我有一个从2018年和2019年的堆栈溢出调查得出的数据。我有一列是这个特定的应答者的工资,我把它称为“美元”和许多编程语言的名称-- c,c++,c#等--其中43列,所以总共44列-1是工资,其他是编程语言。每一行都有答辩人的工资和他们工作的语言,如果他使用本栏的语言,则为1,如果没有,则为0。现在,我要做的是为这些编程语言中的每种语言做一个组,并得到平均工资--美元列的平均值,然后追加它或合并或连接,这样我就有了每种编程语言的平均薪资。如果你对如何达到这个目标还有其他想法的话,我很乐意现在学习它,这就是我所拥有的:
y=pd.DataFrame( )
for x in df2.colum
我听说R是一种函数式编程语言,所以我决定尝试一下统计计算。我熟悉Scala和F#中的函数式编程范例,在这两种语言中,都有一个叫做“模式匹配”的简洁特性,您可以这样做:
object Matcher extends App {
class A
class B extends A
class C extends A
class D(one: A, two: A) {
def work {
(one, two) match {
case (o: B, t: B) => println("B")
case
在网上,我看到了很多典型的字数统计地图reduce的例子。我理解k,v列表的映射器输入,以减少k,=> (V)的输入。一些魔术是通过map reduce来实现的。我不太明白如何将mapreduce应用到一个更实际的例子中。例如:假设我有一个文件,其中包含美国所有员工的工资,以及州和城市等其他详细信息。mapreduce如何提供包含以下聚合列的输出报告?州、城市、平均(工资)
在SQL中,我可以使用如下查询获得以下结果:
Select state, city, avg(salaries)
From employee_tbl
Group by state, city
map reduce将
我在hadoop是新来的。我有数据: NAICS,面积和工资来源:。
我的目标是在每个NAICS中找到工资之和最大的地区,使用java进行统计。到目前为止,我制作了Mapper,它将创建这样的表单的上下文:<NAICS_Area、Wage>,所以键是NAICS和与"_“和Reducer连接的区域:
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,LongWritable,Text,LongWritable> {
private LongWritable result = new LongWritabl