假设我们有下面这个DataFrame，两列为id和texts： id texts 0 Array("a", "b", "c") 1 Array("a", "b", "b", "c", "a") texts中的每一行都是一个元素为字符串的数组表示的文档...我们想要将其转换为类别型，设置numBuckets为3，也就是放入3个桶中，得到下列DataFrame： id hour result 0 18.0 2.0 1 19.0 2.0 2 8.0 1.0 3...4.0 4.0 5.0 5.0 在这个例子中，Imputer会替换所有Double.NaN为对应列的均值，a列均值为3，b列均值为4，转换后，a和b中的NaN被3和4替换得到新列： a b out_a...，类似R中的公式用于线性回归一样，字符串输入列会被one-hot编码，数值型列会被强转为双精度浮点，如果标签列是字符串，那么会首先被StringIndexer转为double，如果DataFrame中不存在标签列...，通常用于海量数据的聚类、近似最近邻搜索、异常检测等； 通常的做法是使用LSH family函数将数据点哈希到桶中，相似的点大概率落入一样的桶，不相似的点落入不同的桶中； 在矩阵空间（M，d）中，M是数据集合
Sub 过程名() 'Sub表示过程，在执行宏或图形右击指定宏中看得到，不能返回值 Call 函数名(Array(1, 2), b) '调用过程并把返回值放入r End Sub '结束过程 Function...函数名(a, Optional ByVal b) 'Function表示函数，在单元格中也可以使用，宏列表看不到，可以使宏列表简洁 'VBA默认ByRef会改变原参数的值，所以加了ByVal If...IsMissing(b) Then b = 1 '为加了Optional的可选择性省略参数设定值 ReDim arr(UBound(a)) '定义可变数组，UBound()是求最大下标值 arr(1...) = b 函数名 = arr '返回值，仅Function可用 Exit Function '退出函数，不要用return，return是在一个程序中回到GoSub后一行 End Function...'结束函数
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 大家都知道，在计算机中，IO一直是一个瓶颈，很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生，今天聊一聊过滤器，先说一个场景...空间效率低是因为在相同的误判率下，布谷鸟过滤器的空间利用率要明显高于布隆，空间上大概能节省40%多。不过布隆过滤器并没有要求位图的长度必须是2的指数，而布谷鸟过滤器必须有这个要求。...首先布谷鸟过滤器还是只会选用两个hash函数，但是每个位置可以放置多个座位。这两个hash函数选择的比较特殊，因为过滤器中只能存储指纹信息。当这个位置上的指纹被挤兑之后，它需要计算出另一个对偶位置。...fp = fingerprint(x) p1 = hash1(x) % l p2 = hash2(x) % l 我们知道了p1和x的指纹，是没办法直接计算出p2的。...fp = fingerprint(x) p1 = hash(x) p2 = p1 ^ hash(fp) // 异或 从上面的公式中可以看出，当我们知道 fp 和 p1，就可以直接算出p2。
- 目录 - 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时...空间效率低是因为在相同的误判率下，布谷鸟过滤器的空间利用率要明显高于布隆，空间上大概能节省 40% 多。不过布隆过滤器并没有要求位图的长度必须是 2 的指数，而布谷鸟过滤器必须有这个要求。...首先布谷鸟过滤器还是只会选用两个 hash 函数，但是每个位置可以放置多个座位。这两个 hash 函数选择的比较特殊，因为过滤器中只能存储指纹信息。...fp = fingerprint(x) p1 = hash1(x) % l p2 = hash2(x) % l 我们知道了 p1 和 x 的指纹，是没办法直接计算出 p2 的。...fp = fingerprint(x) p1 = hash(x) p2 = p1 ^ hash(fp) // 异或 从上面的公式中可以看出，当我们知道 fp 和 p1，就可以直接算出 p2。
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ，我们将在后面的部分中详细讨论。...下面学习如何将列从一个结构复制到另一个结构并添加新列。PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点
要求所有成绩均放入一个4行5列的数组中，输入时同一人数据间用空格,不同人用回车其中最后一列和最后一行分别放每个学生的平均成绩、每门课程的平均成绩及班级总平均分。...10、C语言必背18个经典程序—-解决排序问题 编写一个void sort(int *x,int n)实现将x数组中的n个数据从大到小排序。n及数组元素在主函数中输入。...替换，字符串、字符c1和c2均在主函数中输入，将原始字符串和替换后的字符串显示在屏幕上，并输出到文件p10_2.out中 #include replace(char *s,char c1...----%s\n",str); fclose(fp); } 13、C语言必背18个经典程序之查找 在一个字串s1中查找一子串s2，若存在则返回子串在主串中的起始位置，不存在则返回-1。...18、C语言必背18个经典程序之编写函数 编写函数countpi，利用公式计算π的近似值，当某一项的值小于10-5时，认为达到精度要求，请完善函数。将结果显示在屏幕上并输出到文件p7_3.out中。
