具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数,用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好,直到最近的版本才开始有部分支持,这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
本文从一个案例入手,综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理,处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据,代码和文档。
类似问题,样例数据单看计算不复杂,“beijing” 2 个,“上海” 2 个,“beijing”占比: 2/(2+2) = 50%; "shanghai"同样计算,占比 50%。
假如交易金额大于等于10万,认定为大单。统计产品ID,产品名称,大单数量,大单数量占比。
如图所示,要求A列的每一行占A列总和的百分比。我们把百分比的结果放到B列。 求A列的和。求和的结果在A7: 求百分比。现在选中B1,然后在公式栏里填写公式: 其中的$符表示$后是固定不变的东
在上一篇讲了几个常用的“Pandas”函数之后,今天小编就为大家介绍一下在数据统计分析当中经常用到的“Pandas”函数方法,希望能对大家有所收获。
在日常销售报表制作中,我们经常需要用到百分比,数据透视表可以方便的展示各种维度的百分比,以下举例三种常用的。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中,所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源(使用新建的搜索或已保存的搜索) 配置编辑页面上的可视化聚合属性(度量和桶) 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能,这两个概念在Ki
统计各科成绩各分数段人数:课程编号,课程名称,[100-85],[85-70],[70-60],[0-60]及所占百分比
dstat 命令是一个用来替换 vmstat、iostat、netstat、nfsstat 和 ifstat 这些命令的工具,通用的系统资源统计工具,是一个全能系统信息统计工具。
已经使用各类函数统计出了数据结果,却被要求加入新的临时需求。这是数据分析师的工作日常,你是否还在为此苦恼?
饼图常用来展示占比分析,需求:使用饼图展示"2022年点播订单表"每种套餐的营收金额情况。
今天跟大家分享直方图的制作技巧! ▼ 直方图是统计描述常用的图表工具,虽然跟柱形图外表有点类似,但是制作方法却要比柱形图复杂得多,今天要跟大家分享两种直方图的制作技巧! ——利用数据分析库直方图工具
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具,通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈,监视在MySQL服务器上执行的SQL语句,并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数,其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是,该工具只能对数值型标志进行统计,且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩,若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限,如“0-59.5,…”,更强大的数据整理工具可使用
1、行列转换: decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10,变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1,decode解码结果为“变量1”,达到了取较小值的目的。 举例:查询emp表中的每个部门的人数? SELECT sum(deco
在 SQL 数据库中,聚合函数是一组强大的工具,用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户,了解聚合函数都是非常重要的。
分析,课程与分数情况,用到学生表及成绩表,两张表都是一维表,将其转化为右图所示的二维表。
示例代码: arr1 = np.random.rand(4,3) pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd')) f = lambda x: '%.2f'% x pd2 = pd1.applymap(f).astype(float) pd2 运行结果: A B C a 0.87 0.26 0.67 b 0.69 0.89
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题,当时业务感觉到卡顿,并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加,部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见,系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的,MySQL在运行环境中并不是孤立存在的,它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节,今天想和大家分享下,都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响,我们又如何进行分析。
1、动态隔间运算入门说明 2、入门小案例 3、“比较”、“占比”、“环比”的操作 4、“逐层累计”与“跨层累计”的操作 5、条件汇总
现场一面: 上来我介绍了项目,面试官对我的项目挺感兴趣,一直围绕项目来讨论,给我提出了很多我项目里没考虑到的问题,如实现依赖注入的时候如果存在循环依赖怎么处理(没法处理,设计的锅);如反射是否会破坏封装性(是的,这就是框架的缺点);还有一些设计数据库连接池没考虑到的问题(其实按线程池的想法来就行) 面试官人很好,很绅士,谈吐很有气质。他比较满意我学习知识的方式和对技术的热情,基本没问其他问题,就聊项目,所以参考性不大。 二面: 二面面试官问的问题很笼统,很抽象,需要自己get他的点。 你项目里最大的困难,怎
在默认的水平文档流方向下,CSS margin和padding属性的垂直方向的百分比值都是相对于宽度计算的,这个和top, bottom等属性的百分比值不一样。
编写一组 SQL 来查找每次查询的名称(query_name)、质量(quality) 和 劣质查询百分比 (poor_query_percentage)。
经过这张图,我们可以初步得到的信息是:(1)T1到T4各个分期的患者总数(2)T1期男性患者的数目,T1女性患者的数目(3)其他分期男性或者女性的患者数目。
不管是任何数据库.都会有查询功能.而且是很重要的功能.上一讲知识简单的讲解了表的查询所有.
