JSON（JavaScript Object Notation）是一种基于JavaScript语言的轻量级数据交换格式，它用键值对的方式来表示各种数据类型，包括字符串、数字、布尔值、空值、数组和对象。...遍历JSON有很多好处： ● 提取所需信息：我们可以从嵌套结构的JSON中获取特定信息，比如Alice喜欢什么书或Bob会不会跳舞等。...下面通过一段代码演示如何遍历JSON，提取所有的网站链接，并对zip文件使用爬虫代理IP下载： # 导入需要的模块 import json import requests # 定义爬虫代理加强版的用户名...IP进行下载 def extract_and_download_links(data): # 如果数据是字典类型，遍历其键值对 if isinstance(data, dict):...JSON进行遍历可以帮助我们更好地理解和利用其中包含的数据，并且提供了更多可能性和灵活性来满足不同场景下的需求。
前言 本文章主要记录下常用的sql查询,简单的直接展示语句，复杂的做一下解释。 1、sql按月统计每月订单数量要按月统计每月的订单数量，您可以使用MySQL中的日期函数和聚合函数。...然后，我们使用COUNT(*)函数计算每个订单月份中的订单数量，并将其命名为order_count。最后，我们使用GROUP BY子句按订单月份进行分组，并使用ORDER BY子句按订单月份进行排序。...执行此查询后，您将获得一个结果集，其中包含每个月的订单数量2、sql按升序排列SELECT column1, column2, ......总的来说，COALESCE函数在处理可能包含NULL值的数据时非常有用，它能帮助我们获取第一个非NULL的值，从而更好地处理和分析数据6、pgsql中截取出字段中的时间日期SELECT SUBSTRING...如果字符串中的格式有所不同，您可能需要调整正则表达式以适应实际的数据格式我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
首先对用户连续登陆进行标记，也就是日期相同的打赏同一个标记（如下图）。 image.png 然后，用登陆日期的“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记（如下图）。...子查询 1）获取登陆日期的天，需要用到day()函数； 2）获取登录日期的月，需要用到month()函数； 3）获取每个月登陆顺序，这类问题属于“每个+排序”，要想到用《猴子 从零学会SQL》里讲过的知识...汇总分析 1）分组汇总：查询每个月，每个用户，每一次连续登陆的天数。...，可以使用逻辑树分析方法，将一个复杂问题拆解为可以解决的子问题，然后逐步解决 2.对子查询的应用，当一个复杂问题需要多个子问题来解决时候，可以把每个子问题写成一个子查询 3.考查对常见函数的了解：month...与原题的区别在于： 1）“连续2天”变成了“连续5天”：对最后的where条件进行修改； 2）查询“用户名单”变成了“用户数”：用group by按月分组，然后统计用户数和count(distinct
相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...请给出sql进行统计: (1) 给出 2017年每个月的订单数、用户数、总成交金额。 (2)给出2017年11月的新客数(指在11月才有第一笔订单) 实现？...–先通过日期字段 “Date” 进行分组，将每个月的数据分别分组。...–对每个分组，统计订单数(count(Order_id))、用户数(count(distinct User_id))、总成交金额(sum(amount))。 –筛选日期为2017年的数据。...–将统计结果按月份进行排序。 –(2)给出2017年11月的新客数(指在11月才有第一笔订单) –先通过日期字段筛选出2017年11月的订单记录。
提取2020年8月和9月，每个月的北京市新老司机（首单日期在当月为新司机）的司机数、在线时长和TPH（订单量/在线时长）数据。 我们将新老司机分开来分析，先针对新司机进行提取，然后老司机同理可得。...使用多维度拆解分析方法来拆解题目为以下子问题： 1）每个月的司机数 2）条件：新司机 2）时间条件：2020年8月和9月 3）城市条件：北京市 先来看子问题1：每个月的司机数 对于司机数的计算，用到 ...根据《猴子 从零学会sql》里讲过的，遇到“每个”这类型问题要用分组汇总。“每个月”按月份分组（group by），用count(司机id)来汇总司机数。...根据《猴子 从零学会sql》里讲过的，遇到“每个”这类型问题要用分组汇总。“每个月”按月份分组（group by），在线时长的总长利用sum(在线时长)来计算。...2.考查如何将复杂问题拆解为简单问题的能力，可以使用逻辑树分析方法。 3.如何下载案例数据？
