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NIFI里你用过PutDatabaseRecord嘛？

这些记录将转换为SQL语句，并作为一个批次执行。如果发生任何错误，则将流文件路由到failure或retry，如果执行成功，则将传入的流文件路由到success。...如果指定了“SQL”，则“Field ContainingSQL”属性指定的字段的值应为目标数据库上的有效SQL语句，并将按原样执行。...using flow file attributes and variable registry) Translate Field Names true true false 如果为true，则处理器将尝试将字段名称转换为指定表的适当列名称...Field ContainingSQL指的是上游来的FlowFile中的一个字段，这个字段值是一个可执行的SQL。...然后得说一下这个Translate Field Names，这个功能点其实非常好，其实就是将列名转大写替换下划线(Record中的列和指定表的列都做此转换，指定表的列信息会做成一个Map映射，转换的列名

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R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

意义同向量列名或行名取子集df1[,"gene"] #取出列名为"gene"的单元格df1[,c('gene','change')] #取出列名为"gene"及"change"的单元格逻辑值取子集df1...[df1$score>0,] #取出列为score的向量中值大于0的数据对应的行#筛选score > 0的基因df1[df1$score > 0,1] #df1$score > 0生成一个长度与df对应的逻辑值向量...，取出行为TRUE的且列数为1的df1$gene[df1$score > 0] #先取出列名为gene的向量，在给出一个一一对应的逻辑值向量数据框修改修改数据相当于定位取出数据后赋值，赋值需对应元素或向量...，并将其分为3行，生成的数据框行名和列名为[1,]等colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名或行名均可以此实现#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列，数据框转置后为矩阵as.data.frame...(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵，可通过list函数将其组成一个列表l <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3),m2 = matrix(2:9, nrow

7.6K00
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R数据科学整洁之道：使用tidyr进行长宽数据转换

整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表： 在表中： 每个变量都拥有自己的列 每个观察/样本都拥有自己的行 数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算...让数据变长，就是将许多列融合成两列，将列名移动到一个新的列名下，将值移动到另一个新的列名下。...让数据变宽，就是展开表中的两列数据成多列，其中一列提供新的列名，另一列提供值。...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。

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生信技能树-R语言-day3

将这些元素筛选出来#提示：%in%length(g %in% s) # 错误，因为%in%产生的逻辑值中，T和F都存在，所以都会被计算个数，相当于length计算的是逻辑值的个数g[g %in% s]#...(df1)#列分别有几个子集名字 [1] "gene" "change" "score"取子集$按照坐标：数据框[ 行 , 列 ]按照名字：数据框[ “行名字” , “列名字” ]按照逻辑值：数据框...[第几行 ,第几列] = 赋值修改后的数据修改一个列的数据文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（先提取一个列$，再修改）增加一列的数据文件名$列名 = c()赋值修改后的向量（$提取的是一个全新的列名...,y]矩阵的转置和转换 t()转置（将行和列互转，要先给列改名，不然转置没有区别> colnames(m) m a b...7 8 9转换为数据框 m = as.data.frame()可以用class来判断是否转换成功list列表 新建> x <- list(m1 = matrix(1:9, nrow = 3)

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3.9生信

数据框取子集 a.$ df1$gene #删掉“gene”，按tab键，可以提示出表格的全部列名 小技巧：在今后把 df1$gene 看作一个整体，是一个向量，这样不容易产生困惑。...b.按照坐标 df1【3,2】 取出第3行第2列 df1【3,】 取出第3行 df1【,2】 取出第2列（但不常用，不如$，$可以直接看出列名） df1【c(1,3),1:2】 取出第...是针对逻辑值使用 C.数据框修改 a.改一个格 df1【3,3】 <- 5 b.改一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) c.改行名和列名 rownames(df1) = c("r1...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge...(m) = c("a","b","c") #加列名 rownames(m) = c("q","w","e") #加行名 矩阵的转置和转换： 转置：t(m) 行变列，列变行 转换：as.data.frame

