Revenue_“having子句”中的未知列“a.revenue”_NameError:未定义名称“disney_total_revenue” - 腾讯云开发者社区

Budget allocation - pseudo-revenue - first-revenue assumption - regressions 用上了回归模型来计算，Revenue~cost 举例了两种做法...= {} predictions_cost_revenue = {} errors_cost_revenue = {} displayDf = pd.DataFrame() res_cost_revenue...[k][Revenue_col]) predictions_cost_revenue[k] = model_cost_revenue[k].predict(valData[k][Cost_col...]) errors_cost_revenue[k] = errorL1(predictions_cost_revenue[k], valData[k][Revenue_col]) res_cost_revenue.append...[k][Revenue_col].sum(), \ model_sessions_revenue[k].param, errors_sessions_revenue[k]

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LeetCode MySQL 1179. 重新格式化部门表

| Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue | +------+-------------+-------------+-------------+...= 'Apr' then revenue else null end) as Apr_Revenue, sum(case when month = 'May' then revenue else...null end) as May_Revenue, sum(case when month = 'Jun' then revenue else null end) as Jun_Revenue...= 'Aug' then revenue else null end) as Aug_Revenue, sum(case when month = 'Sep' then revenue else...null end) as Sep_Revenue, sum(case when month = 'Oct' then revenue else null end) as Oct_Revenue

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「SQL面试题库」 No_75 重新格式化部门表

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LeetCode SQL

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R语言可视化——图表美化与套用主题（下）

ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue))+geom_bar(stat="identity")+labs(x="Company",y="The...主题：theme_wsj() ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue))+geom_bar(stat="identity")+labs(x=...主题+颜色主题：theme_wsj()+scale_fill_wsj("rgby", "") ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue,fill...下面一个一个解决： ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue,fill="steelbule"))+geom_bar(stat="identity...当然，如果我们找到了更好的一组配色，我们也可以仅仅使用华尔街日报的主题，而使用我们自己准备好的调色板： ggplot(data,aes(reorder(conpany,-Revenue),Revenue

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Mysql 行转列 + json

SET @EE = ''; SET @str_tmp = ''; SET @Revenue_JSON = ''; SET @Revenue_JSON_tmp..._', fsRevenueTypeName, ''',' ) AS aa , @Revenue_JSON := CONCAT ( @Revenue_JSON...,','',"' ,fsRevenueTypeName,'":'',' ,'revenue_',fsRevenueTypeName ) AS bb INTO @str_tmp...,4),','',"汇总":'',','revenue_汇总',',''}''') INTO @Revenue_JSON_tmp; SET @QQ = CONCAT(...' CREATE TEMPORARY TABLE TempRevenueType1 ( SELECT fsSellNo3,CONCAT(',@Revenue_JSON_tmp,') as revenue_info

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⭐️ LeetCode解题系列 ⭐️ 1179. 重新格式化部门表（Oracle Pivot 行转列函数）

编写一个 SQL 查询来重新格式化表，使得新的表中有一个部门 id 列和一些对应每个月的收入（revenue）列。...查询结果格式如下面的示例所示： Department 表： +------+---------+-------+ | id | revenue | month | +------+---------...| Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue | +------+-------------+-------------+-------------+...执行 Pivot 行转列函数根据题意：已确定需要查出的列为 ID 和 12个月份，月份列对应的 REVENUE 的值需要进行汇总 (SUM) 显示。...SELECT * FROM department PIVOT (SUM(revenue) as "Revenue" for month in ( 'Jan' as "Jan", 'Feb' as "Feb

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【每日SQL打卡】DAY 14丨重新格式化部门表【难度中等】

--+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | id | int | | revenue...编写一个 SQL 查询来重新格式化表，使得新的表中有一个部门 id 列和一些对应每个月的收入（revenue）列。...查询结果格式如下面的示例所示： Department 表： +------+---------+-------+ | id | revenue | month | +------+---------...---+ 查询得到的结果表： +------+-------------+-------------+-------------+-----+-------------+ | id | Jan_Revenue... | Feb_Revenue | Mar_Revenue | ... | Dec_Revenue | +------+-------------+-------------+-------------+

