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C#进阶-LINQ表达式之GroupBy分组查询

本篇文章我们将演示LINQ扩展包基础语法里的GroupBy分组查询，并实现投影等实际操作中常用的类型转换手法。...一、LINQ表达式学前准备在学习之前，我们要做一些准备工作，我们需要创建User对象和包含User对象的集合，作为后面查询和输出的数据源。...GroupBy 的使用场景：数据报告：生成分组统计数据，如销售报告中的年度或地区销售分析。数据归类：将数据根据特定标准归入不同类别，便于后续处理或展示。...GroupBy 是LINQ中一个极具表达力的工具，它不仅可以简化复杂的数据处理任务，还可以提升代码的可读性和维护性。...正确使用GroupBy，可以有效地组织和提取数据集中的关键信息，为数据分析和决策支持提供强大的数据支持。

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C#3.0新增功能09 LINQ 标准查询运算符 04 运算

LINQ 框架中提供的 join 方法包括 Join 和 GroupJoin。 这些方法执行同等联接，即根据 2 个数据源的键是否相等来匹配这 2 个数据源的联接。...：执行分组联接 如何：执行内部联接 如何：执行左外部联接 如何：从多个源填充对象集合 (LINQ) (C#) 08 数据分组 分组是指将数据分到不同的组，使每组中的元素拥有公共的属性。...方法 方法名 说明 C# 查询表达式语法 详细信息 GroupBy 对共享通用属性的元素进行分组。 每组由一个 IGrouping 对象表示。...Enumerable.OfType 方法可用于为 LINQ 查询启用非参数化集合。...Enumerable.AverageQueryable.Average 计数 对集合中元素计数，可选择仅对满足谓词函数的元素计数。 不适用。

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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

    描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...本节首先介绍pandas的工作原理，然后介绍将数据聚合到子集的两种方法：groupby方法和pivot_table函数。...数据框架和系列允许通过sum、mean和count等方法方便地访问描述性统计数据。...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表

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    .NET 9 中 LINQ 新增功能详解

    LINQ作为.NET框架中不可或缺的一部分，为开发者提供了一种统一且声明式的方式来操作各种数据源。在.NET 9中，LINQ引入了多项新功能，旨在简化常见的数据操作任务，提高代码的可读性和可维护性。...CountBy 方法 在.NET 9之前，开发者通常需要通过组合使用GroupBy和Select方法来根据特定键对元素进行计数。这种方式代码较为繁琐，不够直观。...功能回顾 虽然本文主要聚焦于.NET 9中LINQ的新增功能，但值得一提的是，LINQ本身提供了丰富的功能，包括但不限于过滤、排序、聚合、分组和连接等操作。...结论 .NET 9中LINQ的新增功能，特别是CountBy和AggregateBy方法，为开发者提供了更加简洁和直观的方式来处理数据操作任务。...随着.NET框架的不断发展，LINQ作为.NET生态系统中的重要组成部分，将继续发挥其强大的数据查询和变换能力，助力开发者构建更加高效和优雅的应用程序。

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    高手系列！数据科学家私藏pandas高阶用法大全 ⛵

    ().count 与 Groupby().size 如果你想获得 Pandas 的一列的计数统计，可以使用groupby和count组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用groupby和...对数据进行分组并统计每组的聚合统计信息，例如计数、平均值、中位数等。...combine_first()方法根据 DataFrame 的行索引和列索引，对比两个 DataFrame 中相同位置的数据，优先取非空的数据进行合并。...如果调用combine_first()方法的 df1 中数据非空，则结果保留 df1 中的数据，如果 df1 中的数据为空值且传入combine_first()方法的 df2 中数据非空，则结果取 df2...中的数据，如果 df1 和 df2 中的数据都为空值，则结果保留 df1 中的空值(空值有三种：np.nan、None 和 pd.NaT)。

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    C#进阶-LINQ表达式之GroupBy分组查询

    本篇文章我们将演示LINQ扩展包基础语法里的GroupBy分组查询，并实现投影等实际操作中常用的类型转换手法。...目前LINQ支持两种语法，我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达，再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。...LINQ语法第一次接触难免感到陌生，最好的学习方式就是在项目中多去使用，相信会有很多感悟。...分组查询 在学习之前，我们要做一些准备工作，我们需要创建User对象和包含User对象的集合，作为后面查询和输出的数据源，参见这篇文章C#进阶之LINQ表达式总结完成准备工作。...，获得每组的集合： /* C#版本1 */ class ListMultiGroupResult { public string Occupation { get; set; } public

