起因 今天在公司做一个需求的时候,写的是面条代码,一个方法直接从头写到尾,其中用到了GroupBy,且GroupBy的KeySelector是多个属性而不是单个属性. 但是公司最近推行Clean Code,要让代码有可读性.且作为一个有追求的程序员,肯定是不能写面条代码的,要对代码进行拆分. 重构前GroupBy大概是这样子的: var groups = data.GroupBy(m => new { m.PropertyA, m.PropertyB}) 个人对于短的Linq比较习惯于用方法而不

Linq 中按照多个值进行分组(GroupBy) .GroupBy(x => new { x.Age, x.Sex }) group emp by new { emp.Age, emp.Sex } into g // 实现多key分组的扩展函数版本 var sums = empList .GroupBy(x => new { x.Age, x.Sex }) .Select(group => new { Peo = group.Key, Count = group.Count() });

创建要查询的对象: class Employee { public int ID { get;set; } public string FName { get; set; } public int Age { get; set; } public char Sex { get; set; } } 如果对这个类的Age和Sex的连个字段进行分组,方法如下: // 先造一些数据 List<Employee> empList = new List<Employee>(); empList

转载: https://www.cnblogs.com/cncc/p/9846390.html 一.先准备要使用的类: 1.Person类: class Person { public string Name { set; get; } public int Age { set; get; } public string Gender { set; get; } public override string ToString() => Name; } 2.准备要使用的List,用于分组(Grou

对于数据聚合来说,分组操作是很常见的,在.net里有lambda和linq,而在java里也有lambda,现在我们来实现对一个集合进行分组. 一 准备工作,有两个类型 @Value class Item { private Date createAt; private int count; private BigDecimal price; } @Value class Product { private String name; private String code; private Li

条件去重 我们知道, Java8 lambda自带的去重为 distinct 方法, 但是只能过滤整体对象, 不能实现对象里的某个值进行判定去重, 比如: List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 7); List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream() .distinct() .collect(Collectors.toList()); Syst

1.数据准备 使用MapReduce计算age.txt中年龄最大.最小.均值name,min,max,countMike,35,20,1Mike,5,15,2Mike,20,13,1Steven,40,20,10Ken,28,68,1Ken,14,198,10Cindy,32,31,100 2.预期结果Mike 5 20 4Steven,40,20,10Ken   14 198 11Cindy,32,31,100 3.需要加入自定义输出类型MinMaxCountTuple import java

示例1: GroupBy 分组在List<>泛型中的应用 原表: 按姓名Nam 分组后结果: 对DATATABLE 进行LAMDA查询时必须在项目的引用中添加 System.Data.DataSetExtensions 代码: public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } List<Person> persons1 = new List<Person>(); p

利用python的pandas库进行数据分组分析十分便捷,其中应用最多的方法包括:groupby.pivot_table及crosstab,以下分别进行介绍. 0.样例数据 df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df #[Out]# data1 data2

利用 groupby apply list 分组合并字符 因为需要对数据进行分组和合并字符,找到了以下方法. 有点类似 SQL 的 Group BY. import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame({ 'id': [1, 2, 1, 2, 2, 2], 'value': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'G1'] }) print(data.groupby('id')['value'].apply(lis

任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一.它们是 - 分割对象 应用一个函数 结合的结果 在许多情况下,我们将数据分成多个集合,并在每个子集上应用一些函数.在应用函数中,可以执行以下操作 - 聚合 - 计算汇总统计 转换 - 执行一些特定于组的操作 过滤 - 在某些情况下丢弃数据 下面来看看创建一个DataFrame对象并对其执行所有操作 - import pandas as pd ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils

本文转载自:http://www.cnblogs.com/han1982/p/4138163.html 示例1: GroupBy 分组在List<>泛型中的应用 原表: 按姓名Nam 分组后结果: 对DATATABLE 进行LAMDA查询时必须在项目的引用中添加 System.Data.DataSetExtensions 代码: public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } List&

任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一: 分割对象 应用一个函数 结合的结果 在许多情况下,我们将数据分成多个集合,并在每个子集上应用一些函数.在应用函数中,可以执行以下操作: 聚合 - 计算汇总统计 转换 - 执行一些特定于组的操作 过滤 - 在某些情况下丢弃数据 下面来看看创建一个DataFrame对象并对其执行所有操作 - import pandas as pd ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'De

1. groupby() import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]], columns=["A", "B", "C"]) print(df) g = df.groupby('A').mean() # 按A列分组(groupby),获取其他列的均值 print(g) # 方法1 b = df['B'].groupby(df['A']).mean()

回到目录 我们知道在Linq里的分组groupby可以对集合中一个或者多个字段进行分组,并对其中一个属性进行聚合,而Linq为我们提供了多种聚合方法,由aver,sum,count等,而在大叔权限体系中,以上几种聚合是不够的,因为我们需要对权限字段进行按位聚合,或者说对它进行按位的或运算,这对于学过计算机基础的同学不是什么难事,按位求或,就是将数值先转为二进制,进行两个运算数进行求或,原则是:有1则1,全0才0,这是上学时老师教的,呵呵. 对于Linq的扩展方法微软开发人员都放在了System.

Linq 中按照多个值进行分组(GroupBy)   /// <summary>要查询的对象</summary> class Employee { public int ID { get;set; } public string FName { get; set; } public int Age { get; set; } public char Sex { get; set; } } 如果对这个类的Age和Sex的连个字段进行分组,方法如下: // 先造一些数据 List<

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. python中的numpy模块相当于R中的matirx矩阵格式,化为矩阵,很多内容就有矩阵的属性,可以方便计算. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. 一.分组.groupby df.groupby(df.year // 10 *10).max() #=R= max(cut(df$year,10)) ---------------------

1.数值计算和统计基础 常用数学.统计方法 数值计算和统计基础 基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False)  -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun 30 10:09:47 2018测试分组groupby@author: zhen"""from pandas import DataFrame"""data = [ [1,2,2,1] [2,2,2,2] [1,3,3,2] [2,2,2,4]]"""# 创建测试数据,将字典转换成为数据框df =

这两天要做mongodb日志的模块,下面记录一下. 一. 首先要导入一批数据,使用springboot来完成. 配置mongodb的复制集:在application.yml文件中配置uri来完成 格式:mongodb://用户名:密码@ip:端口[,ip:端口] [,ip:端口]/数据库名 下面注入mongoTemplate: 二. Mongodb在java中分组使用应该有两三种方式:可以百度一下 下面我贴上我们项目组使用的代码: @Service("logMongoService")

public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); } List<Person> persons1 = new List<Person>(); private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { initForm(); } private void initForm() {//窗体初始化 persons1.Add(, )); p