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VBA调用外部对象01：字典Dictionary(统计数据出现的次数)

前面说过了字典去除重复的使用方法，既然字典可以去除重复，那就可以统计数据出现的次数，现在我们来说说如何利用字典来做到这个。...统计数据出现的次数就是要使用到字典的Item值。...要统计数据出现的次数，因为字典是不会有重复的Key的，我们直接把Item的值加1就行了，这个时候是有2种情况： 不存在的Key：这个时候Item也不存在，也就是vbEmpty，CLng转换vbEmpty...的Item的值为0，所以+1正好是第一次出现 存在的Key：这个时候就好理解了，首先会取出这个Key的Item值，也就是前面已经出现过的次数，然后再+1，再更新这个Key的Item 所以直接更新Item...'将A列数据记录到字典中，并更新Item的值+1 For i = 2 To rowA d(VBA.CStr(arrA(i, 1))) = VBA.CLng(d(VBA.CStr

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数据量大了跑不动？PySpark特征工程总结

数据准备 我们定义了一些测试数据，方便验证函数的有效性；同时对于大多数初学者来说，明白函数的输入是什么，输出是什么，才能更好的理解特征函数和使用特征： df = spark.createDataFrame...# 总结：一个词语在一篇文章中出现次数越多, 同时在所有文档中出现次数越少, 越能够代表该文章. """ from pyspark.ml.feature import HashingTF...Tf-idf 模型的主要思想是：如果词w在一篇文档d中出现的频率高，并且在其他文档中很少出现，则认为词w具有很好的区分能力，适合用来把文章d和其他文章区分开来。...，比如文档中单词、用户依次点击的商品。...一个可选的参数minDF也影响fitting过程中，它指定词汇表中的词语在文档中最少出现的次数。 另一个可选的二值参数控制输出向量，如果设置为真那么所有非零的计数为1。

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    利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

    Spark流基础 离散流 缓存 检查点 流数据中的共享变量 累加器变量 广播变量 利用PySpark对流数据进行情感分析 什么是流数据？...如果批处理时间为2秒，则数据将每2秒收集一次并存储在RDD中。而这些RDD的连续序列链是一个不可变的离散流，Spark可以将其作为一个分布式数据集使用。 想想一个典型的数据科学项目。...我们可以临时存储计算（缓存）的结果，以维护在数据上定义的转换的结果。这样，当出现任何错误时，我们不必一次又一次地重新计算这些转换。 数据流允许我们将流数据保存在内存中。...在Spark中，我们有一些共享变量可以帮助我们克服这个问题」。 累加器变量 用例，比如错误发生的次数、空白日志的次数、我们从某个特定国家收到请求的次数，所有这些都可以使用累加器来解决。...my_data.show(5) # 输出方案 my_data.printSchema() 定义机器学习管道 现在我们已经在Spark数据帧中有了数据，我们需要定义转换数据的不同阶段，然后使用它从我们的模型中获取预测的标签

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    Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

    受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....我们已经实现了Karp等人提出的单通道算法. 这是一种快速的近似算法, 总是返回出现在用户指定的最小比例的行中的所有频繁项目. 请注意, 结果可能包含错误信息, 即出现了不频繁出现的项目....请注意, " a = 11和b = 22" 的结果是误报(它们并不常出现在上面的数据集中) 6.数学函数 在Spark 1.4中还新增了一套数学函数. 用户可以轻松地将这些数学函数应用到列上面.

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    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

    2、PySpark RDD 的优势 ①.内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。...此外，当 PySpark 应用程序在集群上运行时，PySpark 任务失败会自动恢复一定次数（根据配置）并无缝完成应用程序。...③.惰性运算 PySpark 不会在驱动程序出现/遇到 RDD 转换时对其进行评估，而是在遇到（DAG）时保留所有转换，并在看到第一个 RDD 操作时评估所有转换。...对于这些应用程序，使用执行传统更新日志记录和数据检查点的系统（例如数据库）更有效。 RDD 的目标是为批处理分析提供高效的编程模型，并离开这些异步应用程序。...②另一方面，当有太多数据且分区数量较少时，会导致运行时间较长的任务较少，有时也可能会出现内存不足错误。 获得正确大小的 shuffle 分区总是很棘手，需要多次运行不同的值才能达到优化的数量。