当我们的数据涉及日期和时间时，分析随时间变化变得非常重要。Pandas提供了一种方便的方法，可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。...比如进行数据分析时，我们需要将日数据转换为月数据，年数据等。在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。它接收frequency参数并返回一个Resampler对象，该对象可用于应用各种聚合函数，如mean、sum或count。...然后使用重采样方法按月分组数据，并计算每个月的“sales”列的平均值。结果是一个新的DF，每个月有一行，还包含该月“sales”列的平均值。2. ...所以我们可以使用提取的属性根据与日期相关的信息对数据进行分组。
【题目】 “用户活跃表”记录了用户的登录信息，包括用户标识、用户登录日期，以及是否是新用户（如果是新注册的用户值为1；如果是老用户，值为0）。...下图是两表联结的条件（通过用户ID和日期联结）。 （3）使用哪种联结呢？ 因为要查询的是领取红包的用户，所以要保留“领取红包”表（上图右表）中的全部数据，因此使用右联结。...【分析思路】 领取红包用到的表是“领取红包”表。出现“每个月”这样的字眼，和就要想到用分组汇总来解决此类问题，按“月份”分组。 使用month(日期)获取月份。...分析每个月领过红包用户和未领红包用户的数量 【分析思路】 “领过红包用户”和“未领红包用户”什么意思？ 将“用户登录”表和“领取红包”表进行左联结。...按月份分组（group by）用sum来统计数量。
普通增量”是没有办法对集市中已经变化的9号的数据进行update，或者说删除9号的数据，重新导入。 这种时候“动态增量”就派上用场啦！ 二. “动态增量”如何上市？ A. ...历史数据按月全量入（2021-03-01日进行） (1) 需要一个sql数据集，查询 表“某部门订单数据”的全部数据，且需要有日期字段。...实现的效果是历史数据按月分割，不同月份的数据存储在不同的集市文件中，并自动给集市数据加上meta,meta名为：_Date_Range_,meta值：数据对应的月份。...一个完整的动态增量的实例就讲完了，实际使用中咱们可以根据情况进行调整，总的来说动态增量可以实现某段时间的数据按月（按年或按日）进行分割入集市，并打上meta，同时，可以实现对已经入集市的数据进行按月（按年或按日...最后咱们不得不提的是meta的使用，前面“动态增量”已经实现了分割入集市，并打上meta，咱们的目标实现了一半（减少入集市的时间）；还有另外一半（加快集市查询），需要通过meta的使用，也就是文件过滤来实现
，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。 ...原始的意思是重采样，可分为上采样与下采样，而我们通常情况下使用的都是下采样，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。 ...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...图5 而即使你的数据框index不是日期时间类型，也可以使用参数on来传入日期时间列名实现同样的效果。...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...index不是日期时间类型，也可以使用参数on来传入日期时间列名实现同样的效果。...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
step2: 用row_number() over()函数计数 有了第一步去重后的结果，我们可以对其进行开窗，以id分组，日期升序排序，获取到每个日期的排名。...step3:日期减去计数值得到结果 因为菌哥这里演示用的是hql，所以这里获取日期差值使用了date_sub函数。...step4:根据id和结果分组并计算count 最后一步，我们直接根据step3中获取到的差值，根据id和差值进行一个分组求count即可。...2017-01 8 8 u04 2017-01 3 3 step1: 修改数据格式 从结果反推，需要查询实现按照 年-月 分组的数据，所以我们这一步先对原数据进行一个处理。...step3: 按月累计计算访问量 我们将第二步的结果用变量 t2 来表示。到这一步，我们用一个sum开窗函数，对userid进行分组，mn时间进行排序即可大功告成。
