1. vue3有用过吗, 和vue2之间有哪些区别 是的，我有使用过 Vue 3。...一个 loader 是一个用于转换模块源代码的函数，它接收源代码作为参数，并返回转换后的代码。例如，我写过将特定格式的文件转换为 JavaScript 模块的 loader。...以下是一些常见的使用场景： 异步网络请求：例如，使用 fetch API 进行网络请求时，返回的是一个 Promise 对象。...align-self: 允许单个项目有与其他项目不一样的对齐方式。 flex-grow 属性的作用是定义当父容器的空间有剩余时，子元素应该如何放大。...它接受一个无单位的比例值，默认值为 0，表示即使有剩余空间，也不会放大。如果所有子元素的 flex-grow 值总和超过 1，它们会按照比例分配剩余空间。 17.
顺便说一下，你知道微软为PivotTable（透视表）注册了商标吗？其实以前我也不知道。不用说，下面我将讨论的透视表并不是PivotTable。...列vs.值 我认为pivot_table中一个令人困惑的地方是“columns（列）”和“values（值）”的使用。...不过，如果我想查看一些总和数呢？“margins=True”就可以为我们实现这种功能。...=0,margins=True) 一个很方便的特性是，为了对你选择的不同值执行不同的函数，你可以向aggfunc传递一个字典。...所以，你可以使用自定义的标准数据帧函数来对其进行过滤。
查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...生成的轴将被标记为编号series0,1，…， n-1，当连接的数据使用自动索引信息时，这很有用。 append() 方法的作用是:返回包含新添加行的DataFrame。...类似地，我们可以使用panda中可用的pivot_table()函数创建Python pivot表。该函数与group_by()函数非常相似，但是提供了更多的定制。...类似地，我们可以使用df.min()来查找每一行或每列的最小值。 其他有用的统计功能: sum():返回所请求的轴的值的总和。默认情况下，axis是索引(axis=0)。...总结 我希望这张小抄能成为你的参考指南。当我发现更多有用的Pandas函数时，我将尝试不断地对其进行更新。
小勤：在用Power Pivot做数据透视的时候，不是可以直接将需要统计的内容拉到“值”那个框里吗？那为什么还要自己写度量啊？ 大海：你看拉到框里后，显示了啥？ 小勤：“以下项目的综合:数量”啊。...大海：实际这个是Power Pivot自动生成的一个隐式度量值。你到数据模型里看看就知道了： 小勤：啊。原来这样。那不也就是可以直接用了吗？ 大海：对的。不过你不觉得这么个名字很2吗？...但是，如果你以后还想继续用这个求和的值来做其他的分析的话，就得继续用这个又长又臭的名称。...大海：看起来长倒无所谓，因为以后你写DAX公式时出现很长的情况也多，但是，把一个简单的度量名称就搞这么长就变成干扰项了。再多几个要素放进来的话，光搞明白哪个是字段名哪个是表名都要累死了。 小勤：嗯。...你看，我改好的： 现在公式变这样了，真是清晰多了： 单件运输费:='订单'[运费]/'订单'[销量] 大海：然后咱们做数据透视的时候也清晰了，也不用改名了。 小勤：对呢。
我们对“EstimatedSalary”这一列做了加总的操作，而对“Balance”这一列做了求平均值的操作 02 Crosstab函数 在处理数据时，经常需要对数据分组计算均值或者计数，在Microsoft...03 Pivot_table函数 和上面的“Cross_tab”函数的功能相类似，对于数据透视表而言，由于它的灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求，而且操作性强，因此在实际的工作生活当中被广泛使用，...，还有离散值每个类型的累加总和的呈现，具体大家看下面的代码和例子 import sidetable marketing.stb.freq(['Age']) ?...例如上面的代码，显示的则是比方说当“Age”是“Middle”的时候，也就是中年群体，“AmountSpent”的总和，也就是花费的总和是762859元 06 Missing函数 “Sidetable”...函数当中的“Missing”方法顾名思义就是返回缺失值的数量以及百分比，例如下面的代码,“History”这一列的缺失值占到了30.3% marketing.stb.missing() ?
Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。 本文将详细介绍pivot_table的用法及其在数据分析中的应用。...多个值列和聚合函数 pivot_table允许我们同时对多个列进行汇总,并使用不同的聚合函数: result = pd.pivot_table(df, values=['销量', '价格'],...填充缺失值 使用fill_value参数可以填充缺失值: result = pd.pivot_table(df, values='销量', index=...结合query进行数据筛选 pivot_table生成的结果是一个DataFrame,我们可以使用query方法进行进一步的数据筛选: result = pd.pivot_table(df, values...总结 Pandas的pivot_table函数是一个强大的数据分析工具,它可以帮助我们快速地对数据进行汇总和重塑。
rightTemp[i] = Integer.MAX_VALUE; i = j = 0; // 当左边数组到达哨兵值时，i不再增加，直到右边数组读取完剩余值，同理右边数组也一样...当 image.png 时，也就是 image.png ，我们得到 image.png 。我们将 k 值代入上面的公式，得到 image.png 。...partition() 分区函数实际上我们前面已经讲过了，就是随机选择一个元素作为 pivot（一般情况下，可以选择 p 到 r 区间的最后一个元素），然后对 A[p...r]分区，函数返回 pivot...你可能会说，时间复杂度前面的系数不是可以忽略吗？O(K * n) 不就等于 O(n) 吗？ 这个可不能这么简单地划等号。...当 K 是比较小的常量时，比如 1、2，那最好时间复杂度确实是 O(n)；但当 K 等于 n/2 或者 n 时，这种最坏情况下的时间复杂度就是 O(n2) 了。
版本的 chrome，那可以把下面代码复制到你浏览器执行，这是我从 5.9.221 版的 v8 源码里拷过来，然后删除一些调用内部函数，只留下基本场景下的排序算法的代码 下面的源码分析也是基于这份代码，...); return array; } 我删掉了很多代码，只留下基本的流程，也就是对于一个普通数组的排序，sort 方法内部其实是使用快速排序算法结合插入排序算法两种来进行的 当待排序数组，不管这个数组是原数组...一旦我们的 compareFn 比较函数不是严格按照 compareFn(a, b) 返回值大于 0 表示 a > b，小于 0 时表示 a 时表示 a = b 时这种逻辑来编写，那么就会有问题了...当然有，给需要交换的操作加个判断，如果 compareFn 返回值为 0 时，就不做交换不就好了，比如： // 上面代码的第 6 步加个判断，原来是直接进行的交换 // a[third_index] =...，源代码本意是认为 v0 <= v1 <= v2，然后依次赋值给首元素、基准元素、尾元素 那么，当比较函数都返回 0 表示不交换的场景下，那么 v0、v1、v2 这三者的本身存的应该也是要对应首、基准、
FULL OUTER JOIN 完整外部连接 当左（表1）或右（表2）表记录匹配时，FULL OUTER JOIN关键字将返回所有记录。 ?...DROP INDEX 命令： 索引可以用 SQL DROP 命令删除。删除索引时应当特别小心，数据库的性能可能会因此而降低或者提高。...聚合函数SUM表示你需要怎样处理转换后的列的值，是总和(sum)，还是平均(avg)还是min,max等等。...”,”星期二”,”星期三”,”星期四”,”星期五”,”星期六”,”星期日”分别转换成列，这些列的值取income的总和。...当批处理完成时没有提交或回滚的批处理级事务自动由 SQL Server 进行回滚。
其他变形方法 1. melt melt函数可以认为是pivot函数的逆操作，将unstacked状态的数据，压缩成stacked，使“宽”的DataFrame变“窄” df_m = df[['ID',...这个参数是用来删除缺失值的，这个例子不是很好，展示不出删除缺失值，但是可以看下面分享的链接，有一个例子比较明显的展示了dropna是怎么删除缺失值的。...、总和等等数据，但是前者有一定的局限性。...从我们所学的来看，能使用多级索引的变形函数是pivot_tabel，这个函数功能很强大，行列和值都可以多级。那么面对这个多级索引，我们要变化维数，就要使用stack和unstack这些函数了。...问题4：使用完stack后立即使用unstack一定能保证变化结果与原始表完全一致吗？ 不一定。这两个变形函数都是有参数的，我们如果不考虑参数，遇到多级索引就很有可能不会一致。
透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。...今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。...现在大概可以猜出 pivot_table() 函数中有个参数用来设置整合方式，而默认值为平均。...因为这两列的值是数值型 (int, float)，而其他例的值是非数值型 (object)，用 df.dtypes 就可看出。...一旦得到最终结果，它本质还是个数据帧，因此可以使用所有标配函数。下例用 query() 函数来查询名叫 Steven Wang 和 Sherry Zhang 的交易员。
＃9 —单行if语句 与前面的技巧一起，单行if可以帮助您使代码更简洁。 假设我们已经决定对确定植物是否为兰花感兴趣。对于单行-if，我们从测试条件为真时要输出的值开始。...它使我们能够对DataFrame中的值执行操作，而无需创建正式函数-即带有def and return 语句的函数 ，我们将在稍后介绍。...初始化温室清单，创建植物数据框并使用np.where（）函数时，我们已经看到了这一点。...＃3-创建数据透视表 接下来，假设我们要查看每个植物物种花费的金额。我们可以使用pd.pivot_table（） 或 .groupby（）进行聚合 。...将每个值除以所有行的总和，然后将该输出分配给名为“ perc”的新列： piv['perc'] = piv['price'].div(piv['price'].sum(axis=0)) ?