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    DataFrame和Series的使用

    DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...) share.std() # 计算标准差 share.value_counts() # 统计每个取值在数据集中出现了多少次 share.count() # 返回有多少非空值...分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如，求平均，求每组数据条目数（频数）等 再将每一组计算的结果合并起来 可以使用DataFrame的groupby方法完成分组/聚合计算 df.groupby...，形成二维数据聚合 df.groupby(['continent'])['country'].nunique() df.groupby('continent')['lifeExp'].max() # 可以使用...nunique 方法 计算Pandas Series的唯一值计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 df.groupby(‘continent’

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    我的Python分析成长之路9

    var:方差 　　　　cov:协方差 　　　　corr:相关性 　　　　mod:众数 　　　　skew:样本偏度 　　　　kurt:样本峰度 　　　　quantile:四分位数 　　　　count:非空值数目...pct_change:计算百分比 　　　　2.类别型数据的描述性统计 　　　　描述类别型特征的分布状况，可以使用频数统计表 　　　　value_count:返回一个Series,索引是唯一值序列，值是计数个数...19 print(group.sum()) #返回每组的和 20 group2 = df['data1'].groupby([df['key1'],df['key2']]) #根据key1,key2...18 print(group.sum()) #返回每组的和 19 print(group.quantile(0.9)) #返回每组的分位数 20 group2 = df['data1'].groupby...print(group.sum()) #返回每组的和 print(group.quantile(0.9)) #返回每组的分位数 group2 = df['data1'].groupby([df['

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    慕mooc-大数据工程师2024学习分享

    使用groupBy分组统计每个年龄的人数df_grouped = df.groupBy("age").count()# 3....使用 groupBy 按年龄分组，并使用 count 统计每组人数。使用 join 将两个 DataFrame 按照姓名进行内连接。...数仓概念数据仓库 (Data Warehouse) 是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。面向主题: 数据以主题组织，例如客户、产品、销售等。...随时间变化: 数据存储历史数据和当前数据。非易失: 数据一旦加载到数据仓库中就不会被删除或修改。2. 数仓架构2.1....架构设计: 设计数仓架构、数据模型和 ETL 流程。数据采集: 从各个数据源采集数据到数据仓库。数据存储: 选择合适的存储引擎存储数据，例如 Hadoop、Hive、HBase 等。

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    数据分组

    温故知新，回忆一下有哪些汇总运算: count 非空值计数、sum 求和、mean 求均值、max 求最大值、min 求最小值、median 求中位数、 mode 求众数、var 求方差、std 求标准差...其实这和列选择一样，传入多个Series时，是列表中的列表；传入一个Series直接写就可以。...（1）按照一个Series进行分组 #以 客户分类 这列进行分组 df.groupby(df["客户分类"]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby(df["客户分类"]).count(...、区域 这2列进行分组 df.groupby([df["客户分类"],df["区域"]]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby([df["客户分类"],df["区域"]]).count(...("客户分类") #分组键是列名 df.groupby(df["客户分类"]) #分组键是Series #对分组后的数据进行 计数运算 和 求和运算 df.groupby("客户分类").

    4.5K11

    CA1827:如果可以使用 Any，请勿使用 CountLongCount

    值 规则 ID CA1827 类别 “性能” 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 在使用 Any 方法会更有效的情况下使用了 Count 或 LongCount 方法。...规则说明 此规则将标记 Count 和 LongCount LINQ 方法调用，用于检查集合是否至少有一个元素。 这些方法调用需要枚举整个集合来计算计数。...例如，以下两个代码片段显示了规则冲突及其解决方法： using System.Collections.Generic; using System.Linq; class C { public string...何时禁止显示警告 如果不关心不必要的集合枚举计算计数对性能产生的影响，则可禁止显示此规则的冲突警告。...相关规则 CA1826:使用属性，而不是 Linq Enumerable 方法 CA1828:如果可以使用 AnyAsync，请勿使用 CountAsync/LongCountAsync CA1829:

