scoreWide 考察的问题就是通过SQL语句实现在这两种形态间转换，其中长表转为宽表即行转列，宽表转为长表即列转行。...其基本的思路是这样的： 在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...这样，无论使用任何聚合函数，都可以得到该uid下指定课程的成绩结果。这里是用了sum函数，其实用min、max效果也是一样的，因为待聚合的数值中就只有那一个值非空。...02 列转行：union 列转行是上述过程的逆过程，所以其思路也比较直观： 行记录由一行变为多行，列字段由多列变为单列； 一行变多行需要复制，列字段由多列变单列相当于是堆积的过程，其实也可以看做是复制；...一行变多行，那么复制的最直观实现当然是使用union，即分别针对每门课程提取一张衍生表，最后将所有课程的衍生表union到一起即可，其中需要注意字段的对齐 按照这一思路，给出SQL实现如下： SELECT
这个问题有三个关键点 1、符合条件 2、另外一列 3、不重复 先说说如何解决符合条件的问题！ 这个比较简单，Countif函数可以完美搞定~ ?...物料管理小能手（统计不重复数据） 建议在阅读下面的文字前，先点击上面那一行链接，先看看那篇文章的第一部分~ 上面的文章介绍了两种统计非重复值的思路，我们接下来分享其中的一种！ ?...C列使用的是match函数（找什么，在哪里找，0） 返回第一个参数在第二个参数中首次出现的位数 当A列中数据重复的时候，返回的值是相同的~ D列使用的是Row函数（单元格） 返回单元格所在的行数 由1...{=SUM(--(IFERROR(MATCH(D1:D9,C1:C9,0),0)=ROW(A1:A9)))} 但是我们使用了C列、D列两个辅助列 C列是怎么来的？是A列&B列 D列呢？...加上判断其实就是将两列合并在一起，两列当做一列进行判断~ 就酱~
1.1 普通方式 使用比较运算符（, ==, !=, >=, 一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一列或多列将数据分组，例如： df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数，包括求和、均值、...例如，对分组后的数据求和： df.groupby('A').sum() 可以对不同的列使用不同的聚合函数： df.groupby('A').agg({'B':'sum', 'C':'mean'}) 2.3...='C', 'D') 其中id_vars表示要保留的列，value_vars表示要转换的列。
SQL中常用的聚合函数包括：COUNT函数COUNT函数用于计算某一列中值的数量，可以用于任意数据类型的列，包括NULL值。...例如，从students表中计算年龄小于18岁的学生的数量：SELECT COUNT(*) FROM students WHERE age SUM函数SUM函数用于计算某一列中值的总和，只能用于数值类型的列...) FROM sales;AVG函数AVG函数用于计算某一列中值的平均数，只能用于数值类型的列。...MAX函数用于计算某一列中值的最大值，可以用于任意数据类型的列。...MIN函数用于计算某一列中值的最小值，可以用于任意数据类型的列。
但是呢，在SQL语句当中，有一种查询是比较特殊的，就是聚合函数查询，它不像传统查询一样是将表中的某些列的数据查询出来，而是将查询结果进行聚合和统计，最终将统计后的结果进行返回。...sum()函数。...当然了，sum()函数要求传入一个指定的列名，表示我们要汇总这一列的总合，因此这里我们传入了commentcount这一列。 其它聚合函数的用法也是类似的，就不一一列举了。...使用LitePal的聚合函数 LitePal中一共提供了count()、sum()、average()、max()和min()这五种聚合函数，基本上已经将SQL语句当中最常用的几种聚合函数都覆盖了，那么下面我们就来对这五种聚合函数的用法一一进行学习...它们一个是求出某一列中的最大值，一个是求出某一列中的最小值，仅此而已。 现在我们已经将LitePal中所有聚合函数的用法全部都学习完了，怎么样，是不是感觉非常的简单？
一、简单数据做分组求和 在进行分组求和前，先解释一下下面将要用到的两个函数，以便大家能够对于用到的函数理解深刻。...by_col是一个可选参数（excel中带[]的参数表示是可选参数，一般都有默认值，可以省略），它用于指定是按行还是按列比较唯一值，默认为FALSE，表示按行比较唯一值，如果设置为TRUE，函数将按列比较数组中的值...2.SUMIF函数 SUMIF 函数的语法是SUMIF(range, criteria, [sum_range])，这是一个条件求和函数，用于对满足特定条件的数据进行求和。...但如果range和sum_range不一致，就需要明确指定sum_range。...进入你会发现，里面有两列，一列为员工姓名列，一列为计数，需要求和的话可以再次利用sumif函数进行求和，这里不过多赘述，当然还可以利用高级筛选和函数去完成以上操作，这只是其中较为简单的一种方法，其他的方法如果比较感兴趣可以评论区留言探讨
