聚合数据

java 集合的聚合操作 步骤 1 : 传统方式与聚合操作方式遍历数据 遍历数据的传统方式就是使用for循环，然后条件判断，最后打印出满足条件的数据 for (Hero h : heros) { if (h.hp > 100 && h.damage < 50) System.out.println(h.name); } 使用聚合操作方式，画风就发生了变化： heros .stream() .filter(h -> h.hp > 100 && h.damage < 50) .forEach(h -> System.out.println(h.name)); package lambda; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; import charactor.Hero; public class TestAggregate { public static void main(String[] args) { Random r = new Random(); List<Hero> heros = new ArrayList<Hero>(); for (int i = 0; i < 5; i++) { heros.add(new Hero("hero " + i, r

20世纪80年代，那时我家有一台“古老的”电视机，牌子我忘了，只记得是台黑白电视机，没有遥控器，每次开关机或者换台都需要通过电视机上面的那些按钮来完成，我印象最深的是那个用来换台的按钮，需要亲自用手去旋转（还要使点劲才能拧动），每转一下就“啪”的响一声，如果没有收到任何电视频道就会出现一片让人眼花的雪花点。当然，电视机上面那两根可以前后左右移动，并能够变长变短的天线也是当年电视机的标志性部件之一，我记得小时候每次画电视机时一定要画那两根天线，要不总觉得不是电视机，。随着科技的飞速发展，越来越高级的电视机相继出现，那种古老的电视机已经很少能够看到了。与那时的电视机相比，现今的电视机给我们带来的最大便利之一就是增加了电视机遥控器，我们在进行开机、关机、换台、改变音量等操作时都无须直接操作电视机，可以通过遥控器来间接实现。我们可以将电视机看成一个存储电视频道的集合对象，通过遥控器可以对电视机中的电视频道集合进行操作，如返回上一个频道、跳转到下一个频道或者跳转至指定的频道。遥控器为我们操作电视频道带来很大的方便，用户并不需要知道这些频道到底如何存储在电视机中。电视机遥控器和电视机示意图如图1所示： 标题 在软件开发中，也存在大量类似电视机一样的类，它们可以存储多个成员对象（元素），这些类通常称为聚合类(Aggregate Classes)，对应的对象称为聚合对象

上一篇：数据聚合与分组运算(三) 数据聚合 聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程。 ===================================== 使用你自己的聚合函数，只需将其传入aggregate或agg方法即可 分位数和桶分析 用cut将其装入长度相等的桶中 ===================================== 由cut返回的Categorical对象可直接传递到groupby。 ===================================== 这些都是长度相等的桶。要根据样本分位数得到大小相等的桶，使用qcut即可。传 入labels=False即可只获取分位数的编号 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 下一篇：数据聚合与分组运算(五) 来源： CSDN 作者： LinGavinQ 链接： https://blog.csdn.net/qq_42893334/article/details/104179780

1.数据导入与导出 # 数据导入 pd.read_csv(filename) # 导入csv格式文件中的数据 pd.read_table(filename) # 导入有分隔符的文本 (如TSV) 中的数据 pd.read_excel(filename) # 导入Excel格式文件中的数据 pd.read_sql(query, connection_object) # 导入SQL数据表/数据库中的数据 pd.read_json(json_string) # 导入JSON格式的字符，URL地址或者文件中的数据 pd.read_html(url) # 导入经过解析的URL地址中包含的数据框 (DataFrame) 数据 pd.read_clipboard() # 导入系统粘贴板里面的数据 pd.DataFrame(dict) # 导入Python字典 (dict) 里面的数据，其中key是数据框的表头，value是数据框的内容。 # 数据导出 df.to_csv(filename) # 将数据框 (DataFrame)中的数据导入csv格式的文件中 df.to_excel(filename) # 将数据框 (DataFrame)中的数据导入Excel格式的文件中 df.to_sql(table_name,connection_object) # 将数据框 (DataFrame

一. 空字段赋值 1. 函数说明 NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式是NVL( value，default_value)。它的功能是如果value为NULL，则NVL函数返回default_value的值，否则返回value的值，如果两个参数都为NULL ，则返回NULL。 2. 案例 -- 如果员工的comm为NULL，则用-1代替 select comm,nvl(comm, -1) from emp; -- 如果员工的comm为NULL，则用领导id代替 select comm, nvl(comm,mgr) from emp; 二. case when 1. 函数说明 2. 案例 -- 求出不同部门男女各多少人 select dept_id, sum(case sex when '男' then 1 else 0 end) male_sum, sum(case sex when '女' then 1 else 0 end) female_sum from emp_sex group by dept_id; 三. 行转列(concat) 1. 函数说明 CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串; CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的

