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在数据框架创建计算

标签:Python与Excel,pandas 在Excel,我们可以通过先在单元格编写公式,然后向下拖动来创建计算。在PowerQuery,还可以添加“自定义”并输入公式。...在Python,我们创建计算方式与PQ中非常相似,创建一计算将应用于这整个,而不是像Excel“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算,步骤一般是:先创建,然后为其指定计算。...图1 在pandas创建计算关键 如果有Excel和VBA使用背景,那么一定很想遍历中所有内容,这意味着我们在一个单元格创建公式,然后向下拖动。然而,这不是Python工作方式。...其正确计算方法类似于Power Query,对整个执行操作,而不是循环每一行。基本上,我们不会在pandas循环一,而是对整个执行操作。这就是所谓“矢量化”操作。...首先,我们需要知道该存储数据类型,这可以通过检查第一项来找到答案。 图4 很明显,该包含是字符串数据。 将该转换为datetime对象,这是Python中日期和时间标准数据类型。

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Power BI 图像在条件格式和行为差异

Power BI在表格矩阵条件格式和、值区域均可以放入图像,支持URL、Base64、SVG等格式。同样图像在不同区域有不同显示特性。...以上测试可以得出第一个结论:条件格式图像显示大小和图像本身大小无关;图像显示大小既受图像本身大小影响,又受表格矩阵格式设置区域区域空间影响。 那么,条件格式图像大小是不是恒定?不是。...还是36*36正方形,这里把表格字体放大,可以看到条件格式正方形图像也对应放大,图像没有变化。 所以,条件格式图像大小依托于当前列值文本格式。...下方表格长方形存放在表格,对长方形施加了正方形条件格式,可以看到二者有明显缝隙,此时他们是分离。...换一个场景,对店铺名称施加排名条件格式(SVG图像),为该设置背景色,可以看到背景色穿透了本应存在缝隙,条件格式和值融为一体。

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    【C#】让DataGridView输入实时更新数据源计算

    理解前提:熟知DataTable、DataView 求:更好方案 考虑这样一个场景: 某DataTable(下称dt)B计算(设置了Expression属性),是根据A数据计算而来,该dt被绑定到某个...DataGridView(下称dgv),A、B两都要在dgv显示,其中A可编辑(ReadOnly=false)。...(DataRowView.IsEdit为true),计算也同样不会更新。...非得是焦点离开这一行(去到别的行,或者其它控件),计算才会更新。——这段话信息量略大,不熟悉dgv提交机制猿友可能得借助下面进一步说明才能明白~老鸟请绕道。...当dgv绑定数据源后,它每一行就对应了数据源一行(或叫一项),这就是我所谓【源行】。

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    Mysql类型

    Mysql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...支持范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持范围是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值进行排序。 一个表至多只能有一个主键。 唯一约束: 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”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”约束列上没有值将会默认采用默认设置

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    Power BI: 使用计算创建关系循环依赖问题

    文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂计算才能创建主键情况下,可以利用计算来设置关系。在基于计算创建关系时,循环依赖经常发生。...产品价格有很多不同数值,一种常用做法是将价格划分成不同区间。例如下图所示配置表。 现在对价格区间键值进行反规范化,然后根据这个新计算建立一个物理关系。...下面对因为与计算建立关系而出现循环依赖进行分析,包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...2 原因分析 让我们回顾一下计算公式简写版本(Sale表PriceRangeKey): PriceRangeKey = CALCULATE ( VALUES( PriceRanges...3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系计算时,都需要注意以下细节: 使用DISTINCT 代替VALUES。 使用ALLNOBLANKROW代替ALL。

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    删除 NULL 值

    图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 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末尾。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后值。...比如 tag1 变成 t1 表,tag2 变成 t2 表,tag3 变成 t3 表。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过行转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按值在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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    Python-科学计算-pandas-21-DF2转为字典

    系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas:1.1.5 这个系列讲讲Python科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 抽取Df构成一个字典 Part 1:场景描述 已知df1,包括6,"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中pos和value1构成一个字典 由df生成字典 Part 2:代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "...to_dict() 将字典值组织方式改为集合,dict_map = df_1.groupby('pos')['value1'].apply(set).to_dict(),结果如下,修改了一下数据源,可以实现去重效果...同样数据源两种方式差别如下 dict_map = df_1.groupby(‘pos’)[‘value1’].apply(set).to_dict() dict_map = df_1.groupby

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    Redis类型详解

    在Redis,Hash是一种存储键值对数据结构,它适用于存储对象多个属性。Jedis作为Java开发者与Redis交互工具,提供了丰富API来操作Hash类型。...本文将深入介绍Jedis如何操作RedisHash类型数据,通过生动代码示例和详细解释,助你轻松掌握JedisHash各种操作。JedisHash基本操作1....删除字段可以使用HDEL命令删除Hash类型数据一个或多个字段,在Jedis,对应方法是hdel:// 删除一个字段jedis.hdel("myHash", "field1");// 删除多个字段...Hash类型数据。...希望通过学习本文,你对JedisHash操作有了更深入理解,并能够灵活运用在你项目中。在实际开发,充分发挥Jedis优势,将有助于提升系统性能和代码质量。

