,value,rank FROM MyTable GROUP BY myField AGG BY TOP2(value) as (value,rank); 优势 可以通过 FlinkSQL 来实现表值聚合的需求...缺点 语法固定，示例关键字必须存在并进行描述，where 可以加在 FROM 和 GROUP BY 之间。 四、Dlink 本地实现分组 Top2 本示例通过 Dlink 的本地环境进行演示实现。...`rank` from aggscore b 本 Sql 使用了 Dlink 的增强特性 Fragment 机制，对 jdbc的配置进行了定义。...同步执行SELECT查看中间过程 由于当前会话中已经存储了表的定义，此时直接选中 select 语句点击同步执行可以重新计算并展示其计算过程中产生的结果，由于 Flink 表值聚合操作机制，该结果非最终结果...GET_KEY(b.data,'english','0') as int) from student a left join aggscore2 b on a.sid=b.sid 本实例通过表值聚合将分组后的多行转单列然后通过
选择的索引值 var maxIndex=$("#select_id option:last").attr("index"); //获取Select最大的索引值 jquery获取Select元素，并设置的.../ 设置Select的Value值为4的项选中 $("#select_id option[text='jQuery']").attr("selected", true); //设置Select的Text...值为jQuery的项选中 jQuery添加/删除Select元素的Option项： $("#select_id").append("Text...=0]").remove(); }//这个表示：假如我们希望当选择选择第三类时：如果第四类中有数据则删除，如果没有数据第四类的商品中的为默认值。在后面学习了AJAX技术后经常会使用到！...).remove(); //删除值为3的Option $("#select_id option[text='4']").remove(); //删除TEXT值为4的Option 清空 Select:
今天，May带来数据管理常用的工具reshape2，这个包的作用在于可以对数据进行变形，然后组成自己想要的数据内容。...measure你要进行融合的变量 #na.rm是否排除缺失值 问题1：判别识别变量 首先，请注意，如果标识变量的设置，不能得出测量唯一测量值，那么这个融合过程就会出现问题。...可以理解为如果我在下面的实验中选择的识别变量X中存在两个值都是1，那么变量X就不可以作为识别变量，因为如果这样，即使可以进行融合，但是在进行重铸的时候就会发现重铸的数据是计数而不是数据值，这在问题2中有所体现...同时，上述的情况也并非error，这恰恰是我们利用dcast进行计算的一个方法，如下，我们可以使用简单的sum函数，汇总不同AQI中五项指标的值。...其实，数据管理的含义要比数据准备更大一些，基本上与数据有关的所有操作都可以视为一种数据管理行为，而数据准备更具有针对性，包括更具需求创建新变量、筛选变量、数据清洗和合并数据等系列操作。
包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数是使用C写的，大大加快数据运行速度。...，比如data.frame和data.table等； file 输出文件名,""意味着直接输出到操作台； append 如果TRUE,在原文件的后面添加； quote 如果"auto...，当用file==""时，自动忽略此参数; verbose 是否交互和报告时间 dcast.data.table 和reshape2包的dcast一样， 这个函数用来重铸表格，并且再在大数据的处理上...作为一个影响因素，作为tag，先按v1、v2汇总，再将对应的v4值分为v3=1和v3=2两类，查看v1、v2取值相同v3不同对应v4的情况，这个时候用dcast或者会更加方便，如下 melt...，可以对应列号，也可以对应列名；缺失的话，非测量变量会被赋值； measure.vars 测量变量组成的是矢量或者列表，可以对应列号和列名，也支持pattern函数，下面会提到，如果缺失，非
数据处理过程中，针对数据框，可以进行列的添加，以及长、宽数据的转化。 在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。...)，且修改长数据中的列名 airMelt2 <- melt(airquality, id.vars = c("month", "day"), 1.2 cast函数 （长转宽） dcast：左边参数表示"...比如，我们的ID variables不包含day， dcast(airMelt3, month ~ variable) 可以看到每个单元是month与climate组合的个数。...所得到数据是month对应的day的记录数 1.2.3 聚合(aggregate)这些数据，比如取mean，median，sum。比如计算均值，通过na.rm = TRUE删除NA值。...dcast(aql, month ~ variable, fun.aggregate = mean, na.rm = TRUE) 二 $、with、within、transform等进行列的添加 head
