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动态计算占比——Power BI
2019-08-10 21:38:33背景:某总公司旗下有若干子公司 分别位于上海(SH)、北京(BJ)、成都(CD)、广州(GZ)...下面介绍如何计算总体占比、分类占比、按筛选的总体占比、按筛选的分类占比 首先Power BI链接数据源(子公司的费用表)...- 背景:某总公司旗下有若干子公司
分别位于上海(SH)、北京(BJ)、成都(CD)、广州(GZ)等 - 每个子公司每年都会发生若干消费项目
如:Information Technology、Travel and Entertainment、Forms and Supplies 等
下面介绍如何计算总体占比、分类占比、按筛选的总体占比、按筛选的分类占比
首先Power BI链接数据源(子公司的费用表), 做一个矩阵视图:
1、计算总体占比:总体占比 = DIVIDE(SUM('费用表'[cost]),CALCULATE(SUM('费用表'[cost]),ALL('费用表')))
2、计算分类占比分类占比 = DIVIDE(SUM('费用表'[cost]),CALCULATE(SUM('费用表'[cost]),ALL('费用表'[Item])))
现在加入Item的切片器,按照筛选来看占比
3、按筛选计算总体占比
按筛选 占总体% = DIVIDE(SUM('费用表'[cost]),CALCULATE(SUM('费用表'[cost]),ALLSELECTED('费用表'[Dept])))
4、按筛选计算分类占比按筛选 占分类% = DIVIDE(SUM('费用表'[cost]),CALCULATE(SUM('费用表'[cost]),ALLSELECTED('费用表'[Item])))
从以上结果可以看出用DAX计算占比非常灵活,每一种占比,分子都不变,通过ALL和ALLSELECT函数及其参数的选择操控不同的上下文环境,来控制分母的计算,进而得到我们所需要的占比。感谢阅读!
- 背景:某总公司旗下有若干子公司
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pandas:pivot_table计算占比
2020-01-27 13:58:28例子: ``` >>>df=pd.DataFrame({ "A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "foo", "bar", "bar", "bar", "bar"], ...请问如何计算每个不同A值和B值下D所占的比例?能提供pivot_table实现最好,groupby也行。 -
pandas pivot 计算占比_pandas使用9:如何处理时间序列数据
2020-12-06 12:58:23如何处理时间序列数据?importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltair_quality=pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv")air_quality=air_quality.rename(columns={"date.utc":"datetime"})air_qualit...如何处理时间序列数据?
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltair_quality = pd.read_csv("data/air_quality_no2_long.csv")
air_quality = air_quality.rename(columns={"date.utc": "datetime"})
air_quality.head()city country datetime location parameter value unit 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³ air_quality.city.unique()
array(['Paris', 'Antwerpen', 'London'], dtype=object)
使用pandas的datetime类型
1、我想把datetime列从文本转换成datetime类型
air_quality["datetime"] = pd.to_datetime(air_quality["datetime"])
air_quality["datetime"]0 2019-06-21 00:00:00+00:00
1 2019-06-20 23:00:00+00:00
2 2019-06-20 22:00:00+00:00
3 2019-06-20 21:00:00+00:00
4 2019-06-20 20:00:00+00:00
...