    3.9K10

    Spark Extracting,transforming,selecting features

    TF：HashingTF和CountVectorizer都可以用于生成词项频率向量； IDF：IDF是一个预测器，调用其fit方法后得到IDFModel，IDFModel将每个特征向量进行缩放，这样做的目的是降低词项在语料库中出现次数导致的权重...，比如LDA； 在Fitting过程中，CountVectorizer会选择语料库中词频最大的词汇量，一个可选的参数minDF通过指定文档中词在语料库中的最小出现次数来影响Fitting过程，另一个可选的二类切换参数控制输出向量...，实际就是将字符串与数字进行一一对应，不过这个的对应关系是字符串频率越高，对应数字越小，因此出现最多的将被映射为0，对于未见过的字符串标签，如果用户选择保留，那么它们将会被放入数字标签中，如果输入标签是数值型...如果应用在稀疏输入上要格外注意； StandardScaler是一个预测器，可以通过fit数据集得到StandardScalerModel，这可用于计算总结统计数据，这个模型可以转换数据集中的一个vector...(10, Array[(2,1.0),(3,1.0),(5,1.0)])表示空间中有10个元素，集合包括元素2，3，5，所有非零值被看作二分值中的”1“； from pyspark.ml.feature

    21.9K41

    有效利用 Apache Spark 进行流数据处理中的状态计算

    其中，状态计算是流数据处理中的重要组成部分，用于跟踪和更新数据流的状态。...这个状态可以是任何用户定义的数据结构，例如累加器、计数器等。当 Spark Streaming 接收到一个新的数据批次时，它会将这个批次的数据按键进行分组。...，我们通过 updateStateByKey 实现了一个实时的单词计数器。...对于每个单词，我们维护了一个状态，即该单词在数据流中出现的次数。updateFunction 定义了如何更新状态，即将新值与先前的状态相加。...这将涵盖从 IoT 设备、传感器、社交媒体等各个领域产生的实时数据。Spark 提供的 MLlib 库已经成为大数据环境中的一个重要机器学习工具。

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    基于PySpark的流媒体用户流失预测

    对于少数注册晚的用户，观察开始时间被设置为第一个日志的时间戳，而对于所有其他用户，则使用默认的10月1日。...添加到播放列表中的歌曲个数，降级的级数，升级的级数，主页访问次数，播放的广告数，帮助页面访问数，设置访问数，错误数 「nact_recent」，「nact_oldest」：用户在观察窗口的最后k天和前k...# 我们切换到pandas数据帧 df_user_pd = df_user.toPandas() # 计算数值特征之间的相关性 cormat = df_user_pd[['nact_perh','nsongs_perh...为了进一步降低数据中的多重共线性，我们还决定在模型中不使用nhome_perh和nplaylist_perh。...输入的用户级数据集不平衡。音乐流媒体服务的目标是识别出大多数可能流失的用户（目标是高召回率），但同时又不想无缘无故地给予太多折扣（以高精度为目标）——这可以帮助音乐流媒体业务避免经济损失。

    3.4K41

    如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

    Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...与 Pandas 相比，PySpark 稍微难一些，并且有一点学习曲线——但用起来的感觉也差不多。 它们的主要区别是： Spark 允许你查询数据帧——我觉得这真的很棒。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...大家可以和 InfoQ 读者一起畅所欲言，和编辑们零距离接触，超值的技术礼包等你领取，还有超值活动等你参加，快来加入我们吧！ 点个在看少个 bug

    4.4K10

    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

    以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。...RDD的优势有如下： 内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。...此外，当 PySpark 应用程序在集群上运行时，PySpark 任务失败会自动恢复一定次数（根据配置）并无缝完成应用程序。...对于这些应用程序，使用执行传统更新日志记录和数据检查点的系统（例如数据库）更有效。 RDD 的目标是为批处理分析提供高效的编程模型，并离开这些异步应用程序。...②另一方面，当有太多数据且分区数量较少时，会导致运行时间较长的任务较少，有时也可能会出现内存不足错误。 获得正确大小的 shuffle 分区总是很棘手，需要多次运行不同的值才能达到优化的数量。