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Python进阶之Pandas入门(四) 数据清理

现在我们可以看到，我们的数据有128个revenue_millions缺失值和64个metascore缺失值。...让我们看看在revenue_millions列中输入缺失的值。...首先，我们将该列提取到它自己的变量: revenue = movies_df['revenue_millions'] 这里使用方括号是我们在DataFrame中选择列的一般方法。...这是平均值: revenue_mean = revenue.mean() print (revenue_mean) 运行结果： 82.95637614678897 有了均值，fillna()将会填充空值...: revenue.fillna(revenue_mean, inplace=True) 我们现在用列的平均值替换了所有的收益为空。

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计算广告——收入分解

下面对互联网广告的收入分解加以总结： Revenue = PV * eCPM PV（Page View）：是系统一天的访问量（有的媒体公司，广告和内容分开，PV则代表他们的广告曝光，访问量用request...eCPM = CTR * ACP * 1000 Revenue = ACP * CLK CTR：点击率；点击率预估是一个广告投放引擎需要经常优化的模块； ACP：平均点击价格，ACP主要看市场和客户的成熟程度...，广告效果好，竞争激烈的领域ACP就会高，ACP也可通过限制低价，甚至MRP的方式来控制提高； CLK ：点击次数 Revenue = PV * CPM1 Revenue = PV * PVR * CPM3...Revenue = PV * PVR * ASN * CPM2 Revenue = PV * CTR1 * ACP Revenue = PV * PVR * CTR3 * ACP Revenue =...= 有消费的客户数 * ARPU ARPU = 客户平均点击 * ACP ARPU（AVerage Revenue Per Users ）：每位客户的平均收入；

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6亿数据秒级查询，ClickHouse太快了！

查询性能测试详情 ①Query 1.1 SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue FROM lineorder_flat WHERE (...②Query 1.2 SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue FROM lineorder_flat WHERE (toYYYYMM(...⑤Query 3.1 SELECT C_NATION, S_NATION, toYear(LO_ORDERDATE) AS year, sum(LO_REVENUE)...⑥Query 3.2 SELECT C_CITY, S_CITY, toYear(LO_ORDERDATE) AS year, sum(LO_REVENUE) AS revenue...DESC ┌─C_CITY─────┬─S_CITY─────┬─year─┬────revenue─┐ │ UNITED ST6 │ UNITED ST6 │ 1992 │ 5694246807

2.6K2 0

clickhouse 亿级数据性能测试

查询性能测试详情 Query 1.1 SELECT sum(LO_EXTENDEDPRICE * LO_DISCOUNT) AS revenue FROM lineorder_flat WHERE (toYear...扫描行数：600,040,000 大约6亿耗时(秒)：8.558 查询列数：3 结果行数：280 Query 2.2 SELECT sum(LO_REVENUE), toYear(...) AS revenue FROM lineorder_flat WHERE (C_REGION = 'ASIA') AND (S_REGION = 'ASIA') AND (year >= 1992)...DESC ┌─C_NATION──┬─S_NATION──┬─year─┬──────revenue─┐ │ INDIA │ INDIA │ 1992 │ 537778456208...) AS revenue FROM lineorder_flat WHERE (C_NATION = 'UNITED STATES') AND (S_NATION = 'UNITED STATES')

1.7K0 0

2019年北美SaaS行业M&A概况

5）EV/Revenue Multiple逐年增加。2019年，EV/Revenue Multiple达到8.2X，创新高。...6）EV/Revenue Multiple 分布 EV/Revenue Multiple达到15.0X或更高的公司，占比由2018年第4季度的6.5％增长至2019年Q4的17.8％。...9）前25％的上市SaaS公司表现按EV /Revenue Multiple中值划分，Top 25%的上市SaaS公司EV/Revenue Multiple中值为17.3X，2019年营收中值, 第四季度的增长率为...10) 底部25%的 SaaS公司表现按EV /Revenue Multiple中值划分，Bottom 25%的上市SaaS公司EV/Revenue Multiple中值为2.9X，2019年营收中值第四季度的增长率为...此外，超过一半的SaaS卖家公布其EV /Revenue 倍数不超过5.0X，仅有近三分之一的公司发公布的EV /Revenue 倍数超过7.0X。

