文章目录 一、数据库表结构 1、moduleRole(中间表) 2、roleInfo表 3、moduleInfo表 二、带条件插入的代码如下： 一、数据库表结构 1、moduleRole(中间表)...2、roleInfo表 3、moduleInfo表 上面roleInfo与moduleInfo表是多对多关系，所以引入中间表moduleRole,用两个一对多实现多对多关系 二、带条件插入的代码如下...： 向中间表moduleRole插入数据，限制条件为角色编号roleId=3，并且该角色的可操作菜单编号为1-0和1-1 代码如下： insert into moduleRole(roleId,moduleCode
pageNum) { $("#pageNum").val(pageNum); $("#form").submit(); } 解析：将查询条件放入到到...中添加方法 function page(pageNum) { $("#pageNum").val(pageNum); $("#form").submit(); } 并且给 隐藏标签设值；通过form中的id...调用submit函数提交form表单 注意：数据的回显 普通数据用param.属性名 特殊数据则需要特殊的方法 代码及解析如下 controller public String list(Employee...的持久化类Employee的首字母小写employee.dept.id 来回显你的数据${employee.dept.id==dept.id?'...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
查找在CASE_SET_ID为某个条件下的最小缺失编号 如 1 3 获取的值是2 ， 2 3则获取的值是1 /** * select
在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计 Transformation ：执行一些特定组的操作 Filtration：根据某些条件下丢弃数据 1 加载数据 import...分割对象的方法有多种： obj.groupby('key') obj.groupby(['key1','key2']) obj.groupby(key,axis=1) 现在让我们看看如何将分组对象应用于...3.1 常见的是通过agg方法来实现aggregation grouped = df.groupby('Year') print(grouped['Points'].agg(np.mean)) Year...，该对象的索引大小与正在分组的对象的大小相同。...因此，转换返回与组块大小相同的结果。
引言：本文学习整理自myspreadsheetlab.com，很好的一个应用示例，特辑录于此，也供有兴趣的朋友参考。...图1 在工作表“Solutions”中，单元格B5中是要搜索的State（州名），单元格C5中是要在Product Name（产品名）中搜索的单词，要统计两者都满足的条目数，如下图2所示。...公式中，IF函数先筛选出State名为B5中值的Product Data；接着，SEARCH函数在筛选出的ProductData中查找C5中的值，如果找到则返回一个数字；传递给ISNUMBER函数，得到一组由...TRUE/FALSE值组成的数组；N函数将其转换成1/0组成的数组，其中的1就是满足条件的条目，将它们求和得到满足条件的所有条目数。...A2:A 很简单的一个公式，更容易理解。这里的关键是COUNTIFS函数使用了通配符进行查找。 undefined 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
在平时的金融数据处理中，模型构建中，经常会用到pandas的groupby。...我们可以使用多线程，使用一个叫做joblib的模块，来实现groupby的并行运算，然后在组合，有那么一点map-reduce的感觉。 ...我们的场景是这样的：我们希望计算一系列基金收益率的beta。那么按照普通的方法，就是对每一个基金进行groupby，然后每次groupby的时候回归一下，然后计算出beta。...其实思路很简单，就是pandas groupby之后会返回一个迭代器，其中的一个值是groupby之后的部分pandas。...函数，这个函数其实是进行并行调用的函数，其中的参数n_jobs是使用的计算机核的数目，后面其实是使用了groupby返回的迭代器中的group部分，也就是pandas的切片，然后依次送入func这个函数中
写在前面：之前我对于groupby一直都小看了，而且感觉理解得不彻底，虽然在另外一篇文章中也提到groupby的用法，但是这篇文章想着重地分析一下，并能从自己的角度分析一下groupby这个好东西~...OUTLINE 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 通过字典或者Series进行分组 根据表本身的某一列或多列内容进行分组聚合 这个是groupby的最常见操作，根据某一列的内容分为不同的维度进行拆解...(mapping2,axis=1).mean() 无论solution1还是2，本质上，都是找index（Series）或者key（字典）与数据表本身的行或者列之间的对应关系，在groupby之后所使用的聚合函数都是对每个...另外一个我容易忽略的点就是，在groupby之后，可以接很多很有意思的函数，apply/transform/其他统计函数等等，都要用起来！...---- 彩蛋~ 意外发现这两种不同的语法格式在jupyter notebook上结果是一样的，但是形式有些微区别 df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean
作者：Lemon 来源：Python数据之道 玩转 Pandas 的 Groupby 操作 大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。...Pandas 的 groupby() 功能很强大，用好了可以方便的解决很多问题，在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚。 今天，我们一起来领略下 groupby() 的魅力吧。...首先，引入相关 package ： import pandas as pd import numpy as np groupby 的基础操作 经常用 groupby 对 pandas 中 dataframe...），获取其他列的均值 df.groupby('A').mean() Out[3]: B C A a 2.0 108.000000...('A').apply(np.mean) ...: # 跟下面的方法的运行结果是一致的 ...: # df.groupby('A').mean() Out[17]:
