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...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。 ?...("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 & "*..." '调用FindAll函数查找数据值 '存储满足条件的所有单元格 Set rngFoundCells =FindAll(SearchRange:=rngSearch...GoTo SendInfo End If '清空工作表Sheet2 Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在的行并复制到工作表
请参阅第 2 章，“基本数据帧操作”的“选择多个数据帧的列”秘籍 调用序列方法 利用一维序列是所有 Pandas 数据分析的组成部分。 典型的工作流程将使您在序列和数据帧上的执行语句之间来回切换。...第 10 步验证百分比在 0 到 1 之间。 更多 除了insert方法的末尾，还可以将新列插入数据帧中的特定位置。...二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。...步骤 3 使用此掩码的数据帧删除包含所有缺失值的行。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同的过程。 在数据分析过程中，持续验证结果非常重要。 检查序列和数据帧的相等性是一种非常通用的验证方法。
使用自动特征工程自动创建特征 你读过有关自动特征工程的内容吗？如果没有，那么你会很高兴的。 自动特征工程是执行自动化功能工程的框架。它擅长将时间和关系数据集转换为机 器学习的特征矩阵。 怎么样？...这是一个相当好玩的玩具数据集，因为具有基于时间的列以及分类列和数字列。 如果我们要在这些数据上创建特征，我们需要使用Pandas进行大量的合并和聚合。 自动特征工程让我们很容易。...让我们将数据帧添加到其中。添加dataframe的顺序并不重要。要将数据帧添加到现有的实体集中，我们执行以下操作。 ? 因此，我们在这里做了一些将数据帧添加到空的实体集存储桶的事情。...▍二进制编码器 二进制编码器是另一种可用于对分类变量进行编码的方法。如果一个列中有多个级别，那么这是一种很好的方法。...D.上下车点间的中心纬度和经度 这些是我们新创建的列： ? ? 原因一：结构化数据 ▍自动编码器 有时人们也使用自动编码器来创建自动特征。 什么是自动编码器？
Series还会自动执行自身与其他 Pandas 对象之间的数据对齐。 对齐是 Pandas 的一项核心功能，其中数据是在执行任何操作之前按标签值匹配的多个 Pandas 对象。...对齐基于索引标签提供多个序列对象中相关值的自动关联。 使用标准的过程技术，可以在多个集合中节省很多容易出错的工作量匹配数据。 为了演示对齐，让我们举一个在两个Series对象中添加值的示例。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...但是这些比较并不符合DataFrame的要求，因为数据帧具有 Pandas 特有的非常不同的质量，例如代表列的Series对象的自动数据对齐。...然后，pandas 将新的Series与副本DataFrame对齐，并将其添加为名为RoundedPrice的新列。 新列将添加到列索引的末尾。 .insert()方法可用于在特定位置添加新列。
为了提取这些标题以创建新变量，我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作，以便这些功能可用于增长我们的决策树，并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。 最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...这被存储到一个名为FamilyID的新列中。但是那三个单身的约翰逊人都拥有相同的家庭ID。鉴于我们最初假设大家庭可能难以在恐慌中坚持到一起，让我们将任何两个或更少的家庭大小淘汰，称之为“小”家庭。...让我们开始清理它： > famIDs <- data.frame(table(combi$FamilyID)) 现在我们将上面的表存储到数据帧中。...我们已根据原始列车和测试集的大小隔离了组合数据集的某些行范围。之后的逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有列并将其存储到指定的数据帧。
分支预测指的是CPU会预测程序将要执行的分支，并将其放入到pipeline中，但是如果预测失败，之前执行的pipeline都会废弃，因此会对pipeline的效率有较大影响。...论文接着对MonetDB/MIL 执行引擎进行了 benchmark。 MonetDB是一个列存数据库，相当于将数据进行垂直划分再逐列存储，每列存储形式为BAT形式。...其设计目标是：能够在执行大量的查询时达到较高的CPU使用率；可以扩展到其他应用领域，如数据挖掘和多媒体检索，并实现同样的高效率可扩展性代码；还能根据底层存储规模大小进行伸缩。...Aggregate计算主要包含两部分：计算每个元组在HashTable中的位置，计算聚集函数并将结果更新到对应的位置。新的位置需要在HashTable中创建。...但每列单独存储的方式一般会有更新删除等代价，比如更新一行可能会涉及修改多个列文件。MonetDB/X100通过经典的delta结构来解决列存更新/删除代价增加的问题。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。...我们可以在这里停下来，手动确定获胜者，但 Pandas 提供了自动执行此功能的函数。 第 7 步中的pivot函数通过将一列的唯一值转换为新的列名称来重塑我们的数据集。...Hadley 明确提到了五种最常见的混乱数据类型： 列名是值，不是变量名 多个变量存储在列名中 变量存储在行和列中 多种观测单位存储在同一表中 一个观测单位存储在多个表中 重要的是要了解，整理数据通常不涉及更改数据集的值...merge方法提供了类似 SQL 的功能，可以将两个数据帧结合在一起。 将新行追加到数据帧 在执行数据分析时，创建新列比创建新行更为常见。...工作原理 同时导入多个数据帧时，重复编写read_csv函数可能很麻烦。 自动执行此过程的一种方法是将所有文件名放在列表中，并使用for循环遍历它们。 这是在步骤 1 中通过列表理解完成的。