这个命令会返回程序运行的时间情况，其中real与user+sys的比值反映了程序是重IO还是重计算。如果两者很接近，比值几乎为1，那么就是重计算；反之则为重IO。...，一共调用了四个函数，耗时0.0007，接下来是后面的这个表格，最后一列是调用函数的名称，我们看到，一共是四个。...3/1表示的就是共三次调用，其中一次原生调用，两次递归调用。 tottime这一列是这个函数调用的时间，但是不包括这个函数调用别的函数的时间。...percall就是第二列除以第一列 cumtime这一列表示的是函数进入到函数退出的总时间，包括了我们在这个函数运行中调用的其他函数的运行时间。...后面一列就是cumtime除以第一列。 除了上面这些外，还有两个神奇的东西，line_profiler与memory_profiler，留着下次介绍。
% 这两条一起使用，起到“初始化”的作用，防止之前的结果对新脚本文件（后缀名是 .m）产生干扰。...] %同一行中间用逗号分隔，也可以不用逗号，直接用空格 a = [1 2 3] disp(a) % 注意，disp函数比较特殊，这里可要分号，可不要分号哦 disp(a); % matlab中两个字符串的合并有两种方法...函数 % （1）如果是向量（无论是行向量还是列向量），都是直接求和 E = [1,2,3] sum(E) E = [1;2;3] sum(E) % （2）如果是矩阵，则需要根据行和列的方向作区分 clc...eig(A),其中最常用的两个用法： A = [1 2 3 ;2 2 1;2 0 3] % （1）E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。...（V的每一列都是D中与之相同列的特征值的特征向量） [V,D]=eig(A) %% find函数的基本用法 % 下面例子来自博客：https://www.cnblogs.com/anzhiwu815/
--但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 --数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 --目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...：聚合函数， 例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。...–但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 –数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 –目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...--但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 --数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 --目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...–但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 –数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 –目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的
其中有一列是genre（类型）: ?...为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): ?...类似地，你可以通过mean()和isna()函数找出每一列中缺失值的百分比。 ? 如果你想要舍弃那些包含了缺失值的列，你可以使用dropna()函数： ?...如果我们想要划分一个字符串，但是仅保留其中一个结果列呢？比如说，让我们以", "来划分location这一列： ?...如果我们想要增加新的一列，用于展示每个订单的总价格呢？回忆一下，我们通过使用sum()函数得到了总价格： ?