3442 2019-04-09 06:00:00+00:00
3443 2019-04-09 05:00:00+00:00
3444 2019-04-09 04:00:00+00:00
3445 2019-04-09 03:00:00+00:00
3446 2019-04-09 02:00:00+00:00
Name: datetime, Length: 3447, dtype: datetime64[ns, UTC]datetime列的初始值是字符串,不支持任何datetime操作(例如,提取年份、星期等等)。通过应用to_datetime函数,pandas将解析字符串并将其转换为datetime(例如datetime64[ns, UTC])对象。在pandas中,我们称其datetime类型(由panda.Timestamp对象定义),它类似于python标准库中的datetime.datetime对象。
由于很多数据集将日期时间信息包含在其中一列中,因此pandas输入函数,例如.read_csv()在读取数据时,可以使用parse_dates参数将列的列表作为Timestamp对象读取到日期列。Timestamp对象非常有用,它有很多有用的特性。
1.1、时间序列数据中的起始和终止日期
air_quality["datetime"].min(), air_quality["datetime"].max()
(Timestamp('2019-04-09 01:00:00+0000', tz='UTC'),
Timestamp('2019-06-21 00:00:00+0000', tz='UTC'))1.2、时间序列的时间长度是多少
air_quality["datetime"].max() - air_quality["datetime"].min()
Timedelta('72 days 23:00:00')
由Timestamp定义的时间可以轻地计算时间信息,如上面得到了两个时间点的时间间隔,这是个Timedelta对象,类型于Python标准库中的datetime.timedelta。
2、我想在原数据中添加一列,让它包含观测值的月份
air_quality["month"] = air_quality["datetime"].dt.month
air_quality.head()city country datetime location parameter value unit month 0 Paris FR 2019-06-21 00:00:00+00:00 FR04014 no2 20.0 µg/m³ 6 1 Paris FR 2019-06-20 23:00:00+00:00 FR04014 no2 21.8 µg/m³ 6 2 Paris FR 2019-06-20 22:00:00+00:00 FR04014 no2 26.5 µg/m³ 6 3 Paris FR 2019-06-20 21:00:00+00:00 FR04014 no2 24.9 µg/m³ 6 4 Paris FR 2019-06-20 20:00:00+00:00 FR04014 no2 21.4 µg/m³ 6 使用Timestamp对象,可以方便获得许多时间相关属性(年、月、季度)等信息,要访问这些属性,需要使用dt访问器。
3、每个观测站的一周内各天的平均浓度是多少?
air_quality.groupby(
[air_quality["datetime"].dt.weekday, "location"])["value"].mean()datetime location
0 BETR801 32.489583
FR04014 29.495417
London Westminster 29.425439
1 BETR801 30.083333
FR04014 34.402381
London Westminster 35.185345
2 BETR801 21.533333
FR04014 30.130579
London Westminster 30.121212
3 BETR801 24.615385
FR04014 28.749378
London Westminster 29.378723
4 BETR801 24.541667
FR04014 32.980851
London Westminster 30.192308
5 BETR801 28.500000
FR04014 24.955752
London Westminster 26.995434
6 BETR801 20.514286
FR04014 24.467917
London Westminster 26.685590
Name: value, dtype: float64还记得groupby中提供的分组(split)-应用(apply)-组合(combine)模式吗?这里,我们要计算一周各天和每个观测站的给定统计量(例如,平均浓度浓度)。为了对星期各天分组,我们使用pandas Timestamp的weekday属性(Monday=0和Sunday=6),使用dt访问器可以访问该属性。之后就对地点与日期进行分组,并计算各组平均值。
4、绘制所有站点一日内各时段的典型的浓度分布形式。换句话说,一天中每小时的平均值是多少?
fig, axs = plt.subplots(figsize=(12, 4))
air_quality.groupby(
air_quality["datetime"].dt.hour)["value"].mean().plot(kind='bar',
rot=0,
ax=axs)
plt.xlabel("Hour of the day")
plt.ylabel("$NO_2 (µg/m^3)$");和上面的情况类似,我们希望计算一天中每小时的给定统计数据(例如平均浓度),我们可以再次使用分组(split)-应用(apply)-组合(combine)方法。对于这个例子,使用dt访问器获得hour属性。
将datetime作为index使用
使用在改变图形布局教程中介绍pivot()函数将数据变换成如下方式:
no_2 = air_quality.pivot(index="datetime", columns="location", values="value")
no_2.head()location BETR801 FR04014 London Westminster datetime 2019-04-09 01:00:00+00:00 22.5 24.4 NaN 2019-04-09 02:00:00+00:00 53.5 27.4 67.0 2019-04-09 03:00:00+00:00 54.5 34.2 67.0 2019-04-09 04:00:00+00:00 34.5 48.5 41.0 2019-04-09 05:00:00+00:00 46.5 59.5 41.0 datetime索引(即DatetimeIndex)提供了强大的功能。例如,我们无需dt访问器,直接在索引上就可访问这些属性:
no_2.index.year, no_2.index.weekday
(Int64Index([2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019,
...
