spark从1.6开始引入，到现在2.4版本，pivot算子有了进一步增强，这使得后续无论是交给pandas继续做处理，还是交给R继续分析，都简化了不少。...这种结构，也是一般关系型数据库的数据结构。 透视表 透视表没有一个明确的定义，一般是观念上是指，为了方便进行数据分析，而对数据进行一定的重排，方便后续分析，计算等操作。...通过一般的定义，我们能看出，透视表主要用于分析，所以，一般的场景我们都会先对数据进行聚合，以后再对数据分析，这样也更有意义。...为了防止OOM的情况，spark对pivot的数据量进行了限制，其可以通过spark.sql.pivotMaxValues 来进行修改，默认值为10000，这里是指piovt后的列数。...好了，关于spark pivot就介绍到这了，其实这里与矩阵的行列转换类似，pivot对应的也有unpivot，下次我们再聊。
目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在标准帧中FF=0，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示： 前5字节为帧描述部分。...字节6~13为数据帧的实际数据，远程帧时无效。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
二、 DAX数据类型 计算列里面是不允许1个以上的数值类型，如果有1个以上类型，整列数据都会出错。 ? 三、 主要函数类型 ?...在Power Pivot中空值的写法是Blank()，而Power Query中则是null。同时数据类型也是依据运算符最终得出的，有些会比较特殊。 ? ? Blank()不属于逻辑值常代表的0。
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。...一般主机发送数据帧有三种方式：单播、组播、广播。三种发送方式的帧的D.MAC字段有些区别。
数据透视表是将数据进行分类汇总，统计分析的强大工具。...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。...pivot_table则是直接通过设置index，columns，values，aggfunc等参数生成透视表。...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 ?...5，pivot_table参数总览 ? 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。 ? ?
指示是服务端接收的请求报文 MODBUS 响应是服务器发送的响应信息 MODBUS 证实是在客户端接收的响应信息 Modbus-TCP报文: 报文头MBAP MBAP为报文头，长度为7字节，组成如下： 帧结构...PDU PDU由功能码+数据组成。...数据（一个地址的数据为1位） 如：在从站0x01中，读取开始地址为0x0002的线圈数据，读0x0008位 00 01 00 00 00 06 01 01 00 02 00 08 回：数据长度为0x01...数据（长度：9+ceil（数量/8）） 如：从地址0x0000开始读0x0012个离散量输入 00 01 00 00 00 06 01 02 00 00 00 12 回：数据长度为0x03个字节，数据为...寄存器数据(长度：9+寄存器数量×2) 如：读起始地址为0x0002，数量为0x0005的寄存器数据 00 01 00 00 00 06 01 04 00 02 00 05 回：数据长度为0x0A，第一个寄存器的数据为
2 数据帧与遥控帧 在CAN协议中，数据帧和遥控帧有着诸多相同之处，所以，在这里，我们将数据帧和遥控帧放在一起来讲。...顾名思义，所谓数据帧，就是包含了我们要传输的数据的帧，其作用当然也就是承载发送节点要传递给接收节点的数据。 而遥控帧的作用可以描述为：请求其它节点发出与本遥控帧具有相同ID号的数据帧。...数据帧 的帧结构如下图所示，包含七个段：帧起始、仲裁段、控制段、数据段、CRC段、ACK段、帧结束。...数据帧和遥控帧都分为标准帧（CAN2.0A）和扩展帧（CAN2.0B）两种结构。 遥控帧相比于数据帧除了缺少数据段之外，遥控帧的RTR位恒为隐性1，数据帧的RTR位恒为显性0。...对于没有数据段的遥控帧，DLC表示该遥控帧对应的数据帧的数据段的字节数。 2.4 数据段 数据段可以包含0~8个字节的数据，从MSB（最高位）开始输出。
例如报文数据 @x5B ="5"+"B"= X35 + X42 ....数据帧格式如下: 从ASCI报文帧可以看出，ASCI模式增加了起始(“:"和结束标志(回车&换行)，由于报文数据每字节在ASCI模式下需要2字符进行编码，为了保证ASCI模式和RTU模式在应用级兼容，ASCI...模式数据块最大长度为252x2，所以可以计算出报文帧最大长度为1+2+2+2x252+2+2=513字符，报文顿内的字符间隔时间可以达1秒钟。...地址为0x0405，数据为0x1234，LRC校验值为0XAA。实际进行校验的数据不包含头和帧尾。 0xAA = LRC(01,06, 04,05,12,34)。...手动LRC计算方法 把原始数据两个字符组成一个字节，并进行二进制加法计算:01+06+04+05+12+34=0x56，计算二进制补码: 0x56 = 0101 0110取反: 1010 1001加1:
pivot_table pivot()函数没有数据聚合功能，要想实现此功能，需要调用Pandas包中的第三个顶层函数：pivot_table()，在pandas中的工程位置如下所示： pandas...| pivot_table() 如下，构造一个df实例： ?...透过pivot_table聚合功能源码（如下所示），我们发现它本身是通过调用groupby()及其agg()实现的。
介绍 Modbus-RTU数据帧，帧长度最大为256字节，由以下4部分构成: 子节点地址: 1字节，范围0-247 功能代码: 1字节 数据块: 0-252字节 CRC校验值: 2字节，低8位在前 帧描述...Modbus-RTU帧间隔，Modbus-RTU要求两个RTU报文帧间隔要大于3.5个字节时间： 且每个报文帧内字节间隔小于1.5个字节时间，否则会认为接收不完整。...可以看出，当写1个寄存器数据时，从机响应的数据帧和主机发送的数据帧完成一致。 示例2: 写多个寄存器。...可以看出，写多个寄存器时使用10功能码，从机回复数据也比较精简。 示例3: 读单个寄存器。...表示读1个寄存器 02表示2个字节，56 78表示寄存器的数据 示例4: 读多个寄存器。
