首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

函数周期表丨筛选丨表&值丨DISTINCT

语法 DAX= DISTINCT(表or列) 参数 DISTINCT参数可以是表,也可以是列;表达式也是可以的。 返回结果 去除重复值的表或列。当表为单列单行时,可以作为值使用。...例子1: DISTINCT例子1 = DISTINCT ( '例子' ) 结果: [1240] 去除了2020-1-1的重复数据。...与VALUES的区别,就是对于重复值计数的问题。...1、参数:DISTINCT可以使用表达式作为参数,而VALUES函数不可以。 2、计数:DISTINCT去掉重复值计数时,不会考虑重复项目;而VALUES会计算重复项目行数。...3、返回:DISTINCT返回的结果去掉重复项,且去掉空值;而VALUES则只去掉重复项,不去空值。 (注:第3点是高飞老师提出来的,涉及到数据完整性问题以及真空判定问题,白茶这里就不赘述了。)

91100
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    jquery属性值选择器

    $("[attribute|='value']") 选择指定属性值等于给定字符串或改字符串为前缀(该字符串后跟一个连字符“-”)的元素。...(选择给定的属性是以包含某些值的元素) attribute: 一个属性名 value: 一个属性值,可以是一个不带引号的一个单词,或一个带引号的字符串。...$("[attribute='value']") 选择指定属性是给定值的元素。 attribute: 一个属性名。...='value']") 选择指定属性不等于这个值的元素 attribute:一个属性名 value: 一个属性值,可以是一个不带引号的一个单词,或一个带引号的字符串。...; //查找input 中 name 中含有new 这个字符串的 添加value 值。}) $("[attribute]") 选择所有具有指定属性的元素,该属性可以是任何值。

    1.9K60

    「交叉验证」到底如何选择K值?

    更多的情况下,我们也用交叉验证来进行模型选择(model selection)。往远了说,交叉验证可以用于评估任何过程,但本文仅讨论机器学习评估这个特定领域。...拿最简单的K折交叉验证来说,如何选择K就是一个很有意思的话题。而更有意思的是,交叉验证往往被用于决定其他算法中的参数,如决定K近邻算法中K的取值。因此我们必须首先决定K折交叉验证中的K。...2017年的一项研究给出了另一种经验式的选择方法[3],作者建议 且保证 ,此处的n代表了数据量,d代表了特征数。感兴趣的朋友可以对照论文进一步了解。...但从实验角度来看,较大的K值也不一定就能给出更小的方差[2],一切都需要具体情况具体讨论。相对而言,较大的K值的交叉验证结果倾向于更好。但同时也要考虑较大K值的计算开销。...另一个交叉验证需要关注的点是,当你的数据集太小时,较小的K值会导致可用于建模的数据量太小,所以小数据集的交叉验证结果需要格外注意。建议选择较大的K值。

    3.9K20

    HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

    Counts 可以在通过 SUM 再聚合,最小值可以通过 MIN 再聚合,最大值也可以通过 MAX 再聚合。...而 distinct counts 是特例,无法做再聚合,例如,不同网站访问者的 distinct count 的总和并不等于所有网站访问者的 distinct count 值,原因很简单,同一个用户可能访问了不同的网站...在 Spark 中使用近似计算,只需要将 COUNT(DISTINCT x) 替换为 approx_count_distinct(x [, rsd]),其中额外的参数 rsd 表示最大允许的偏差率,默认值为...如果我们可以将 sketch 序列化成数据,那么我们就可以在预聚合阶段将其持久化,在后续计算 distinct count 近似值时,就能获得上千倍的性能提升!...提供了大数据领域最为齐全的 HyperLogLog 处理工具,超过了 BigQuery 的 HLL 支持。

    3.5K20

    VLOOKUP函数不能查找最后一个值,怎么办?

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 标签:Excel公式练习 VLOOKUP函数是使用最多的Excel函数之一,能够查找到第一个值并返回对应的值,然而,如果查找的项有多个,如何查找到最后一个值呢...举个例子,如下图1所示的数据,要查找“员工15”的最后一项工作任务。 图1 下面列举几种常用的方法,供大家参考。 方法1:找到要查找的最后一项任务所在的位置,并获取其值。...先将单元格区域A2:A16中的值与要查找的值(在单元格E2中)相比较,最后相同的值肯定其对应的行号最大。...MAX({0;0;0;0;0;0;0;9;10;11;0;0;0;0;0}) 得到: 11 即为所查找值对应的最后一项所在位置。...=LOOKUP(2,1/(A2:A16=E2),B2:B16) 利用LOOKUP函数的特性,找取最后一个出现的值,并将其取出。 还有其它的方法吗?欢迎留言。