2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019, 2019],
dtype='int64', name='datetime', length=1705),
Int64Index([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
...
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4],
dtype='int64', name='datetime', length=1705))datetime还有其他一些优点,比如可以方便地划分时间段或调整时间尺度。
5、绘制5月20日和5月21日各站NO2浓度图
no_2["2019-05-20":"2019-05-21"].plot()
datetimeIndex可以解析字符串日期,因此能够方便的划分不同时间断的子集。
将一种时间序列重采样(resample)成另一频率的数据。
6、将当前以小时为单位的时间序列变换成以月为单位,并取其中最大值。
monthly_max = no_2.resample("M").max()
monthly_maxlocation BETR801 FR04014 London Westminster datetime 2019-04-30 00:00:00+00:00 72.5 117.2 84.0 2019-05-31 00:00:00+00:00 74.5 97.0 97.0 2019-06-30 00:00:00+00:00 52.5 84.7 52.0 datetime索引的时间序列数据有一种非常强大的方法resample(),可以将时间序列重采样到另一个频率(例如,将每两天数据转换为5分钟数据)。
resample()方法和groupby操作很像:
- 它通过使用字符串(例如M,5H,…)来定义目标频率,并基于此对时间分组
- 它需要一个汇总函数,比如mean,max,...
当通过上述方法定义了时间频率后,就可以通过freq属性查看时间序列频率:
monthly_max.index.freq
7、绘制每个观测站的每日NO2浓度中值:
no_2.resample("D").mean().plot(style="-o", figsize=(10, 5));
--------------分割线------------------
pandas支持4种通用的时间概念
概念 标量类型 数组类型 pandas数据类型 基本创建方法 日期时间(Date times) Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns]或者datetime64[ns, tz] to_datetime或者date_range 时间差(Time deltas) Timedelta TimedeltaIndex timedelta64[ns] to_timedelta或者timedelta_range 时间跨度(Time spans) Period PeriodIndex period[freq] Period或者period_range 日期偏移量(Date offsets) DateOffset None None DateOffset 1、日期时间(Datetime)
日期时间的标量数据类型为Timestamp也叫时间戳,它是用一个64位二进制带符号整数表达日期和时间,以便于时间计算。整数0,即时间戳的起点默认为1970-1-1 00:00:00。如果以秒为单位,那么整数值每加1,代表时间上也增加1秒。正整数代表后续时间,负整数则代表以前的时间。时间戳能表达的时间范围与单位有关,单位时间越短,能表达的时间范围也越窄,pandas默认的时间单位为纳秒,它可以表达时间范围为:pd.to_datetime([2**63-1])
#第64位为0,代表正数,此为上限,也可用pd.Timestamp.max查看DatetimeIndex(['2262-04-11 23:47:16.854775807'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
pd.to_datetime([-2**63+808])
#经测试,这个值是为下限,并未取完全部整数值,也可用pd.Timestamp.min查看DatetimeIndex(['1677-09-21 00:12:43.145225'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
时间戳有若干日期时间属性,包括year、month、day、hour、minute、second、microsecond、nanosecond、date、time等等,其最突出的优点就是你可方便地使用部分属性将想要的值筛选出来。
