PS：前一篇荐书《黑客与画家》，有一个抽奖，截止时间是11月09日 18:18。为了好玩，我设了一个特别简单的题目，真没想到的是，有几个小伙伴回复了错得离谱的答案……唉，那我也没办法了。...友情提示一下，本号粉丝少，目前参与人数更是少，中奖概率特别大，没参加的抓紧机会。参与方式在前一篇荐书里。 ---- 原标题：《Lists vs.
如果数据也一样，但顺序还不一样，就是渲染的问题。 顺序错乱 下面说一种渲染问题： 如果我们循环生成的是template，而其中的组件都使用v-if，这样渲染出来的顺序就和数据本身的顺序不一样。...key="index" class="flex1" :ele-props="item" /> v-for和v-if v-for和v-if不建议在同一个元素上使用...使用template的时候，key要绑定在子元素上。 并且如果有多个子元素，不要都用v-if，会导致渲染顺序问题。...下面是使用 元素包裹 v-if 和 v-for 的示例代码： 的内容 --> 通过使用 元素，可以解决 v-if 和 v-for 同时使用时的渲染顺序问题。
常见问题解答软件，通常也称为知识库软件，是一种可以轻松创建、组织、管理和发布自助服务内容的工具。有了它，公司可以发布包含教程、常见问题解答、操作指南等的文章集。...使用常见问题解答软件的好处采用常见问题解答软件并使用它来创建自助服务内容有三个主要好处：较低的支持量：越来越多的客户希望自己找到答案。使用常见问题解答软件，您可以创建一个资源，使他们能够做到这一点。...通过为他们提供该资源，他们不必依赖您的支持团队来回答常见问题。为客户提供更快的答案：没有人愿意等待很长时间才能得到答案。事实上，一项研究发现等待时间是公众投诉公司的最常见原因。...常见问题解答全天候随时可用，因此许多客户无需等待您的帮助。...什么是出色的常见问题解答页面？不管你的工具有多好；如果您无法以有效的方式将您的信息传达给用户，您可能拥有世界上最好的常见问题解答软件，但您的客户满意度仍然很差。
pandas提供了比较灵活的groupby分组接口，同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。 1.分组 分组函数groupby，对某列数据进行分组，返回一个Groupby对象。 ?...使用函数进行分组 2.聚合 常见的聚合函数如下： 计算组的平均值 ? 演示数据 简单的分组聚合操作 ? 分组聚合 同时使用多种聚合方法 ? 同时使用多种聚合方法 对聚合结果列进行命令 ?...values：要汇总的一列或一列列表。 index：与数据或它们的列表具有相同长度的列，Grouper，数组。在数据透视表索引上进行分组的键。如果传递了数组，则其使用方式与列值相同。...columns：与数据或它们的列表具有相同长度的列，Grouper，数组。在数据透视表列上进行分组的键。如果传递了数组，则其使用方式与列值相同。...aggfunc：用于汇总的函数，默认为numpy.mean。 ? 演示数据 数据透视操作 ? 简单的数据透视对不同列使用不同的方法 ? 对不同列使用不同方法 margins增加合计项 ?
——《微卡智享》 本文长度为3942字，预计阅读9分钟 前言 前阵子做的新产品用使用BaseQuickAdapter中的basemultiitemquickadapter来实现二级列表，网的这个相关的资料也挺多...，使用的版本是2.9.4，在使用中发现当二级列表展开时对子列表数据进行操作后，列表中展开和闭合显示的数据会异常。...因为当时项目比较急，3.0版本的用法和原来完全不一样了，加上这个问题不大，所以就没再处理，现在抽出空来就想试试3.0版本的实现方式，毕竟作者说3.0使用kotlin重写了不少，并解决了一些2.0版本中的...实现效果 上图中可以看出，在展开列表中做删除明细的操作后，数据显示的就异常了，这个是在2.X的版本中出现的问题，现在3.0里面还是有这个情况。...代码实现 微卡智享 在2.x版本中，使用多级列表用的BaseMultiItemQuickAdapter，定义的类要继承自MultiItemEntity，现在3.0版本中，我使用的是BaseNodeAdapter
apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。...所以无论自定义聚合器是如何实现的，结果都将是传递给它的每一列的单个值。 来看看一个简单的聚合——计算每个组在得分列上的平均值。 ...df.groupby("subject")["score"].agg(mean_score="mean").round(2) 多个聚合器也可以作为列表传递。...在subject 列上分组，我们得到了我们预期的多索引。 ...如果真的对时间有要求，还是找到优化的方式来操作，这样可以省去大量的时间。
分组键 分组键可以是多种形式，并且键不一定是完全相同的类型： 与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组 DataFrame列名的值 可以在轴索引或索引中的单个标签上调用的函数 可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者...=0情况下进行的 语法糖现象： df.groupby('key1')['data1'] df['data1'].groupby(df['key1']) 如果传递的是列表或者数组，返回的是分组的DataFrame...df.groupby(['key1','key2'])[['data2']].mean() # 传递列表形式 df.groupby(['key1','ley2'])['data2'].mean()...常见的聚合函数： count sum mean median std、var min、max prod fisrt、last 如果想使用自己的聚合函数，...如果传递的是(name,function)形式，则每个元组的name将会被作为DF数据的列名： ? 不同的函数应用到一个或者多个列上 ?
