试想一下，如果使用1作为数组的起始下标，那么arr1就应该指向0X0000001这块内存，但是*(p+1)按照偏移量的计算方式，需要指向0X0000005这块内存。...因为几乎所有计算机结构，都借由位址和偏移量来表示直接引用内存，所以，像C语言这种使用0做为数组的第一个下标使得语言的实现上更加容易。
image.png 问题：写一个sql语句查询每个岗位的中位数位置的范围，并且按岗位升序排序，结果如下： image.png 解释: 第1行表示C++岗位的中位数位置范围为[2,2]，也就是2。...因为Java岗位总共2个人，是偶数，所以要知道中位数，需要知道2个位置的数字，而因为只有2个人，所以中位数位置为[1,2]。 第3行表示前端岗位的中位数位置范围为[2,2]，也就是2。...，使用case表达式： image.png image.png 而case表达式中的总数是由前面使用第1步count()函数计算出来的，所以第1步要先于case语句运行，因为要把第1步的sql作为子查询...，可以使用多维度拆解分析方法，例如本案例中问题拆解问3步： 1）将中位数位置用公式表示出来 2）计算出每个岗位的总数 2）分情况统计总数的奇数、偶数 2.如何用%或mod函数判断奇偶 3.每个问题，要想到分组汇总来解决...因为Java岗位总共4个人，是偶数，所以要知道中位数，需要知道2个位置的数字，而因为只有4个人，所以中位数位置为[2,3]。 推荐：如何从零学会sql？ image.png
前面两篇我们从 SQL 的最基础语法讲起，到表联结多表查询。...大家可以点击链接查看 1 小时 SQL 极速入门（一） 1 小时 SQL 极速入门（二） 今天我们讲一些在做报表和复杂计算时非常实用的分析函数。...由于各个数据库函数的实现不太一样，本文基于 Oracle 12c 。 ROW_NUMBER()函数 这个函数在平时用的还是比较多的。这个函数的作用是为分组内的每一行返回一个行号。我们还是举例来说明。...是不是很方便？ 除了 SUM 函数，其他几个计算函数如 AVG(),MAX(),MIN(),COUNT()的使用方法和 SUM 一样。...解释一下：倒数第二列我们修改窗口起点2，表示当前行与前两行之间的范围。可以看到每一行的值都是当前行与它前面两行的值的累加。而最后一列，是当前行与它之前3行的值的累加。
---- 不过，并不是所有运算都可以用CASE WHEN来对付。...理论上，使用数据库游标可以做到这一点，定义一个基于SELECT D,P,M FROM T的游标，一行行取数，然后分别针对D和P去做GROUP BY运算。...游标遍历数据实施某个运算的同时，将数据压入到一个管道中，而管道上可以再定义另一个运算，这样，数据在一次遍历时可以同时获得游标本身以及附加的管道上的两个运算结果。...) ) m1 = cs.select( A==a1 ).sum(M) m2 = ch1.result() dg = ch2.result pg = ch3.result() ---- 再举一个计算中位数的例子...计算中位数时需要排序，但一般情况下排序运算只管排序本身，并不管计数，排序完成了甚至还不知道总共有多少数据， 这时候要找中位数，就还得再做一次COUNT遍历数据，浪费时间。
子句只能指定行的条件，而不能指定组的条件（这里面有个“阶”的概念，可以查阅：神奇的 SQL 之层级 → 为什么 GROUP BY 之后不能直接引用原表中的列），因此就有了 HAVING 子句，它用来指定组的条件...HAVING，不是主角，看一眼就好） -- 无论如何都有结果返回 SELECT CASE WHEN COUNT(*) = 0 THEN '表为空' WHEN COUNT(*) MAX(id...就是中位数 那么用 SQL，该如何求中位数呢？...行”所对应的条件应该写在 WHERE 子句中，这样一来，写出来的 SQL 语句不但可以分清两者各自的功能，而且理解起来也更容易 ?...WHERE 子句是指定行所对应的条件，而 HAVING 子句是指定组所对应的条件 参考 《SQL基础教程》 《SQL进阶教程》
初识 HAVING 关于 SQL 中的 HAVING，相信大家都不陌生，它往往与 GROUP BY 配合使用，为聚合操作指定条件 说到指定条件，我们最先想到的往往是 WHERE 子句，但 WHERE 子句只能指定行的条件...，不是主角，看一眼就好） -- 无论如何都有结果返回 SELECT CASE WHEN COUNT(*) = 0 THEN '表为空' WHEN COUNT(*) MAX(id) - MIN...那么用 SQL，该如何求中位数呢？...这样，共同部分的元素的平均值就是中位数，思路如下图所示 像这样需要根据大小关系生成子集时，就轮到非等值自连接出场了 -- 求中位数的SQL 语句：在HAVING 子句中使用非等值自连接 SELECT...来使用 3、SQL 的执行顺序 WHERE 子句是指定行所对应的条件，而 HAVING 子句是指定组所对应的条件 参考 《SQL基础教程》 《SQL进阶教程》
