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Extreme DAX-第4章 上下文筛选

定义计算 DAX 公式每一行分别计算一次。计算结果通常特定于对应行。原因是,同一其他被用在计算,而这些每行中一般是不同。...如果包含计算与另一个表相关,则在每行,可以使用 RELATED 函数从另一个检索相应。...以上所述任何一个都会在列上形成特定规则;例如,图4.3,切片器 Year 列上引发筛选器:年份等于2019。不同列上可以有许多筛选器,甚至同一列上也可能有多个筛选器。...实际上,此度量值始终返回空白,因为是 ProductID 这一列上添加了两个筛选器,这要求该同时等于 373 374。...让我们回到“计算每个州平均销售额”这个话题,函数 VALUES 引用作为其参数,返回一个具有该唯一。代码如下。

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分配问题与匈牙利算法

每行所有数字减去该行最小项 每所有数字减去该最小项 使用横线或者竖线穿过矩阵所有0,记录达成此目的所需最少线路总数 如果线路总数等于矩阵行数或者数n,那么一种最优分配是可能,...第二步:第一列减去0,第二减去150,第三减去0 ? 第三步:划线以包含全部0 ? 第四步:划线数等于行数,最优分配找到。...每行选择一个0,对应原矩阵数字相加即为最小分配。 ? ? 例3 一家建筑公司有四个大型推土机位于四个不同车库。推土机被转移到四个不同建筑工地。...第一步:第一行减去75,第二行减去35,第三行减去90,第四行减去45 ? 第二步:第一列减去0,第二减去0,第三减去0,第四减去5。 ?...第三步:划线以包含全部0 ? 第四步:因为线路总数小于4,故执行第五步 第五步:注意到5是未覆盖区域最小,存在未覆盖区域每行减去5 ?

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Excel揭秘26:解开“属性采用图表数据点”功用(2)

第三个图表,我更改了图表数据区域,类别向下移动了一行(注意工作突出显示)。...我还在工作突出显示了图表数据区域范围。 第三个图表,我更改了图表数据区域范围,类别向下移动了一行(注意工作突出显示)。...由于“属性采用图表数据点”设置为真,绿色和金色条以及标签在图表第二第四条移动到第一第三条。 第四个图表,我更改了图表原始数据区域范围,系列名称向右移动一列。...第三个图表,我更改了图表数据区域范围,类别向下移动了一行(注意工作突出显示)。...由于“属性采用图表数据点”设置为假,绿色和金色条以及标签在图表没有移动,与每个系列第二第四个条形保持一致。 第四个图表,我更改了图表原始数据区域范围,系列名称向右移动一列

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Python学习之numpy札记

b每个相乘, 相乘之后数值组成一个矩阵 print(np.dot(a,b)) #矩阵与矩阵相乘,第一個矩阵等于第二个矩阵行 print(a.dot(b)) #跟上面的结果是一样 a =...#1-13这12个数,分成3行4 print(A) print(np.argmin(A)) #求矩阵中最小索引 0 print(np.argmax(A)) #求矩阵中最大索引 11 print...,第一個为第一个第二个为前两个第三个为前三个。。。...()) #三行四一个矩阵重新放到一个新矩阵 for item in A.flat: #A.flat返回一个可迭代类 print(item) 4.矩阵变换 A = np.array...,变成一个序列 print(C) print(A[np.newaxis,:]) #A加一个维度,从一个序列变成由一行组成矩阵 print(A[:,np.newaxis]) #A加一个维度,从一个序列变成由一列组成矩阵

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11招对比Pandas双列求和

A、C两数据相加求和E 方法1:直接相加 把df直接相加 In [3]: def fun1(df): df["E"] = df["A"] + df["C"] 方法2:for+iloc...,0] + df.iloc[i, 2] # iloc[i,0]定位A数据 方法3:iloc + sum iloc方法针对全部行指定求和: 0:第一列A 2:第三C In [5]: def fun3...(df): df["E"] = df.iloc[:,[0,2]].sum(axis=1) # axis=1表示列上操作 方法3:iat定位 for语句 + iat定位,类比于for + iloc...E In [12]: def fun10(df): df.assign(E = df["A"] + df["C"]) sum函数 指定A、C两列上使用sum函数 In [13]: def fun11...(df): df["E"] = df[["A","C"]].sum(axis=1) 结果 调用11种函数,比较它们速度 统计每种方法下均值,整理成相同us: 方法 结果 统一(us) 直接相加