1.3K30

【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...2/3排序后加index然后用SQL查找 给 DataFrame 实例 .sort("列名") 后，用 SQL 语句查找： select 列名 from df_table where 索引列名 = i...此外，我不清楚 SQL 的性能！我要调用很多次 df.iloc[i, 列] ，那这样会不会太慢了？ 3/3排序后加index然后转置查找列名 这个想法也只是停留在脑子里！因为会有些难度。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。

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python-Python与SQLite数据库-使用Python执行SQLite查询（二）

参数化查询在Python中，我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击，并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量，然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。...表示要传递一个变量的值。在执行查询时，我们将实际值作为元组的第二个参数传递给execute()方法，这里使用了(age_threshold,)这种写法来表示只有一个元素的元组。...最后，我们使用一个循环遍历所有行，并打印它们的值。使用fetchall()获取列名和列类型当我们查询数据库时，通常需要知道每列的名称和数据类型。...在Python中，我们可以使用fetchall()方法获取查询结果中所有行的列名和列类型。...然后，我们使用pd.read_sql_query()函数执行SQL查询，并将结果转换为数据框。最后，我们使用print()函数打印数据框的内容。

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数据导入与预处理-拓展-pandas筛选与修改

数据筛选-筛选指定行 4. 数据筛选-筛选行号+列名 2. 总结 1....数据修改–修改值 # 将 ROC（第一列第五行）修改为 俄奥委会 df_new.iloc[4,0] = '俄奥委会' df_new 输出为： 4....数据修改–替换值 替换值（单值） # 数据修改--替换值（单值） 将金牌数列的数字 0 替换为 无 df_new['金牌数'].replace(0,'无',inplace=True) df_new 输出为...： 替换值（多值） # 数据修改--替换值（多值） # 将 无 替换为 缺失值 将 0 替换为 None import numpy as np df_new.replace(['无',0]...数据新增-增加列 比较值 新增一列比较值，如果一个国家的金牌数大于 20 则值为 是，反之为 否 df_new['金牌大于20'] = np.where(df_new['金牌数'] > 20, '是'

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ExecuteSQL

的最大等待时间，小于1秒则系统默认此配置等于0秒，0秒即没有限制的意思，无限等待 Normalize Table/Column Names false truefalse 是否将表名，列名中可能存在的avro...这意味着允许将非常大的结果集分解为多个流文件。如果指定的值为零，则在单个流文件中返回所有行。支持表达式语言 Output Batch Size 0 提交进程会话之前要排队的输出流文件的数量。...支持表达式语言 true false 是否将表名，列名中可能存在的avro格式不兼容的字符进行转换（例如逗号冒号转换为下划线，当然一般表名列名也不存在这些字符，应用较少，默认false）Use Avro...这意味着允许将非常大的结果集分解为多个流文件。如果指定的值为零，则在单个流文件中返回所有行。 支持表达式语言Output Batch Size0 提交进程会话之前要排队的输出流文件的数量。...结果发现，当SQL select query配置后，将忽略流中传过来的SQL ?

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pandas读取表格后的常用数据处理操作

大家好，我是Sp4rkW 今天给大家讲讲pandas读取表格后的一些常用数据处理操作。...本文总结了一些通过pandas读取表格并进行常用数据处理的操作，更详细的参数应该关注官方参数文档 1、读取10行数据 相关参数简介： header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名，数据为列名行以下的数据.../hotel.xlsx", header=0, names=name_columns, sep=',', nrows=10) print(tabledata) 3、取出某列值为指定值的所有数据 这里我们做一个简单的遍历操作即可完成...fillna函数用于替换缺失值，常见参数如下： value参数决定要用什么值去填充缺失值 axis：确定填充维度，从行开始或是从列开始 limit：确定填充的个数，int型 通常limit参数配合axis...这个的思路和上面一个基本一致，区别在于我们需要线求出平均值。

