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摘要: 下文收集了sqlserver函数教程，为每一个函数都进行了相关举例说明， 如下所示: sqlserver聚合函数教程: mssql sqlserver avg聚合函数使用简介 mssql sqlserver CHECKSUM_AGG聚合函数使用简介 mssql sqlserver count聚合函数使用简介 mssql sqlserver count_big聚合函数使用简介 mssql sqlserver grouping聚合函数使用简介 mssql sqlserver grouping_id聚合函数使用简介 mssql sqlserver max及min聚合函数使用简介 mssql sqlserver stdev及stdevp聚合函数使用简介 mssql sqlserver sum聚合函数使用简介 mssql sqlserver var及varp聚合函数使用简介 sqlserver分析函数教程: mssql sqlserver CUME_DIST分析函数使用简介 mssql sqlserver CUME_DIST分析函数原理说明 mssql sqlserver FIRST_VALUE LAST_VALUE分析函数使用简介 mssql sqlserver LAG lead分析函数使用简介 mssql sqlserver PERCENTILE_CONT分析函数使用简介

点击上方 Z先生点记 ，加为星标 第一时间收到 Python 技术干货！ 分组(Group)的理解 处理数据时，在一个数据列表中会以某一列的元素作为参考基点，统计该列中每个不重复元素对应其他列的相关数据，这里可能我描述的比较复杂，可以通过下面两张表格数据处理前后帮助理解： 源数据为5列，分别为 age、gender、occupation、zip_code; 下面我需要对 occupation (职业)这一列进行分组分析、统计一下每类职业对应 gender、age 的最大、最小、平均值，处理结果如下： 以上就是聚类分组的简单介绍，Pandas 包里提供了函数 goupby 进行日常操作，本文将基于 Pandas 的 groupby 的用法做一个简单了解 1，库导入，数据读取 import pandas as pd users = pd.read_table( "https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/DAT8/master/data/u.user" ,sep = "|" ,index_col = 'user_id' ) users.head() 数据以 age，gender，occupation ，zip_code 作为一条样本存入数据集中，接下来的处理将围绕 age，gender，occupation 三列作为分析对象； 2，把

一、GroupBy技术 分组运算的过程可以由拆分-应用-合并描述。 利用df.groupby()进行分组操作 1、对分组进行迭代 GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名（可能为组合）和数据块组成）。对分出的数据片段可以做任何操作，例如将其做成一个字典。groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置可以在任何其他轴上进行分组，例如还可以根据dtypes对列进行分组。 2、选取一个或一组列 对于由DataFrame产生的GroupBy对象，如果用一个或一组列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的。这种索引操作所返回的对象是一个已分组的DataFrame（如果传入的是列表或数组，如df.groupby('key')[['data']]）或已分组的Series（如果传入的是标量形式的单个列名，如df.groupby('key')['data']）。 3、通过字典或Series进行分组 4、通过函数进行分组 可以将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用。 5、根据索引级别分组 层次化索引数据集能够根据索引级别进行聚合，通过level关键字传入级别编号或名称即可。 二、数据聚合 聚合是指任何能够从数组产生标量值的数据转换过程。可以使用已有的聚合函数，如mean/count/min/sum等；也可以自己定义聚合函数

https://zhuanlan.zhihu.com/p/106015466 编者按 在对数据处理的过程中，除了前期对数据的清洗，更多的工作是需要根据不同的分析需求对数据进行整合。比如需要统计某类数据的出现次数，或者需要按照不同级别来分别统计等等。为满足这些需求，比较常用的方法即分组和聚合。幸运的是，pandas中完美支持了这样的功能，掌握好pandas中这些功能，可以使数据处理的效率大大提高。这篇文章就通过一些基础而又十分扎实的例子带大家一起学习一下这些方法。 文章作者：周岩 王转转 责任编辑：周岩 @书生 文章发表于 微信公众号【运筹OR帷幄】： 数据科学|pandas教程--分组和聚合 欢迎原链接转发，转载请私信 @运筹OR帷幄 获取信息，盗版必究。 敬请关注和扩散本专栏及同名公众号，会邀请 全球知名学者 发布运筹学、人工智能中优化理论等相关干货、 知乎Live 及行业动态 更多精彩文章，欢迎访问我们的机构号： @运筹OR帷幄 数据的分组与聚合是关系型数据库中比较常见术语。使用数据库时，我们利用查询操作对各列或各行中的数据进行分组，可以针对其中的每一组数据进行各种不同的操作。 pandas的DataFrame数据结构也为我们提供了类似的功能，可以非常方便地对DataFrame进行变换。我们可以把生成的数据保存到python字典中，然后利用这些数据来创建一个python

