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强大的分组:给每个类别分别添加索引编号

还涉及分组依据的核心原理……》的时候,提到“分组依据”功能的核心原理,在此重复一下:分组的过程就是对同一类内容先分好,或者说挑出了每一组所包含的所有内容,然后再针对各类内容分别进行后续的聚合(计算)。...那么,就这个问题来说,如果通过分组来解,你会发现,其方法更简洁,而且效率会非常高。...具体如下: Step 01 分组 显然,通过分组操作,我们将得到每个类别及其所对应的内容(表),如下图所示: 这时,假如说,我们可以对各类别(省份)下的每个表直接添加索引列...,那么,不就可以得到各类别下的编号了吗?...接下来对数据进行展开即可,如下图所示: 结果如下图所示: 通过这个例子,你是否对分组依据的核心原理的理解又更加深入了?

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    MySQL按小时分组统计日志记录数量

    业务场景 MySQL按小时分组统计日志记录数量。...最近需要统计一些日志流水,统计出打卡的高峰期,所以需要对日志流水按小时进行分组统计,统计出每半小时或者每小时内的打卡次数 按小时统计 这里使用DATE_FORMAT函数,然后再根据createTime进行分组...: 基于此,还可以继续拓展,按每N分钟、每分钟、每天进行分组统计 每N分钟统计 前面是按照半小时(30分钟),依此类推,可以按n分钟进行分组统计,统计n分钟内的打卡次数,比如统计每10分钟内的打卡次数...按分钟统计 如果要按分钟进行分组,统计每分钟内的打卡次数 SELECT device_id, DATE_FORMAT( create_time, '%Y-%m-%d %H:%i:00'...: 按日期统计 按照日期进行分组,统计每天的打卡次数: SELECT device_id, DATE( create_time ) AS createTime, count(*) AS

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    Excel公式技巧67:按条件将数据分组标识

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 如下图1所示的工作表,我们想使用数字将数据分成几组,其标准是:第1次出现笔记本且在区域A至第2次出现笔记本且在区域A之间的数据为第1组,标识为...1;第2次出现笔记本且在区域A至第3次出现笔记本且在区域A之间的数据为第2组,标识为2,依此类推。...公式中: AND(B3:B20=G3,C3:C20=H3) 判断是否同时满足列B中的数值等于单元格G3中的值且列C中的数值等于单元格H3中的值。如果满足则返回TRUE,否则返回FALSE。...在上图1所示的工作表中,单元格E3和E4返回的结果都为0,在单元格E5中,由于满足条件,因此AND函数返回TRUE(1),将其与上方单元格E4中的值相加,得到结果1。...小结:本文所讲述的技巧可用于构造辅助列,从而方便实现重复数据的查找。 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。

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    按 file 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库

    在上一篇《按 user 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中按 user 分组统计的视图,类似地,本期的内容将为大家介绍按照 file 进行分类统计的视图。...01.io_by_thread_by_latency,x$io_by_thread_by_latency 按照thread ID、processlist ID、用户名分组的 I/O等待时间开销统计信息,...按照文件路径+名称分组的全局I/O事件的时间开销统计信息,默认情况下按照文件总的I/O等待时间(读和写的I/O等待时间)进行降序排序。...$io_global_by_wait_by_bytes 按照文件IO事件名称后缀进行分组的统计信息,默认情况下按照总I/O读写总字节数进行降序排序。...按照文件名称和线程名称分组、文件IO操作开始起始排序的最新的已经执行完成的I/O等待事件信息,数据来源:performance_schema.events_waits_history_long、performance_schema.threads

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    按 file 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库