在项目文件 csproj 中，通过编写带条件的属性（PropertyGroup）、集合（ItemGroup）和任务（Target）可以完成更加复杂的项目文件的功能。...本文介绍如何编写带条件的 MSBuild 项。 ---- Condition 如果要给你的 MSBuild 项附加条件，那么加上 Condition 特性即可。...单引号 在上面的例子中，我们给条件中的所有字符串加上了包裹的单引号。 单引号对于简单的字母数字字符串是不必要的，对于布尔值来说也是不必要的。但是，对于空值来说，是必须加上的，即 ''。 == 和 !...就是计算机中常见的与或非的机制。...if 条件：$if$ 1 Condition=" $if$ ( %expression% ), $else$, $endif$ " ---- 参考资料 MSBuild Conditions - Visual
序 本文主要研究一下gorm的GroupBy OIP - 2021-01-19T235758.765.jpeg GroupBy gorm.io/gorm@v1.20.11/clause/group_by.go...group by clause func (groupBy GroupBy) Build(builder Builder) { for idx, column := range groupBy.Columns...) groupBy.Columns = append(copiedColumns, groupBy.Columns...)...= append(copiedHaving, groupBy.Having...) } clause.Expression = groupBy } GroupBy定义了Columns...checkBuildClauses(t, result.Clauses, result.Result, result.Vars) }) } } 小结 gorm的GroupBy
@toc一、项目背景MySQL数据库使用Mybatis查询拼接select语句中进行条件拼接的时候，发现带数字的或者带单个字母的字符串失效问题。...重点：Mybatis是使用的OGNL表达式来进行解析的，在OGNL的表达式中，'1'会被解析成字符，因为java是强类型的，char 和 一个String 会导致不等。...所以if标签中的sql不会被解析。...是恰巧搜到了两位道友的博客才有所了解的：↓道友1博客：mybatis中条件判断带数字的字符串道友2博客：Mybatis if 判断等于一个字符串另外我实际追踪过源码，因为我猜测是获取对象值进行类型转换拼接...sql的时候出现了判断问题，但是追着追着就跟踪丢了，所以源码究竟哪里进行转换的我也没找到，如果有道友找到了也可以分享出来一起学习下；另外我甚至翻阅了Mybatis的OGNL表达式，但是也没找出个所以然来
【数据库】MySQL进阶五、or多条件查询 MySQL数据表中带OR的多条件查询 OR关键字可以联合多个条件进行查询。...使用OR关键字时： 条件 1) 只要符合这几个查询条件的其中一个条件，这样的记录就会被查询出来。 2) 如果不符合这些查询条件中的任何一条，这样的记录将被排除掉。...语法格式 OR关键字的基本语法格式如下： 条件表达式1 OR 条件表达式2 [...OR 条件表达式n] OR可以连接两个条件表达式，同时可以使用多个OR关键字，以连接更多的条件表达式。...这说明，使用OR关键字时，只要符合多个条件中的任意一个条件，就可以被查询出来。 实例2 使用OR关键字查询employee表中的记录。...这说明，AND关键字前后的条件先结合，然后再与OR关键字的条件相结合。也就是说，AND要比OR先运算。 提示 AND和OR关键字可以连接条件表达式。
Pandas怎样实现groupby分组统计 groupby：先对数据分组，然后在每个分组上应用聚合函数、转换函数 import pandas as pd import numpy as np %matplotlib...，查询所有数据列的统计 df.groupby('A').sum() C D A bar -2.142940 0.436595 foo -2.617633 1.083423 我们看到： groupby...中的’A’变成了数据的索引列 因为要统计sum，但B列不是数字，所以被自动忽略掉 2、多个列groupby，查询所有数据列的统计 df.groupby(['A','B']).mean() C D A...二、遍历groupby的结果理解执行流程 for循环可以直接遍历每个group 1、遍历单个列聚合的分组 g = df.groupby('A') g groupby.generic.DataFrameGroupBy.../datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv" df = pd.read_csv(fpath) # 替换掉温度的后缀℃ df.loc[:, "bWendu"
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，没错，就是下表2： 表2 可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用，我建议在思考的过程中，由表1到表2的过程中，增加一个虚构的中间表：虚拟表3。...3.接下来就要针对虚拟表3执行Select语句了： （1）如果执行select *的话，那么返回的结果应该是虚拟表3，可是id和number中有的单元格里面的内容是多个值的，而关系数据库就是基于关系的，...答案就是用聚合函数，聚合函数就用来输入多个数据，输出一个数据的。如cout(id)，sum(number)，而每个聚合函数的输入就是每一个多数据的单元格。...（4）例如我们执行select name,sum(number) from test group by name，那么sum就对虚拟表3的number列的每个单元格进行sum操作，例如对name为aa的那一行的
