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  • 下面来解释Notepad++中的强大且好用的编辑功能。 3.6.1.什么是编辑模式 普通编辑器,编辑文本的时候,选中一部分内容,都是一行或多行的范围内操作,从左到右的,所以,可以看做是行模式。 与相对应的,...

    notpad 中文乱码

     

    多列粘贴:在列模式中选中才能在粘贴到列模式中

    3.6. Notepad++的列编辑功能

    下面来解释Notepad++中的强大且好用的列编辑功能。

    3.6.1. 什么是列编辑模式

    普通编辑器,编辑文本的时候,选中一部分内容,都是在一行或多行的范围内操作,从左到右的,所以,可以看做是行模式。

    与此相对应的,就是上下方向的列模式了。

    进入列模式后,操作顺序和范围,是在所选范围内,从上到下的,比如全部插入某些字符等等,是在所选的列模式操作区域内,所涉及的每一行,都对应的插入这些字符。

    当有些高级的操作,需要对不同的列,同时进行编辑的话,那么列编辑模式,就非常有用了。

    3.6.2. Notepad++的列编辑模式的基本操作

    在Notepad++中,按住Alt键之后,就处于列(编辑)模式了。

    比如,按住Alt键,此处从上到下,选择多列:

    例 3.20. 列编辑:多行输入同样内容

    然后多行同时输入同样的内容,效果如下:


    例 3.21. 列编辑:删除多行内容

    然后也可以同时删除多行内容:

    先按住Alt键,选后同时选取多列:

     

    然后松掉Alt键,点击右键选择删除,或者直接按键盘上面的Delete键,都可以实现删除所选的多行中对应部分的内容:


    例 3.22. 列编辑:多行中插入相同或不同的内容

    进入列编辑模式后,除了可以手动输入内容外,也可以通过插入,实现输入多行内容:

    按住Alt键进入列编辑模式后:

     

    然后松掉Alt键,点击 编辑(E) ⇒ 列编辑 Alt+C:

    然后在“插入文本”处,填写你所要插入的内容:

     

    此处填入想要插入的内容,即可同时插入多行内容:

    同样,可以看到,上面还有个“插入数字”的功能,可以插入自己所想要的某种序列的数字:

     

    然后就可以看到插入了想要的数字了:

     

    虽然上面只是一些基本操作,但是对于很多人,如果需要用到此功能,也会觉得很方便了。

    3.6.3. Notepad++的列编辑模式的高级用法

    其实,列编辑的功能的好处,在于相对更加复杂一点的用法。

    下面就介绍一下,我之前所遇到的情况,以及如何利用列编辑模式,来提高工作效率的:

    例 3.23. 列编辑:同时复制和粘贴多列

     

    然后在Notepad++中,新建一个页面,将拷贝的内容,粘贴到新建页面中:

    然后再用列模式去选取此部分内容:

    然后Ctrl+C复制所选内容,再回到要粘贴的地方,同样先是进入列模式:

    后再按Ctrl+V,这样才可以正确的将通过列模式选取的内容通过(Ctrl+V)粘贴到列模式所选取的范围内,即所选取的每一行的内容,粘贴到目标的每一行的位置:

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  • 最近操作Excel文件数据导入数据库时,经常需要检查Excel中哪些数据数据库中已经存在,哪些存在,然后再将存在数据库中的Excel数据导入;在此过程中,经常需要操作Excel中的数据,所以、也就使用了个别Excel...

