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sparksql源码系列 | 最全的logical plan优化规则整理(spark2.3)

ReplaceExceptWithFilter Replace Operators fixedPoint 如果逻辑Except运算符中的一或两个数据集都纯粹地使用Filter转换过,这个规则会使用反转Except...UnwrapCastInBinaryComparison Operator Optimization after Inferring Filters fixedPoint 在二进制比较或In/InSet操作中使用如下模式进行展开强制转换...该规则通过使用更简单的构造替换强制转换,或者将强制转换从表达式端移动到文本值端,从而使用上述模式优化表达式,这使它们能够在以后进行优化,并向下推送到数据源。...DecimalAggregates Decimal Optimizations fixedPoint 通过在未标度的长整型值上执行固定精度小数来加速聚合。...此规则必须在批处理LocalRelation之后运行,因为具有空关系的join不应是笛卡尔积。从这往下的规则批都应该在规则批Join Reorder和LocalRelation之后执行。

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    Python 学习小笔记

    statments1 Python没有do while循环 while循环加上else语句 当不满足while循环的条件时执行else语句 for 循环语句 for 循环可以遍历任何一个序列,包括列表...可用 对数据分组进行计算,比如计算分组的平均数等 有点类似于数据库中的groupby计算,涉及至少两列数据,用法有两种(例 要对列A根据列B进行分组并计算平均值) 1....先访问单独列A,对它进行.groupby(B).mean() >>>data['A'].groupby(['B']).mean() 2....对整个dataframe进行groupby,然后访问列A的mean() >>>data.groupby(['B'])['A'].mean() dataframe中axis的意义 这里有一篇博客说的很详细...使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 定位符合某个条件的数据(在处理缺失数据时十分有用) data.loc[行条件,列条件]

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    Pandas速查卡-Python数据科学

    它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。...刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值(均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换) s.astype(float...) 将数组的数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1的值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为'one',...加入/合并 df1.append(df2) 将df1中的行添加到df2的末尾(列数应该相同) df.concat([df1, df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾(行数应该相同

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    一步步学习EF Core(3.EF Core2.0路线图)

    嗯..下面就是微软爸爸觉得需要,但是还在研发 或者斟酌的东西:   3.1Query(查询) 改进的Linq翻译将使更多的查询成功执行,使得更多的逻辑在数据库(而不是内存中)中进行查询,从而减少不必要的数据库访问...其中一部分已经在预览1完成了 存储过程映射,允许EF使用存储过程来保存对数据库的更改(FromSql已经提供了对使用存储过程进行查询的良好支持)。...改进的LINQ翻译(来自于GitHub上的各种问题) - 允许更多的查询成功执行,更多的逻辑在数据库中执行(而不是内存中),从而减少不必要地从数据库查询数据。...EF.Functions.Like()(#2850) - 允许将通配符的字符串匹配转换为SQL或在内存中进行匹配。...GroupBy翻译#2341 - 允许使用GroupBy()运算符翻译LINQ查询,该项目用于汇总要使用GROUP BY转换为SQL查询的函数。

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    Pandas 快速入门(二)

    本文的例子需要一些特殊设置,具体可以参考 Pandas快速入门(一) 数据清理和转换 我们在进行数据处理时,拿到的数据可能不符合我们的要求。...清理和转换的过程中用到最对的包括判断是否存在空值(obj.isnull),删除空值(dropna)、填充空值(fillna)、大小写转换、文字替换(replace)等等。...我这里挑几个典型的场景来学习一下。 判断是否存在有空值的行,并删除行 先构建一个具有空值的DataFrame对象。...对标签数据进行规范化转换,对数据进行替换 本例的目的是,数据中存在一些语义标签表达不规范,按照规范的方式进行统一修改并进行替换。例如,根据Gender规范人员的称呼,对职业进行规范。...Groupby 是Pandas中最常用的分组函数,返回一个 DataFrameGroupBy 对象,该对象实际并不包含数据内容,记录了中间数据,当我们对分组数据进行数学运算时,pandas 再根据对象内的信息对

    1.2K20

    数据分析小实验(上)