BY 配合使用，为聚合操作指定条件 说到指定条件，我们最先想到的往往是 WHERE 子句，但 WHERE 子句只能指定行的条件，而不能指定组的条件（这里面有个“阶”的概念，可以查阅：神奇的 SQL...HAVING，不是主角，看一眼就好） -- 无论如何都有结果返回SELECT CASE WHEN COUNT(*) = 0 THEN '表为空' WHEN COUNT(*) MAX(id)...就是中位数 那么用 SQL，该如何求中位数呢？...这样，共同部分的元素的平均值就是中位数，思路如下图所示 像这样需要根据大小关系生成子集时，就轮到非等值自连接出场了 -- 求中位数的SQL 语句：在HAVING 子句中使用非等值自连接SELECT...HAVING 大多数情况下和结合 GROUP BY 来使用，但不是一定要结合 GROUP BY 来使用 3、SQL 的执行顺序 WHERE 子句是指定行所对应的条件，而 HAVING 子句是指定组所对应的条件
在第三章节，我将讨论如何用NTILE函数生成统计信息（例如：百分位数，四分位数，中位数等），这是数据科学家的常见任务。...在这里AVG函数没有GROUP BY 子句，但是SQL引擎如何知道哪些行需要计算平均值呢？答案是通过OVER() 工具里的PARTITION BY 子句，我们将根据一个特定的分级来计算平均值。...我要计算不基于任何分组或分类的总体进度，我很有野心，是不是:）？ 另一点需要注意的是如果我在OVER() 函数中不加任何内容，我实际上得到了所有电影类别的时长总和。...它会使用连续的值生成下一个值，而不是制造一个间隔。 如你所见对于前两行，两个电影都有值1，下一个dense_rank值为2，而不是3。 ?...让我给你展示几个示例，而不是只关注语法的格式。 ?
如果数据集中的元素数量是奇数，那么中位数就是正中间的那个数；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 本题较查询中位数更加复杂的点在给出了频次，需要将频次计算在内。...相应解法：1.将所有频次生成对应的行数的数值，之后就按照正常求取中位数的方法求取即可；2.根据频次计数，基数找到对应的位置即为中位数，偶数则需要找到对应的两个位置，然后分别计算出对应的值，求取平均值。...维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 业务常见度 ⭐️⭐️⭐️ 三、SQL 1.生成函数方式 该方式属于比较“笨”的方式，或者说不够取巧，但是这属于按照计算方式直接计算...常规计算中位数方法：Hive基础知识07-求取中位数 执行SQL select avg(number) as midian from (select number from (select...，这里可能有一行或者两行是1，限定为1然后使用avg计算得到最终结果 执行SQL select avg(number) as midian from (select number,
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。...数据分析EPHS(4)-使用Excel和Python计算数列统计值 数据分析EPHS(5)-使用Hive SQL计算数列统计值 先来回顾一下数据和对应的统计结果： 本文使用的是iris分类数据集，数据下载地址为...2.3 样本标准差&总体标准差 样本标准差的计算有两个函数可以使用，分别是stddev函数和stddev_samp函数，而总体标准差使用stddev_pop方法。...2.4 中位数 SparkSQL中也没有直接计算中位数的方法，所以我们还是借鉴上一篇中的思路，再来回顾一下： 计算中位数也好，计算四分位数也好，无非就是要取得两个位置嘛，假设我们的数据从小到大排，按照1...中同样使用row_number()函数（该函数的具体用法后续再展开，这里只提供一个简单的例子），第二步是计算(n+1)/2的整数部分和小数部分，第三步就是根据公式计算中位数。
导读 计算中位数可能是小学的内容，然而在数据库查询中实现却并不是一件容易的事。我们今天就来看看都有哪些方法可以实现。 ? 注：本文所用MySQL版本无限制，所列题目均来源于LeetCode。...根据定义，为了查询中位数，我们需要知道3点信息： 总数是奇数个还是偶数个 待查找数字总数 每个数字的排序编号 前两点信息在MySQL中非常简单，只需简单的count计数即可，而排序编号则需要借助辅助方法...这里如何对员工薪水进行分组排序不再展开，具体可参考历史文章一文解决所有MySQL分类排名问题。 在有了排名和数字总数之后，如何判断是中位数呢？...首先 1 不是中位数，因为这个数组有三个元素，却有两个元素 (3，2) 大于 1。3 也不是中位数，因为有两个元素小于 3。...---- 571# 给定数字的频率查询中位数 刚才一道题是对给定的一组数字查询中位数，顶多也就是要进行分组后查询中位数。那如果给定的数字不是数字全样本，而是数字+频率呢？ 题目描述： ?