它可以接受多种类型的参数，如字符串表示的函数名、自定义函数、字典等。通过agg，我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。...常见的聚合函数包括sum()、mean()、count()、min()、max()等。 常见问题 重复值处理：当分组键存在重复值时，默认情况下会根据这些重复值创建新的分组。...如果希望去除重复项后再进行分组，可以在groupby之前使用drop_duplicates()。 缺失值处理：默认情况下，groupby会忽略含有NaN值的行。...此时可以考虑使用更高效的替代方案，如pivot_table或crosstab。 常见报错及解决方案 KeyError: 如果指定的分组键不存在于DataFrame中，会抛出此异常。...TypeError: 当尝试对非数值类型的数据应用某些聚合函数（如求和）时，可能会遇到类型错误。确保所有元素属于同一类型，或者使用适当的转换函数。
所以，如果我们取出了某一列，我们获得的自然是一个series。 还记得我所说的命名列标签的注意事项吗？不使用空格和横线等可以让我们以访问类属性相同的方法来访问列，即使用点运算符。 ?...如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ? 在上面这个例子中，我们把我们的索引值全部设置为了字符串。这意味着我们不可以使用iloc索引这些列了。这种情况该如何？我们使用loc。...这便是使用apply的方法，即如何对一列应用一个函数。如果你想对整个数据集应用某个函数，你可以使用dataset.applymap()。...组合起来就是一个pivot操作。看看你能不能想想会发生什么： ? 注意到最后有一个.fillna(‘’)。这个pivot创造了许多空的或值为NaN的条目。...我个人觉得我的dataframe被乱七八糟的NaN分散了注意力，所以使用了fillna(‘’)将他们变成了空字符串。你也可以输入任何你喜欢的东西，例如一个0。
比如看下面这个例子： 这是一个数字数组： 你需要将这些数字相加，并返回结果。...使用循环可以很轻松地解决这个问题： def sum(arr): """一个数组元素相加的循环""" total = 0 for i in arr: total...+= i return total print(sum([2, 4, 6])) 但是如何使用递归函数来完成这种任务呢？...else: pivot = array[0] # 递归条件 less = [i for i in array[1:] if i pivot] # 由所有小于或等于基准值的元素组成的子数组...小结 大O表示法指的是算法的平均时间 大O表示法省略了常数 快速排序的平均运行时间为O(n ㏒n) 使用D&C处理列表时，基线条件一般是空数组或只包含一个元素的数组 每天学习一点点，每天进步一点点。
示例 【例6】以上一小节的DataFrame为例,使用len函数计算一个字符串的长度,并用其进行分组。 关键技术:任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次,其返回值就会被用作分组名称。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...Pandas是一个强大的数据分析工具，而pivot()函数是Pandas中的一个重要函数，用于数据透视操作。它可以根据某些列的值将数据重塑为新的形式，使之更易于分析和理解。...通过合理使用pivot()函数，可以快速实现数据透视的功能。...crosstab函数还可以使用其他参数来进一步定制交叉频率表，例如设置行和列的名称、使用聚合函数计算交叉表的值等。你可以根据具体需求来使用这些参数。
小勤：ALL函数是清除所有筛选条件并返回表中的不重复值，下面对表的行进行计数应该是3呀，因为有两个大海是重复的，怎么还是4? 大海：没有说all返回的是不重复值啊。...小勤：那么我ALL（表[姓名]），它出来的是2： 大海：all对表是返回表中的所有行，对列是返回列中的所有值（values），power pivot里的values是去重复的概念。...小勤：那Power Pivot里专门对表的去重函数是哪个？ 大海：没有直接的所谓对表去重函数，但你可以用summarize去实现类似的效果： 小勤：哦。...小勤：这样意思每一行都是不同的，即使是内容一模一样，但位置不一样，所以也就不能说是重复值了，对吗？ 大海：嗯。...同时，由于是列式存储，相应的，很多涉及表的行列转换的功能也受到了相应的限制，比如透视、逆透视、转置等相关功能，但列式存储却使得数据计算的效率极大提升…… 小勤：那如果我要一列里的没有删重复的所有数据怎么办
PIVOT子句会对其聚合条件得到的结果进行行转列，进一步运算。这个我是没用过，不做介绍。 FUNCTION 基于上面的SQL我们其实已经能有过滤，聚合，排序，分页功能的SQL了。...SUM(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的总和。 MIN(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的最小值。...MAX(field_name)：返回输入数据中数字字段field_name对应的值的最大值。 分组函数 这里的分组函数是对应DSL中的bucket分组。...nested内层字段分页限制 当分页查询有nested字段时，分页结果可能不正确。这是因为：ES中的分页查询发生在Root nested document上，而不是它的内层字段上。...keyword类型的字段不支持normalizer 不支持数组类型的字段 这是因为在SQL中一个field只对应一个值，这种情况下我们可以使用上面介绍的 SQL To DSL的API 转化为DSL语句，
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