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整理了25个Pandas实用技巧

类似地,你可以通过mean()isna()函数找出每一列缺失百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失,你可以使用dropna()函数: ?...如果我们想要将第二扩展成DataFrame,我们可以对那一列使用apply()函数传递给Series constructor: ?...数据透视另一个好处是,你可以通过设置margins=True轻松地都加起来: ? 这个结果既显示了总存活率,也显示了SexPassenger Class存活率。...它会返回一个互动HTML报告: 第一部分为该数据集总览,以及该数据集可能出现问题列表 第二部分为每一列总结。...你可以点击"toggle details"获取更多信息 第三部分显示之间关联热力图 第四部分为缺失情况报告 第五部分显示该数据及前几行 使用示例如下(只显示第一部分报告): ?

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整理了25个Pandas实用技巧(下)

类似地,你可以通过mean()isna()函数找出每一列缺失百分比。...如果我们想要将第二扩展成DataFrame,我们可以对那一列使用apply()函数传递给Series constructor: 通过使用concat()函数,我们可以原来DataFrame...数据透视另一个好处是,你可以通过设置margins=True轻松地都加起来: 这个结果既显示了总存活率,也显示了SexPassenger Class存活率。...它会返回一个互动HTML报告: 第一部分为该数据集总览,以及该数据集可能出现问题列表 第二部分为每一列总结。...你可以点击"toggle details"获取更多信息 第三部分显示之间关联热力图 第四部分为缺失情况报告 第五部分显示该数据及前几行 使用示例如下(只显示第一部分报告):

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07:矩阵归零消减序列

07:矩阵归零消减序列 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定一个n*n矩阵(3 <= n <= 100,元素都是非负整数)。...接着对矩阵进行列归零:即对每一列上所有元素,都在其原来基础上减去该列上最小,保证相减后仍然是非负整数,且这一列上至少有一个元素为0。...然后对矩阵进行消减:即把n*n矩阵第二第二删除,使之转换为一个(n-1)*(n-1)矩阵。 下一次过程,对生成(n-1)*(n-1)矩阵实施上述过程。...显然,经过(n-1)次上述过程, n*n矩阵会被转换为一个1*1矩阵。 请求出每次消减前位于第二第二元素。 输入第一行是一个整数n。 接下来n行,每行有n个正整数,描述了整个矩阵。...输出输出为n行,每行整数为对应矩阵归零消减过程,每次消减前位于第二第二元素

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《DAX进阶指南》-第6章 动态可视化

绑定数据两种方式(度量值)都需要自己DAX方法实现。甚至可以两者结合起来,以创建高度动态视觉效果。 本章,我们介绍以下主题。 动态度量值。 动态标签坐标轴。 创建辅助。...第二名为 Sort(排序),它包含整数,从第一行1开始,每行增加1。你可以选择用此列来对 Description(说明)进行排序(通过“按排序”选项)。...国家/地区,城市一列。 零售类型,客户一列。 组,产品一列。 这些所有都需要位于单个,才能在视觉对象中使用它们。为此,我们创建一个包含两辅助。...第一列包含指示标签类型(国家/地区、零售类型或组)位于行指示器,第二包含三。第一列可用于选择标签类型。然后,DAX度量值实现与三个原始之一动态关系。...本例,我们从三个输入创建一个新。 ROW("Code", 1)是一个包含一行一个包含 1 Code