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白话Elasticsearch36-深入聚合数据分析之案例实战Histogram Aggregation：按价格区间统计电视销量和销售额

"field": "price", "interval": 2000 }, "aggs":{ "revenue..."price": { "buckets": [ { "key": 0, "doc_count": 3, "revenue...: 3700 } }, { "key": 2000, "doc_count": 4, "revenue...: 9500 } }, { "key": 4000, "doc_count": 0, "revenue...value": 0 } }, { "key": 6000, "doc_count": 0, "revenue

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pandas每天一题-题目7：批量列计算

以下是原项目解法： df = pd.read_csv('chipotle.tsv',sep='\t',converters={'item_price': lambda x: float(x[1:-1])}) revenue...= (df['quantity']* df['item_price']).sum() print('Revenue was: $' + str(np.round(revenue,2))) Revenue...revenue = df.eval('quantity * item_price').sum() print('Revenue was: $' + str(np.round(revenue,2)))...Revenue was: $39237.02 行1：df.eval 可以动态解析表达式点评： pandas 官方测试中，当数据量较大时(10万行以上)，这种方式会得到一定优化加速(使用numba)

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Python实现删除某列中含有空值的行的示例代码

= pd.read_csv('my_data.csv', sep=',') data.head() 它的输出如下： id city department sms category 01 khi revenue...NaN 0 02 lhr revenue good 1 03 lhr revenue NaN 0 我想删除sms列为空/ NaN的所有行.什么是有效的方法呢？...NaN的列： data = data.dropna(subset=['sms']) print (data) id city department sms category 1 2 lhr revenue...的另一个解决方案： data = data[data['sms'].notnull()] print (data) id city department sms category 1 2 lhr revenue...good 1 替代query： print (data.query("sms == sms")) id city department sms category 1 2 lhr revenue

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Advantages Of Adopting Subscription Management System

of the revenue....This analysis can be of great help to predict recurring revenue....The prediction of revenue is important for both manufacturing and SaaS services industries....Other than that, there are subscription types that offer you more than one revenue stream....Different revenue streams mean you have chances to earn more.

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ChatGPT：利用Python进行游戏运营数据分析实战案例

以下是数据的一些特征： user_id: 玩家ID date: 游戏日期 level: 玩家达到的游戏等级 revenue: 玩家在游戏中花费的总收入 spend: 玩家在游戏中的总支出目标您的目标是分析数据...收入情况为了回答第四个问题，我们可以使用以下代码计算游戏的收入情况： revenue = data['revene'].sum() spend = data['spend'].sum() plt.figure...(figsize=(5,5)) labels = ['总收入', '总支出'] sizes = [revenue, spend] colors = ['#99ff99', '#ff9999'] plt.pie...付费用户的ARPU 为了回答第五个问题，我们可以使用以下代码计算付费用户的ARPU： paying_users = data[data['revenue'] > 0]['user_id'].nunique...() total_revenue = data['revenue'].sum() arpu = total_revenue / paying_users print("付费用户的ARPU是：", arpu

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2019年北美SaaS行业M&A概况

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比特币2140年将耗尽？我用python算了一笔账

import matplotlib.pyplot as plt sum = 21000000 #比特币初始数量 revenue = 50 #每记账一次的初始收益（2008年时记账的收益） time...= [21000000,] while sum<0.0001 : if (block==210000) : #记账每到210000次，记账一次的收益减半 revenue =...(begin[-1]+1) year_revenue.append(revenue) year_total.append(sum) #每10分钟记账一次...time = time+10 block = block + 1 sum -= revenue print("result is ",time) #以下是画图过程 plt.figure...(np.arange(min(year_revenue), max(year_revenue)+1, 1)) plt.xlabel("year") plt.ylabel("current revenue

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预算分配Budget Allocation：Morphl-AI的营销科学解决方案（一）

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