空间效率低是因为在相同的误判率下，布谷鸟过滤器的空间利用率要明显高于布隆，空间上大概能节省 40% 多。不过布隆过滤器并没有要求位图的长度必须是 2 的指数，而布谷鸟过滤器必须有这个要求。...首先布谷鸟过滤器还是只会选用两个 hash 函数，但是每个位置可以放置多个座位。这两个 hash 函数选择的比较特殊，因为过滤器中只能存储指纹信息。...fp = fingerprint(x) p1 = hash1(x) % l p2 = hash2(x) % l 我们知道了 p1 和 x 的指纹，是没办法直接计算出 p2 的。...fp = fingerprint(x) p1 = hash(x) p2 = p1 ^ hash(fp) // 异或 从上面的公式中可以看出，当我们知道 fp 和 p1，就可以直接算出 p2。...而且只需要确保 hash(fp) != 0 就可以确保 p1 != p2，如此就不会出现自己踢自己导致死循环的问题。 也许你会问为什么这里的 hash 函数不需要对数组的长度取模呢？
两个数据集都有18列，如下所示。...数据集中的七列表示静态用户级信息： 「artist:」 用户正在收听的艺术家「userId」: 用户标识符;「sessionId:」 标识用户在一段时间内的唯一ID。...下面一节将详细介绍不同类型的页面 「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...3.1转换 对于在10月1日之后注册的少数用户，注册时间与实际的日志时间戳和活动类型不一致。因此，我们必须通过在page列中找到Submit Registration日志来识别延迟注册。...，每个参数组合的性能默认由4次交叉验证中获得的平均AUC分数（ROC下的面积）来衡量。
空间效率低是因为在相同的误判率下，布谷鸟过滤器的空间利用率要明显高于布隆，空间上大概能节省 40% 多。不过布隆过滤器并没有要求位图的长度必须是 2 的指数，而布谷鸟过滤器必须有这个要求。...首先布谷鸟过滤器还是只会选用两个 hash 函数，但是每个位置可以放置多个座位。这两个 hash 函数选择的比较特殊，因为过滤器中只能存储指纹信息。...fp = fingerprint(x) p1 = hash1(x) % l p2 = hash2(x) % l 我们知道了 p1 和 x 的指纹，是没办法直接计算出 p2 的。...fp = fingerprint(x) p1 = hash(x) p2 = p1 ^ hash(fp) // 异或 从上面的公式中可以看出，当我们知道 fp 和 p1，就可以直接算出 p2。...也许你会问为什么这里的 hash 函数不需要对数组的长度取模呢？实际上是需要的，但是布谷鸟过滤器强制数组的长度必须是 2 的指数，所以对数组的长度取模等价于取 hash 值的最后 n 位。
毕竟数据处理的常用功能其实非常多，套路和技巧如果都制作成模块，在公司团队协作上，学习成本很高。 那么，有没有其他的工具可以解决？期间我尝试过一些 BI 工具的使用。...下面是 prep 的工作界面： 每次操作都能生成在流程图上体现，并且每一个节点都可以查看它的输入数据和输出结果。 那时候我一下子明白了，为什么不管怎么规范和模块化pandas代码，总是感觉很难管理。...比如，要实现上图功能区中的筛选功能，我们可以把每个功能视为一个函数： 想办法让函数的各个参数映射成一个界面组件： 这是一个在 juperter notebook 的一个界面组件库给到我的启发。...利用装饰器，函数定义的参数类型等信息，可以自动根据函数创建对应的可视化界面。 在导出代码的时候，我们无须把函数里面的散乱的代码输出，而是直接输出函数定义，以及函数的调用即可。...那么，怎么可以制作出类似 tableau prep 的操作流程界面？由于 nicegui 本身的灵活性，我们可以充分利用前端强大的资源，在我之前的文章中，就介绍过关于这方面的实现。
随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String => time.split(...—— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值...min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach...中，我们也可以使用SQLContext类中 load/save函数来读取和保存CSV文件： from pyspark.sql import SQLContext sqlContext = SQLContext
注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...中最为常用的功能之一，用法与SQL中的select关键字类似，可用于提取其中一列或多列，也可经过简单变换后提取。...接受参数可以是一列或多列（列表形式），并可接受是否升序排序作为参数。...：删除指定列 最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名（若当前已有则执行修改，否则创建新列...，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选select） show：将DataFrame显示打印
Bloom Filter 原理 布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。...一个放入容器的元素映射到bit数组的k个位置上是1，删除的时候不能简单的直接置为0，可能会影响其他元素的判断。...在使用bloom filter时，绕不过的两点是预估数据量n以及期望的误判率fpp， 在实现bloom filter时，绕不过的两点就是hash函数的选取以及bit数组的大小。...bit数组中。...Guava的实现是对元素通过MurmurHash3计算hash值，将得到的hash值取高8个字节以及低8个字节进行计算，以得当前元素在bit数组中对应的多个位置。
