第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类，并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数，是常见的数据分析的工作。
DAX 中的表有两类：基表（base table）以及用作临时用途的表（table）。参考：DAX 中的表。
在上一篇集合的分享中，讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作，本次住要分享Scala中集合更高级的操作。
使用 Array.prototype.filter() 创建包含给定数组中所有下标是n的倍数的元素的新数组。
大数据分析的必要部分是有效的总结：计算聚合，如sum()，mean()，median()，min()和max()，其中单个数字提供了大数据集的潜在本质的见解。在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule，顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则，主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列，简单来讲，如果groupBy字段只有一列，而且为常量，也不会执行此优化，因为聚合Aggregate（[]）返回1行，即使其输入为空。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。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
LogicalPlan的父类QueryPlan主要分为六个模块： – 输入输出 涉及QueryPlan内属性相关的输入输出 – 基本属性 QueryPlan内的基本属性 – 字符串 主要用于打印QueryPlan的树形结构信息 – 规范化 类似Expression中的规范化 – 表达式操作 – 约束 本质上也是数据过滤条件的一种，同样是表达式类型。通过显式的过滤条件推导约束
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，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（依赖图）。
本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式，在pandas中，这种合并使用merge以及join函数实现。 先来看下面的例子： df1 = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)}) df2 = pd.Dat
如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。然而，如果我们使用传统的groupby和apply方法，可能会遇到一些问题。而且也是常见得问题。
Kotlin 标准库提供了基本集合类型的实现： set、list 以及 map。 一对接口代表每种集合类型：
1. GROUP BY子句必须出现在WHERE子句之后，ORDER BY子句之前. HAVING语句必须在ORDER BY子句之后。（where先执行，再groupby分组；groupby先分组，having在执行。）
3. Summary Functions and Maps 3.1 Summary Functions 数据总结函数 3.1.1 describe() wine_rev.points.describe()，各种统计信息，数字信息总结 # 数字列的总结 count 129971.000000 mean 88.447138 std 3.039730 min 80.000000 25% 86.000000 50% 88
量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetime()函数来转换一下，显得很麻烦。而且，csv文件万一一不小心被excel打开之后，说不定某些格式会被excel“善意的改变”，譬如字符串‘000006’被excel打开之后，然后万一选择了保存，那么再次读取的时候，将会自动变成数值，前面的五个0都消失了，很显然，原来的股票代码被改变了，会造成很多不方便。
距离上一次更新刚过了二十多天，距离0.17版本刚过了三个多月，Druid再次迎来重大更新，Druid也越来越强大了。
这是由于变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已，然后我们可以调用配合函数（如：.mean()方法）来计算分组平均值等。 因此，一般为方便起见可直接在聚合之后+“配合函数”，默认情况下，所有数值列都将会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。 一般，如果对df直接聚合时， df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()（分组键为：Series）与df.groupby(['key1','key2']).mean()（分组键为：列名）是等价的，输出结果相同。 但是，如果对df的指定列进行聚合时， df['data1'].groupby(df['key1']).mean()（分组键为：Series），唯一方式。 此时，直接使用“列名”作分组键，提示“Error Key”。 注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。
本篇将学习如何从集合中查询元素find, 随机获取元素random。检测集合元素是否存在，集合是否为null。
Pandas的使用很灵活，最重要的两个数据类型是DataFrame和Series。
使用场景：有两张表left和right，一般要求它们的表格结构一致，数据量也一致，使用right的数据去填补left的数据缺漏 如果在同一位置left与right数据不一致，保留left的数据
第六章第0节 1、SQLserver只是微软出的一个dbms，但并不是。net开发一定是SQLserver。很多公司是“。net+MySQL””。net+Oracle“进行开发 why？ 缺点： SQLserver成本高，一台许可费在3W--10W；mysql社区版免费； SQLserver不适合建立集群MySQL、oracle都很方便 SQLserver性能比MySQL。oracle差； 2、MySQL、sqlserver学习起来没有太大的区别；sql语法几乎一模一样；管理工具大同小异；ado.net链接和mysql和链接SQLserever也是几乎一模一样；
pd.set_option('display.max_columns',None)
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍。
1） 内连接 select a.*,b.* from a inner join b on a.id=b.parent_id 结果是 1 张3 1 23 1 2 李四 2 34 2
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习（点击
开发人员一直非常喜欢Apache Spark，它提供简单但功能强大的API，这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据（例如数据库表，JSON文件）的高级API，这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后，Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象（RDD）API无法实现的方式优化应用程序，例如以原始二进制形式对数据进行操作。
C#高级主题涉及到更复杂、更灵活的编程概念和技术，能够让开发者更好地应对现代软件开发中的挑战。其中，LINQ查询和表达式是C#高级主题中的一项关键内容，具有以下重要性和优势：
Python3系统学习记录 1、Python简介 2、安装Python3.7 3、第一个Python程序 4、Python基础 5、函数 6、高级特征 7、函数式编程 8、模块 9、面向对象编程 10、面向对象高级编程 11、错误、调试和测试 12、IO编程 13、进程和线程 14、正则表达式 15、常用内建模块 16、常用第三方模块 17、virtuallenv 18、图形界面 19、网络编程 1、Python简介 -- 代码简洁，运行速度慢 -- 日常任务、网站(youtobe、Instagram)、
题图来自 HOW TO LEARN RUST PROGRAMMING LANGUAGE IN 10 MINUTES[1]
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看
广播(Broadcast)是 numpy 对不同维度(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。
从上述的例子中不难看出，想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据分组依据、数据来源数据来源、操作及其返回结果操作及其返回结果。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式：
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一
在 Python 中，我们可以使用各种方法按另一个列表对子列表进行分组，例如使用字典和使用 itertools.groupby（） 函数，使用嵌套列表推导。在分析大型数据集和数据分类时，按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中，我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法，并了解它们的实现。
本文实现方法都是看效果倒推实现方法，并进行一些拓展和思考，和源码无关。lodash这个库在这里更像一个题库，给我们刷题的
你问我游戏重要还是女朋友重要？ 你是不是傻？游戏没了可以再下！ 要是女朋友没了……
最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ➤ 通过EXPLAIN，我们可以分析出以下结果：
需求一：项目结果文件中实验结论可能会存在未知类型、转换错误、空指针、超过索引长度等等。这里是类比需求，用日常开发中常出现的错误类型作为需求，如果要以上结论则判断这个项目检测失败；
pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，集成了大量实用的功能接口，基本可以实现数据分析一站式处理。前期，笔者完成了一篇pandas系统入门教程，也针对几个常用的分组统计接口进行了介绍，今天再针对groupby分组聚合操作进行拓展讲解。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成
在庞大的编程领域中，有效的决策是一项基本技能。一个强大的工具是 switch 语句，这是一种多用途的结构，允许我们根据表达式的值导航多个执行路径。在这篇博客中，我们将深入研究 JavaScript 中编写 switch case 的不同层级，探讨其语法、应用、优缺点等等。
首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，这里给出最常用，最重要的50个案例。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
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