在数据聚合与分组方面，Pandas提供了灵活的功能，可以对数据进行分组、聚合和统计等操作。...在Pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表，通过指定行、列和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...# 统计每个月的销售额和利润 df['OrderDate'] = pd.to_datetime(df['OrderDate']) # 将日期字符串转换为日期对象 df['Month'] = df['OrderDate...然后，使用dt.month提取出日期对象的月份信息，将其赋值给新列Month。...最后，使用groupby方法按照月份对数据进行分组，然后使用sum方法计算每个月的总销售额和利润，并将结果存储在monthly_sales_profit中。
、销售员汇总 1)、因销售记录中时间字段是具体的日期，题目要求是按照“月份”分组，需要用date_format函数把日期转为月份。...2)、对销售员按照“月份”汇总，在case when 筛选的基础上再用sum求和，得到每个销售员每个月总的销售金额。...a,然后对表a的查询结果按月份进行汇总查询。...2、case when表达式的聚合，可以用sum,max,avg等对筛选的表达式结果再进行一次聚合，如： sum(case when then else end...根据format字符串格式化date值。下列字符和字符串是常用的： 格式化日期常用的字符串：
例如，如果你已有“月（month）”列，又希望为每个month创建一个单独的列，则可以使用CASE WHEN语句来透视数据。 示例问题：编写一个SQL查询重新排列表样式，以使每个月对应一个收入栏。...左连接 vs 内连接 对于那些对SQL比较陌生或有一段时间没有使用过SQL的人来说，他们很容易混淆左连接和内连接。请确保你能清楚理解每个连接如何获得不同的结果。许多面试问题会要求你做一些连接。...这是种好方法，可以解决需要多次按序查询以生成给定结果的特殊问题。子查询和WITH AS语句在查询中的使用次数都非常多，因此你需要知道如何使用它们。...日期时间处理 你肯定会遇到一些涉及日期和时间数据的SQL问题。例如，你也许需要按月份对数据分组，或者将变量格式从DD-MM-YYYY转换为简单的月份。...窗口函数 窗口函数使你能对所有行执行聚合值，而不是只返回一行（这是GROUP BY语句的用处）。这对于行排序、计算累计等等十分有用。 示例问题：编写一个查询以获取薪水最高的empno。
：订单商品列表我们可以使用聚合索引来对订单进行分组，按照客户ID和订单日期进行分组，并统计每个客户在每个月的订单数量和订单总金额。...首先，我们需要创建一个聚合索引：db.orders.createIndex({ "customer_id": 1, "order_date": 1 })然后，我们可以使用聚合框架来进行分组统计：db.orders.aggregate...，统计每个客户在每个月的订单数量和订单总金额。...其中，$group 操作将订单分组并统计数量和金额，$project 操作将结果进行投影，只保留需要的字段。...这里使用了 $year 和 $month 操作来获取订单日期的年份和月份，这些操作也可以通过聚合索引进行优化。
前面2章讲了如何从jira获取数据，知道怎样获取数据，就可以绘图了 本篇记录一下bug柱状图的实现过程 对于这个bug柱状图我大致想实现以下功能： 能够按照日期查询，同时可以切换不同日期维度：按年查询...4种形式，当切换不同日期维度时，显示对应的日期组件 为了实现这一功能，在el-date-picker组件中使用v-if进行条件判断 ② 因为我想实现"切换日期类型、切换日期范围"后能够重新向后端发起请求...(每个月的1号) start_date_to_datetime = datetime.datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d") # 把从前端获取的起始月份转为...value列表 # print(df) # 利用groupby分，以日期为维度进行分组聚合；，groupby()之后，使用sum对相同元素求和 的bug数据后，需要对它们进行聚合，以月份进行分组求和 这就很麻烦了，想了很久才找到解决方法，步骤如下 ①从jira提取bug数据后，把日期和bug数分别存到一个列表中，对日期列表进行切割
