我在R中有一个数据框架,它记录了许多不同品牌的客户的排名偏好。数据框架的示例如下表所示。实际表格在两个维度上都要大得多(大约80,000 x 30 )。
我的桌子:
+------+---------+---------+---------+---------+
| User | Brand_A | Brand_B | Brand_C | Brand_D |
+------+---------+---------+---------+---------+
| A | 1 | NA | 3 | 2 |
| B | NA | NA
我在不同的商店里有大量的商品。其中一些文章是自有品牌文章,应该在我的elasticsearch搜索结果中排名高于其他文章(但是应该同时显示自有品牌和非自有品牌)。 我已经尝试过使用field_value_factor的不同方法,但似乎不适合使用布尔型字段。我还在Boosting an elasticsearch result based on a boolean field value中尝试了接近的解决方案,但对我来说效果并不好。与许多非ownBrand文章相比,使用ownBrand方法的结果仍然排名较低。 索引: schema: {
articleId: { type: '
我想返回类别,收入,顶级品牌,收入为顶级品牌,第二个品牌,第二个品牌的收入,直到5+,理想情况下,在该类别的所有单行。现在我为每个顶级品牌都列了一排
SELECT
cats.category
cats.revenue
brands.rank
brands.brand
brands.revenue_brand
FROM
(SELECT
category, sum(revenue) as revenue_total
FROM sales
GROUP BY category
) c
我需要一些帮助在R。我想找出哪个品牌出现在每个ID。我的数据包含三个制表符分隔的字段,让他们称为ID (这识别一个人),时间,品牌:
ID time brand
01 1111 BMW
01 1112 BMW
01 1113 Audi
01 1114 Mercedes
02 1115 Audi
02 1115 Cadillac
02 1116 BMW
03 1117 Acura
03 1117 Audi
03 1117 BMW
03 1118 Mercedes
.......
因此,根据数据,所有ID通用的品牌是宝马和奥迪。时间字段并不总是唯一的。然而,由于我有更多的记录,我不能确定是否所有的
我有一个要求,其中,我需要获得前5品牌的销售阀门在一个图表。
场景如下:示例数据如下所示
Brand Sales
-----------
H 3500
B 2500
I 2200
A 1500
J 1400
K 900
E 800
F 700
L 650
D 600
C 500
N 200
M 150
G 100
Others null
现在,我们的要求是始终以销售为基础展示前五大品牌。也就是说,前4个品牌和第5个品牌显示为其他所有其他品牌的总和。
当用
我想改进我的MySQL搜索功能。当在我的汽车数据库中搜索"Fi“时,我希望菲亚特排在第一位,因为我觉得一个汽车品牌应该有比车型版本更高的排名。我想告诉MySQL,如果搜索词与某个品牌的第一个字母匹配,则首先确定结果的优先级。 { ? ]1 这是我当前的代码 $sql = "SELECT v.id, v.model, v.model_version, v.model_year, b.brand FROM vehicles v LEFT JOIN brands b ON v.brand_id = b.id WHERE CONCAT(b.brand, ' ', v.
我的Python dataframe中有这些数据。第二栏是性别,第三栏是汽车品牌。我想从这五个前五个汽车品牌的总数。对于那些排名前五的品牌,我需要基于性别的品牌计数的海运图。即。有多少男性和多少女性。 # This prints all the brands. But I need only the top 5 though.
sns.countplot(x = 'brand', hue = 'gender', data = dfCarBrand, palette = 'magma')
plt.show() 有什么建议吗? Data
1