SQL进阶-5-感受having的力量 HAVING是SQL中一个非常重要的功能，本文中将会介绍SQL中HAVING子句的用法。 ?...说明存在缺失值；若一行都没有，则统计的总行数刚好是最大的seq值 ?...的SQL语句？...案例3-求中位数（having自连接） 中位数：指的是将集合中的元素按照升序排列后恰好位于正中间的数据 做法 将集合按照大小排列后，让两个子集同时拥有正中间的元素，共同部分的元素的平均值就是中位数 ?...Students group by dpt having count(*) = sum(case when sbmt_date is not null then 1 else 0 end); -- 当不是
但有时候我们只是对基于样本计算的一个或两个量感兴趣。 例如，假设样本包含一系列投注的输赢。那么我们可能只是对赢得的总金额感兴趣，而不是输赢的整个序列。...我们知道统计量的经验直方图，基于许多但不是全部可能的样本，是概率直方图的很好的近似。 因此统计量的经验分布让我们很好地了解到，统计量可能有多么不同。...如果你有一台计算机，经验分布更容易计算。 因此，当数据科学家试图理解统计的性质时，通常使用经验分布而不是精确的概率分布。 参数的不同估计 这里举一个例子来说明这一点。...与使用最大的观测数据相比，这种估计方法如何？ 计算新统计量的概率分布并不容易。 但是和以前一样，我们可以模拟它来近似得到概率。 我们来看看基于重复抽样的统计量的经验分布。...当观察到的序列号的平均值接近于N而不是1时，就会发生这种情况。 下面的直方图显示了两个估计的经验分布。
核心在于两点 执行计划可动态调整 调整的依据是中间结果的精确统计信息 spark 2.3 开始试验功能 spark 3.0 正式发布 自适应查询执行（Adaptive Query Execution） 如何设置合适的...最佳执行计划 Spark SQL的Catalyst优化器的核心工作就是选择最佳的执行计划,主要依靠： 早起基于规则的优化器RBO spark2.2 加入基于代价的优化CBO 执行计划在计划阶段确定后，...spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch -- v3.0 是否批量拉取blocks,而不是一个个的去取 给同一个map任务一次性批量拉取blocks可以减少...判断分区是否是倾斜分区的比例 当一个 partition 的 size 大小大于该值（所有 parititon 大小的中位数）且大于spark.sql.adaptive.skewedPartitionSizeThreshold...，或者 parition 的条数大于该值（所有 parititon 条数的中位数）且大于 spark.sql.adaptive.skewedPartitionRowCountThreshold，才会被当做倾斜的
COUNT() COUNT 窗口函数计算输入行数。COUNT(*) 计算目标表中的所有行，包括Null值；COUNT(expression) 计算特定列或表达式中具有非 NULL 值的行数。...而下一个排名的序号与上一个排名序号是连续的。 PERCENT_RANK() 计算给定行的百分比排名。...现在的任务是编写一条 SQL 查询，计算员工薪水的中位数。由于计算中位数需要对数据进行排序和分析，这个问题在 SQL 中相对复杂。你可以使用窗口函数和子查询等技术来解决。...查询，计算给定数字频率表的中位数。...请编写一条 SQL 查询，计算每个用户的最长连续登录天数。 请编写一条 SQL 查询，计算连续登录天数3天的用户。
Pandas 提供了丰富的缺失值处理方法： 删除缺失值：可以删除包含缺失值的行或列。 填充缺失值：可以使用均值、中位数、最常见值或自定义值填充缺失值。...我们可以通过以下方式减少数据拷贝： 直接修改原数据：尽可能使用 inplace=True 参数直接修改原始数据，而不是生成新副本。...# 在原数据上删除列，而不创建新对象 df.drop(columns=['Column_to_Drop'], inplace=True) 使用 view 而不是 copy：在特定情况下，我们可以通过 view...而不是 copy 来访问数据，避免不必要的复制。...向量化意味着对整个数组进行操作，而不是对每个元素进行逐个处理，这样能极大提高运算速度。