    3.9K30

    【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

    需求分析 统计 文本文件 word.txt 中出现的每个单词的个数 , 并且为每个单词出现的次数进行排序 ; Tom Jerry Tom Jerry Tom Jack Jerry Jack Tom 读取文件中的内容..., 统计文件中单词的个数并排序 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的...键 Key 为单词 , 值 Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同的 键 Key 对应的 值 Value 进行相加 ; 将聚合后的结果的 单词出现次数作为 排序键...1 ; 排序后的结果为 : [('Jack', 2), ('Jerry', 3), ('Tom', 4)] 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包...rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element, 1))

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...，假设只想将值为 42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。...作为输入列，传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols，并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状，因此将其用于输出 cols_out。

    19.7K31

    单片机多字节串口接收（转）

    第一次写串口接收程序的时候，我首先想到的就是定义一个全局变量(实际上最好是定义局部静态变量)，初始值设置为0，然后每进一次中断+1，然后加到串口通信协议的长度的时候再清零。然后判断帧头、校验。...无奈看了一下前辈们的代码，跟我的思路差不多，只不过那个计数值跟接收到的数据时同时判断的，而且每次中断都要判断，一旦不对计数的那个变量就清零。 　　废话少说，直接上一段代码让大家看看就明白了。...//和，或者其他的校验方法，也可能是固定的帧尾 　　{ 　　count=0; 　　uart_flag =1;//串口接收成功标志，为1时在主程序中回复，然后清零 　　ES=0; //关中断，回复完了再ES...我考虑到每次数据都是连续发送的(至少我们用labwindows做的上位机程序是这样的)，成功接收到了一帧数据是要有一定时间回复的，也就是说如果接收到一半，但是很长时间没接收到数据，把计数值count清零就...<=2&& 　　receive[count]==0xaa),这样就把bug出现的几率降到了非常小，也只是在前一帧结尾数据恰好为 aa 55 板选 　　的时候才出现，几率是多少大家自己算一下吧，呵呵。

    1.9K50

    jvm入门2：3-5运行时数据区+程序技术器+虚拟机栈

    ：栈是一种快速有效的分配存储方式，访问速度仅次于程序计数器；jvm对java栈的操作只有两个，每个方法执行，进栈；执行结束后，出栈；栈没有垃圾回收问题开发者遇到的异常有哪些栈中可能出现的异常：java虚拟机规范允许...1每个线程都有自己栈，栈中的数据都以栈帧的格式存在；2线程上正在执行的每个方法都对应一个栈帧；3栈帧是一个内存区块，一个数据集，维系着方法执行过程中的各种数据信息栈运行原理1jvm直接对栈的操作只有两个...数据类型，32bit的类型占用一个栈单位深度，64bit的占两位5操作数栈并非采用访问索引的方式来进行数据访问，只能通过标准的入栈和出栈的操作完成一次数据访问6如果被调用的方法带有返回值的话，其返回值将会被压入当前栈帧的操作数栈中...为解决这个问题，将栈顶元素全部缓存到物理cpu的寄存器中，以此降低对内存的读写次数，提升执行引擎的执行效率动态链接指向运行时常量池的方法引用。...invokestatic和invokespecial为非虚方法调用invokedynamic指令，java8的lambda表达式出现，该指令才生成静态语言判断变量自身类型信息。

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    NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

    本文讨论了使用PySpark实现词频-逆文档频率（TF-IDF）加权对客户漏斗中的事件进行特征构建，以便为机器学习预测购买提供支持。...它有两个组成部分： 词频（TF）：衡量一个词在文档中出现的频率。它通过将一个词在文档中出现的次数除以该文档中的总词数来计算。...使用PySpark计算TF-IDF 为了计算一组事件的TF-IDF，我们可以使用PySpark将事件按类型分组，并计算每个类型的出现次数。...然后，可以通过将总文档数除以每个事件类型的出现次数来计算逆文档频率。...通过使用TF-IDF对客户漏斗中的事件进行加权，企业可以更好地了解客户，识别客户行为中的模式和趋势，并提高机器学习模型的准确性。使用PySpark，企业可以轻松地为其客户漏斗数据实现TF-IDF加权。