Linux中的sar命令是系统运行状态的统计命令,他讲指定的操作系统状态显示到标准的输出设备中,它的全称是system activity reporter,它可以从多个方面对系统的活动进行报告,包括但不限于:系统磁盘的io状况,cpu当前的效率值,内存使用的情况,进程活动以及文件读写情况等。
关于屏幕适配,几乎每隔一段时间就会看见有人发出来说XXX方案,实现超级简单的适配方式等等。所以我把我目前了解过的常用的适配方案做个总结,并简单说说原理,从而让大家也初步了解各个方案的实现。(其实很多人都是看见别人写的适配方案,虽然可能实际在使用了,但是却从来没有去了解过这个方案的原理,而且遇到一些简单的坑的时候,因为不知道原理,也无法自己解决。)
dstat 是一个可以取代vmstat,iostat,netstat和ifstat这些命令的多功能产品。dstat克服了这些命令的局限并增加了一些另外的功能,增加了监控项,也变得更灵活了。dstat可以很方便监控系统运行状况并用于基准测试和排除故障。
Figma 官方对其超级组件使用的说明,害怕英文的同学可以查看这个链接,有个老哥已经将原版的翻译了一遍:https://www.figma.com/community/file/906004463907915536
在进行数据分析时,我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析,因为那毫无意义。通常,需要对数据先做一些聚合运算,比如求和、求平均值、计数等,也就是会用到一些分析指标和术语,这些指标和术语可以帮助我们打开思路,从多种角度对数据进行深度解读。
这次我们将一起制作一张这样的分析模型,由于比较像蝴蝶,不如我们叫她:四象限动态蝴蝶分析法。
饼图用来显示展示数据的比例分布特征。matplotlib 中 使用 pie() 函数来绘制饼图。
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
监控磁盘io性能 (命令:iostat,iotop) 查看磁盘读写状态: iostat -x %util:表示io等待,也就是磁盘使用占用cpu百分比。如果百分比很大,如50%,60%说明磁盘
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%。
本次给大家介绍一个功能超强的数据处理函数transform,相信很多朋友也用过,这里再次进行详细分享下。
top: 动态查看进程变化,监控 linux 的系统状况,是 Linux 下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于 Windows 的任务管理器。
windows 自带的计算器,经过不断地迭代更新现在功能已经很强大了。我们如果还只是单纯的使用它计算普通的加减乘除就太浪费了
上一篇我们从PromQL入门,这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用
ceph-osd上发现内存使用很严重,特别是cache的使用,巨大的内存使用如果不及时释放,加上swap很小,在遇到大文件读写时就会引发kernel oom,进而core文件写满所有根分区
cast函数的作用是实现数据类型的转换,函数包括两个参数,元数据和新的数据类型 示例:
监控CPU\MEN: dstat --top-mem --top-io --top-cpu 常用常规监控:dstat -cmsdnl -D sda1 -N lo,ens33 100 5
499 是 nginx 扩展的 4xx 错误,目的只是用于记录,并没有实际的响应。 看一下 nginx 源码 ngx_http_request.h 对 499 的定义:
灵感来源于某次逛公众号文章的时候,在文章中偶然看到了一个下划线,经过它时还会显示多少人划线标记。感觉这个功能其实对博文也挺方便的,因为都有评论系统,感觉可以通过评论用户信息做一个多人划线标记功能,自己留作标记的同时也方便其他浏览文章的博友发现和标记文章主要相关内容。
初学者常见错误是混淆数据与格式的处理,本文就看看这种数据与格式问题是如何使你成为挖坑与踩坑者
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