这导致了一个推断问题：如何根据随机样本中的数据，对未知参数做出正确的结论？我们将用推断思维来回答这个问题。 基于随机样本的统计量可能是总体中未知参数的合理估计。...估计量是否捕获了参数 红点正好落在二次样本的中位数的经验直方图中间，而不是尾部的几率有多少？ 要回答这个问题，我们必须定义“中间”。 让我们将它看做“红点落在二次样本的中位数的中间 95%”。...我们估计的总体（出生重量与怀孕天数的比值）中位数，在 0.425opd 到 0.433opd 的范围内。 基于原始样本的估计量 0.429 恰好在区间两端的中间，尽管这通常不是真的。...为此，我们将编辑bootstrap_median的代码，而不是定义函数bootstrap_mean。...代码是相同的，除了统计量是代替中位数的均值，并且收集在一个名为means而不是medians的数组中。
例如，使用.loc和.iloc可以根据行标签和行号来选取数据，而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上，数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...用于其他(n-1)轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。 【例】使用Concat连接对象。 关键技术: concat函数执行沿轴执行连接操作的所有工作,可以让我们创建不同的对象并进行连接。...【例】对于如下二维数组,形式如下,利用Python计算其中位数。 关键技术:利用median()函数可以计算中位数,若为偶数个数值,则中位数为中间两个数的均值。...关键技术: mode()函数实现行/列数据均值计算。 分位数运算 分位数是以概率依据将数据分割为几个等分,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。...Dataframe的排序可以按照列或行的名字进行排序,也可以按照数值进行排序。 DataFrame数据排序主要使用sort_values()方法，该方法类似于sql中的order by。
基于物种列表训练一个神经网络模型，为有监督机器学习提供了基础。该模型可基于空间相关变量，包括气候和地理预测变量，以及在线数据库中物种数量预测物种丰富度。...模型基于气候和地理因此、人类影响程度和样本量来预测植物多样性。 1.植被数据 图1 本研究选择的用于深度学习的样点vegetation plot(VP) 图2 计算VP的多样性信息。...结果 图4 第一行为预测的多样性，第二行用变异系数表征不确定性，第三行为只保留变异系数小于中位数的预测结果。...而beta和gamma都是基于alpha的，很难说准确性如何。 结果上看，大概超过一半澳大利亚面积预测的多样性变异系数都超过了中位数。结果好像并不是很好，可能说明现有的这些特征选的还不够。...是不是加上微生物数据预测的会更好呢。反过来说，如果要预测微生物多样性，本身植物的多样性相比于微生物低得多了还预测不准，微生物准确性又能有多少呢。
当我深入研究时，我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值，中位数和众数。 所以我决定写这篇文章来帮助像我一样在这个领域里的新人来弄明白这一点，而不是害怕数据和统计。...这两个值都显示了行中心的数字。但方式不同。 平均值是一个平均值（这好像是废话），我们可以通过汇总一行中的所有值，然后将结果除以它们的数量来计算它。让我们看看人口。...中位数也显示了一个平均数。但它正好是行中间的值。如果我们将总体值从最小到最大排序，则在该排序行的中间位置，中值为： ? 根据中位数，一个国家的平均人口只有大约550万。...通常中位数和中位数是相当接近的。如果不是，那么问题就出在异常值中—这些值与行中的所有其他值都非常不同。让我们做一个小图形。 ? 我们看到，大多数国家都集中在零附近。但有些数值与众不同。...对于平均值的计算来说这些都是异常值 因为这就是均值的本质——把所有值都考虑在内。而中位数没有这个缺点。
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