JS对象到原始值转换的复杂性 主要由于某些对象类型存在不止一种原始值的表示 对象到原始值转换的三种基本算法 在解释三种算法前需要了解toString valueOf这两个方法 toString...(false)) /// true 对象转换为字符串 使用偏字符串算法转换为一个原始值 再将原始值转换为字符串 String({}) // '[object Object]' String([]) //...使用偏数值算法转换为一个原始值 将原始值转换为数值 Number({}) // NaN Number([]) // 0 Number([6]) // 6 Number(new Date(2023))...如果两个操作数都是原始值，则检查类型 有一个是字符串，则将另一个转换为字符串进行拼接 否则转换为数值进行相加 == !...则使用偏数值算法将对象转换为原始值 与对象到数值转换不同 这个偏数值算法返回的原始值不会再被转换为数值
* USB（要在标准电缆上启用：常规设置 > USB 检测设置为“一次”） * 操纵杆模式 (Janek) * 用于备份/恢复 eeprom 的大容量存储 (USB 驱动器) https://github.com
前言 使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...需求描述 某电商数据库中存在一张客户信息表user_info，记录着客户属性数据和消费数据，需要将左边长格式数据转化成右边宽格式数据。 ? 需求实现 做以下说明 ?...总结 长格式数据转换成宽格式数据，首先将数据转化成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然，也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。
有个需求，需要把Oracle业务系统数据实时同步到Green Plum数据库中，问题在于有七八个业务系统，加起来有几万张数据表，在做实时同步前，先要全量同步数据，全量同步前要先建数据表，手工处理太费时了...前置工作，首先从Oracle数据库导出 表信息：模式名、表名称、表数据量、表备注、EXIST_PK 字段信息：模式名、表名称、字段顺序、字段名称、数据类型、数据长度、是否主键、是否为空、字段说明 Oracle...tablecolumnfilepath='C:\\Python\\Pycharm\\machine\\4acolumn.csv' tablelist=[] tablecolumnlist=[] # 读取表信息...+row['表名称'] tablecolumnlist.append([tableschemaname,row]) # 读取字段个数，读取主键字段个数 tablecolcountdict...comment on column hnzyxt.test1.t1.CORPID is '企业id'; # comment on column hnzyxt.test1.t1.CRNAME is '名称'; 转换后的文件内容如下
第41讲：表空间备份与恢复PostgreSQL第41讲：1月13日(周六)19:30直播内容1：表空间备份与恢复的意义内容2：PostgreSQL表空间概念内容3：基于表空间备份内容4：基于表空间的完全恢复表空间备份与恢复的意义...2、PG备份工具恢复时总是恢复整个数据目录，数据量大，恢复时间长。 3、使用表空间的备份与恢复，可以减少备份数据，缩短备份与恢复的时间。.../PG_12_201909212 total 4 drwxr-x---. 2 postgres postgres 4096 Mar 30 09:27 90209· 在base目录下创建的数据库上创建新表指定到新建的表空间...1、转储备份的表空间目录到目标位置 cp -rf /backup/PG_12_201909212 /home/postgres/tblspc2、转储backup_lable文件到$PGDATA目录下 cp...备份与恢复时针对的是整个表空间所在的目录。执行表空间恢复后数据库正常使用，数据完整，证明表空间备份恢复是可行的。
1.552862 129970 1.552862 Name: points, Length: 129971, dtype: float64 3.2.2 apply() 通过定义函数，使用apply对整个表进行转换...上面两种方法都不会修改原始数据 3.2.3 内置转换方法 wine_rev.points - wine_points_mean，直接相减就可以，每个数据都会减去右边的单个value 0...Grouping and Sorting 4.1 Grouping 分组 4.1.1 groupby() wine_rev.groupby('points').points.count() points...( 'Uruguay', 'Uruguay')], names=['country', 'province'], length=425) 转换多级索引为普通索引...cr.sort_values(by='len',ascending=False)，降序（升序=False） cr.sort_index()，恢复按 index 升序 ?