2、时间差(Time deltas)
Time deltas表示的就是两个绝对时间点的差值,有了它你可以方便的计算时间(最大变化单位为天,最小为纳秒),而无需考虑时间变化的各种问题。pd.to_datetime([0]) + pd.to_timedelta('1d') #增加 1 天
DatetimeIndex(['1970-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
pd.to_datetime([0]) + pd.to_timedelta('1m') #增加 1 分钟
DatetimeIndex(['1970-01-01 00:01:00'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
pd.to_datetime([0]) + pd.to_timedelta('1ns' )#增加 1 纳秒
DatetimeIndex(['1970-01-01 00:00:00.000000001'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
3、时间跨度(Time spans)
Time spans可以定义一种周期变量(period),通过设定变化频率可以方便控制期变化周期而无需考虑实际时间影响。p = pd.Period('2020-1', freq='M') # 开始时间为2020年1月,以月为变化周期
p + 1
Period('2020-02', 'M')
p + 5
Period('2020-06', 'M')
4、日期偏移量(Date offsets)
Date offsets也是一种时间变化形式,它和Time deltas的区别在于,Time deltas只考虑了时间的绝对差值,而无法顾及实际日期带来的影响,如工作日需要从周五跳转到周一。使用Date offsets正是为了解决类似问题,通过调用各种日期偏移方法,可以无需考虑日期具体形式。bd = pd.offsets.BusinessDay() # 定义一个工作日的偏移量
friday = pd.to_datetime('2020-6-19')
friday.weekday() # 0代表周一, 4代表周五4
monday = friday + bd
monday.weekday()0
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Excel数据透视表的应用——解决多字段筛选计算占比事务
2019-01-05 10:58:51在工作中遇到一张统计表有多个字段,每个字段都有其筛选条件,写工作汇报需要每个字段的占比来进行分析数据背后的意义。如果按照原来的一次次点击每个字段的筛选条件查询将会耗费大量时间,运用数据透视表能够节约三...在工作中遇到一张统计表有多个字段,每个字段都有其筛选条件,写工作汇报需要每个字段的占比来进行分析数据背后的意义。如果按照原来的一次次点击每个字段的筛选条件查询将会耗费大量时间,运用数据透视表能够节约三分之二的时间,而且也不容易出错。
1,数据透视表
数据透视表是计算、汇总和分析数据的强大工具,可助你了解数据中的对比情况、模式和趋势。
请点击:)这是一个教你如何创建数据透视表的官方教程
2,举栗子- 要求:求某届研究生(全校)毕业生参与学术活动情况分布占比(小数点后两位),该字段(研究生毕业生参与学术活动情况)有三个筛选条件:
1﹒经常参加 2﹒偶尔参加 3﹒未参加
解:
Step1: 插入数据透视表,因为所给统计表中没有唯一的标识整体的数据,即全校的,有的数据是各个学院的,所以在第一列前添加索引,如下图所示,索引字全为A,当然你也可以填写任意相同内容,为的是让该字段(索引)具有唯一筛选条件属性;
step2:接着,将为整个表插入数据透视表,按照所给链接插入即可;
step3:在数据透视表列字段列表中勾选"索引"字段和 “研究生毕业生参与学术活动情况”字段,,结果如下图所示:
step4:可以在Excel左侧看到统计数据,然后再在C4单元格中写函数“=B4/1932”来计算百分比,如下图a所示;得出的单元格中的数据格式是小数,不是百分数,需要调整单元格式,如图b所示;最后填充筛选条件的单元格的格式即可,如图c所示 - a 写函数
- b 设置单元格格式,选择数字 -> 百分比 -> 小数数位2
- c 选中单元格“100%”单元格,点击单元格右下角小黑点进行复制单元格
3,如果要求某个学院的各个系的某字段的占比,操作和上述一致
- 选取行标签和需要计数的字段
- 按照上述步骤来就好了
总觉得还有更简单的办法,不过还未发现,请路过的大佬指点一二 ?