    是否是workclass出现Never-worked时,occupation出现为空,因此我们可以将workclass出现Never-worked的地方,对occupation进行空值填充。...结果似乎和我们的预想的完全差不多,年龄大于58岁的工作人群小未工作人群,但是年龄在78岁的位置出现了反转,年龄大于78岁的人群工作的占比然后更大。...() age_without_work = df[df.workclass.isnull()].groupby('age').count().max(1) / df.age.value_counts...从分布看,数据在USA上存在严重的偏态行为,而且存在很多占比小的的城市,因此后面可以考虑对部分进行合并处理。 和之前方法一样,我们先对出现缺失值的数据进行进一步观察。 ?...并且对于categorical data 也需要 进一步向量化,因此接下来先清理一下数据集,对一些多类别的数据进行合并,在对income缺失值处理。 免责声明:本文系网络转载。版权归原作者所有。

    2.8K80

    独家 | Two Sigma用新闻来预测股价走势,带你吊打Kaggle(附代码)

    打印每一行的空值的总数: market_data.isnull().sum() ? 在所有列中,只有4列具有空值。所以我们必须处理这些丢失数据作为预处理的一部分。...标题和标题标记可以看作是有用的特征,但是使用NLP技术将这些字符串转换为特征会得到高维数据。使用这些特征的目的是为了发现已经用感伤类属性解释过的消息是否是正面的。...4、合并新闻和市场数据 我们如何合并新闻和市场数据?一种显而易见的方法是按时间、资产代码和资产名称进行合并,因为这三个特性惟一地标识给定时间内股票的价格。...当我们试图合并市场和新闻数据时,这会给我们带来问题。当我们用inner join合并市场和新闻数据时,我们将损失60%以上的市场数据,这是我们无法承受的。...在左侧外部连接上合并,虽然会保留市场数据,但会为大多数新闻数据创建空值。第二种选择是最差的选择中最好的。我们来执行一个左外连接来合并。

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    机器学习库:pandas

    设想一下,我们有一个员工姓名和工号的表格,我们还有一个员工姓名和性别的表格,我们想把这两个表通过员工姓名合在一起,怎么实现呢 表合并函数merge merge函数可以指定以某一列来合并表格 import...a和b先分组,这就是groupby函数的作用 groupby函数的参数是决定根据哪一列来进行分组的 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str': ['a...(list(df.groupby("str"))) 如上图所示,groupby函数返回的是一个分组对象,我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来,可以看到成功分组了,我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和...聚合函数agg 在上面的例子中我们已经分好了组,接下来我们使用agg函数来进行求和,agg函数接收的参数是一个函数,然后对调用方法的对象执行这个函数 import pandas as pd df...) 注意:在使用drop时,如果只写df.drop()是没有用的,你必须像上面两个例子一样,将drop后的df表格赋值给原来的表格。

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    Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

    ,不同处在于,前者发现数据中有空值或缺失值时返回False,后者返回的是True.  1.1.2 使用 dropna()和fillna()方法  ​ 对缺失值进行删除和填充。 ...如果希望对异常值进行修改,则可以使用replace()方法进行替换,该方法不仅可以对单个数据进行替换,也可以多个数据执行批量替换操作。  ​...astype()方法存在着一些局限性,只要待转换的数据中存在非数字以外的字符,在使用 astype()方法进行类型转换时就会出现错误,而to_numeric()函数的出现正好解决了这个问题。 ...inner:使用两个 DataFrame键的交集,类似SQL的内连接  ​ 在使用 merge()函数进行合并时,默认会使用重叠的列索引做为合并键,并采用内连接方式合并数据,即取行索引重叠的部分。  ​...merge()函数还支持对含有多个重叠列的 Data frame对象进行合并。  ​ 使用外连接的方式将 left与right进行合并时,列中相同的数据会重叠,没有数据的位置使用NaN进行填充。