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    CCPPmalloc和new差异

    差异是什么? malloc和new差异 malloc 第一条指令是把数值4赋给寄存器edi,为后面的函数调用准备参数,详细分析见CPU里参数传递。...第二条指令是调用malloc函数,可以猜出这是要申请4个字节大小内存块,这样看来malloc是一个单纯函数,输入所需内存大小就可以帮我们申请想要大小内存块。...下面两条指令,第一条指令:把申请到内存地址传递给寄存器rdi(调用构造函数也是需要传递this指针) 完成了this指针传递就可调用类A构造函数了,及最后一条指令。 至此new操作全部完成。...free和delete差异 free free是malloc反向操作,也是一个纯函数接口。它用途是释放归还刚才申请内存。...delete delete是new 反向操作,首先调用类A析构函数 然后就可以跟free一样释放、归还类A对象所占据内存空间。

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    Jmetal和PlatEMO中计算IGD时结果差异

    Jmetal和PlatEMO中计算IGD时差异 如果你不知道IGD是如何计算,欢迎查看原先博文IGD反转世代距离-多目标优化评价指标概念及实现 也可以点击阅读原文了解更多 最近实验过程,发现即使是同样种群...,在PlatEMO和Jmetal上计算差异,大概Jmetal比PlatEMO上少一个 数量级 Jmetal Code public double invertedGenerationalDistance...True PF和Obtain PF都做了归一化操作 而 PlatEMO对于PF和obtain PF没有进行归一化操作 Jmetal在STEP3和STEP4,IGD计算是模仿GD计算,假设用a表示...True上点对Obtain上获得最近距离,则两者差异在于 两者参考文献不同 Jmetal - Reference: Van Veldhuizen, D.A., Lamont, G.B.:...改进Jmetal 如果你想要Jmetal和PlatEMO一致,可以使用以下经过调整代码 public double invertedGenerationalDistance(double

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    Excel与pandas:使用applymap()创建复杂计算

    标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas创建计算,并讲解了一些简单示例。...通过将表达式赋值给一个新(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算。然而,有时我们需要创建相当复杂计算,这就是本文要讲解内容。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在对每个学生进行循环?不!...注意下面的代码,我们只在包含平均值上应用函数。因为我们知道第一包含字符串,如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数,可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级,但是,需要在三每一上分别使用map(),而applymap()能够覆盖整个数据框架(多)。

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    关于ics lab8 performancerotate

    首先,你如果发现了写缓存优化比读缓存优化效率高,那么恭喜你,你已经迈出了第一步。这个能提升0.2 ~ 0.4左右。 现在来思考一个问题。...我们常规思路就是一次读一整行,也就是src从左至右一次读一,dst从下至上一次写一行。 ? 但是这样肯定不行,因为你电脑缓存没那么大。按照上课老师讲来看,应该分块。...那首先要确定大小,我测试结果是32最优,可能有些机器上16是最优。 也就是说 dst还是从左下角开始读,但读完32个之后,不继续往下读了,转而跳到上面那行起始位置。...第一次时候dst计数器应该在左上角上一行位置,也就是-dim位置;src计数器在第二行第一,也就是dim位置(红色点)。 ? 这时候应该读右边块了。...我们把dst计数器下移dim行左移32,也就是加上dim*dim再加上32;而src计数器直接下移31行即可,也就是加上31*dim(粉色点)。

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    SQL行转列和转行

    而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是行转列和转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 行记录由一行变为多行,字段由多变为单列; 一行变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...,然后将该命名为course;第二个用反引号包裹起来课程名实际上是从宽表引用这一取值,然后将其命名为score。...这实际上对应一个知识点是:在SQL字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值记录,这实际是由于在原表存在有空值情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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    SQL 行转列和转行

    行转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、行转列问题。...这也是一个典型行转列例子。...实际,可能支付方式特别多,而且逻辑也复杂很多,可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个),如果支付方式特别多,我们CASE WHEN 会弄出一大堆,确实比较恼火,而且新增一种支付方式,我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态...下面我们来看看转行,主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。

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    GPDBAOCO存页checksum

    GPDBAOCO存页checksum 为了保证数据正确性,AOCO存页采用CRC32即循环冗余校验算法来进行校验。首先看下页结构。...首先计算block checksum,其实就是数据部分checksum:firstRowNum与value部分crc值;然后再计算header checksum:AoHeader_RegularSize...我们看下计算流程:计算时先计算block checksum,存储位置位于第1个crc位置,计算内容从firstRowNum开始所有数据。...接着计算header checksum,存储位置位于第2个crc位置,计算内容从页头开始一直到第一个crc结尾。...AppendOnlyStorageFormat_AddBlockHeaderChecksums函数计算checksum: 再看下,什么时候进行校验: 也就是当从磁盘上加载上来内容后,会立即通过函数

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