    在上一篇《按 user 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中按 user 分组统计的视图,类似地,本期的内容将为大家介绍按照 file 进行分类统计的视图。...01 io_by_thread_by_latency,x$io_by_thread_by_latency 按照thread ID、processlist ID、用户名分组的 I/O等待时间开销统计信息,...按照文件路径+名称分组的全局I/O事件的时间开销统计信息,默认情况下按照文件总的I/O等待时间(读和写的I/O等待时间)进行降序排序。...$io_global_by_wait_by_bytes 按照文件IO事件名称后缀进行分组的统计信息,默认情况下按照总I/O读写总字节数进行降序排序。...按照文件名称和线程名称分组、文件IO操作开始起始排序的最新的已经执行完成的I/O等待事件信息,数据来源:performance_schema.events_waits_history_long、performance_schema.threads

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    按 user 分组统计视图|全方位认识 sys 系统库

    在上一篇《按 host 分组统计视图|全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图,类似地,本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。...01 user_summary,x$user_summary 查看活跃连接中按用户分组的总执行时间、平均执行时间、总的IOS、总的内存使用量、表扫描数量等统计信息,默认按照总延迟时间(执行时间)降序排序...该视图只统计文件IO等待事件信息("wait/io/file/%") 04 user_summary_by_stages,x$user_summary_by_stages 按用户分组的阶段事件统计信息,...,x$user_summary_by_statement_latency 按照用户分组的语句统计信息,默认情况下按照语句总延迟时间(执行时间)降序排序。...,也是语句command类型字符串类似)分组的语句统计信息,默认情况下按照用户名和对应语句的总延迟时间(执行时间)降序排序。

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    按 user 分组统计视图|全方位认识 sys 系统库

    在上一篇《按 host 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库》中,我们介绍了sys 系统库中按 host 分组统计的视图,类似地,本期的内容将为大家介绍按照 user 进行分类统计的视图。...01.user_summary,x$user_summary 查看活跃连接中按用户分组的总执行时间、平均执行时间、总的IOS、总的内存使用量、表扫描数量等统计信息,默认按照总延迟时间(执行时间)降序排序...该视图只统计文件IO等待事件信息("wait/io/file/%") 04.user_summary_by_stages,x$user_summary_by_stages 按用户分组的阶段事件统计信息,...,x$user_summary_by_statement_latency 按照用户分组的语句统计信息,默认情况下按照语句总延迟时间(执行时间)降序排序。...,也是语句command类型字符串类似)分组的语句统计信息,默认情况下按照用户名和对应语句的总延迟时间(执行时间)降序排序。

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    这个数据向上填充的时候 有没有办法按设置不在这个分组就不按填充?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个pandas数据提取的问题,一起来看看吧。 大佬们请问下这个数据向上填充的时候 有没有办法按设置不在这个分组就不按填充?...她还提供了自己的原始数据。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个思路:使用groupby填充,sort参数设置成False,得到的结果如下所示: 不过对于这个结果,粉丝还是不太满意的,但是实际上根据要求来的话,确实结果就该如此...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    按 host 分组统计视图 | 全方位认识 sys 系统库

    ),按照host进行分类统计的视图应该有6对,这些视图提供的查询内容本质上就是用更易读的格式按照主机的维度进行分组统计等待事件、语句事件、阶段事件等。...01.host_summary_by_file_io,x$host_summary_by_file_io 按主机(与用户账号组成中的host值相同)分组统计的文件I/O的IO总数和IO延迟时间,默认按照总...详见后续章节 该视图只统计文件IO等待事件信息("wait/io/file/%") 02.host_summary,x$ host_summary 按照主机分组统计的语句延迟(执行)时间、次数、相关的文件...该视图只统计文件IO等待事件信息("wait/io/file/%") 03.host_summary_by_file_io_type,x$host_summary_by_file_io_type 按照主机和事件名称分组的文件.../io/file/%") 04.host_summary_by_stages,x$host_summary_by_stages 按照主机和事件名称分组的阶段事件总次数、总执行时间、平均执行时间等统计信息

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    @Qualifier高级应用---按类别批量依赖注入(QualifierAnnotationAutowireCandidateResolver原理详解)【享学Spring】