    21130

    PySpark教程：使用Python学习Apache Spark

    在以如此惊人的速度生成数据的世界中，在正确的时间对数据进行正确分析非常有用。...PySpark通过其库Py4j帮助数据科学家与Apache Spark和Python中的RDD进行交互。有许多功能使PySpark成为比其他更好的框架： 速度：比传统的大规模数据处理框架快100倍。...Apache Spark用于基因组测序，以减少处理基因组数据所需的时间。 零售和电子商务是一个人们无法想象它在没有使用分析和有针对性的广告的情况下运行的行业。...作为当今最大的电子商务平台之一，Alibabaruns是世界上一些最大的Spark职位，用于分析数PB的数据。阿里巴巴在图像数据中执行特征提取。...TripAdvisor使用Apache Spark通过比较数百个网站为数百万旅客提供建议，以便为其客户找到最佳的酒店价格。 这个PySpark教程的一个重要方面是理解为什么我们需要使用Python。

    10.5K81

    PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

    使用Spark的成本很高，因为它需要大量的内存进行计算，但它仍然是数据科学家和大数据工程师的最爱。在本文中，你将看到为什么会出现这种情况。 ?...在Scala和Python中，当你启动控制台时，Spark会话变量就是可用的: ? Spark的分区 分区意味着完整的数据不会出现在一个地方。它被分成多个块，这些块被放置在不同的节点上。...我们将在10到1000之间创建一个包含2000万个随机数的列表，并对大于200的数字进行计数。...当大多数数字为零时使用稀疏向量。要创建一个稀疏向量，你需要提供向量的长度——非零值的索引，这些值应该严格递增且非零值。...在稀疏矩阵中，非零项值按列为主顺序存储在压缩的稀疏列格式(CSC格式)中。

    4.5K20

    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

    ；     那么如果我们的流程图中有多个分支，比如某一个转换操作 X 的中间结果，被后续的多个并列的流程图（a,b,c）运用，那么就会出现这么一个情况：     在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候...当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。...PySpark 不是将这些数据与每个任务一起发送，而是使用高效的广播算法将广播变量分发给机器，以降低通信成本。 PySpark RDD Broadcast 的最佳用例之一是与查找数据一起使用。.../pyspark-broadcast-variables/ 2.累加器变量（可更新的共享变量） 累加器是另一种类型的共享变量，仅通过关联和交换操作“添加” ，用于执行计数器（类似于 Map-reduce

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    【计算机网络】数据链路层 : 封装数据帧 ( 附加信息 | 帧长度 | 透明传输 | 字符计数法 | 字符填充法 | 零比特填充法 | 违规编码法 )

    : 字符计数法 字符填充法 零比特填充法 违规编码法 六、 透明传输 ---- "透明传输" 概念 : 不管传输什么样的比特组合 , 都能够在链路上传输 ; 数据信息 与 控制信息 区分问题 : 数据中的比特组合...: 原始数据中 , 存在 与 帧首部 , 帧尾部 相同的数据 ; ② 发送端填充转义字符 : 在这些 数据中的 帧首部 / 帧尾部 相同的数据前 , 填充一个转义字符 , 告诉接收端 , 转义字符后的后续数据作为帧数据.../ 尾部 时 ( 没有转义字符 ) , 才将其当做数据帧的首部 / 尾部 ; 九、 零比特填充法 ( 5 “1” 1 “0” ) ---- 零比特填充法 : ① “数据帧” 首部尾部设定 : 数据帧首部尾部...0 ; 这样 帧数据 永远不会出现 6 个 1 的数据 ; ③ 接收端 : 扫描接收数据 , 发现有连续的 5 个 1 , 就将后面的 0 删除 ; 对应 发送端的操作 ; 这样在比特流中可以传输任意比特组合..., 要么是 高-低 跳变 , 要么是 低-高 跳变 ; 违规编码 : 使用 “高-高” , “低-低” 码元 来作为 数据帧 的 起始 和 终止 边界 ; 十一、 透明传输常用方法 字符计数法 中如果出现差错

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