     最近在操作Excel文件数据导入数据库时,经常需要检查Excel中哪些数据数据库中已经存在,哪些不存在,然后再将不存在数据库中的Excel数据导入;在此过程中,经常需要操作Excel中的数据,所以、也就使用了个别Excel函数,现在介绍各函数如下:

    VLOOKUP函数:

    定义:

    VLOOKUP(lookup_value, table_array,col_index_num, [range_lookup])

    解释:

    lookup_value: 指的是要查询的某个值。如A2

    table_array: 指的是要查询的列。如H列则写成H:H; 若是H, I,J,K列则写成H:K

    col_index_num: 指的是要查询列的索引,索引值默认从1开始。

    range_lookup: 可选值TRUE/FALSE, 也可用0代替FALSE,TRUE表示模糊查找,但是查找列的第一列数据必须是递增排序的。FALSE表示精确查找。

     

    案例:

     

    如上所示有两张表格,一张联系人表,一张成绩表。

    如果想查出哪些人有成绩可用:=VLOOKUP(A2,G:G,1,FALSE)

    通过下拉就可以查出谁有成绩,谁没成绩;但这却不是我们的目的,我们想要的应该是这样:

     

     此时,用的还是VLOOKUP函数,只是我们修改参数如=VLOOKUP(A2,G:H,2,FALSE)

    这时查询列是G,H两列,索引变成了第二列。

    当然这里我们还可以做些优化,这就需要另一个函数IFERROE了

    IFERROR:
    定义:

    IFERROR(value, value_if_error)

    value: 指需要判断的值

    value_if_error: 指的是如果上面的value为错误数据时,则返回该值。

    借用上面的例子

    =IFERROR(VLOOKUP(A2,G:H,2,FALSE),"不存在")

     至此,Excel函数介绍结束。

    转载于:https://www.cnblogs.com/julygift/p/7761050.html

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  • select (select b.字段 from  (select 字段 from 表1 where 表1. = 表2.) b ) c  from 表2 ;...oracle给出的解释: 测试语句 select (select * from (select a.dummy from
    select (select b.字段 from 
    (select 字段 from 表1 where 表1.列 = 表2.列) b
    ) c

     from 表2 ;

    例似这样的两层嵌套,会报错,报错如下 表2.列: invalid identifier,经过查询文档:

    oracle给出的解释: 测试语句 select (select * from (select a.dummy from dual a where a.dummy = dual.dummy)) from dual;

    调用此可查询自己的oracle数据库对应的版本是否支持此写法。

    外国人讨论地址:https://asktom.oracle.com/pls/asktom/f?p=100:11:0::::P11_QUESTION_ID:1853075500346799932#185916940034636142




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  • PySpark数据框中添加新的5种方法

    千次阅读 2020-04-28 16:44:28
    尽管这篇文章解释了如何使用RDD和基本的Dataframe操作,但是我使用PySpark Dataframes时错过了很多东西。 只有当我需要更多功能时,我才阅读并提出多种解决方案来做一件事情。 如何Spark中创建新? 现在,...

    每天都在生成太多数据。

    尽管有时我们可以使用Rapids或Parallelization等工具来管理大数据,但如果您使用的是TB级数据,Spark是一个很好的工具。

    尽管这篇文章解释了如何使用RDD和基本的Dataframe操作,但是我在使用PySpark Dataframes时错过了很多东西。

    只有当我需要更多功能时,我才阅读并提出多种解决方案来做一件事情。

    如何在Spark中创建新列?

    现在,这听起来微不足道,但请相信我,事实并非如此。 您可能想要处理这么多数据,所以我很确定您最终将在工作流中使用大多数这些列创建过程。 有时使用Pandas功能,有时使用基于RDD的分区,有时使用成熟的python生态系统。

    这篇文章将是关于"在Pyspark Dataframe中创建新列的多种方法"。

    如果您安装了PySpark,则可以跳过下面的"入门"部分。

    Spark入门

    我知道很多人不会在系统中安装Spark来尝试和学习。 但是安装Spark本身就是一件令人头疼的事情。

    由于我们想了解它是如何工作的以及如何使用它,因此建议您在此处与社区版一起在线使用Databricks上的Spark。 不用担心,它是免费的,尽管资源较少,但是对于我们来说,出于学习目的,它现在就适用。