    ),那就返回的是方法参数的注解 步骤3的match = true表示Field/方法参数上的限定符是匹配的~ 说明:能走到isAutowireCandidate()方法里来,那它肯定是标注了@Autowired...,足以看到Spring作为一个优秀框架它对case的全面性,兼容性、灵活性的考虑还是很到位的。...是根据类型进行自动装配的,当Spring容器内同一类型的Bean不止一个的时候,就需要借助@Qualifier来一起使用了。...从@Qualifier设计的细节可以看到,注解的value属性并不是必须的,所以它可以很好的使用在联合注解的场景。...但是List是可以的(相当于把所有Bean都拿过来~) 可以利用@Qualifier这个高级特性,实现按需、按类别(不是类型)进行依赖注入,这种能力非常赞,给了框架二次开发设计者提供了更多的可能性

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    使用Python按另一个列表对子列表进行分组

    在 Python 中,我们可以使用各种方法按另一个列表对子列表进行分组,例如使用字典和使用 itertools.groupby() 函数,使用嵌套列表推导。...在分析大型数据集和数据分类时,按另一个列表对子列表进行分组非常有用。它还用于文本分析和自然语言处理。在本文中,我们将探讨在 Python 中按另一个列表对子列表进行分组的不同方法,并了解它们的实现。...方法1:使用字典 字典可以以非常简单的方式用于按 Python 中的另一个列表对子列表进行分组。让我们借助示例了解字典在另一个列表上按另一个列表分组子列表的用法。...最后,我们返回一个列表推导式,该推导式按grouping_list指定的顺序检索分组的子列表。...然后将这些筛选的子列表收集到一个新列表中,该列表表示该键的分组子列表。结果是一个列表列表,其中每个子列表都包含特定键的分组子列表。

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    类别变量的分析

    1,问题与思考:网购满意度与地区有关系 如果检验两个类别变量网购满意度,地区是否存在关系? 如果存在,关系强度有多大?...,则两个变量各类别交叉项的概率可以依据独立时间的概率乘法公式求得。...设给定单元格所在行的合计频数为RT,所在列的合计频数为CT,任意给定单元格(比如第i行第j列的单元格:RiCj)的概率为: 概率乘以总观察频数(即样本量n),可以得到任意单元格的期望频数为: 按照上面的公式可以计算出如下表格...,合计的出统计量的值。...: R实战模拟: 检验注意事项: 1,仅有两个单元格,单元格最小期望不应小于5 2,两个以上单元格,期望小于5的单元格不能超过20% 3,两个类别变量相关性强度的度量

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    机器学习的类别

    监督学习 从训练资料中学到或者建立一个模式,并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入数据和预期输出数据组成。模式的输出可以是一个连续的值(称为回归分析)或者分类标签(称为分类)。...非监督学习 没有给定事先标记过的训练示例,自动对输入的数据进行分类或分群。 强化学习 智能体以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使智能体获得最大的奖赏。...在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价,而不是告诉强化学习系统(reinforcement learning system, RLS)如何去产生正确的动作。...由于外部环境提供的信息很少,RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式,RLS在行动-评价的环境中获得知识,改进行动方案以适应环境。 ?

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    Spring的IOC容器类别概述

    Spring的IOC该如何理解呢? 平常在一个方法当中,若要用到外部另一个类里的非静态方法,首先,需要先通过new一个对象,再根据这个对象去调用其方法。...若只需要一两个对象还好,一旦涉及的外部对象多了,就要创建一大堆new,管理起来就很麻烦。这时候,IOC的思想就起到关键作用了,它可以实现把创对象创建与操作统一交给框架管理。...那么,新创建的对象都是怎么存在spring框架当中的呢?其实,这里面就用到了Map缓存。...Spring给我们提供两种类型的IoC容器实现,通过这两种IOC容易,可以生成bean,并获取bean: 实现了BeanFactory接口的基本IoC容器。...IoC容器来获取Spring管理的bean。

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