- 要求:求某届研究生(全校)毕业生参与学术活动情况分布占比(小数点后两位),该字段(研究生毕业生参与学术活动情况)有三个筛选条件:
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python计算颜色占比_Opencv图像处理:如何判断图片里某个颜色值占的比例
2020-12-04 12:20:44一、功能 这里的需求是,判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡---->判断黑色颜色...如何判断图片里某个颜色值占的比例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。一、功能
这里的需求是,判断摄像头有没有被物体遮挡。这里只考虑用手遮挡---->判断黑色颜色的范围。
二、使用OpenCV的Mat格式图片遍历图片
下面代码里,传入的图片的尺寸是640*480,判断黑色范围。
/*
在图片里查找指定颜色的比例
*/
int Widget::Mat_color_Find(QImage qimage)
{
Mat image = QImage2cvMat(qimage);//将图片加载进来
int num = 0;//记录颜色的像素点
float rate;//要计算的百分率
//遍历图片的每一个像素点
for(int i = 0; i < image.rows;i++) //行数
{
for(int j = 0; j
{
//对该像素是否为指定颜色进行判断 BGR 像素点
//OpenCV 中 MAT类的默认三原色通道顺序BGR
/*
动态地址访问像素语法:image.at(i,j)[0]、image.at(i, j)
访问三通道图像的单个像素:
int b = image.at(i, j)[0];
int g = image.at(i, j)[1];
int r = image.at(i, j)[2];
对于三通道图像,每个像素存储了三个值,分别为蓝色、绿色、红色通道上的数值。
int gray_data = image.at(i, j);
用来访问灰度图像的单个像素。对于灰度图像,每个像素只存储一个值
*/
if((image.at(i, j)[0] <= 120 &&
image.at(i, j)[1] <= 120 &&
image.at(i, j)[2] <= 120))
{
num++;
}
}
}
rate = (float)num / (float)(image.rows * image.cols);
//阀值为 0.249255 表示为全黑
if(rate>0.20)
{
qDebug()<
}
qDebug()<
return 0;
}
Mat Widget::QImage2cvMat(QImage image)
{
Mat mat;
switch(image.format())
{
case QImage::Format_ARGB32:
case QImage::Format_RGB32:
case QImage::Format_ARGB32_Premultiplied:
mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC4, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
break;
case QImage::Format_RGB888:
mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC3, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
cvtColor(mat, mat, CV_BGR2RGB);
break;
case QImage::Format_Indexed8:
mat = Mat(image.height(), image.width(), CV_8UC1, (void*)image.constBits(), image.bytesPerLine());
break;
}
return mat;
}
三、使用QImage遍历像素点
/*
在图片里查找指定颜色的比例
*/
int Widget::qimage_color_Find(QImage qimage)
{
int num = 0;//记录颜色的像素点
float rate;//要计算的百分率
quint8 r,g,b;
//遍历图片的每一个像素点
for(int i = 0; i < qimage.height();i++) //行数
{
for(int j = 0; j
{
QRgb rgb=qimage.pixel(j,i);
r=qRed(rgb);
g=qGreen(rgb);
b=qBlue(rgb);
if((r <= 120 && g <= 120 && b <= 120))
{
num++;
}
}
}
rate = (float)num / (float)(qimage.height() * qimage.width());
//阀值为 0.99777 表示为全黑
if(rate>0.60)
{
//qDebug()<
}
qDebug()<
return 0;
}
补充知识:判断一批图片中含有某中颜色物体的图片个数占总图片的比例
最近在做一个语义分割项目,使用Label工具进行了类别的标注.然后不同类别生成了不同的颜色,如需要代码可以参考.后来我想统计一下含有一种类别的图片和含有两种类别的图片占总图片的比例,下面是我的代码:
代码思路:
1)循环读取文件夹中的图片
2)循环读取图片的每一个像素点,当图片的像素点和你检测的物体像素点一致时,对应类别加1.
3)读取完图片后计算每一类的比例.