前言 这两天自己挽起袖子处理日志，终于把AWK给入门了。其实AWK的基本使用，学起来也就半天的时间，之前总是靠同事代劳，惰性呀。 此文仅为菜鸟入门，运维们请勿围观。...列引用 $0代表整行所有数据，$1代表第一列(终于不是程序员数数从0开始了)。 NF是个代表总列数的系统变量，所以$NF代表最后一列，还支持$(NF-1)来表示倒数第二列。...数字类型，字符串类型 虽然上例最后两列的值是字符串类型的，带着ms字样，看起来不能做算术运算。 但其实两个列相减时，AWK就会神奇地把它们转换为纯数字。...1.计算累计值和平均值 awk '{sum+=$NF} END {print sum, sum/NR}' 上例对每行输入内容进行最后一列的值的累计，而END后的语句，打印累计结果 和平均值，NR是系统变量代表总行数...其中gsub将一个字符串替换为目标字符串，可选定整行替换或只替换某一列。
由于matlab的代码中使用到了IPL库进行加速，目前我写的Conv2函数还无法做到和其相当，对于任何核速度约为matlab的一半。 ...Sum2 = _mm_add_ps(Sum2, Sum3); // 两两合并(2~3)....Sum0 = _mm_add_ps(Sum0, Sum2); // 两两合并(0~2)....有了这样的数据，如果需要计算第一列的卷积结果，则很简单了，每跳过一列则把被卷积的数据起点增加PadConvLine个元素，在调用上述MultiplySSE函数获得卷积结果。...接着则计算第二列像素的卷积值，此时需要整体更新这一列像素串联起来的需要被卷积的数据，更新也很简单，就是把原来的数据整体向左移动一个像素，这个可以用memcpy快速实现，然后在填充入新进来的那个元素，就ok
一：insert语句 into 关键字是可选的 values关键字前面的（）是可选的，这里是要接收数据的列 values后面，有两种方式提供值 1：显式的给出值 2：从select语句中导出值 insert...< 其中 与 !=都是不相等的意思 !>与!...关键字 select count(distinct column) from table 检索某一列不重复的记录数 八:group by 聚集函数 和 having子句 先看例子: select...count(表达式|*)获取一个查询中的行数 只说说count吧： count(coloum)如果这一列有null，那么这些null的行将不会计算在内 count(*)将得到表里的所有行的数目 聚集函数不一定非和...group by一起使用不可 (另外avg基本上都是和group by一起使用的) having子句是在组上放置条件的 看例子 select orderid sum(orderMoney) from
为了找出每一列中有多少值是缺失的，你可以使用isna()函数，然后再使用sum(): isna()会产生一个由True和False组成的DataFrame，sum()会将所有的True值转换为1，False...我们将会使用str.split()函数，告诉它以空格进行分隔，并将结果扩展成一个DataFrame: 这三列实际上可以通过一行代码保存至原来的DataFrame: 如果我们想要划分一个字符串，但是仅保留其中一个结果列呢...但是，事实上你不可能在聚合时仅使用一个函数，比如sum()。...回忆一下，我们通过使用sum()函数得到了总价格： sum()是一个聚合函数，这表明它返回输入数据的精简版本（reduced version ）。...换句话说，sum()函数的输出： 比这个函数的输入要小： 解决的办法是使用transform()函数，它会执行相同的操作但是返回与输入数据相同的形状： 我们将这个结果存储至DataFrame中新的一列
函数源码的开头就是先定义了三个函数，其中前两个就是用于计算列均值和标准差的，特别是标准差的计算，为了保证z-score标准化不出现NA值，FactoMineR::PCA的处理其实非常聪明（见后述）。...而在moy.tab函数内部，是使用矩阵乘法crossprod实现的基因均值计算，另外由于row.w已经是比例值了，其实这个函数的函数体在这里可以简化为：as.vector(crossprod(poids...除以标准差 再往下就是将每一个基因的标准差调为1，也就是先计算每一列的标准差，再将每一列除以各自的标准差。...在ec.tab函数内部，计算标准差的是（1）先计算方差：crossprod(poids/sum(poids), as.matrix(V^2)，同样的sum(poids)的值也是1可以省略，对表达矩阵的每一列的平方值进行线性组合就是方差值...计算好了标准差后，同样的道理需要先将原始表达矩阵转置，将每一列除以各自的标准差即可：X <- t(t(X)/ecart.type)。