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    CA1828:如果可以使用 AnyAsync，请勿使用 CountAsyncLongCountAsync

    值 规则 ID CA1828 类别 “性能” 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 在使用 AnyAsync 方法会更有效的情况下使用了 CountAsync 或 LongCountAsync...规则说明 此规则将标记 CountAsync 和 LongCountAsync LINQ 方法调用，用于检查集合是否至少有一个元素。 这些方法调用需要枚举整个集合来计算计数。...例如，以下两个代码片段显示了规则冲突及其解决方法： using System.Linq; using System.Threading.Tasks; using static Microsoft.EntityFrameworkCore.EntityFrameworkQueryableExtensions...何时禁止显示警告 如果不关心不必要的集合枚举计算计数对性能产生的影响，则可禁止显示此规则的冲突警告。...相关规则 CA1826:使用属性，而不是 Linq Enumerable 方法 CA1827:如果可以使用 Any，请勿使用 Count/LongCount CA1829:使用 Length/Count

    60700

    17种将离散特征转化为数字特征的方法

    例如，一个机器学习算法可能会自动决定只考虑其计数高于某个阈值的级别所带来的信息。 3.OneHotEncoder 编码算法中最常用的。...许多有监督编码通过在组平均值和y的全局平均值之间选择一种中间方法来克服这个问题： ? 其中w_i在0和1之间，取决于组的“可信”程度。...在TargetEncoder中，权重取决于组的数量和一个称为“平滑”的参数。当“平滑”为0时，我们仅依赖组平均值。然后，随着平滑度的增加，全局平均权值越来越多，导致正则化更强。...JamesSteinEncoder试图以一种基于统计数据的方式来做到这一点。...证据权重背后的想法是你有两种分布： 1的分布（每组1的个数/y中1的个数） 0的分布（每组0的个数/y中0的个数） 该算法的核心是将1的分布除以0的分布(对于每个组)。

    4.1K31

    【数据处理包Pandas】分组及相关操作

    _subplots.AxesSubplot at 0xba3ba58> 查看每组前2条记录： df.groupby('team').head(2) 查看每组后2条记录： df.groupby('team...type(list(df.groupby('team'))[0][1]) pandas.core.frame.DataFrame （三）通过循环查看各组的名称和组中的数据信息 也可以通过循环查看各组的名称和组中的数据信息...df[['Q1','Q2']].groupby(df['team']).mean() （二）应用阶段：对数据进行必要的处理和变换 分组后，可以对组对象应用多种聚合函数，实现对每组数据的统计计算。...常见的聚合函数包括： 注意size与count的区别：前者计数时包含NaN值，而后者计数则不包含NaN值 df.groupby('team').nth(0) # 返回每组的第1个，注意从0开始,...等价于df.groupby('team').first() df.groupby('team').describe() # 每组记录数、均值、标准差、最小值、分位数和最大值 四、重点学习agg、

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    5个例子比较Python Pandas 和R data.table

    Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。...在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。 例如，我们可以计算出不同地区的平均房价。...pandas使用groupby函数执行这些操作。对于data.table，此操作相对简单一些，因为我们只需要使用by参数即可。 示例4 让我们进一步讨论前面的例子。...我们使用计数函数来获得每组房屋的数量。”。N”可作为data.table中的count函数。 默认情况下，这两个库都按升序对结果排序。排序规则在pandas中的ascending参数控制。

    3.1K30

    【数据结构】排序算法——Lesson2

    上篇文章中快排非递归我们是利用栈实现的，但是归并的非递归使用栈解决不了，因为快排的递归过程是一个类似前序遍历的过程，而归并是一个类似后续的过程，它是先将区间循环分割成只有一个数据，再反向进行归并，栈是做不到这一点的...所以归并的非递归我们考虑用循环来实现。...begin1, end1] [begin2, end2 ] [begin1, end1] [begin2 , end2 ] [begin1, end1 ] [begin2 , end2 ] 其中第二种和第三种可以归为一类...然后再用元素值减去最小值的方法来和count数组形成相对映射关系（arr[i] - min），得到的值是几就在数组对应下标位置递增。...：O(N + range)，相比较前几种排序算法，计数排序效率是非常高的，但速度快的同时也有空间消耗，计数排序的空间复杂度为：O(range)，所以计数排序也算是拿空间换时间。

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