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DDD:持久聚合
让我们考虑一下典型的Order and 订单项目例子 假如说订单项目是的一部分Order聚合 只能通过订单添加 所以 要添加一个新的订单项目 to an Order 我们必须通过存储库加载整个聚合 将新项目添加到Order对象并再次保留整个
Python Pandas:将参数传递给 agg() 中的函数
我试图通过使用不同类型的函数和参数值来减少 pandas 数据框中的数据 但是 我无法更改聚合函数中的默认参数 这是一个例子 gt gt gt df pd DataFrame x 1 np nan 2 1 y a a b b gt gt g
python
pandas
groupby
Aggregate
Spark:Aggregator和UDAF有什么区别?
在Spark的文档中 Aggregator 抽象类聚合器 IN BUF OUT 扩展可序列化 用户定义聚合的基类 可以是 在数据集操作中用于获取组中的所有元素并 将它们减少到单个值 用户定义的聚合函数是 抽象类 UserDefinedAgg
apachespark
apachesparksql
Aggregate
通过 SQL 中的查询显示组中的非聚合列
我在 SQL 2008 中有一个表 ID Items 1 A 1 B 2 C 3 D 3 B 我想得到的结果是 ID Items 1 A B 2 C 3 B D 我使用了游标 但它大大减慢了过程 我可以使用按查询分组或通过任何其他方式实现上
sql
sqlserver2008
Aggregate
将行从 0 折叠到 0
对于这样的数据集 Incident ID date product INCFI0000029582 2014 09 25 08 39 45 foo INCFI0000029582 2014 09 25 08 39 48 bar INCFI0
r
dplyr
Aggregate
tidyr
postgresql 中带有分组的嵌套聚合函数
我正在尝试使用嵌套聚合函数和分组来获得总和的平均值 我想做的是 SELECT AVG SUM x GROUP BY y WHERE GROUP BY 也就是说 对于返回的每一行 我希望其中一个字段是总和的平均值 其中每个总和都位于 y 相同
sql
postgresql
GROUPING
Aggregate
MongoDB 聚合查询与 MySQL SELECT field1 FROM 表
我对 MongoDB 完全陌生 想要比较 NoSQL 数据模型相对于关系数据库对应部分的查询性能 我将其写入 MongoDB shell Make 10 businesses Each business has 10 locations E
mysql
MongoDB
Aggregate
R:在组上应用函数
我希望将函数应用于数据框 然后将该函数的结果存储在数据框中的新列中 这是我的数据框 tradeData 的示例 Login AL Diff a 1 0 a 1 0 a 1 0 a 0 1 a 0 0 a 0 0 a 0 0 a 1 1 a
r
Aggregate
apply
ClientDataset 索引更改时不计算 TAggregateField
我正在使用连接到 DBGrid 的 TClientDataset 和几个聚合字段 用于计算其他几个浮点字段的总和 所有字段均已在设计时创建 一切都按预期工作 直到 ClientDataset 的 IndexName 使用自定义索引更改 以便
Delphi
Indexing
Aggregate
tclientdataset
在 Python/Pandas 中执行不同操作的许多列上有条件地聚合分组数据
考虑以下简化的示例数据帧df Department CustomerID Date Price MenswearDemand HomeDemand 0 Menswear 418089 2019 04 18 199 199 0 1 Mensw
python
pandas
DataFrame
groupby
Aggregate
SQL Server:多行的 SUM() 包括 where 子句
我有一张如下所示的表 PropertyID Amount Type EndDate 1 100 RENT null 1 50 WATER null 1 60 ELEC null 1 10 OTHER null 2 70 RENT
sql
sqlserver
TSQL
Aggregate
分面搜索的后过滤器和全局聚合之间有什么区别?
搜索界面中的一个常见问题是您想要返回结果的选择 但可能想返回有关所有文档的信息 例如 我想查看所有红色衬衫 但想知道什么 其他颜色可供选择 这有时被称为 多面结果 或者 多面导航 这Elasticsearch 参考中的示例 https ww
elasticsearch
Aggregate
facetedsearch
elasticsearch5
将百分位数传递给 pandas agg 函数
我想通过 numpypercentile 通过pandas的功能agg 正如我下面对各种其他 numpy 统计函数所做的那样 现在我有一个如下所示的数据框 AGGREGATE MY COLUMN A 10 A 12 B 5 B 9 A 84
python
pandas
NumPy
Aggregate
条件合并表
我有 2 张桌子 Time X1 8 1 2013 56 9 1 2013 14 10 1 2013 8 11 1 2013 4 12 1 2013 78 Time X2 8 1 2013 42 9 1 2013 44 10 1 2013
r
date
MERGE
dataTable
Aggregate
多个函数聚合的结果不可用于进一步计算。为什么?
我对 R 中聚合函数的结果有疑问 我的目标是从数据集中选择某些鸟类并计算密度 调查区域内观察到的个体的数量 为此 我获取了主数据文件的子集 然后在区域上进行聚合 计算 平均值和个体数量 由向量长度表示 然后我想用计算出的平均面积和个体数量来
r
Aggregate
深层嵌套类型的Elasticsearch聚合
之前我问过this https stackoverflow com questions 31841542 elasticsearch metric aggregation number of elements in array 318464
json
elasticsearch
Aggregate
SQL - 合并重叠数据
我在 SQL Server 中有一个简单的数据集 如下所示 ROW Start End 0 1 2 1 3 5 2 4 6 3 8 9 Graphically the data would appear like this 我想要实现的是折
sql
sqlserver
Aggregate
overlap
在R中,如何制作箱线图?
我的输入表有两列 如下所示 x y 1 187 2 235 3 857 3 253 2 955 1 267 我想为每个单独的 x 值绘制 y 值的箱线图 x 值限制为 1 2 3 这是我的 R 代码 data read table inpu
r
Aggregate
boxplot
pyspark子串和聚合
我是 Spark 新手 我有一个包含此类数据的 csv 文件 date accidents injured 2015 20 03 18 00 15 5 2015 20 03 18 30 25 4 2015 20 03 21 10 14 7
Substring
PySpark
Aggregate
在没有游标的情况下合并单个 SQL 表中的数据
我有一个包含 ID 列的表和另一个包含数字的列 一个ID可以有多个号码 例如 ID Number 1 25 1 26 1 30 1 24 2 4 2 8 2 5 现在根据这些数据 在一个新表中 我想要这个 ID Low High 1 24
sql
TSQL
sqlserver2008
Aggregate
databasecursor
1
2
3
4
5
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...10
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