可与博客对着看：R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等） ———————————————————————————————————————————————— 基于监督算法的情感分析存在着以下几个问题...1.2 数据清洗（一、二级） 文本数据清洗步骤有很多：一级清洗（去标点）、二级清洗（去内容）、三级清洗（去停用词，这个步骤一般分词之后）（具体可参考博客第二部分内容：R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总...`dcast`函数，原因在于它们的中间过程要进行矩阵的转换。...， randomForest中的参数，importance设定是否输出因变量在模型中的重要性，如果移除某个变量，模型方差增加的比例是它判断变量重要性的标准之一，proximity参数用于设定是否计算模型的临近矩阵...图5 形成了图5的矩阵，term中id、tf、df、idf、tfidf项为空值。之后通过dcast函数形成了随机森林所要的数据结构，来进行后续的分析。
接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...type, class)] #> type class N #> 1: model vehicle 2 #> 2: model people 2 #> 3: toy vehicle 2 可以对每个分组进行统计计算...例如将toy_tests的每个产品质量得分按照年和月进行对齐 toy_tests[, ym := substr(date, 1, 6)] toy_quality = dcast(toy_tests, ym...(year = year(date))] par(oldpar) 这里我们没有为plot()设定data参数，图像也成功绘制，这是因为该操作是在data.table的语义中进行的。
`dcast`函数，原因在于它们的中间过程要进行矩阵的转换。...随机森林模型，分类和回归预测的操作不同之处在于判断因变量的类型，如果因变量是因子则执行分类任务，如果因变量是连续性变量，则执行回归预测任务。...， randomForest中的参数，importance设定是否输出因变量在模型中的重要性，如果移除某个变量，模型方差增加的比例是它判断变量重要性的标准之一，proximity参数用于设定是否计算模型的临近矩阵...test一样 testtfidf <- rbind(testtfidf, temp) tail(testtfidf) #检查一下是否整理正确 test dcast(data =...图5 形成了图5的矩阵，term中id、tf、df、idf、tfidf项为空值。之后通过dcast函数形成了随机森林所要的数据结构，来进行后续的分析。
之前碰到asp.net core异步进行新增操作并且需要判断某些字段是否重复的问题，进行插入操作的话会导致数据库中插入重复的字段！下面把我的解决方法记录一下，如果对您有所帮助，欢迎拍砖！...场景：EFCore操作MySql数据库的项目，进行高并发插入操作 需求：消息队列，最后进行新增数据的操作，插入前判断某些字段是否重复 问题：采用await db.SaveChangesAsync()进行提交操作前...测试100条一样的数据进行并发插入，结果数据库中插入成功四条重复数据！ 原因分析：有可能是await db.SaveChangesAsync异步进行操作导致的时差问题！...解决方案： 第一种方案： 数据库中对表设置复合主键，即把需要判断不能重复的字段组合起来设置主键（不建议这种方式）; 第二种方案：数据库插入操作采用同步的方式进行插入，即：await db.SaveChangesAsync...以上就是asp.net core异步进行新增操作并且需要判断某些字段是否重复的三种解决方案！希望对您有所帮助！
航班日期——天 “dep_time” 航班起飞时间 “dep_delay” 航班延误时长 “arr_time” 航班到达时间 “arr_delay” 航班到达延误时间 “cancelled” 航班是否取消...data.table列索引 列索引与数据框相比操作体验差异比较大，data.table的列索引摒弃了data.frame时代的向量化参数，而使用list参数进行列索引。...为了操作体验更佳，这里的list可以简化为一个英文句点符号。即： mydata[,....当整列和聚合的单值同时输出时，可以支持自动补齐操作。 当聚合函数与data.table中的分组参数一起使用时，data.table的真正威力才逐渐显露。 mydata[,....左手用R右手Python系列——数据合并与追加 长宽转换： 长宽转换仍然支持plyr中的melt/dcast函数以及tidyr中的gather/spread函数。