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Pandas速查卡-Python数据科学

格式字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL,字符串或文件,并将提取到数据框列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板内容并将其传递给read_table...df.groupby(col) 从一列返回一组对象 df.groupby([col1,col2]) 从多返回一组对象 df.groupby(col1)[col2] 返回col2平均值...,按col1分组计算col2col3平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组所有平均值 data.apply(np.mean) 每个列上应用函数...data.apply(np.max,axis=1) 每行上应用一个函数 加入/合并 df1.append(df2) df1行添加到df2末尾(数应该相同) df.concat([df1,...df2],axis=1) df1添加到df2末尾(行数应该相同) df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型df1与df2上连接,其中col

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CSS进阶11-表格table

行,,行组,单元格可以它们周围绘制边框(CSS 2.2有两个边框模型)。开发者可以单元格垂直或水平对齐数据,并可以一行或者一列所有单元格数据对齐。...一旦指定了所有行,就会派生出列(每行第一个单元格属于第一列第二个单元格属于第二,......)。行可以在结构上分组,并且该分组会通过表现反映出来(例如,可能会围绕行来绘制border)。... Columns 表格单元格可能属于两个上下文:行。但是,源文档,单元格是行后代,而不是。尽管如此,通过列上设置属性可以影响单元格某些方面。...column box占用一列或多网格单元格。Column boxes按照它们出现顺序彼此相邻放置。第一列盒可以左侧或右侧,具体取决于'direction'属性。...如果表格比宽,额外空间应该分布列上。 如果后续行数多于由表列元素table-column elements第一行确定数字较大,多余不会被渲染。

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hive学习笔记之十一:UDTF

一共有两个实例:把一列拆成多、把一列拆成多行(每行); 接下来开始实战; 源码下载 如果您不想编码,可以GitHub下载所有源码,地址链接信息如下表所示: 名称链接备注项目主页https://...返回是StructObjectInspector类型,UDTF生成每个名称类型都设置到返回; 重写process方法,该方法是一进多出逻辑代码,把每个数据准备好放在数组,执行一次...udf_wordsplitsinglerow,作用是入参拆分成多个; 下图红框是t16一条原始记录string_field字段,会被udf_wordsplitsinglerow处理:...上面红框字段被UDTF处理处理后,一列变成了三,每一列名称如下图黄框所示,每一列如红框所示: 以上就是咱们马上就要开发功能; 打开前文创建hiveudf工程,新建WordSplitSingleRow.java...部署成临时函数验证; 编码完成后,pom.xml所在目录执行命令mvn clean package -U; target目录得到文件hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar jar下载到

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hive学习笔记之十一:UDTF

一共有两个实例:把一列拆成多、把一列拆成多行(每行); 接下来开始实战; 源码下载 如果您不想编码,可以GitHub下载所有源码,地址链接信息如下表所示: 名称 链接 备注 项目主页...返回是StructObjectInspector类型,UDTF生成每个名称类型都设置到返回; 重写process方法,该方法是一进多出逻辑代码,把每个数据准备好放在数组,执行一次...udf_wordsplitsinglerow,作用是入参拆分成多个; 下图红框是t16一条原始记录string_field字段,会被udf_wordsplitsinglerow处理: [在这里插入图片描述...] 上面红框字段被UDTF处理处理后,一列变成了三,每一列名称如下图黄框所示,每一列如红框所示: [在这里插入图片描述] 以上就是咱们马上就要开发功能; 打开前文创建hiveudf工程,...部署成临时函数验证; 编码完成后,pom.xml所在目录执行命令mvn clean package -U; target目录得到文件hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar jar下载到

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矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

我们「输入嵌入」矩阵一列上执行这一归一化操作,得到结果就是归一化后「输入嵌入」,并将其传递给自注意力层。 自注意力 自注意力层或许是TransformerGPT核心。...第一步是从归一化输入嵌入矩阵C为每一列生成三个向量。这些向量分别是Q、KV向量: Q:查询向量 K:键向量 V:向量 要生成这些向量一个,我们要执行矩阵-向量乘法,加上偏置。...我们会经常看到点乘运算非常简单:我们第一个向量每个元素与第二个向量相应元素配对,这对元素相乘,然后结果相加。...我们加权归一化,最后用它与相应V向量相乘,再将它们相加。 举个更具体例子,让我们看看第6(t=5),我们将从这一列开始查询: 我们查找 {K, V} 项是过去6,Q是当前时间。...现在,每一列都得到了模型对词汇每个词所分配概率。 在这个特定模型,它已经有效地学会了所有关于如何排序三个字母问题答案,因此给出概率,也很大概率会倾向于正确答案。