序 本文主要研究一下flink Table的groupBy操作 Table.groupBy flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!...GroupedTable(this, fields) } //...... } Table的groupBy操作支持两种参数，一种是String类型，一种是Expression类型；String...参数的方法是将String转换为Expression，最后调用的Expression参数的groupBy方法，该方法创建了GroupedTable GroupedTable flink-table_2.11...方法创建的是LogicalAggregate 小结 Table的groupBy操作支持两种参数，一种是String类型，一种是Expression类型；String参数的方法是将String转换为Expression...，最后调用的Expression参数的groupBy方法，该方法创建了GroupedTable GroupedTable有两个属性，一个是原始的Table，一个是Seq[Expression]类型的groupKey
函数associateBy和groupBy构建来自由指定键索引的集合的元素的映射。key在keySelector参数中定义。...您还可以指定可选的valueSelector来定义将存储在map元素值中的内容。...区别 associateBy和groupBy之间的区别在于它们如何使用相同的键处理对象： associateBy使用最后一个合适的元素作为值。 groupBy构建所有合适元素的列表并将其放入值中。...* * @sample samples.collections.Collections.Transformations.groupBy */ public inline fun ...* * @sample samples.collections.Collections.Transformations.groupBy */ public inline fun <T, K,
sortWay == 'zhpx'"> ORDER BY FORMAT ASC,BID DESC 我本来觉得上面方法是可以的，...最后Order By 排序条件中带参数的写法 我还是无奈的用 ORDER BY ${sortSql} ，就是在后面传参数 拼sql的方式实现的。 我查到说${}是不安全的，推荐用#{}。...#{}是安全的，可以防止sql注入，会预预编译在参数外面加上单引号‘’ ，在order by后面参数加单引号会语句无效。只好还是用了${}。 这个问题怎么办 如果有人知道也非常希望给我说说。...后记 ： ORDER BY {参数1} {参数2} 这种写法是OK的，只是要在代码中先过滤性验证前端传入的参数是不是合规的，作验证防止sql注入。
2. pd.groupby函数 这个函数的功能非常强大，类似于sql的groupby函数，对数据按照某一标准进行分组，然后进行一些统计。...在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计- Transformation ：执行一些特定组的操作- Filtration：根据某些条件下丢弃数据 下面我们一一来看一看...分分割方法有多种 obj.groupby(‘key’)- obj.groupby([‘key1’,‘key2’])- obj.groupby(key,axis=1) 现在让我们看看如何将分组对象应用于DataFrame..."""agg方法实现聚合, 相比于apply，可以同时传入多个统计函数""" # 针对同一列使用不同的统计方法 grouped = df.groupby('Year', as_index=False...Team Devils 2 Kings 3 Riders 4 Royals 2 kings 1 dtype: int64 # 过滤到个数小于3的队伍 print(df.groupby
序 本文主要研究一下flink Table的groupBy操作 why-and-how-to-leverage-the-power-and-simplicity-of-sql-on-apache-flink...GroupedTable(this, fields) } //...... } Table的groupBy操作支持两种参数，一种是String类型，一种是Expression类型；String...参数的方法是将String转换为Expression，最后调用的Expression参数的groupBy方法，该方法创建了GroupedTable GroupedTable flink-table_2.11...方法创建的是LogicalAggregate 小结 Table的groupBy操作支持两种参数，一种是String类型，一种是Expression类型；String参数的方法是将String转换为Expression...，最后调用的Expression参数的groupBy方法，该方法创建了GroupedTable GroupedTable有两个属性，一个是原始的Table，一个是Seq[Expression]类型的groupKey
[源码解析] Flink的groupBy和reduce究竟做了什么 0x00 摘要 Groupby和reduce是大数据领域常见的算子，但是很多同学应该对其背后机制不甚了解。...0x01 问题和概括 1.1 问题 探究的原因是想到了几个问题 ： groupby的算子会对数据进行排序嘛。 groupby和reduce过程中究竟有几次排序。...4.1 GroupBy是个辅助概念 4.1.1 Grouping 我们需要留意的是：GroupBy并没有对应的Operator。GroupBy只是生成DataSet转换的一个中间步骤或者辅助步骤。...回到我们的示例，groupBy做了如下操作 首先，groupBy返回的就是一个UnsortedGrouping，这个UnsortedGrouping是用来转换DataSet。...主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。
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