（dcast-输出时返回一个数据框。acast-输出时返回一个向量/矩阵/数组。） cast 函数的作用除了还原数据外，还可以对数据进行整合。 dcast 输出数据框。...y变量的数量 #stat="identity"表示条形的高度是y变量的值 scale_fill_manual(values = colorRampPalette(brewer.pal(11...下面介绍下基本用法 library(RColorBrewer) display.brewer.all() # 查看所有颜色 # brewer.pal.info # 返回画板名，最大颜色数，调色板类型，是否对色盲友好...极端型Diverging，生成深色强调两端、浅色表示中部的颜色，可用来标注数据中的离群点。 离散型Qualitative，生成彼此差异明显的颜色，通常用来标记分类数据。...colorRampPalette(cols) image(volcano, col=pal(22)) # 数据集volcano，颜色设置为：Spectral调色板选择11个颜色，在这11个颜色之间进行连续取值
每天成交额最大的10%的股票的平均收益率和成交额最小的10%的股票的平均收益率的相关系数是多少？ 注：关于题目数据的问题可参考R练习50题-第一期！ 习 题 22 22....接下来以日期date和行业industry进行分组，最后在每组中以amount最大值除以amount最小值：times = amount[1]/amount[.N]。...注：在此处有一个data.table的小技巧，i中的排序和选择的操作的在代码中分成了两步，这是因为这两个部分不能够以order(date, industry, -amount) & amount > 0...本题与25题类似，总体可参考25题进行作答，此处不做赘述。 27. 每个行业每天成交额超过该行业中股票成交额80%分位数的股票的平均收益率是多少？ data[, ....line 4 在删除tag = "other"的这些观测之后，用dcast将表进行变形，把观测值max10%和min10%变成两个变量名，而后在这两个变量名下填充ret_aver的观测值：dcast(.
Q&A：在melt和dcast之间反复横跳 写在前面 各位水友大家好，自从上一次发布了改版的推文说明之后，大喵和村长收到了很多水友的问题，我们也对这些问题进行了回复，希望能对大家R语言的学习有所帮助，在此先谢谢各位的支持...这就是源于数据的横向与纵向记录规则不明确导致的，在两个方向都可能会存在缺失值。在进行宽表到长表的转化过程中，这样的缺失值同样会保留下来。因此要对数据进行该操作。...此外关于函数筛选的用法，这里不进行阐述，关于这内容的详细解读可参考R语言：以多列标准筛选特定行。 此外对variable这个变量进行了更改。...最后一部分代码则为melt的逆操作： data dcast(.SD, `姓名` ~ variable, value.var = c("用药名称", "用法", "用量", "服药时间...总结 该问题最主要考察了对数据结构的理解，如何在记录规则混乱的情况下，进行数据结构化处理。长表和宽表之间的相互转换，有时会在数据清洗中用到，对melt和dcast两个函数的理解需要深入。
reshape2中的dcast函数可以完成数据长转宽的需求： dcast( data=data1, #数据集名称 Name+Conpany~Year #x1+x2...内的两个函数所需参数少，逻辑上更好理解，自始至终都围绕着data，key、value三个参数来进行设定，而相对老旧的包reshape2内的melt\dcast函数在参数配置上就显得不是很友好，他是围绕着一直不变的主字段来进行设定的...（宽转长）操作，甚至连内部参数都保持了一致的风格。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...通常这种操作也可以借助堆栈函数来达到同样的目的。
2024-07-27：用go语言，给定一个正整数数组，最开始可以对数组中的元素进行增加操作，每个元素最多加1。 然后从修改后的数组中选出一个或多个元素，使得这些元素排序后是连续的。...2.初始化一个空的映射 f 用于存储每个数字及其相邻数字出现的次数。 3.对输入的数组 nums 进行排序，确保数组中的元素是升序排列。...4.遍历排序后的数组 nums，对于数组中的每个元素 x： • 更新映射 f[x+1] 为 f[x] + 1，表示 x+1 与 x 相邻的数字出现的次数。...• 更新映射 f[x] 为 f[x-1] + 1，表示 x 与 x-1 相邻的数字出现的次数。 5.遍历映射 f 中的所有值，取其中的最大值作为答案。...总的时间复杂度为 O(nlogn) 其中 n 是输入数组的长度，主要由排序算法造成。 总的额外空间复杂度为 O(n)，用来存储映射 f。
长数据 长数据一般是指数据集中的变量没有做明确的细分，即变量中至少有一个变量中的元素存在值严重重复循环的情况（可以归为几类），表格整体的形状为长方形，即 变量少而观察值多。 data1 ?...image.png 宽数据 宽数据是指数据集对所有的变量进行了明确的细分，各变量的值不存在重复循环的情况也无法归类。数据总体的表现为 变量多而观察值少。 如将上述表格按年龄组展开 data2 ?...主要用到两个函数：melt和cast melt：将wide-format数据“熔化”成long-format数据； dcast：获取long-format数据“重铸”成wide-format数据。...以上述两个表格转化为例： dcast：data1转化成data2,即保留年份和月份，将年龄组分别展开 data2dcast(data1,年份+月~年龄组) 合并数据到一列时使用melt，生成的variable...的为原来的四个年龄分组，value为原来的比例 data1<-melt(data2, id.vars = c("年份",'月')) ?