然而，VDiT 推理过程中仍然存在帧间计算冗余和算子计算强度差异较大的问题。现有基于有限帧间相似性的计算方法以及静态硬件架构和数据流设计，无法有效解决 VDiT 推理速度缓慢的瓶颈。...图 2：从相似性的角度与现有方法的比较 挑战 2：VDiT 算子的计算强度差异较大，导致利用率低下。 在文本生成中，大型语言模型（LLM）推理的主要耗时过程是生成单一 token 的向量。...通过设计路由控制器平衡操作的执行，性能相比静态数据流架构提高了 1.76 倍。 我们在多个 VDiT 模型上验证了 ViDA 的加速性能。...图 5：Act-Act 算子的（a）无优化的差分计算与（b）差分近似计算的比较 如图 5（a）所示，我们选取一个特定的激活作为参考激活，对冗余激活执行差分剪枝操作后，冗余激活的 Act-Act 计算可以拆解为...列聚集处理单元 我们观察到这些激活呈现出列稀疏性模式，这是因为 patch 向量之间的编码格式具有一致性。实验发现，激活矩阵中 87.94% 的非零值聚集在不到 23.50% 的列中。
在本文中，我们将使用 pandas 来加载和存储我们的数据，并使用 missingno 来可视化数据完整性。...这是在条形图中确定的，但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。...如果我们看一下DRHO，它的缺失与RHOB、NPHI和PEF列中的缺失值高度相关。 热图方法更适合于较小的数据集。 树状图 树状图提供了一个通过层次聚类生成的树状图，并将空相关度很强的列分组在一起。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。...第二列在左边，其余的列比较完整。 LITHOFACIES, GR, GROUP, WELL, 和 DEPTH_MD 都归为零，表明它们是完整的。
将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确，但是这些数据实际存储的格式是什么？...我们可以用df.dtypes快速获取数据框中每列的数据类型列表，执行： df.dtypes ? 正如我们在这里看到的，这三列都存储为object，这意味着它们是字符串。...在我们的数据探索中，我们注意到当某些内容(如章节预览)在主页上自动播放时，它将被视为我们数据中的视图。 然而，只看两秒钟的预告片和真正看一部电视剧是不一样的!...dt.weekday和.dt.hour在Start Time列上执行此操作，并将结果分配给名为weekday和hour的新列： friends['weekday'] = friends['Start Time...从数据上看，晚上9点到早上12点是我最常开始剧集的时间。这是由于我（不健康的）习惯，在睡觉的时候把节目当作噪音来播放——其中很多片段可能是在我睡觉的时候自动播放的！
HBase表结构 HBase以表的形式将数据最终存储的hdfs上，建表时无需指定表中字段，只需指定若干个列簇即可。插入数据时，指定任意多个列到指定的列簇中。...2.2 列簇(column family) HBase中的表可以有若干个列簇，一个列簇下面可以有多个列，必须在建表时指定列簇，但不需要指定列。 一个列族的所有列存储在同一个底层文存储件中。...，LSM树将有序的"键记录"flush到磁盘，同时创建一个新的数据存储文件。...6.多次数据刷写之后会创建许多数据存储文件，后台线程会自动将小文件合并成大文件。...带有内存中索引，合并的过程还是比较快的。
发送数据帧后，应立即跟随虚拟帧。为此，起始地址更改为1，并在发送41个字（1帧）时结束。地址0处的额外字不用于写入过程。 我们生成Op完成输出以指示写入过程的结束。有必要保证ICAP任务正确完成。...控制器自动计算结束地址并执行读取过程。根据输入Op sel选择的操作，数据将发送到ICAP或BRAM。...（4）指示在LUT-DPR过程中应该修改帧上的特定字的字偏移现在具有0到100的范围。对于Virtex-5，它在0到40之间变化。...这些应该在设计时生成并复制到存储器中。因此，LUT的所有可能修改都应该在设计时定义，一旦系统运行，很难包含任何变化，例如新的LUT修改，因为它意味着生成新的部分比特流的耗时过程。...在应用所有输入模式之后，对这种修改的效果进行分类。如果产生错误值，则存储LUT地址和配置值。 LUT恢复到先前的值并测试新的LUT。如果没有产生错误的值，可以绕过它或使用新的配置值进行测试。
能画出它的架构图吗？ HBase是一个面向列的 NoSQL 分布式数据库，它利用HDFS作为底层存储系统。那么，HBase相对于传统的关系型数据库有什么不同呢？...1、HBase是schema-free的，它的列是可以动态增加的（仅仅定义列族），并且为空的列不占物理存储空间； 2、HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同的列族的文件是分离的； 3、...HBase自动切分数据，使得数据存储自动具有很好的横向扩展性； 4、HBase没有任何事务，提供了高并发读写操作的支持。...2、分布式：长连接不分服的话，可以多个cluster节点连接同样的CACHE数据源，只是跨节点进行通信比较麻烦一点（如用户A连接到节点1，用户B连接到节点2，用户A向节点1发起TCP请求处理业务需要再通知到节点...Merge过程：Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区比较大；当缓冲区数据量达到一定阈值时，将数据溢写到磁盘（与map端类似，溢写过程会执行 sort & combine）。