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Day3

)#行数ncol(df1)#列数rownames(df1)#行名colnames(df1)#列名取子集:取列: $按坐标: [] #2,2取第二行第二列按名字,c('gene','change') 取多列.../行修改一个格-取出后赋值df13,3 <- 5一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) 新增一列-$接原来表格中不存在的列。...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)改行和列名--赋值全部：rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")一个-取出后赋值：colnames...= "NAME")# name为test1需要合并的列的列名矩阵matrix -**二维，只允许一种数据类型新建 <- matrix()取子集-[]转置-t()转换为数据框: as.data.frame...()画热图pheatmap::pheatmap()列表list:可装万物新建 <- list(m1 = , m2=)取子集[[]]、$补充：元素的“名字”-names()难点：数据框按逻辑值取子集删除变量

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基础篇：数据库 SQL 入门教程

SQL 基础语言学习 在了解 SQL 基础语句使用之前，我们先讲一下 表 是什么？ 一个数据库通常包含一个或多个表。每个表由一个名字标识（例如“客户”或者“订单”）。表包含带有数据的记录(行)。...语法： UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值; 实例： 更新某一行中的一个列： 目前 Persons 表有很多字段为 null 的数据，可以通过 UPDATE 为...数据库中的表可通过键将彼此联系起来。主键（Primary Key）是一个列，在这个列中的每一行的值都是唯一的。在表中，每个主键的值都是唯一的。...JOIN: 如果表中有至少一个匹配，则返回行 INNER JOIN: 内部连接，返回两表中匹配的行 LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行 RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配...VIEW – 视图 在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。 视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。

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sql server时间戳timestamp

KEY, timestamp)如果没有提供列名，SQL Server 将生成 timestamp 的列名。...对行的任何更新都会更改 timestamp 值，从而更改键值。如果该列属于主键，那么旧的键值将无效，进而引用该旧值的外键也将不再有效。如果该表在动态游标中引用，则所有更新均会更改游标中行的位置。...当带有 timestamp 列的一行被插入或更新时，会产生一个新的时间戳值。...对行的任何更新都会更改 timestamp 值，从而更改键值。如果该列属于主键，那么旧的键值将无效，进而引用该旧值的外键也将不再有效。 如果该表在动态游标中引用，则所有更新均会更改游标中行的位置。...PRIMARY KEY, timestamp); 如果不指定列名，则 Microsoft SQL Server 2005 数据库引擎将生成 timestamp 列名；但 rowversion 同义词不具有这样的行为

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第16波-N多使用场景的多维表转一维表

很可惜，一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现，另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能。此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致。...视频演示 https://v.qq.com/x/page/u0634srt7gk.html 多维转一维场景 在本人日常工作中，所接触到的大概有以下几类的多维转一维的数据场景 类型一：一行表头，多次重复相同的数据列...（相同列是连续排列） 此类数据因部分系统导出的数据，一行记录是一个订单，一个订单多条子订单记录时，预留3-5列来存放的类型。...列值字段名称 对数据值区域的内容重新定义是属于什么类型的值数据，如上图的销售量、销售额、销售成本等，对应于拉透视表时的是值区域里的数据列名称。...列字段源表头区域 因源数据是同一数据列类型多次重复出现，此处需要把同一数据类型的列给选择上，让程序知道要把这些列都合并成一个新列并给予前面所定义的名称作为新列名称，此部分多级表头部分程序自动识别无需人工选择

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两万字图文 SQL 零基础入门，不怕你学不会，就怕你不收藏！❤️

SQL 基础语言学习 在了解 SQL 基础语句使用之前，我们先讲一下 表 是什么？ 一个数据库通常包含一个或多个表。每个表由一个名字标识（例如“客户”或者“订单”）。表包含带有数据的记录(行)。...语法： UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值; 实例： 更新某一行中的一个列： 目前 Persons 表有很多字段为 null 的数据，可以通过 UPDATE 为...数据库中的表可通过键将彼此联系起来。主键（Primary Key）是一个列，在这个列中的每一行的值都是唯一的。在表中，每个主键的值都是唯一的。...VIEW – 视图 在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。 视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。...UCASE/UPPER – 大写 UCASE/UPPER 函数把字段的值转换为大写。

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