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Oracle面试题

第二范式: 一张只描述一个实体(若中有冗余数据,则不满足)第三范式: 所有与主键值直接相关。...)6.小不要建立索引7.对于基数大适合建立B树索引,对于基数小适合建立位图索引8.中有很多空,但经常查询该列上非空记录时应该建立索引9.经常进行连接查询应该创建索引10.限制表索引数量...某些情况下(返回多行记录时),需要把数据从存放在磁盘调到计算机内存中进行处理,最后处理结果显示出来或最终写回数据库。这样数据处理速度才会提高,否则频繁磁盘数据交换会降低效率。...当对于数据库某个一列做更新或删除等操作,执行完毕后该条语句不提交,另一条对于这一列数据做更新操作语句执行时候就会处于等待状态,此时现象是这条语句一直执行,但一直没有执行成功,也没有报错,...这样一来,就可以减少解析时间减少那些由歧义引起语法错误。(19)避免索引列上使用 IS NULLIS NOT NULL避免索引中使用任何可以为空,ORACLE无法使用该索引 。

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《Python for Excel》读书笔记连载12:使用pandas进行数据分析之理解数据

下面的数据框架数据组织方式与数据库记录典型存储方式类似,每行显示特定地区指定水果销售交易: 要创建数据透视数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。...indexcolumns分别定义数据框架一列将成为透视标签。...最后,margins与Excel总计(GrandTotal)相对应,即如果不使用marginsmargins_name方式,则Total行将不会显示: 总之,数据透视意味着获取本例为...Region)唯一,并将其转换为透视标题,从而聚合来自另一列。...这使得跨感兴趣维度读取摘要信息变得容易。我们数据透视,会立即看到,北部地区没有苹果销售,而在南部地区,大部分收入来自橙子。如果要反过来标题转换为单个,使用melt。

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R语言TCGA-Assembler包下载TCGA数据

一列是TCGA条码。第二是染色体ID。第三是序列起始位置。第四是序列结束位置。第5是段探测数。第6是base2 log(copyNumber/2)传输以0为中心复制号。...说明: 在数据文件,第一行是样品TCGA条形码,而另一行每行对应于一种蛋白质抗体。第一列显示编码蛋白质蛋白质抗体名称(“|”之后)相应基因符号(“|”之前)。...说明: BRCAOV蛋白质组数据文件,第一行是样品列名TCGA条形码,其余每一行对应于一种蛋白质。第一列显示编码蛋白质基因符号。第二栏是基因描述。第三是有机体。第4为染色体ID。...结直肠癌蛋白质组数据文件(COAD,READ),第一行是样品列名TCGA条形码,其余每行对应于一种蛋白质。第一列显示蛋白质基因符号。第二栏是基因描述。第三是 organism。...OV糖蛋白组数据文件,仅包含Log Ratio数据。第一行是列名TCGA示例条形码,其他每行对应于一个糖基化产物。第一列显示糖酸盐位置。第二是肽序列。第三是基因符号。第四是有机体。

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comm命令

comm命令 comm命令用于比较两个已排过序文件,该命令会一列地比较两个已排序文件差异,并将其结果显示出来,如果没有指定任何参数,则会把结果分成3显示:第1仅是第1个文件中出现过,第2...是仅在第2个文件中出现过,第3则是第1与第2个文件里都出现过,若给予文件名称为-,则comm命令会从标准输入设备读取数据。...Salad Chocolate Chips Eggs Milk Onions Pickles Potato Chips Soda Pop Tomatoes White Sugar 使用comm命令,其读取这两个文件给我们三输出...,在这里,每行输出开头都有0、1或2个制表符,输出分成三: 第一列zero tabs是只出现在第一个文件行。...第二one tabs是只出现在第二个文件行。 第三two tabs是出现在两个文件行。

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