数据离散化处理 数据泛化处理 在对数据进行分析或挖掘之前，数据必须满足一定的条件: 比如方差分析时要求数据具有正态性、方差齐性、独立性、无偏性，需进行诸如平方根、对数、平方根反正弦操作，实现从一种形式到另一种...最小-最大标准化(规范化) 最小-最大规范化：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0,1]之间。...转化函数为： 其中 \overline{x} 为原始数据的均值， \sigma 为原始数据的标准差。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...假设变量“职业”有司机、学生、导游、工人、教师共5个类别，这5个类别分别有0和1两种取值，0代表非此种类别，1代表此种类别。
然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。...程序代码如下所示： people.groupby(len).sum() 将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西在内部都会被转换为数组 key_list = ['one',...'one','one','two','two'] people.groupby([len,key_list]).min() 二、数据聚合 聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程，比如mean、...关键技术：在调用某对象的apply方法时，其实就是把这个对象当作参数传入到后面的匿名函数中。...关键技术:分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引。将group_keys= False传入groupby即可禁止该效果。
原始发射源发射学生集合，在flatMap操作符中获取学生对应的课程集合，再将其转换为一个新的Observable对象返回，最终接收器中打印课程。...根据输出结果可以发现，转换后的发射源发射集合，接收器中逐个打印，接下来原始反射器发射第二个学生对象，再执行flatMap转换为新的Observable对象，再逐个打印该学生的所有课程对象。。。...被订阅时将所有数据传递完毕汇总到一个Observable然后一一执行onNext方法（执行顺序不同）。...将一个Observable分拆为一些Observables集合，它们中的每一个发射原始Observable的一个子序列，GroupBy操作符将原始Observable分拆为一些Observables集合...ok，RxJava的转换操作符就下你介绍到这里，更多精彩内容，欢迎关注我的微信公众号——Android机动车
二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开 1....用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。...由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系。...常见的执行宽操作的一些方法是：groupBy(), groupByKey(), join(), repartition() 等 二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开...of flatMap flat_rdd_test = rdd_test.flatMap(lambda x: x) print("flat_rdd_test\n", flat_rdd_test) 会发现比原始数据少了一层
它们是： 临时表的再汇总 上下文转换的失效 下面通过一个案例来了解这个问题。...很多时候，我们会使用计算表，而且会基于一个计算表连续运算去再次汇总得到一个新的汇总表，这时候试图用上下文转换的方式来实现意图的类似操作都会失效。...3、因此，上下文转换合理的发生且是生效的。 4、对此场景无效的原因是：筛选上下文仅仅对于数据模型表（基表）有用，对 VAR 定义的表是不存在筛选上下文说法的。...在前文给出的方法中，通过对比，使用 GROUPBY 遥遥领先，这里就不给出细节。 总结 用 GROUPBY 定式可以解决临时表的再汇总问题。...至于观察到的上下文转换的失效，并非真正的失效，而是筛选上下文是不会影响 VAR 定义的表的，它只能影响数据模型中的基表。通过这个案例，我们得到了新的定式；同时加深了对上下文转换的理解。
语法 ROLLUP ( [, [, … ] ] ) 位置 参数 描述 第1参数 GroupBy_ColumnName...语法 ROLLUPGROUP ( [, [, … ] ] ) B....ShowAll_ColumnName 返回度量值为空的列 可选第2参数 Table 度量值计算的表 可选重复第3参数 GroupBy_ColumnName 分组依据的列 可选重复第4参数 FilterTable...解释： 如果单纯通过SummarizeColumns函数进行分组的话，如果计算值为0的话，分组的内容会缺失，但是通过AddMissingItems函数可以进行恢复。...上面姓名为无值这项因为成绩为空，通过此函数可以在分组汇总后进行恢复显示。 8. ROLLUPISSUBTOTAL A.