用go语言，给定一个二进制数组 nums，你可以对数组进行以下操作任意次（包括0次）： 选择任何一个下标 i，并将从该下标开始到数组末尾的所有元素进行反转。反转的意思是将0变为1，或将1变为0。...大体步骤如下： 1.初始数组是 [0, 1, 1, 0, 1]，初始操作次数 ops = 0。 2.在遍历过程中，根据当前元素和操作次数的奇偶性来决定是否增加操作次数。...4.继续遍历，下一个元素为 1，此时操作次数为奇数，不需要进行反转，操作次数不变。 5.遍历到下一个元素 1，仍然不需要反转，操作次数不变。...6.下一个元素为 0，操作次数为奇数，需要进行反转，此时数组变为 [1, 1, 1, 1, 0]，操作次数加1。...7.最后一个元素是 1，操作次数为偶数，需要进行反转，此时数组变为 [1, 1, 1, 1, 1]，操作次数加1。 最终的操作次数为 4，将数组中所有元素变为 1 需要进行 4 次操作。
其中，data.table里的`dcast`函数比reshape2包里的`dcast`好用，尽管他们的参数都一样，但是很多人还是比较喜欢老朋友reshape2包,然而这一步需要大量的内存，本书在服务器上完成的...，如果你的电脑报告内存不足的错误，可以使用data.table包里的`dcast`函数试试。...该函数可以对于点集，做附近的画像，比较好用。 2、关系网络中的线集E （1）线集的类型 关系网络中线的关系比较多，loop线就是循环到自己的点，1-2-1；multiple代表线的重叠。...which_loop(g) #线是否能够指回自己，1-1就是指回自己 which_multiple(g) #是否有重复线，后面1-1与前面1-1重复了 （2）线集属性 线的属性中，自编译函数能够拿到线权重...g<-set_vertex_attr(g,"name",value=V(g)$label) 原理就是把点集的标签，打到线集上来，name是默认的设置。 线集的属性中也可以跟数据集一样进行筛选操作。
示例一： /** * 大厂面试题（微博、百度、腾讯）： * 两个Integer的引用对象传递给一个swap方法的内部进行交换，返回后，两个引用的值是否会发生变化 */ public class...数组元素作为函数的实参时，用法跟普通变量作参数相同，将数组元素的值传递给形参时进行函数体调用，函数调用完返回后，数组元素的值不变。...线程对变量的所有操作（读取、赋值）都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量。...使用反射机制，传递的是数组元素对应的地址，这样形参数组和实参数组共占用一段内存单元，当形参值发生变化时，实参值也发生变化。 查看反编译结果 ?...private final int value; 交换的是引用地址，修改成员变量final value的值，可用通过反射机制修改。
用month + day ~ variable告诉dcast月份和日期是变量，转换成的长数据与原始数据除了变量列的序号不一样，其他都一致。...当我们转换数据并且每个单元格有多个值时，还需要使用fun.aggregate=告知dcast以什么方式重新组合数据，是平均值（mean）、中位数（median）还是总和（sum）。...，奖励一份CheatShet 别人的电子书，你的电子书，都在bookdown R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 基础概念和矩阵操作 R语言 - 热图简化...iTOL快速绘制颜值最高的进化树！...使用dplyr进行数据操作30例 交集intersect、并集union、找不同setdiff R包reshape2，轻松实现长、宽数据表格转换 1数据类型（向量、数组、矩阵、 列表和数据框） 2读写数据所需的主要函数
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