本文打算使用PySpark进行多序列预测建模，会给出一个比较详细的脚本，供交流学习，重点在于使用hive数据/分布式，数据预处理，以及pandas_udf对多条序列进行循环执行。...JVM 和 Python 中传输，pandas_udf就是使用 Java 和 Scala 中定义 UDF，然后在 python 中调用。...放入模型中的时间和y值名称必须是ds和y，首先控制数据的周期长度，如果预测天这种粒度的任务，则使用最近的4-6周即可。...，而非完全交给模型，当然你也可以在放入数据中设置上下限。...data['cap'] = 1000 #上限 data['floor'] = 6 #下限 该函数把前面的数据预处理函数和模型训练函数放在一个函数中，类似于主函数，目的是使用统一的输入和输出。
但是 R 在数据量达到 2G 以上速度就很慢了，于是就催生出了与 Hadoop 相结合跑分布式算法这种解决方案，但是，python+Hadoop 这样的解决方案有没有团队在使用？...（当然，将NLP解析本身整合在UDF甚至算法中都是可行的，如PySpark） 如果你至今觉得非结构化数据，键值对是一种卖弄概念，我就换一个至简的说法：一个只有两列的数据表。...两列的mn*2和多列m*n数据表是可以在一定加工代价下互转的。...初看一个半结构化的Json/XML，元数据出现在键(key)中，数据出现在值(value)中，容易理解。...（FP：Functional Programming我反对翻译成函数式编程，这明明是泛函编程） 大数据概念引入这件事儿是大炮打蚊子——内存内的分析和数据探索，展现（单节点）： *从数据记录条数讲：
lookup_word 函数遍历整个列表，看看有没有与给定字符串匹配的单词，add_word新增加一个 Word 结构，将给定字符串写入 Word 结构的 word_name 对象，设置其类型，也就是...ii_console 函数，它判断当前输入是否来自控制台,在 input.c中添加如下代码： int ii_console() { //返回输入是否来自控制台 return Inp_file...同时在这次比较中我也发现 GoLex 有 bug,那就是在 LexReader 的Head 函数中，当我们从输入读入一行字符串时，我们没有检测读入的是否是空字符串，如果是空字符串，我们需要继续读入下一行...一种做法是将上面多行代码全部放入一行，但这样会导致一行内容长度过长，使得模板文件很难看，目前我们的解决办法是用一个函数将这些代码封装起来，例如使用一个 Handle_string()函数来封装上面代码，...malloc 函数，这个函数声明在 string.h 头文件中。
Bloom Filter 原理 布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。...一个放入容器的元素映射到bit数组的k个位置上是1，删除的时候不能简单的直接置为0，可能会影响其他元素的判断。...在使用bloom filter时，绕不过的两点是预估数据量n以及期望的误判率fpp， 在实现bloom filter时，绕不过的两点就是hash函数的选取以及bit数组的大小。...哈希函数个数k、位数组大小m、加入的字符串数量n的关系可以参考Bloom Filters - the math，Bloom_filter-wikipedia 看看Guava中BloomFilter中对于...bit数组中。
作者：Pinar Ersoy 翻译：孙韬淳 校对：陈振东 本文约2500字，建议阅读10分钟 本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作...第二步：在Anaconda Prompt终端中输入“conda install pyspark”并回车来安装PySpark包。...，第二个结果表格展示多列查询。...在DataFrame API中同样有数据处理函数。...列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。
这种情况下，我们会过渡到 PySpark，结合 Spark 生态强大的大数据处理能力，充分利用多机器并行的计算能力，可以加速计算。...", seniority, True) PySpark在 PySpark 中有一个特定的方法withColumn可用于添加列：seniority = [3, 5, 2, 4, 10]df = df.withColumn...在 Pandas 中，要分组的列会自动成为索引，如下所示：图片要将其作为列恢复，我们需要应用 reset_index方法：df.groupby('department').agg({'employee'...我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python...函数。
要求所有成绩均放入一个4行5列的数组中，输入时同一人数据间用空格,不同人用回车 其中最后一列和最后一行分别放每个学生的平均成绩、每门课程的平均成绩及班级总平均分。...n及数组元素在主函数中输入。...); } system("pause"); fclose(fp); } 11、已知数组a中的元素已按由小到大顺序排列，以下程序的功能是将输入的一个数插入数组a中，插入后，数组a中的元素仍然由小到大顺序排列...replace(char *s,char c1,char c2)实现将s所指向的字符串中所有字符c1用c2替换，字符串、字符c1和c2均在主函数中输入，将原始字符串和替换后的字符串显示在屏幕上，并输出到文件...---%s\n",str); fclose(fp); } 13、/*在一个字串s1中查找一子串s2，若存在则返回子串在主串中的起始位置 ，不存在则返回-1。
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