('browser') - get(); 再去查手册 ## 指定一个 Select 子句# 当然，你并不会总是想从数据表中选出所有的字段。...select 子句来查询指定的字段： $users = DB::table('users')- select('name', 'email as user_email')- get(); ## 原始表达式...# 有时候你可能需要在查询中使用原始表达式。...这些表达式将会被当作字符串注入到查询中，所以要小心避免造成 SQL 注入攻击！...要创建一个原始表达式，可以使用 DB::raw 方法： $users = DB::table('users') - select(DB::raw('count(*) as user_count
特征构建需要很强的洞察力和分析能力，要求我们能够从原始数据中找出一些具有物理意义的特征。...特征构造是一个非常耗时的过程，因为每个新的特征通常需要几步才能构造，特别是当使用多张表的信息时。我们可以将特征构造的操作分为两类：“转换”和“聚合”。...借助特征组合，线性学习器可以很好扩展到大量数据，并有助于构建复杂模型解决非线性问题。...而在实际的工作中，很多时候我们都没有现成的特征，需要自己进行“聚合”操作从多个原始数据表中构造出模型所需要的特征。...例如，用户行为数据表中每条记录为某个用户的一次浏览行为或一次点击行为，我们需要通过“聚合”操作构造出用户的行为特征（如：用户最近一次浏览的时长、用户最近一次登录的点击次数等特征），然后再使用“转换”操作来构造更多特征
') 使用方式： 创建透视表，汇总数据。...保存DataFrame到文件 df.to_csv('filename.csv', index=False) 使用方式： 将DataFrame保存为CSV文件。...从文件加载数据到DataFrame df = pd.read_csv('filename.csv') 使用方式： 从文件中加载数据到DataFrame。 示例： 从CSV文件加载数据。...使用groupby和transform在组内进行操作，并将结果广播到原始DataFrame。...使用crosstab进行交叉表 pd.crosstab(df['Column1'], df['Column2']) 使用方式： 使用crosstab生成交叉表。
') 使用方式： 创建透视表，汇总数据。...从文件加载数据到DataFrame df = pd.read_csv('filename.csv') 使用方式： 从文件中加载数据到DataFrame。 示例： 从CSV文件加载数据。...： 使用groupby和transform在组内进行操作，并将结果广播到原始DataFrame。...使用astype进行数据类型转换 df['NewColumn'] = df['Column'].astype(float) 使用方式： 使用astype将列的数据类型转换为指定类型。...使用crosstab进行交叉表 pd.crosstab(df['Column1'], df['Column2']) 使用方式： 使用crosstab生成交叉表。
一些关系操作由多个方法调用组成，如table.groupBy（...）.select（），其中groupBy（...）指定分组表，select（...） 从分组表中选取结果。...表API和SQL查询可以轻松地集成到DataStream和DataSet程序中并嵌入到其中。...将表转换为DataStream或DataSet时，需要指定生成的DataStream或DataSet的数据类型，即要转换表的行的数据类型。通常最方便的转换类型是Row。...将POJO DataStream或DataSet转换为Table而不指定字段名称时，将使用原始POJO字段的名称。重命名原始POJO字段需要关键字AS，因为POJO字段没有固有的顺序。...名称映射需要原始名称，不能通过位置来完成。
由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配，为等价变换，因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。...举例说明： 如员工信息表：EMPLOYEE id ID标识 name 姓名 sex 性别（f:女性 m:男性） city 城市 待优化前SQL语句： SELECT city, sex...首先call.rel(0)获取Aggregate操作对象，并取得groupBy引用字段的个数，如果只有GroupBy只有一个字段，已经没有优化的空间，不可能把一个非空groupby转换为空groupBy...遍历aggregate引用的所有字段列表（包括聚合方法内的字段），如果是聚合方法表达式，名称和位置不变，如果是常量则直接提取出常量值，如'F' 作为字段值放置到Project中。...其他依次递增放置到以添加到Pair列表中。 // Create a projection back again.
数据透视表是将数据进行分类汇总，统计分析的强大工具。...通过设置新的行标签index和列标签columns，指定需要被统计分析的数值values,指定采用的统计聚合函数aggfunc等，利用数据透视表可以对原始数据表进行多种视角的分析和不同方式的重塑,因而称之为透视表...在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总，实现数据透视表的功能。groupby是先分组，然后选择聚合函数，生成透视表。...二，pivot_table数据透视表 相比较Excel中的数据透视表，使用pandas的pivot_table函数来实现数据透视表，将十分灵活和强大。 构造dataframe数据 ?...三，groupby数据分组功能 利用groupby方法分组功能配合聚合函数也能够实现数据透视表效果，这也是数据分析中非常常用的方法。示范操作如下。 ? ? ? ? ? ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