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 本期我们将一起来实现一个有趣的问题 -图像分割的算法。 本文的示例代码可以在以下链接中找到： https://github.com/kiteco/kite-python-blog-post-code/tree/master/image-segmentation 作为我们的例子，我们将对KESM显微镜获取的图像进行分割以获取其中的血管组织。 数据科学家和医学研究人员可以将这种方法作为模板，用于更加复杂的图像的数据集（如天文数据），甚至一些非图像数据集中。由于图像在计算机中表示为矩阵，我们有一个专门的排序数据集作为基础 。 在整个处理过程中，我们将使用 Python 包，以及OpenCV、scikit 图像等几种工具。除此之外，我们还将使用 numpy ，以确保内存中的值一致存储。 主要内容 去噪 为了消除噪声，我们使用简单的中位数滤波器来移除异常值，但也可以使用一些不同的噪声去除方法或伪影去除方法。这项工件由采集系统决定（显微镜技术），可能需要复杂的算法来恢复丢失的数据。工件通常分为两类： 1. 模糊或焦点外区域 2. 不平衡的前景和背景（使用直方图修改正确） 分割 对于本文，我们使用Otsu 的方法分割，使用中位数滤波器平滑图像后，然后验证结果。只要分段结果是二进制的

最近经常遇到一个问题，大家经常问，链路聚合为什么做不成功啊，总显示有未命中端口啊，等等一些相关的问题。 今天咱们就一起来讨论一下链路聚合技术： 首先，大家要明确一个概念，聚合，其实就是捆绑， 我们将多根链路，通过使用聚合技术之后，形成一个高速链路。 这样有什么好处呢？ 第一，可以增加带宽，比如两根4M链路进行聚合，那么就会形成一个8M的高速链路。 第二，大功能是什么呢，就是备份，在聚合组当中只要有一根链路正常，那么网络就不会中断。提高了网络的可靠性，必要时还可以实现负载分担。 以上是链路聚合的功能 下面我们来看一些具体知识点: 比如聚合端口和成员端口 首先创建聚合组 聚合端口就是聚合组对应的一个逻辑接口 加入聚合组的以太网接口就称为聚合组的成员端口 大家在进行聚合的时候往往会出现一个问题，就是聚合不成功。 通过display link-aggregation summary或者display link-aggregation verbose命令来发现是否有未命中端口。 在SE课程中，我们提到，有很多配置会影响端口加入聚合组，下面我们来看一下影响端口加入聚合组的常见参数。 1、端口隔离 端口是否加入隔离组、端口所属的端口隔离组 2、QinQ配置 端口的QinQ功能开启/关闭状态、VLAN Tag的TPID值、VLAN透传。关于QinQ配置的详细描述请参见“二层技术-以太网交换配置指导