前面2章讲了如何从jira获取数据，知道怎样获取数据，就可以绘图了 本篇记录一下bug柱状图的实现过程 对于这个bug柱状图我大致想实现以下功能： 能够按照日期查询，同时可以切换不同日期维度：按年查询、...4种形式，当切换不同日期维度时，显示对应的日期组件 为了实现这一功能，在el-date-picker组件中使用v-if进行条件判断 ② 因为我想实现"切换日期类型、切换日期范围"后能够重新向后端发起请求...(每个月的1号) start_date_to_datetime = datetime.datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d") # 把从前端获取的起始月份转为...value列表 # print(df) # 利用groupby分，以日期为维度进行分组聚合；，groupby()之后，使用sum对相同元素求和 的bug数据后，需要对它们进行聚合，以月份进行分组求和 这就很麻烦了，想了很久才找到解决方法，步骤如下 ①从jira提取bug数据后，把日期和bug数分别存到一个列表中，对日期列表进行切割
， In [6]: df['month'] = df['date'].astype('datetime64[M]') 注意看这里这里从date（用户消费时间列）中获取月份的方式，并没有使用： In [7...那么如何实现统计每个月内有多少顾客（无重复，比如一个顾客一个月内来了10次店里消费，也按成一次处理）来过店里呢，这就需要分组后做一次去重操作。...用户最后一次购买日期==第一次购买的日期，说明用户仅仅购买了一次或者用户在同一天内购买了两次。...3、用户的消费周期：有二次以上消费的用户，平均68天，所以在50天到60天期间，应该对这批用户进行刺激召回，细致点，比如10天回复满意度，30天发放优惠券，55天的时候提醒优惠券的使用。...用户的生命周期分别在20天内与400至500天间，应该在20天内对客户进行引导，促进其再次消费并形成消费习惯，延长其生命周期；在100至400天的用户，也要根据其特点推出有针对性的营销活动，引导其持续消费
当参数xi使用#i时，表示第i列，此时使用原列名。...将日期所在分组作为ID，销售额之和作为amount字段，当前日期作为date字段，形成序表。...(这里作出说明，生成的序列成员是每个月的最后一天的日期) date_index.day生成了这个序列中所有月份的天数 初始化两个list，date_list用来存放不规则日期的起始时间，date_amount...循环分组 取分组中第6个字段等于work phone的第一行的值，赋值给初始化的数组 修改数组第7个元素(索引是6)为数组的第8个元素(索引是7) 取分组中第6个字段等于work email的第一行的值的第...在第二例中，日期处理时，esproc可以很轻松的划分出不规则的月份，并根据不规则月份进行计算。而python划分不规则月份时需要额外依赖datetime库，还要自行根据月份天数划分，实在是有些麻烦。
2.哪个城市的饭店人均口味最好？ 答：方法一：使用数据透视表处理，选择地区为行标签，值为口味设置为求平均值。要得到口味最好的店可以用函数进行查找，也可以对口味列进行降序排列。...答：先对数据源进行筛选出上海地区，然后按类型的升序排序再按服务的降序排序，插入辅助列写出排名并筛选出前五名即可。 7.没有评价的饭店有几家？...答：这里的评价系数就是秦老师之前讲的指数法，主要考虑的是这些指标如何进行计算确定系数，其中口味、环境、服务是类似的指标可以用线性加权，点评与人均数值上相差比较大，应该用log的方法进行处理。...and t1.M = date_add(t2.M,interval -1 month) group by t1.M （2）复购率应该分别统计出总购买人数，至少购买两次的人数，然后再去求比值，其实这里可以按月份分组把每个月的复购率都求出来而不用单独把三月份数据过滤出来求复购率...分析：统计的是多次消费的用户，需要先把这些数据过滤出来，按用户统计则需要对用户进行分组，第一次消费时间和最后一次时间可以分别用min、max函数计算出来，然后求间隔用日期时间函数 语句： select
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