1.13通过某个关键字排序一个字典列表： 问题：有一个字典列表，想根据某个或某几个字典字段来排序这个列表。...解决方案：itertools.groupby() 函数对于这样的数据分组操作非常实用。 ...1.16过滤序列元素： 问题：你有一个数据序列，想利用一些规则从中提取出需要的值或者是缩短序列 解决方案：使用列表推导、使用生成器表达式迭代产生过滤的元素 1.17从字典中提取子集： 问题：你想构造一个字典...解决方案：字典推导、通过创建一个元组序列然后把它传给 dict() 函数也能实现 1.18映射名称到序列元素： 问题：你有一段通过下标访问列表或者元组中元素的代码，但是这样有时候会使得你的代码难以阅读，...解决方案：collections.namedtuple() 函数通过使用一个普通的元组对象来帮你解决这个问题 1.19转换并同时计算数据： 问题：你需要在数据序列上执行聚集函数（比如 sum() , min
搜索用户假设我们有一个从数据库中检索的用户数据集合：const users = [ { id: 1, email: "first@domain.com", language: "HTML...虽然不是太糟糕，但还有改进的空间。索引您可能会想，为什么我们不使用 SQL 数据库来处理这个问题？如果您有此想法，那太棒了！那就是正确答案。...但不完全是，因为数据库不是一个智能生物，无法提前知道我们的所有问题并为我们优化事物（尽管这是一个值得探讨的有趣想法）。幸运的是，数据库通过使用索引提供了一种快速处理此类操作的方法。...应该是的，因为这就是使用 Object.groupBy 的目的。...我们之所以能做到这一点，是因为 Object.groupBy 接受了一个对象列表（在这种情况下）和一个函数，该函数指定了我们要如何对数据进行分组。
，比如根据性别，如果现在需要根据多个维度进行分组，只需在groupby中传入相应列名构成的列表即可。...对象有一些缺点： 无法同时使用多个函数 无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题： 当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入...，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值 gb.agg({'Height':['mean','max'], 'Weight':'count'}) 使用自定义函数 在agg中可以使用具体的自定义函数...引出了apply函数来解决这一问题。 ...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。
今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下： pandas.groupby()三大主要操作介绍 pandas.groupby...()实例演示 pandas.groupby（）三大主要操作介绍 说到使用Python进行数据处理分析，那就不得不提其优秀的数据分析库-Pandas,官网对其的介绍就是快速、功能强大、灵活而且容易使用的数据分析和操作的开源工具...相信很多小伙伴都使用过，今天我们就详细介绍下其常用的分组(groupby)功能。大多数的Pandas.GroupBy() 操作主要涉及以下的三个操作，该三个操作也是pandas....注意：aggregate()中使用列表将多个计算函数列出，即可计算多个结果了，结果如下： ?...Filtration Result 以上就是对Pandas.groupby()操作简单的讲解一遍了，当然，还有更详细的使用方法没有介绍到，这里只是说了我自己在使用分组操作时常用的分组使用方法。
对于数据分析师而言，Pandas与SQL可能是大家用的比较多的两个工具，两者都可以对数据集进行深度的分析，挖掘出有价值的信息，但是二者的语法有着诸多的不同，今天小编就来总结归纳一下Pandas与SQL这两者之间在语法上到底有哪些不同...Pandas airport_freq[airport_freq.airport_ident == 'KLAX'] .sort_values('type', ascending=False) 筛选出列表当中的数据...要是我们需要筛选出来的数据在一个列表当中，这里就需要用到isin()方法，代码如下 ## SQL select * from airports where type in ('heliport',...= 'MISC'] df.drop(df[df.type == 'MISC'].index) 更新数据 在SQL当中更新数据使用的是update和set方法，代码如下 ### SQL update airports...调用统计函数 对于给定的数据集，如下图所示 runways.head() output 我们调用min()、max()、mean()以及median()函数作用于length_ft这一列上面，代码如下
---- 概述 在之前的前面几篇博客中，详细介绍了Pandas的一些基础和高级特性。今天博主继续介绍一个Pandas的进阶之数据聚合。...比如：groupby,combine等等。 GroupBy技术 我们可以将一个Pandas的DataFrame结构进行拆分-应用-合并操作。...0.578234 b one 3 -0.279801 0.089786 b two 4 -0.823011 1.359131 a one 然后我们可以根据按照key1或者key2在某一列上进行分组...默认是在axis=0(行)分组，也可以在列上分组。...2.019051 -0.480895 4.036022 b 0.696700 -0.363492 0.985283 0.822690 -0.801100 1.163460 #如果传入的是由元组构成的列表