    3.1K20

    Android Activity间传值选择,Serializable Or Parcelable

    逻辑封装,让其与Activity解耦,同时还可以有自己的生命周期,让我们控制布局绘制和进行资源回收,这些都是Fragment的好处,以后有机会再谈,今天,我们想讨论的是Activity页面之间跳转时,互相传值的方法选择...Java中反序列化时通过SerialVersionUID来判断是否能够反序列化,所以需要序列化的类最好都能给出一个固定的SerialVersionUID值,如下 ?...现在我们还是通过一个具体的实例来介绍这二种Activity传值的基本使用方法。假设,我们现在有一个商品Good的列表,Good类是这样的 ?...最后我们来做一个总结,上面已经介绍了在Android开发中Serializable和Parcelable的用法,我们推荐使用Parcelable,理由大致有3个:1.Parcelable是Android...3.最后一个原因也是最重要的原因,Parcelable要序列化哪些字段,我们完全可以控制,而且还可以在其中加入各种转换,修饰,因为写接口暴露给我们了,我们可以自由定制,而Serializable就显的比较笨拙

    1.6K30

    kmeans聚类选择最优K值python实现

    Kmeans算法中K值的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择 数据集自制数据集,格式如下: 维度为3。...,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。...= ['Age', 'Gender', 'Degree'] mdl = pd.DataFrame.from_records(data, columns=featureList) # '利用SSE选择...事实上,简单点讲,就是用Xi到某个簇所有样本平均距离作为衡量该点到该簇的距离后,选择离Xi最近的一个簇作为最近簇。 求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。...说明:建议比较两个方法选出的K值,如果没有特殊情况的话,建议首先考虑用手肘法。

    58410

    抛弃P值,选择更直观的AB测试!

    在两个选项中做出选择,该如何选?一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机,并概述其背后的逻辑,以及带来的问题:它使用的P值很容易被误解。...准备A/B测试 不妨假设A/B测试已经进行了一天的适当的数据收集,最后得到了一些数据。你有正好10,000名访客,你将其随机分组为蓝色组(对照组)和红色组(测试组)。...然后计算一个 p 值并检查它是否在某个任意范围内,如5%。不妨选择Welch-t检验。...我认为 p 值的定义相当不直观——每个误解 p 值的人都证明了这一点。最常见的误解如下: 蓝色更好的概率是 7.8%。(错误的!!!)...最后,我们甚至可以用 PyMC3 制定这样的结果,而不需要太多的代码。 原文链接?

    1.1K50

    Iceberg-Trino 如何解决链上数据面临的挑战

    不过 Bigquery 也存在着一些问题: 数据没有经过压缩,存储费用过高,特别是我们需要存储将近 20 条区块链的原始数据; 并发能力不足:Bigquery 同时运行的 Query 只有 100 条...例如: 需要复杂计算逻辑的,选择 Spark; 需要实时计算的,选择 Flink; 使用 SQL 就能胜任的简单 ETL 任务,选择 Trino。 4.2....要支持将 Bigquery 作为 Data Source 要支持 DBT,我们要很多指标是依赖 DBT 完成生产的 要支持 BI 工具 metabase 基于以上个点,我们选择了 Trino,Trino...下面是我们的测试结果:case 1: join big table一个 800 GB 的 table1 join 另一个 50 GB 的 table2 并做复杂业务计算case2: 大单表做 distinct...查询测试用的 sql : select distinct(address) from table group by dayQuery Enginecase1 执行速度case2 执行速度Trino+Icebergavg

    2.8K30

    kmeans聚类选择最优K值python实现

    Kmeans算法中K值的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择 数据集自制数据集,格式如下: ? 维度为3。...,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。...显然,肘部对于的k值为3,故对于这个数据集的聚类而言,最佳聚类数应该选3。...事实上,简单点讲,就是用Xi到某个簇所有样本平均距离作为衡量该点到该簇的距离后,选择离Xi最近的一个簇作为最近簇。 求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。...可以看到,轮廓系数最大的k值是3,这表示我们的最佳聚类数为3。 说明:建议比较两个方法选出的K值,如果没有特殊情况的话,建议首先考虑用手肘法。

    3.3K10

    选择性粘贴:粘贴公式,值,转置

    我们都知道CTRL C, CTRL V 但是我们有时候并不是要完全的粘贴 我们可能只是要粘贴这个值,去掉公式 或者只是要粘贴这个格式 或者是要横竖转换 这时候你要用到选择性粘贴 首先 还是先告诉你们位置在哪...在这呢 [开始]→[粘贴]→[选择性粘贴] 其次 分别说一下粘贴公式,粘贴为值和转置 粘贴公式 粘贴公式会只粘贴你复制单元格的公式 并且公式没有绝对引用的单元格也会跟着变动 (什么是绝对引用?...粘贴值是首选 尤其是引用了其他工作簿的数据的时候 一大堆公式 对方又不知道你公式的逻辑又不好调整 另外你如果怕数据源变动也可以粘贴为值 比如我例子中的排名 我希望固定此刻的数据,就按这个排名来 注意看公式栏...转置咯 附上选择性粘贴的窗口 其实可以点这里调出窗口所有功能 可以看到有很多 但是就是没有行高 最后顺带提一句 选择性粘贴的快捷键是Ctrl+Alt+V 我最常用的操作组合键是 Ctrl C...↓ Ctrl Alt V ↓ V E 以上 今天的问题是: 打开选择性粘贴窗口后,我按V,E两个按钮的作用是什么?

    3K10
    领券