参考:https://blog.csdn.net/m0_38139979/article/details/106606633 result1= result.groupby(['user_id', 'industry'])['click_times'].sum().reset_index(name="click_sum")…

需求:1+2+3+... = ??? 实现方案: Spout发出数字作为input 使用Bolt来处理业务逻辑:求和 将结果输出到控制台 拓扑设计:DataSourceSpout -->SumBolt→输出 package com.imooc.bigdata; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollecto…

数据聚合与分组运算——GroupBy技术(1),有需要的朋友可以参考下. pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片.切块.摘要等操作.根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象.计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差,或用户自定义函数.对DataFrame的列应用各种各样的函数.应用组内转换或其他运算,如规格化.线性回归.排名或选取子集等.计算透视表或交叉表.执行分位数分析以及其他分组分析. 1.首先来看…

本文参考网址:http://www.itpub.net/thread-1020772-1-1.html 我们在日常的工作中,经常遇到了针对某一列的值,进行求和,求平均值,在一些特殊的业务场景下,我们需要对某一列进行求积操作,那我们该如何实现呢,下面先介绍,我 们对字符串的求和操作. 针对字符串的求和操作: 1.有分隔符的字符串: SELECT STR, SUM(STR) OVER(ORDER BY LV ASC) AS RS , LEVEL) AS STR, LEVEL AS LV FROM D…

Java 8 函数式编程风格 Java 迄今为止最令人激动的特征.这些新的语言特征允许采用函数式风格来进行编码,我们可以用这些特性完成许多有趣的功能.这些特性如此有趣以至于被认为是不合理的.他们说会影响计算速度,但是虽然是真的,但是存在皆合理. 所以我们摒弃缺点,研究优点. 演练 今天的新闻联播播出的主要内容有:list转map,list使用lambda求和,等聚合运算,映射分类,分组,排序,归约等算法示例 你们就静鸡鸡的看吧 ------还演练了parallelStream并行流 [林凌你个鸭…

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片.切块.摘要等操作.根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象.计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差,或用户自定义函数.对DataFrame的列应用各种各样的函数.应用组内转换或其他运算,如规格化.线性回归.排名或选取子集等.计算透视表或交叉表.执行分位数分析以及其他分组分析. 1.首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集(以DataFrame的形式): impo…

这一次我的学习笔记就不直接用官方文档的形式来写了了,而是写成类似于“知识图谱”的形式,以供日后参考. 下面是所谓“知识图谱”,有什么用呢? 1.知道有什么操作(英文可以不看) 2.展示本篇笔记的结构 3.以后忘记某个函数某个参数时,方便查询   原来写的地方是,那儿的代码看起来会舒服很多: https://www.yuque.com/u86460/dgt6mu/tlywuc      创建 df.Dataframe(data,index) 1.data类型是字典 字典由series构成 >>&…

阅读之前假定你已经有了python内置的list和dict的基础.这里内容几乎是官方文档的翻译版本.   概览: ​   原来的文档是在一个地方,那边的代码看起来舒服些   https://www.yuque.com/u86460/dgt6mu/bx0m4g 一个要铭记在新的基本特点是 数据对齐 要点:索引,轴标签,生成实例时传入的数据类型 ​   #*生成:pd.Series(data,index)        data是传入的数据,index是第一列的名称(即标签)      (其他不常用…

数据聚合 import pandas as pd from pandas import Series import numpy as np # 准备数据 df = pd.DataFrame([[-0.204708,1.393406,'a','one'], [0.478943,0.092908,'a','two'], [-0.519439,0.281746,'b','one'], [-0.555730,0.769023,'b','two'], [1.965781,1.246435,'a','one…

reindex:重新索引 pandas对象有一个重要的方法reindex,作用:创建一个适应新索引的新对象 以Series为例 >>> series_obj = Series([4.5,1.3,5,-5.5],index=('a','b','c','d')) >>> series_obj a 4.5 b 1.3 c 5.0 d -5.5 dtype: float64 >>> obj2 = series_obj.reindex(['a','b','c',…