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文帮助黑群辉刚上手的人，默认已经安装好黑群辉系统了哦。如果系统也还没有安装，那就要根据自己现有手上的设备搜索相应的安装教程了。...一、启用视频缩略图和转码 一般使用群辉的人肯定要用它来保存自己的照片和视频，所以这个功能一定要开启的。否则VS和photo中各种感叹号图。倒是不影响播放，但是预览和美观就很不方便了。...建立虚拟的DSM系统，即DDSM，全程根据指引操作即可。 这里以Docker为例： 使用docker前需要在控制面板–网络–网络界面–管理–启用open vswitch。...(这里有个注意事项，我自己是Firefox用户，但是各种选择文件后不运行，换成Chrome后就没有问题了，不知道什么原因) 最后启动系统，进入系统界面，记录SN，或者使用群晖助手、群晖管家扫描出他们的...2.验证半洗白方法 这个有几种方法验证：第一种在VS中设置–高级中设定允许转码。之后在APP中选择播放质量切换一下。看一眼CPU的状态。上去了就说明它开始”奋斗”了。
常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。...如果联接的左输入上有谓词，并且该谓词位于联接条件中使用的列上，则可以在联接的右输入上推断谓词。（反之亦然。）...移除第一个元素在这里不是最优的，不过，它将允许我们使用下面的快速路径（只需修剪groupCount）。 创建上拉的Aggregate聚合操作，移除聚合中使用的常量。...遍历aggregate引用的所有字段列表（包括聚合方法内的字段），如果是聚合方法表达式，名称和位置不变，如果是常量则直接提取出常量值，如'F' 作为字段值放置到Project中。...RexNode expr; final int i = field.getIndex(); if (i >= groupCount) { //聚合中的使用字段，不是GroupBy
索引、切片和排序 让我们使用pandas来回答以下问题： 2016 年的五个最受欢迎的婴儿名字是？ 拆分问题 我们可以将这个问题分解成以下更简单的表格操作： 分割出 2016 年的行。...这很简单，因为序列上的数学和布尔运算符，应用于序列中的每个元素。...我们应该首先注意到，上一节中的问题与这个问题有相似之处；上一节中的问题将名称限制为 2016 年出生的婴儿，而这个问题要求所有年份的名称。...为此，请将列标签列表传递到.groupby()。...虽然有很多方法可以预测是否可能，但我们将在本节中使用绘图。
小编们最近参加了数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测”比赛，分组第19名的成绩进入了复赛，很激动有木有！...在上一篇文章中，小编带你使用pandas并结合官方给出的一卡通消费数据一步步计算得到了每个同学的恩格尔系数，主要介绍了groupby()和pivot_table()两个方法。...1 上期回顾 1.1 groupby groupby用于对pandas数据进行分组，使用示例如下： card_group=card_df.groupby(['id','how'])['amount']....1.2 pivot_table pivot_table是pandas提供的透视表函数，它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。...，首先是从读入数据，很简单，使用read_csv的方法读入数据并指定其columns列表： library_df=pd.read_csv('library_train.txt',header=None)
图10-1 分组聚合演示 分组键可以有多种形式，且类型不必相同： 列表或数组，其长度与待分组的轴一样。 表示DataFrame某个列名的值。...实现该功能的方式有很多，而我们这里要用的是：访问data1，并根据key1调用groupby： In [12]: grouped = df['data1'].groupby(df['key1']) In...然而，除了这些方法，你还可以使用其它的。 ? 表10-1 经过优化的groupby方法 你可以使用自己发明的聚合运算，还可以调用分组对象上已经定义好的任何方法。...传入的那个函数能做什么全由你说了算，它只需返回一个pandas对象或标量值即可。本章后续部分的示例主要用于讲解如何利用groupby解决各种各样的问题。...“抽取”的方式有很多，这里使用的方法是对Series使用sample方法： # Hearts, Spades, Clubs, Diamonds suits = ['H', 'S', 'C', 'D']
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..., URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL，字符串或文件，并将表提取到数据框列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板的内容并将其传递给read_table...) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数
一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，...面板数据的截面分析 所谓的面板数据就是截面数据加上时间序列数据。股票的数据很显然就是一个面板数据。在量化投资中，我们经常会使用截面数据处理和时间序列数据的处理。 ...所谓的截面数据处理，就是站在某一个交易日，或者某一个时间点，来考察全市场这么多股票的情况。而，通常，我们希望对时间序列上每一个时间节点都进行一次截面处理。 ...这个时候，就可以使用groupby。...所以，如果日期只有一种，而再groupby后，返回的逻辑和有多种日期是不一样的，大家可以自行研究一下，还是很有趣的。 ?
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