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。
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。
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)。
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
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
在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,此处的百分位是从小到大排列,只需用np.percentile即可……
使用命令将所有apache 的进程进行统计,然后相加,然后和系统的物理内存相除,求百分比。
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。
前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树,我们是用字典类型来存储决策树的,然而字典的表示形式非常不易于理解,决策树的主要优点就是直观易于理解,如果不能将其直观地显示出来,就无法发挥其优势。鉴于Python 并没有提供绘制树的工具,本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库,下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。
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。
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。
我们晓得一旦站点慢下来之后有很多原因,假如站点是LNMP结构,我们可以从Nginx,PHP,Mysql三部分去找原因(当然排除负载和外部设备问题),在PHP这块我们有个慢日志,终究可视化度没有那么高,如何快速追踪到瓶颈呢? xhprof是facebook开源出来的一个php轻量级的性能分析工具,跟Xdebug类似,但性能开销更低,还可以用在生产环境中,也可以由程序开 关来控制是否进行profile。 Graphviz由一种被称为DOT语言的图形描述语言,可以根据提供的节点以及线生成图形。 xhprof 是可
官网地址: https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
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
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。
x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数,所以分别用4位无符号二进制整数来表示,将它们连接在一起所组成的8位无符号二进制数就形成了个体的基因型,表示一个可行解。
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。
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。
很多人都知道80/20帕累托法则(20%的人掌握着80%的财富),而ABC分类法可以说是该法则的衍生,目的是把握关键,分清主次。
既然是入门肯定会有很多深入的知识我不是很懂,不过没关系,以后如果有机会接触的话,在慢慢在工作中学呗。
墨墨导读:经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
数据库SQL分析函数/窗口函数专题,值得收藏!几乎涵盖所有数据库,例如:Oracle、Hive、MySQL8.0、MaxComputer等。企业面试中,更是钟情分析函数问题,笔试、面试到基本跑不了。
trim函数会删除目标的“首、尾”空格,如果把数字类型trim后会转为文本类型,需要用VALUE函数重新转换成为数字。示例:TRIM(A1)会把A1的前后空格都去掉,中间的空格仍然在。
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
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
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。
这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。对于针对大型表的 BI 查询(即:对于大多数 BI 查询),更多的表传递会显著降低性能。
当然,有朋友会说,这个问题不是很简单吗?在“转换”功能里,直接设置数据类型为“百分比”不就OK了吗?如下图所示:
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
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?
主成分分析(Principal Components Analysis),简称PCA,是一种数据降维技术,用于数据预处理。
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:
pie 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/pie.html
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库,其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算,例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中,我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
今天借GIS项目实现一个进度条效果,这个效果在各种管理系统中是最常见的一个效果,特别是在处理某个任务消耗的时间过长的场景,可以避免UI假死,提高用户体验。我这次用的POI数据大概有90W条,这个目录树是我为了练手,故意拆成五层的,其实从第三层到第五层原本是放在一个字段里的string型POI类型描述,将它拆解成三层树结构时损耗了部分性能,到最下面一层(图标是感叹号)类型,大概有5700多个叶子节点,加载这个资源目录树需要一段时间,这里用委托实现页面传值+BackgroundWorker实现异步弹框进度条效果。我原来在winform里面实现过,但是WPF框架里还没做过,拿这个练练手,为今后的工(qiu)作(zhi)任(mian)务(shi)做好技术储备。
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
XHProf 是一个分层PHP性能分析工具。它报告函数级别的请求次数和各种指标,包括阻塞时间,CPU时间和内存使用情况。一个函数的开销,可细分成调用者和被调用者的开销,XHProf数据收集阶段,它记录调用次数的追踪和包容性的指标弧在动态callgraph的一个程序。它独有的数据计算的报告/后处理阶段。
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
Elasticsearch是一款提供检索以及相关度排序的开源框架,同时,也支持对存储的文档进行复杂的统计——聚合。 前言 ES中的聚合被分为两大类:Metric度量和bucket桶(原谅我英语差,找不到合适的词语.....就用单词来说吧!)。说的通俗点,metric很像SQL中的avg、max、min等方法,而bucket就有点类似group by了。 本篇就简单的介绍一下metric聚合的用法。 metric的聚合按照值的返回类型可以分为两种:单值聚合 和 多值聚合。 单值聚合 Sum 求和 这个聚
好久没写博客了,小编之前一段时间一直在找工作,从天津来到了我们的大帝都,感觉还不错。好了废话不多说了,开始我们今天的主题吧。现如今的APP各式各样,同样也带来了各种需求,一个下拉刷新都能玩出花样了,前
导数(Derivative),也叫导函数值。又名微商,是微积分中的重要基础概念。当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时,函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在,a即为在x0处的导数,记作f'(x0)或df(x0)/dx。
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