样例输入： 2 3 22 样例输出： 24 96 359635897 思路： 固定起点，由于如果起点在中间（第2~N-1列）可以分为左右两边来讨论，这时起点都是角格子。...假如a[i]表示2*i的格子从左上角开始刷刷完所有格子的方案数（其中i表示列数，1<=i<=N），有三种刷法刷完所有格子： 先向下刷（即先刷左下角），向下刷完之后有两种方法跳到下一列，刷完剩下的i-...1列需要2*a[i-1]； 向下一列刷，最后刷左下角，可以看出不能同列刷，只能一直向右刷，且在没有到最后一列之前是不能返回，所以刷完所有格子有2^i个方案；（此种情况比较特殊，后面需要还要用到，所以单独用...b[i]存储下来） 向下一列刷，有两种方案到下一列，然后返回左下角，再刷下一列未刷格子之后，然后有两种方案再到下一列，可见有四种方案到下下列，所以刷完所有格子有4*a[i-2]个方案； 总之，就是左下角格子什么时候刷...如果是起点不在角格子上，不难看出，可以将左右两侧分割成2*i和2*(N-i)的矩形，需要其中一个矩形使用第2种刷法刷才能回到另一个矩形中。
为避免这种情况可以重新计算其校验和，并与原始校验和进行比较。如果两者相同，则文件未被篡改。因此，在数据分析过程中一个良好的习惯是，每次传输完数据都进行一下文件校验。 通常比较常用的是使用MD5值校验。...MD5（Message-Digest Algorithm 5，消息摘要算法 5）是一种哈希函数，用于生成128 位（16 字节） 的哈希值（摘要）。通常以32 个十六进制字符的形式表示。.../align_star_r* md5sum ./* >bam_md5.txt 生成文件md5值 md5文件示例 MD5文件通常包含两列，一列为待校验文件的md5值，另一列为待校验文件 文件校验 通常是使用...--strict：遇到格式错误时返回非零状态 基本用法 ##文件校验 md5sum -c bam_md5.txt 校验示例 注： 1、MD5.txt 包含两列，一列为待校验文件的md5值，另一列为待校验文件名...跳过缺失文件 一个包含多个文件的校验和文件 md5.txt，如果你只下载了其中一部分文件，可以使用 --ignore-missing 来忽略那些缺失的文件。
p = x / sum(x); % 注意，p有可能为0，此时计算ln(p)*p时，Matlab会返回NaN，所以这里我们自己定义一个函数 e = -sum...= input('例如：第2列是极小型，第3列是区间型，第6列是中间型，就输入[1,3,2]： '); %[2,1,3] % 注意，Position和Type是两个同维度的行向量 for...(X(:,Position(i)),Type(i),Position(i)); % Positivization是我们自己定义的函数，其作用是进行正向化，其一共接收三个参数 % 第一个参数是要正向化处理的那一列向量...X(:,Position(i)) 回顾上一讲的知识，X(:,n)表示取第n列的全部元素 % 第二个参数是对应的这一列的指标类型（1：极小型， 2：中间型， 3：区间型） % 第三个参数是告诉函数我们正在处理的是原始矩阵中的哪一列...% 该函数有一个返回值，它返回正向化之后的指标，我们可以将其直接赋值给我们原始要处理的那一列向量 end disp('正向化后的矩阵 X = ') disp(X) end
2.5 select 对行或列筛选，比较有用的是其一些专属函数： select(test, starts_with("Petal")) #选中..开头的列 select(test, ends_with(...，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...对于待分离的对象（col），不必加上引号；但对于即将创建的新列（into），需要使用引号，由于是两列，这里使用向量创建。sep参数设定读取表格信息时以何符号作为分隔符。...unite，可以将两列“合并”为一列。
df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算...df.groupby("客户分类")["7月销量"].sum() ---- 2.分组键是Series 把DataFrame的其中一列取出来就是一个Series ，如df["客户分类"]。...，这时就可以把想要计算的列 df.groupby([df["客户分类"],df["区域"]])["8月销量"].sum() 总结: 上述两种方法无论分组键是列名，还是分组键是Series，最后结果都是一样的...---- 3.神奇的aggregate方法 前面用的聚合函数都是直接在DataFrameGroupBy上调用，这样做每一列都是同一种汇总运算，且一次只能使用一种汇总运算。...参数: ① 一次可以使用多种汇总方式: 多种汇总方式以**列表**的形式传入(且汇总函数是用字符串形式)。
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
云直播
对象存储
实时音视频
