比如一个数据表可能会有十几到几十列之多，为了更好的看清某些重要的列，我们可以对表进行如下操作—— 对列进行高亮颜色操作 原始表中包含多个列，如果我只想看一下利润这一列有什么规律，眼睛会在上下扫视的过程中很快迷失...对利润这一列进行颜色高亮 把一列修改成指定颜色这个操作在 Excel 中只需要两步：①选择一列 ②修改字体颜色 ，仅 2秒钟就能完成。...第2次尝试：选中要高亮的列并点击右键，选择 Format 后尝试对列进行颜色填充，寄希望于使用类似 Excel 中的方式完成。...不过这部分跟 Excel 中的操作完全不一样，我尝试对每一个能改颜色的地方都进行了操作，没有一个能实现目标。 ?...自问自答：因为交叉表是以行和列的形式展示的，其中SUM(利润)相当于基于客户名称(行的维度)对其利润进行求和，故对SUM(利润)加颜色相当于通过颜色显示不同行中数字所在的区间。
引言：本文整理自vbaexpress.com论坛，有兴趣的朋友可以研阅。...Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。
扫描时，不仅将id1列的数据读取出来，还会将其他列的数据也读取上来。一旦列里有变长数据，无疑会显著拖慢扫描速度。 这是怎么做到的？在哪里设置的需要读取所有列？以及为什么要这么做？...GP的aocs_getnext函数中columScanInfo信息有投影列数和投影列数组，由此决定需要读取哪些列值： 2、接着就需要了解columScanInfo信息来自哪里 aoco_beginscan_extractcolumn...函数对列进行提取，也就是targetlist和qual： 3、顺藤摸瓜，targetlist和qual来自哪里？...在SeqNext函数中，可以看到SeqScan计划节点的targetlist和qual。...由此可以知道他们来自执行计划中： 4、这样，就需要知道执行计划如何生成，targetlist链表是如何初始化的 create_plan是执行计划的生成入口。
本次的练习是：如下图1所示，在单元格区域A2:A12和B2:B12中给定两列数字，要在列C中从单元格C2开始生成一列数字。规则如下： 1. 列B中的数字的数量要小于等于列A中数字的数量。 2....列B中的任意数字都可以在列A中找到。 3. 在列A或列B已存放数字的单元格之间不能有任何空单元格。 4. 在列C中的数字是从列A中的数字移除列B中的数字在列A中第一次出现的数字后剩下的数字。 5....换句话说，列B和列C中的数字合起来就是列A中的数字。 ? 图1 在单元格D1中的数字等于列A中的数字数量减去列B中的数字数量后的值，也就是列C中数字的数量。...看看公式中的COUNTIF函数部分： COUNTIF(OFFSET(INDEX(List1,1,1),Arry1,,Arry2,),List1) 其中： （1）INDEX(List1,1,1) 返回对List1...例如，在原来的List1中有三个3，现在变成了3.000001、3.000002和3.000003。 注意，这里区分这些List1中数字的小增量不只是随机的，相反，它们将计数每个元素的数量。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...后面他还想用类的方式写，不过看上去没有那么简单。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...)的列将被单独保留。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...注：后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一列去重 1 按照某一列去重(参数为默认值) 按照name1对数据框去重。...2 按照某一列去重(改变keep值) 2.1 实例一(keep='last') 按照name1对数据框去重，并设置keep='last'。...2.2 实例二(keep=False) 按照name1对数据框去重，并设置keep=False。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
一种是写循环依次判断是否重复删重，另一种是用本公众号文章：Python中的集合提到的frozenset函数，一句语句解决该问题。 循环太过繁琐，而且速度较慢。...这就是本文要解决的问题，接下来分享准备关系数据时的实例。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?
excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C中 If ActiveCell.Column... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")
#第一个文件 Order.txt 中的第3列修改为另一个文件 ip2.txt，或者第n列 #!...cat ip2.txt | awk -F"--" '{print $1}' | sed "s/ //g"` ) echo " 原来数据总量：${#Oy[*]} 更新数据总量：${#up[*]} 被修改的文件
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...Sheet2中。...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...Application.ScreenUpdating = False '赋值为工作表Sheet1 Set wks = Worksheets("Sheet1") With wks '工作表中的最后一个数据行...("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*
文档编写目的 在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏，在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候，那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏，本文档介绍如何在Ranger...中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。...测试环境 1.操作系统Redhat7.6 2.CDP DC7.0.3 3.集群已启用Kerberos 4.使用root用户操作 使用自定义UDF进行脱敏 2.1 授予表的权限给用户 1.在Ranger中创建策略...6.再次使用测试用户进行验证，使用UDF函数成功 ? 2.3 配置使用自定义的UDF进行列脱敏 1.配置脱敏策略，使用自定义UDF的方式对phone列进行脱敏 ? ?...由上图可见，自定义UDF脱敏成功 总结 1.对于任何可用的UDF函数，都可以在配置脱敏策略时使用自定义的方式配置进策略中，然后指定用户/用户组进行脱敏。
基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用 单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。...我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。...目前，还没有对GATHER/SCATTER性能进行明确的理解。本文的主要贡献之一就是对不同Intel CPUs的GATHER指令进行了系统的评估。并且关于strided access（跨步访问）模式。...另一个贡献，基于分区的SIMD访问概念，提出新型的block-strided access访问模式，并在一个简单的分析查询模型和整数压缩算法中进行比较。...因此，我们基于分区的SIMD处理概念旨在显式地缓存当前和未来处理多个页面所需的数据，与线性访问相比，可以提高该处理模型的性能。 对满足列B上的谓词条件的记录，在列A上进行聚合sum操作。
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
我们使用了我们自己编写的LoadVizgen()函数来读取Vizgen分析流程的结果。生成的Seurat对象包含了以下信息：一个计数矩阵，记录了每个细胞中483个转录本的观察分子数。...这个矩阵在功能上与单细胞RNA测序中的计数矩阵相似，并且默认情况下存储在Seurat对象的RNA分析模块中。...在标准化过程中，我们采用了基于SCTransform的方法，并对默认的裁剪参数进行了微调，以减少smFISH实验中偶尔出现的异常值对我们分析结果的干扰。...通过使用ImageFeaturePlot()函数，我们可以根据单个基因的表达量来对细胞进行着色，这与FeaturePlot()函数的作用相似，都是为了在二维平面上展示基因表达的分布情况。...考虑到MERFISH技术能够对单个分子进行成像，我们还能够在图像上直接观察到每个分子的具体位置。
列联表是两个分类变量的制表或者说计数。在McNemar检验的情况下，我们对二元变量的正确/不正确（或者是/否）的控制和处理感兴趣（或者两种都有）。这被称为2×2列联表。 列联表乍一看可能并不直观。...让我们做一个具体的例子。 我们有两个训练好的分类器。每个分类器对测试数据集中的10个实例中的每个实例进行二元分类预测。预测被评估并确定为正确的或不正确的（yes/no）。...对于表中第一个单元格的情况，我们必须总结Classifier1得到正确且Classifier2也得到正确的检验实例的总数。...考虑到这点，另一种更具编程性的方法是在上面的结果表中对“是/否”的每个组合求和。...不正确的检验实例的计数，No / Yes是Classifier1不正确且Classifier2正确的检验实例的计数。
键值对存储，列存储、文档存储、图形数据库 最终一直性 CAP 定理和 BASE 高性能，高可用，高可拓 …… NoSQL 的四大分类 NoSQL 主要可以分为如下四大类，然后关于各类的实例、应用场景、...KV 键值对 文档型数据库（bson & json） 列存储数据库 图关系数据库 分类 实例 应用场景 数据模型 优点 缺点 键值对（key-value） Redis、Voldemort 内存缓存，用于处理大量数据的高访问负载...，而且基于基本数据结构的同时也对程序员透明，无需进行额外抽象； Redis 运行在内存中但是可以持久化到硬盘，所以在对不同数据集进行高速读写是需要权衡内存大小，数据量不能大于硬件内存； Redis 安装.../redis-server.exe 打开另一个窗口，在 Redis 目录下运行另一个 Redis，然后进行设置和取出键值对测试； ....，然后进行编译 ＃ 解压 tar -zxvf redis-6.0.6.tar.gz ＃ 进入文件夹 cd redis-6.0.6 ＃ 编译 make 在一个终端中启动服务端 在另一个终端中启动客户端进行测试
另一方面，SDN 转控分离，控制器具有全局视野，能对网络进行调度、制定策略，实时提供网络信息，有利于sketch的应用实施。 当前的网络流量测量，主要有抽样技术和数据流技术两种方法。...sketch 是一种基于散列的数据结构，可以在高速网络环境中，实时地存储流量特征信息，只占用较小的空间资源，并且具备在理论上可证明的估计精度与内存的平衡特性。...此时，基于 sketch 的方法，利用散列技术对网络流进行粗粒度的分类，得出测量的估计值，满足高速环境下实时测量的需求，节约计算和空间的开销。 三、sketch研究热点 ?...四、总结 高管理能力对网络测量的性能、准确率、资源开销提出了更高的要求。...Sketch 是一种基于散列的数据结构，可以在高速网络环境中，实时地存储流量特征信息，只占用较小的空间资源，并且具备在理论上可证明的估计精度与内存的平衡特性。
对于实例中，许多Web服务使用id作为分类变量来跟踪用户具有数百至数百万的值，取决于唯一的数量服务的用户。 互联网交易的IP地址是另一个例子一个很大的分类变量。...特征散列将原始特征向量压缩为m维通过对特征ID应用散列函数来创建矢量。 例如，如果原件特征是文档中的单词，那么散列版本将具有固定的词汇大小为m，无论输入中有多少独特词汇。...例5-3 对单词的特征哈希 ? 功能散列的另一个变体添加了一个符号组件，因此计数也是从哈希箱中增加或减少。 这确保了内部产品之间散列特征与原始特征的期望值相同。 ?...事实证明，还有另一种基于差别隐私的解决方案。 如果统计数据的分布保持大致相同或不存在任何一个数据点，则该统计近似是防漏的。...选择使用哪一个取决于所需的型号。 线性模型比较便宜，因此可以进行训练处理非压缩表示，例如单热编码。 基于树的模型，另一方面，需要反复搜索右侧分割的所有特征，并且是因此限于小型表示，如箱计数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