    file

    一旦注册并登录,将显示以下屏幕。

    file

    您可以在此处启动新笔记本。

    选择Python笔记本,并为笔记本命名。

    启动新笔记本并尝试执行任何命令后,笔记本将询问您是否要启动新群集。 做吧

    下一步将检查sparkcontext是否存在。 要检查sparkcontext是否存在,您必须运行以下命令:

    sc

    file

    这意味着我们已经设置了可以运行Spark的笔记本。

    数据

    在这里,我将处理Movielens ml-100k.zip数据集。 1000位用户观看1700部电影时获得100,000个评分。 在此压缩文件夹中,我们将专门使用的文件是评估文件。 该文件名保留为" u.data"

    如果要上载此数据或任何数据,可以单击左侧的"数据"选项卡,然后使用提供的GUI添加数据。

    file

    然后,我们可以使用以下命令加载数据:

    ratings = spark.read.load("/FileStore/tables/u.data",format="csv", sep="\t", inferSchema="true", header="false")
    ratings = ratings.toDF(*['user_id', 'movie_id', 'rating', 'unix_timestamp'])

    外观如下:

    ratings.show()

    file

    好的,现在我们准备开始我们感兴趣的部分。 如何在PySpark Dataframe中创建一个新列?

    使用Spark本机函数

    在PySpark DataFrame中创建新列的最pysparkish方法是使用内置函数。 这是创建新列的最高效的编程方式,因此,这是我想进行某些列操作时首先要去的地方。

    我们可以将.withcolumn与PySpark SQL函数一起使用来创建新列。 本质上,您可以找到已经使用Spark函数实现的String函数,Date函数和Math函数。 我们可以将spark函数导入为:

    import pyspark.sql.functions as F

    我们的第一个函数F.col函数使我们可以访问列。 因此,如果我们想将一栏乘以2,可以将F.col用作:

    ratings_with_scale10 = ratings.withColumn("ScaledRating", 2*F.col("rating"))
    ratings_with_scale10.show()

    file

    我们还可以使用数学函数,例如F.exp函数:

    ratings_with_exp = ratings.withColumn("expRating", 2*F.exp("rating"))
    ratings_with_exp.show()

    file

    此模块中提供了许多其他功能,足以满足大多数简单的用例。 您可以在此处查看功能列表。

    Spark UDF

    有时我们想对一列或多列做复杂的事情。 可以将其视为对PySpark数据框到单列或多列的映射操作。 尽管Spark SQL函数确实解决了许多有关创建列的用例,但只要我想使用更成熟的Python功能时,我都会使用Spark UDF。

    要使用Spark UDF,我们需要使用F.udf函数将常规的python函数转换为Spark UDF。 我们还需要指定函数的返回类型。 在此示例中,返回类型为StringType()

    import pyspark.sql.functions as F
    from pyspark.sql.types import *
    
    def somefunc(value): 
        if value < 3: 
          return 'low' 
        else: 
          return 'high'
    
    #convert to a UDF Function by passing in the function and return type of function 
    udfsomefunc = F.udf(somefunc, StringType())
    ratings_with_high_low = ratings.withColumn("high_low", udfsomefunc("rating"))
    ratings_with_high_low.show()

    file

    使用RDD

    有时,Spark UDF和SQL函数对于特定用例而言都是不够的。 您可能想利用Spark RDD获得的更好的分区。 或者,您可能想在Spark RDD中使用组函数。 您可以使用此方法,主要是在需要访问python函数内部spark数据框中的所有列时。

    无论如何,我发现使用RDD创建新列的这种方式对于有经验的RDD(这是Spark生态系统的基本组成部分)的人们非常有用。

    下面的过程利用该功能在Row和pythondict对象之间进行转换。 我们将行对象转换为字典。 按照我们的习惯使用字典,然后将该字典再次转换回行。

    import math
    from pyspark.sql import Row
    
    def rowwise_function(row): 
        # convert row to dict: 
      row_dict = row.asDict() 
        # Add a new key in the dictionary with the new column name and value. 
      row_dict['Newcol'] = math.exp(row_dict['rating']) 
        # convert dict to row: 
      newrow = Row(**row_dict) 
        # return new row 
      return newrow
    