在使用Excel Power Pivot制造超级透视表的时候，很多人喜欢将外部数据直接导入Power Pivot，而不是使用Power Query预处理一番。...数据顺利的导入到了Power Pivot中： 看上去一切顺利，直到有一天，你的数据源因为各种原因需要变更字段。...1.新增字段引发的问题 ---- 假设现在需要从人的角度进行数据分析，在店铺资料数据源新增店铺负责人： 然后，回到Power Pivot，我们兴冲冲的点击“刷新”，显示刷新成功，但是“负责人”字段呢？...非常遗憾，由于外部数据是直接通过Power Pivot导入的，新增的字段并不会自动显示，需要我们做一些额外的设置。...再次刷新Power Pivot，会发生什么？系统报错，无法正常刷新： 这是因为原模型中的“开业日期”已经不存在，Power Pivot无法从数据源获取该字段。
今天是需要对昨天test的icitools的R包进行自己的数据分析。...首先是需要对自己所查找的转录组的数据进行整理，由于给的example的数据比较少，因此发现手动也是可以的，很快，但是由于自己的转录组数据太多了，达到了几十个，因此自己需要再次借助R语言的函数转换。...pivot_longer函数，是tidyr包下面的一个函数。...函数的网页讲解：https://tidyr.tidyverse.org/reference/pivot_longer.html图片pivot_longer( data, cols, names_to...values_to：一个字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。
为何要单独一个博文来记录读取数据呢？我觉得读数据很重要，涉及到不同格式的数据，各式各样的情况，故而记之。...注意：以python语言为工具 读csv格式的 本数据有３列 # -*- coding:utf-8 -*- from pyspark import SparkContext sc = SparkContext...("local[2]", "First Spark App") # we take the raw data in CSV format and convert it into a set of records
Spark读取文本文件--textFile() def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions...读取单个文件 val rdd = sc.textFile("File1") 读取多个文件 val rdd = sc.textFile("File1,File2") 读取一个文件夹,目标文件夹为code，也就是说spark...sc.textFile("/home/work/code/*/*") 在指定目录下读取文件名以part-开头的文件 val rdd = sc.textFile("/home/work/code/part-*.txt") Spark...读取数据库HBase的数据 由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现，Spark 可以通过Hadoop 输入格式访问 HBase...conf = HBaseConfiguration.create() conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "tablename") //确定要扫描HBase数据库的哪张表
如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。...方案实现思路： 此时可以评估一下，是否可以通过Hive来进行数据预处理（即通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的...此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。...我们只是把数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中，避免Spark程序发生数据倾斜而已。...比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。
2、信息的反馈 信息产生端发送数据包给信息处理端后，信息处理端反馈数据包格式和请求帧一致，定义如下： 表2.3.3 反馈数据帧 帧 头 2byte 帧长度 4byte 帧流水号...其中，帧头为固定的2个字节（0x5A55）；帧长度子域4个字节，其值为除帧头外实际数据帧长度，包括帧长度子域本身的长度；帧流水号子域2个字节，信息产生端上发数据是产生的帧流水号约定在1-1024数字范围内...，其值定义如表所示；数据载荷子域的字节数LEN是根据不同的数据帧结构变化的，详见具体帧结构；校验和：从帧头0x5A55开始累加到校验和子域之前，包括帧头字节。...：帧长度、帧流水号 （3）变量声明 帧头为2字节，Java基本数据类型应声明为short 帧长度为4字节，Java基本数据类型应声明为int 帧流水号为2字节，Java基本数据类型应声明为short...基本数据类型应声明为byte （4）相关计算 帧长度计算： 帧长度是除帧头以为的数据长度，现在只有数据载荷长度未知，那么帧长度4+帧流水号长度2+协议版本长度1+命令长度1+数据载荷长度？
小勤：我用Power Pivot接入的数据表，明明数据源表里有这一列，但数据模型里却没有啊！如下图所示： 大海：你这个数据是从其他Excel工作簿里导进来的？ 小勤：对啊。...但是，有一个情况你要了解一下：如果数据源表里增加了列，你要再设置一下，才能显示出来。 小勤：啊？怎么设置呢？...大海：你这个表是在数据模型所在的Excel文件里直接添加到数据模型的吧？ 小勤：对的。 大海：用这种方法添加到数据模型的表是会自动刷新的，也不能通过“表属性”来选择其中的列。 小勤：啊。
1.下载 http://dx1.pc0359.cn/soft/e/ethereal.rar 2.打开软件,指定抓取的网卡,下面是我抓取自己的主要网卡数据 ?...4.查看数据帧的目标MAC地址 和 源MAC地址 和类型 0800表示ip 和数据 ? ?
02 利用pd.pivot_table实现 Pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，实现个数据透视表自然不在话下，其接口函数为pivot_table，给出其核心参数如下： values : 待聚合的列名...仍以titanic数据集为例，应用pivot_table完成前述数据透视表操作，默认情况下只需如下调用： ?...03 pivot_table与pivot pivot与pivot_table都含有pivot一词，所以功能上也有一定的相近之处。...那么二者的主要区别在于： pivot仅适用于数据变形，即由长表变为宽表，相当于对数据进行了重组；而pivot_table除了数据重组外，还有一个额外的效果，即数据聚合，即若重组后对应的行标签和列标签下取值不唯一...，此时按指定方法进行聚合；换言之，pivot能干的事情，pivot_table都能干，反之则不然。
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