为了使查询能够快速在主键中进行范围查找，数据总是以增量的方式有序的存储在MergeTree中。因此，数据可以持续不断地高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为。...在 ClickHouse 中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。...这可以视为对更新的特殊支持。请记住这些不是真正的更新，因为用户通常无法控制后台合并将会执行的时间，并且 MergeTree 中的数据几乎总是存储在多个分块中，而不是完全合并的形式。...你可以将数据插入到与 ZooKeeper 进行会话的任意副本中，并将数据复制到所有其它副本中。由于 ClickHouse 不支持 UPDATEs，因此复制是无冲突的。...集群不是弹性的，因此在添加新的分片后，数据不会自动在分片之间重新平衡。相反，集群负载将变得不均衡。该实现为你提供了更多控制，对于相对较小的集群，例如只有数十个节点的集群来说是很好的。
高容错性和可用性：分布式架构：许多NoSQL数据库支持分布式架构，可以扩展到多个节点，实现高可用和容错能力。自动分区和复制：具备自动分区和复制功能，在节点故障时自动恢复数据。...特点：叶子节点存储数据、排序存储、内存和磁盘空间优化。操作原理：查找：从根节点开始，逐层向下查找。每个节点存储多个索引值，通过比较查找条件与节点值大小，确定下一个访问的子节点。...底层实现：从库通过I/O线程从主库读取二进制日志(BinLog)，并将其写入到本地的中继日志(RelayLog)中，然后SQL线程读取中继日志中的时间，并将这些事件逐条应用到从库数据库上。...优点:存储过程是预编译过的，执行效率高。存储过程的代码直接存放于数据库中，通过存储过程名直接调用，减少网络通讯。安全性高，执行存储过程需要有一定权限的用户。...触发器的使用场景有哪些？触发器是用户定义在关系表上的一类由事件驱动的特殊的存储过程。触发器是指一段代码，当触发某个事件时，自动执行这些代码。使用场景：可以通过数据库中的相关表实现级联更改。
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...总结 数据选择和运算是数据处理和分析过程中不可或缺的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
时间戳的类型是64位整型，可以由客户端显式赋值或者由HBase在写入数据时自动赋值（此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间），可以通过显式生成唯一性的时间戳来避免数据版本冲突。...，LSM树将有序的"键记录"flush到磁盘，同时创建一个新的数据存储文件。...6.多次数据刷写之后会创建许多数据存储文件，后台线程会自动将小文件合并成大文件。...（这一点在多个列族存储的数据不均匀时尤为明显） 多个列族则对应有多个store，那么Memstore也会很多，因为Memstore存于内存，会导致内存的消耗过大 HBase中的压缩和缓存flush是基于...带有内存中索引，合并的过程还是比较快的。
但当你看完今天的内容之后，会真正认识到 JSON 数据类型的威力，从而在实际工作中更好地存储非结构化的数据。...与在字符串列中存储JSON格式的字符串相比，JSON数据类型具有以下优势： * 自动验证存储在JSON列中的JSON文档 。无效的文档会产生错误。 * 优化的存储格式。...但是业务在发展过程中，或许需要扩展单个列的描述功能，这时，如果能用好 JSON 数据类型，那就能打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限，为业务提供更好的架构选择。...在MySQL 8.0中，优化器可以执行JSON列的局部就地更新，而不是删除旧文档并将新文档全部写入该列。...在一个UPDATE语句中更新多个JSON列可以用这种方式进行优化；MySQL只能对那些使用刚刚列出的三个函数更新其值的列执行部分更新。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。 例 在下面的示例中，我们使用 groupby（） 函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（） 函数计算每个学生的平均分数。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...如果键不存在，它会自动创建新的键值对，从而简化分组过程。
4）MemStore： 写缓存，由于HFile中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在MemStore中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到HFile，每次刷写都会形成一个新的HFile。...**3）Row** HBase表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column(列)组成，数据是按照RowKey的字典顺序存储的，并且查询时智能根据RowKey进行检索，所以RowKey的设计十分重要...随着数据不断插入表，region不断增大，当region的某个列族达到一个阈值（默认256M）时就会分成两个新的region。...会被flush到文件），每次刷写都会形成一个新的 HFile。...HFile中具体的seek过程比较复杂。 3）KeyValueScanner合并构建最小堆。
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