示,样本标准差用s示。

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    挖掘 - 05概率

    学基础运算1 方差的算在学中为了观察的离散程度,我们需要用到标准差,方差等算。我们现在拥有以下两组,代着两组同学们的成绩,现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。 在学中,对于二项布来说,二项系是必不可少的知识,关于二项布我们后边会讲到。2 用Python获得二项系首先需要声明一个函,函接收两个参,一个是n,一个是k,返回值为其二项系的值。 它们的结果互不影响,我们在学中称S与T是独立试验。 像上边的示a1到a1000的和我们可以这样达: ? Σ(读西玛)符号在学中非常的常见,在以后的学习中,你也几乎可以在任意一个算法模型中见到这个符号,所以它的特点也一定要掌握。 我们来用Python实现这一过程和输赢的总金额呈现的布情况。:我们用字1来示抛得的结果为正面,用字-1来示抛得的结果为反面。

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    SVG绘图

    用SVG绘图写一个的效果,类似于百度图工具Echarts实现的效果。实现效果如下:? 实现代码如下: SVG绘图 body { text-align: center; } svg { background: #f0f0f0; } SVG绘图 var w = 600 + 100 整体放大40倍 getAttribute用于获取,setAttribute用于设置 s1.setAttribute(width, w); s1.setAttribute(height, h); 此为js组 ,如果用单引号括起来,明是json字符串,里面要加双引号 var data = ; 算每个柱子的宽度 var colWidth = 600 (2 * data.length + 1); 遍历每个对象 (var i = 0; i < data.length; i++) { 取出每个对象 var d = data; 每个柱子的宽度 var cw = colWidth; 每个柱子的高度,用高度系乘以倍率

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    简易(七):Web Scraper 抓取页器翻页

    今天我们讲讲如何抓取网页里的。首先我们一下,网页里的经典是怎么构成的。? First Name 所在的行比较特殊,是一个头,示信息类2-5 行是的主体,展示类内容经典就这些知识点,没了。下面我们写个简单的 Web Scraper 爬虫。 观察一下你就会发现,这些其实就是类型的类,在这个案例里,他把车次、出发站、开车时间等类都列了出来。? 8 月 2 日是蔡徐坤的生日,为了达庆祝,在微博上粉丝们给坤坤刷了 300W 的转发量,微博的转发正好是用页器割的,我们就一下微博的转发信息页面,看看这类怎么用 Web Scraper ● 简易(六):Web Scraper 翻页——抓取「滚动加载」类型网页● 简易(二):Web Scraper 初尝鲜,抓取豆瓣高电影● 简易 (一):源起、了解 Web Scraper

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    Layuitemplet的无法合

    写在前面在使用layui的时候,有一个列是使用templet,依其他两个列算得到。在该列开启合行,一直显示是0 。其他两列正常。在社区和百度上寻找过答案,并没有相关介绍。 parseData配置中提供了parseData方法,可以在请求了接口之后,进一步处理式。 , 解接口状态 msg: res.message, 解提示文本 count: res.total, 解长度 data: res.data.item 解 }; } ,…… 其他参}) ;以上的场景,应该在parseData里算出新的列,然后再渲染到里let data = [];$.each(obj.data, function (index, item) { let tem = item.game_hardjifen - item.game_jifen, }; data.push($.extend(tem, item))});obj.data = data;个人理解templet 应该用来实现样式的调整,比如根值的不同显示不同颜色而

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    实例:学在中的应用实例

    、电商到零售,从抓取、挖掘到可视化,可谓百花齐放。 但是作为师,内功还是非常重要的,而内功之一,就是学知识,这点是非常重要的。任正非很重视学。他说:算机科学不仅仅是技术,还应该以学为基础。 大需要学,信息科学需要学,生命科学也需要学。国家要搞人工智能,更要重视学。学不是一个纯粹的学科,而是每一个学科都要以学为基础。 那么作为师,要如何依上面的衡量每个唤醒方案的效果,选出最优方案呢?这个问题结合业务的,还是可以实现的。但是这里主要结合基本的学知识来做基本的。 通过以上,主要还是想说明一点,学知识在中,起着非常重要的作用,是师需要掌握的内功心法。?

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    库设之商品2

    本文链接:https:blog.csdn.netweixin_44580977articledetails100088074 在上一期,规确定以后,就可以添加商品了,先看下 1. 该描述的是一个抽象的商品,比如 iphone8;与我们前面的基本类似,但是似乎少了一些字段,比如商品描述。 因为很多场景下我们只需要查询特有规属性,如果放在一起,每次查询再去离比较麻烦。比如,商品详情页展示可选的规时: ? 这个设在商品详情页会特别有用: ? 当用户点击选中一个特有属性,你就能根 角标快速定位到sku。 这样,在页面展示规信息时,就可以根key来获取值,用于显示。3.总结库设要从显示物理中抽象物体的属性,将相同的属性抽离,创建简单,便于查询的结构

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    库设之商品1

    1.2 思考并发现问题弄清楚了SPU和SKU的概念区,接下来我们一起思考一下该如何设。首先来看SPU,大家一起思考下SPU应该有哪些字段来描述? 1.31.3.1 SPU 同一类通用属性仔细查看每一种商品的规你会发现:虽然商品规千变万化,但是同一类商品(如手机)的规一的,有图为证:华为的规: ? 三星的规: ? 也就是说,商品的规应该是与类绑定的。每一个类都有一的规模板,但不同商品其参值可能不同。如下图所示: ? 也就是说,我们没必要单独对SKU的特有属性进行设,它可以看做是规中的一部。 如果按照传库设,这里至少需要3张:group:代组,与商品类关联param_key:属性名,与组关联,一对多param_value:属性备选值,与属性名关联,一对多这样程序的复杂度大大增加

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