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    数据分析系列——SQL数据库

    2)、比较运算符,大于、小于、大于等于、小于等于。 在SQL中不能直接使用比较运算符对值进行比较,需要在查询语句中的WHERE子句或T-SQL编程时使用。...上面语句中:GROUPBY是分组查询的关键字,在其后面写的是按其分组的列名,可以按照多列进行分组。 HAVING是在分组查询中使用条件的关键字。该关键字只能在GROUPBY后面。...上面两个语句使用了where和having两个不同的条件关键词,但是执行结果是一样,两者的区别是:where子句要放在groupBY 子句之前,也就是说他能够先按条件筛选数据后,再对数据进行分组。...HAVING子句要放在GROUPBY 子句之后,也就是要对数据进行分组,然后再对其按条件进行数据筛选。还有一点使用HAVING语句作为条件时,条件后面的列只能是在GROUPBY子句后面出现过的列。...进行差运算时要保证except前后的两个结果集列的个数和数据类型一致。 ? (4)、对结果集进行交运算。 交运算就是对两个结果集取交集,使用关键字INTERSECT,其语法形式与合并、差运算一致。

    2.1K80

    MySQL 之 JSON 支持(一)—— JSON 数据类型

    存储在 JSON 列中的 JSON 文档被转换为能对文档元素进行快速读取访问的内部格式。当服务器读取以这种二进制格式存储的 JSON 值时,不需要从文本表示中解析该值。...named \\"Sakila\\"."}'); 使用双反斜杠可以防止 MySQL 执行转义序列处理,而是将字符串文本传递给存储引擎进行处理。...和 JSON 文本一样,路径表达式应使用 ascii、utf8mb3 或 utf8mb4 字符集进行编码。其它字符编码被隐式地强制转换为 utf8mb4。...JSON 值的比较和排序 JSON 值可以使用 =、、>=、、!= 和 运算符进行比较。...JSON 值还不支持以下比较运算符和函数: BETWEEN IN() GREATEST() LEAST() 使用这里列出的比较运算符和函数的一个解决方法是将 JSON 值强制转换为 MySQL

    3.2K30

    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法,包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...你可以粗略浏览本文,了解Pandas的常用功能;也可以保存下来,作为以后数据处理工作时的速查手册,没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用的数据对象是数据框(DataFrame)和Series...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择,本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件,不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑,而是要用&和|实现。...col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件,且多个条件的逻辑为“或”,用|表示In: print...a True 1 1 b True 2 0 a False使用下一个有效记录填充缺失值astype转换特定列的类型In: data2['col3']

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    优化 EF Core 和 LINQ 以实现高性能应用程序

    实体框架核心(Entity Framework Core,简称 EF Core)是一款强大的对象关系映射(ORM)工具,它弥合了面向对象编程与关系型数据库之间的差距,而 LINQ 在.NET 中提供了强大的查询语法...对只读查询使用 AsNoTracking 这样做可以减少内存使用量,并加快只读数据的查询速度,因为 EF Core 不会跟踪实体的更改情况。...通过避免重复的查询转换开销来提升性能。...不佳示例:对频繁查询的列未建立索引 -- 未建立索引 SELECT * FROM Users WHERE Email = 'example@example.com'; 良好示例:建立索引 CREATE...在简单性与性能之间找到平衡,能够确保应用程序在需求增长时依然健壮、易于维护且具备可扩展性。

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    Python黑魔法之metaclass

    什么是 metaclass 很多书都会翻译成 元类,仅从字面理解, meta 的确是元,本源,翻译没毛病。...在没有 metaclass 的情况下,子类继承父类,父类是无法对子类执行操作的,但有了 metaclass,就可以对子类进行操作,就像装饰器那样可以动态定制和修改被装饰的类,metaclass 可以动态的定制或修改继承它的子类...•反序列化:而反序列化就是说程序运行的时候不能从磁盘中进行读取,需要将序列化的对象或者变量从磁盘中转移到内存中,同时也会将二进制流转换为原来的数据格式。我们把这一过程叫做反序列化。...第二,用户自定义类,只不过是 type 类的 __call__ 运算符重载 当我们定义一个类的语句结束时,真正发生的情况,是 Python 调用 type 的 __call__ 运算符。...简单来说,当你定义一个类时,写成下面这样时: class MyClass: data = 1 Python 真正执行的是下面这段代码: class = type(classname, superclasses

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