摘要： 本文将系统介绍在GaussDB(DWS)系统中影响性能的坏味道SQL及SQL模式，帮助大家能够从原理层面尽快识别这些坏味道SQL，在调优过程中及时发现问题，进行整改。 数据库的应用中，充斥着坏味道的SQL，非常影响查询的性能。坏味道SQL，即由于开发者写的随意，导致执行性能较差，需要通过优化SQL语句进行调优的SQL。在GaussDB(DWS)分布式场景下，相对于单机环境，将出现更多的坏味道SQL语句。本文将系统介绍在GaussDB(DWS)系统中影响性能的坏味道SQL及SQL模式，帮助大家能够从原理层面尽快识别这些坏味道SQL，在调优过程中及时发现问题，进行整改。 从大的方面来看，主要包含不支持下推导致的坏味道、不支持重分布导致的坏味道、数据类型转换导致的坏味道、全局性操作导致的坏味道、NestLoop类低效运算导致的坏味道和冗余操作导致的坏味道。本文将介绍每一类坏味道的原因，以及如何进行SQL改写及调优。 一.不支持下推导致的坏味道 在GaussDB(DWS)分布式场景下，数据运算应该全部下推到DN上执行，才能获得比较好的性能收益。但对于某些场景，数据必须在CN上执行，导致语句无法全部下推到DN运算，会导致两个主要的瓶颈点： （1）只有基表扫描在DN执行，需要将大量数据传输到CN上，网络开销增大。 （2）原先可以在DN上分布式执行的数据，均由CN单个执行，瓶颈加大。

请求数据： GET /app-attributeuser-wykyy/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "term": {"app_name":"wykyy"} } ] } }, "aggs": { "advertiser_id": { "terms": { "field": "advertiser_id" } } } } 返回统计数据 { "took" : 2, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 10000, "relation" : "gte" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "app-attributeuser-wykyy", "_type" : "_doc", "_id" : "kWEZqnYBe1Pa8HGhctS_", "_score" : 1.0, "_source" : { "oaid_md5" : "__OAID_MD5__", "@timestamp" : "2020-12-28T16:06:02.097Z", "os" : "0

最近工作中应用到了 Kylin，因此调研了 Kylin的原理和行业应用。本文参考了官网和众多其他公司中 Kylin的应用案例，文末给出了出处，希望对大家有帮助。 Apache Kylin的原理和技术架构 Apache Kylin 从数据仓库中最常用的Hive中读取源数据，使用 MapReduce作为Cube构建的引擎，并把预计算结果保存在HBase中，对外暴露Rest API/JDBC/ODBC的查询接口。 Apache Kylin系统主要可以分为在线查询和离线构建两部分，具体架构图如下： Apache Kylin在百度地图的实践 对于 Apache Kylin 在实际生产环境中的应用，在国内，百度地图数据智能组是最早的一批实践者之一。目前，百度地图大数据 OLAP 多维分析平台承载百度地图内部多个基于 Apache Kylin 引擎的亿级多维分析查询项目，共计约 80 个 cube，平均半年时间的历史数据，共计约 50 亿行的源数据规模，单表最大数据量为 20 亿 + 条源数据，满足大时间区间、复杂条件过滤、多维汇总聚合的单条 SQL 查询毫秒级响应，较为高效地解决了亿级大数据交互查询的性能需求。 Kylin 有效解决的痛点问题： 痛点一：百亿级海量数据多维指标动态计算耗时问题，Apache Kylin 通过预计算生成 Cube 结果数据集并存储到 HBase 的方式解决。

点击上方「蓝字」关注我们 文章目录 第3章 分组 一、SAC过程 1. 内涵 2. apply过程 二、groupby函数 1. 分组函数的基本内容： 2. groupby对象的特点 三、聚合、过滤和变换 1. 聚合（Aggregation） 2. 过滤（Filteration） 3. 变换（Transformation） 四、apply函数 1. apply函数的灵活性 2. 用apply同时统计多个指标 第3章 分组 import numpy as np import pandas as pd df = pd . read_csv ( 'data/table.csv' , index_col = 'ID' ) df 一、SAC过程 1. 内涵 1.SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程 2.其中split指基于某一些规则，将数据拆成若干组，apply是指对每一组独立地使用函 数，combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构 2. apply过程 在该过程中，我们实际往往会遇到四类问题： 1.整合（Aggregation）——即分组计算统计量（如求均值、求每组元素个数） 2.变换（Transformation）——即分组对每个单元的数据进行操作（如元素标准化） 3.过滤（Filtration）——即按照某些规则筛选出一些组