    # convert ratings dataframe to RDD
    ratings_rdd = ratings.rdd
    # apply our function to RDD
    
    ratings_rdd_new = ratings_rdd.map(lambda row: rowwise_function(row))
    
    # Convert RDD Back to DataFrame
    ratings_new_df = sqlContext.createDataFrame(ratings_rdd_new)
    ratings_new_df.show()

    file

    Pandas UDF

    Spark版本2.3.1中引入了此功能。 这使您可以在Spark中使用Pands功能。 我通常在需要在Spark数据帧上运行groupby操作或需要创建滚动功能并想使用Pandas滚动功能/窗口功能的情况下使用它。

    我们使用它的方式是使用F.pandas_udf装饰器。 我们在这里假设该函数的输入将是一个熊猫数据框。 我们需要从该函数依次返回一个Pandas数据框。

    这里唯一的复杂性是我们必须为输出数据框提供一个架构。 我们可以使用以下格式来实现。

    # Declare the schema for the output of our function
    outSchema = StructType([StructField('user_id',IntegerType(),True),StructField('movie_id',IntegerType(),True),StructField('rating',IntegerType(),True),StructField('unix_timestamp',IntegerType(),True),StructField('normalized_rating',DoubleType(),True)])
    # decorate our function with pandas_udf decorator
    @F.pandas_udf(outSchema, F.PandasUDFType.GROUPED_MAP)
    def subtract_mean(pdf):
        # pdf is a pandas.DataFrame
        v = pdf.rating
        v = v - v.mean()
        pdf['normalized_rating'] =v
        return pdf
    rating_groupwise_normalization = ratings.groupby("movie_id").apply(subtract_mean)
    rating_groupwise_normalization.show()

    file

    我们还可以利用它在每个火花节点上训练多个单独的模型。 为此,我们复制数据并为每个复制提供一个键和一些训练参数,例如max_depth等。然后,我们的函数将使用熊猫Dataframe,运行所需的模型,然后返回结果。 结构如下所示。

    # 0. Declare the schema for the output of our function
    outSchema = StructType([StructField('replication_id',IntegerType(),True),StructField('RMSE',DoubleType(),True)])
    # decorate our function with pandas_udf decorator
    @F.pandas_udf(outSchema, F.PandasUDFType.GROUPED_MAP)
    def run_model(pdf):
        # 1. Get hyperparam values
        num_trees = pdf.num_trees.values[0]
        depth = pdf.depth.values[0]
        replication_id = pdf.replication_id.values[0]
        # 2. Train test split
        Xtrain,Xcv,ytrain,ycv = train_test_split.....
        # 3. Create model using the pandas dataframe
        clf = RandomForestRegressor(max_depth = depth, num_trees=num_trees,....)
        clf.fit(Xtrain,ytrain)
        # 4. Evaluate the model
        rmse = RMSE(clf.predict(Xcv,ycv)
        # 5. return results as pandas DF
        res =pd.DataFrame({'replication_id':replication_id,'RMSE':rmse})
        return res
    
    results = replicated_data.groupby("replication_id").apply(run_model)

    以上只是一个想法,而不是一个有效的代码。 尽管应该稍作修改。

    使用SQL

    对于喜欢SQL的人,甚至可以使用SQL创建列。 为此,我们需要注册一个临时SQL表,然后使用带有附加列的简单选择查询。 一个人也可以用它来进行联接。

    ratings.registerTempTable('ratings_table')
    newDF = sqlContext.sql('select *, 2*rating as newCol from ratings_table')
    newDF.show()

    file

    希望我已经很好地介绍了列创建过程,以帮助您解决Spark问题。

    文源网络,仅供学习之用,侵删。

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    file

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