0.学习目标 了解过滤功能的基本思路 独立实现分类和品牌展示 了解规格参数展示 实现过滤条件筛选 1.过滤功能分析 1.1.功能模块 首先看下页面要实现的效果： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FrJeCLwI-1578404532507)(assets/1526725119663.png)] 整个过滤部分有3块： 顶部的导航，已经选择的过滤条件展示： 商品分类面包屑，根据用户选择的商品分类变化 其它已选择过滤参数 过滤条件展示，又包含3部分 商品分类展示 品牌展示 其它规格参数 展开或收起的过滤条件的按钮 顶部导航要展示的内容跟用户选择的过滤条件有关。 比如用户选择了某个商品分类，则面包屑中才会展示具体的分类 比如用户选择了某个品牌，列表中才会有品牌信息。 所以，这部分需要依赖第二部分：过滤条件的展示和选择。因此我们先不着急去做。 展开或收起的按钮是否显示，取决于过滤条件现在有多少，如果有很多，那么就没必要展示。所以也是跟第二部分的过滤条件有关。 这样分析来看，我们必须先做第二部分：过滤条件展示。 1.2.问题分析 过滤条件包括：分类过滤、品牌过滤、规格过滤项等。我们必须弄清楚几个问题： 什么时候查询这些过滤项？ 这些过滤项的数据从何而来？ 我们先以分类和品牌来讨论一下： 问题1，什么时候查询这些过滤项？ 现在，页面加载后就会调用

新建一个类 package com.it19gong.sparkproject; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; public class ActionOperation { public static void main(String[] args) { reduce(); } private static void reduce() { // 创建SparkConf和JavaSparkContext SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName("reduce") .setMaster("local"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); // 有一个集合，里面有1到10,10个数字，现在要对10个数字进行累加 List<Integer>

Spark相关问题 Spark 比 MR 快的原因？ 1) Spark 的计算结果可以放入内存，支持基于内存的迭代， MR 不支持。 2) Spark 有 DAG 有向无环图，可以实现 pipeline 的计算模式。 3) 资源调度模式： Spark 粗粒度资源调度， MR 是细粒度资源调度。 资源复用： Spark 中的 task 可以复用同一批 Executor 的资源。 MR 里面每一个 map task 对应一个 jvm ，不能复用资源。 Spark 中主要进程的作用？ Driver 进程：负责任务的分发和结果的回收。 Executor 进程：负责具体任务的执行。 Master 进程： Spark 资源管理的主进程，负责资源调度。 Worker 进程： Spark 资源管理的从进程， woker 节点主要运行 Executor Spark调优 1. 资源调优 1) .搭建Spark集群的时候要给Spark集群足够的资源（core，memory） 在 spark安装包的conf下spark-env.sh SPARK_WORKER_CORES SPARK_WORKER_MEMORY SPARK_WORKER_INSTANCE 2) .在提交Application的时候给Application分配更多的资源。 提交命令选项：（在提交 Application的时候使用选项） -

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22165241 今天介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库： ClickHouse ，它是今年6月开源，俄语社区为主，好酒不怕巷子深。 本文内容较长，分为三个部分： 走马观花，死而后生，遥指杏花村 ；第一章，走马观花，初步了解一下基本特性；第二章，死而后生，介绍ClickHouse的技术架构演化的今生前世；第三章，遥指杏花村，介绍一些参考资料，包括一些俄文资料。 第一章，走马观花 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex，覆盖了俄语搜索超过68%的市场，有俄语的地方就有Yandex；有中文的地方，就有百度么？好像不一定 :) 。 Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是， 这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。 如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司，后来该公司被HP收购，HP

聚合查询与分组查询 聚合 aggregate (*args, **kwargs) aggregate() 是 QuerySet 的一个终止子句，意思是说，它返回一个包含一些键值对的字典。键的名称是聚合值的标识符，值是计算出来的聚合值。键的名称是按照字段和聚合函数的名称自动生成出来的。如果你想要为聚合值指定一个名称，可以向聚合子句提供它。用到的内置函数： from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count 示例： res = models.Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))#平均值 res1 = models.Book.objects.all().aggregate(Max('price'))#最大值 res2 = models.Book.objects.all().aggregate(Min('price'))#最小值 res3 = models.Book.objects.all().aggregate(Sum('price'))#求和 res4 = models.Book.objects.all().aggregate(Count('title'))#求总数，个数 根据最大值求其他的字段 res = models.Book.objects.all().aggregate