import cv2
import os
import matplotlib.pyplot as plt
picture_path="/home/wsb/桌面/picture"
picture_list=os.listdir(picture_path)
total_picture=len(picture_list)
total=total_picture
per=[]
number=0#图片中道路类型为1的个数
number1=0#一种道路类型并且比例小于0.0638的个数
number2=0
for item in picture_list:
src = os.path.join(os.path.abspath(picture_path), item)
print("start: %s "%item)
total_picture-=1
mat=cv2.imread(src)
height=mat.shape[0]
width=mat.shape[1]
ground=0
zero=0
one=0
two=0
three=0
four=0
five=0
six=0
seven=0
eight=0
rateground=0
rate0=0
rate1=0
rate2=0
rate3=0
rate4=0
rate5=0
rate6=0
rate7=0
rate8=0
rate=0
road_type=0
for i in range(height):
for j in range(width):
# print("r:%s"%mat[i][j][0])
# print("r:%s"%mat[i][j][1])
# print("r:%s"%mat[i][j][2])
'''
我这里共有9种分类情况,况且我已知道每一种颜色的具体rgb值,我将它们作为我的判断条件
如不你不知道可以在网上查找自己想查看比例的rgb值或者范围
'''
if mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==0:
ground+=1
elif mat[i][j][0]==128 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==0:
zero+=1
elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==128 and mat[i][j][2]==0:
one+=1
elif mat[i][j][0]==128 and mat[i][j][1]==128 and mat[i][j][2]==0:
two+=1
elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==128:
three+=1
elif mat[i][j][0]==128 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==128:
four+=1
elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==128 and mat[i][j][2]==128:
five+=1
elif mat[i][j][0]==128 and mat[i][j][1]==128 and mat[i][j][2]==128:
six+=1
elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==64:
seven+=1
elif mat[i][j][0]==0 and mat[i][j][1]==0 and mat[i][j][2]==192:
eight+=1
else:
print("输入正确的图片,或者更改上面判断条件的像素值")
rateground=ground/(height*width)
rate0=zero/(height*width)
if rate0!=0:
road_type+=1
rate1=one/(height*width)
if rate1!=0:
road_type+=1
rate2=two/(height*width)
if rate2!=0:
road_type+=1
rate3=three/(height*width)
if rate3!=0:
road_type+=1
rate4=four/(height*width)
if rate4!=0:
road_type+=1
rate5=five/(height*width)
if rate5!=0:
road_type+=1
rate6=six/(height*width)
if rate6!=0:
road_type+=1
rate7=seven/(height*width)
if rate7!=0:
road_type+=1
rate8=eight/(height*width)
if rate8!=0:
road_type+=1
rate=rate0+rate1+rate2+rate3+rate4+rate5+rate6+rate7+rate8
per.append(rate)
if road_type==1:
number+=1
if rate<0.0638:
number1+=1#一种类型道路并且所占比例小于0.0638的情况
else:
if rate<0.532:
number2+=1#两种道路类型,并且正确正确道路类型所占比例小于0.532时的个数
print("the remaining %d"%total_picture)
A=number/total#图片中道路类型大于1种的概率
A1=number1/total#图片中一种道路类型并且比例小于0.0638的概率
A2=number2/total#图片中有两种道路,并且一种道路所占比例小于0.532时的概率
print("A1:%s"%A1)
print("the precentage of one road is %s"%A)
print("the precentage of two road is %s"%(1-A))
print("A2:%s"%A2)
plt.plot(per)
plt.ylabel('the percentage of road')
plt.show()
以上这篇Opencv图像处理:如何判断图片里某个颜色值占的比例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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pb中计算两个时间的分钟_利用Power BI中的两个函数,灵活计算各种占比!
2020-12-04 12:55:10计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度、总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的。本文就通过 DAX 中的 ALL 和... -
是引进外部函数吗_使用PowerBI的这两个函数,灵活计算各种占比
2020-12-04 12:54:49计算个体占总体的比例是一个很常见的分析方式,它很简单,就是两个数字相除,但是当需要计算的维度、总体的范围发生动态变化时,如何灵活且快速的计算出各种占比,还是需要动一点心思的。本文就通过 DAX 中的 ALL 和... -
场景解析+计算逻辑 | 神策归因分析如何量化目标贡献占比?
2019-05-23 17:39:44神策归因分析背后的计算逻辑是如何的?本部分将从归因分析模型参数配置、归因分析模型的计算原理演绎两个方面来介绍。 (一)归因分析模型参数配置 依托神策分析全端数据采集,通过时间序列精准还原用户路径,运营... -
通信干扰之-干扰占比计算工具
2018-12-06 16:56:04通信干扰之-干扰占比计算工具欢迎各位同学莅临学习之处功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左... -
sql如何计算所占比例_哪个区律师最多?男女比例如何?执业多久占比最高?2019上海律师业大数据报告出炉...
2020-11-14 17:36:02律师男女比例如何?律师业务承办量增长了多少……浦东律师数量最多,静安紧随其后从律师人数来看,律师人数超过2000人的区共有5个,分别是浦东新区、静安区、徐汇区、黄浦区和长宁区。其中,浦东新区以6406名律师... -
python对某一列数据求占比_如何使用python计算相对于另一列的数据列的百分位数排名...
2020-12-07 14:11:49这是一个解决方案.对训练数据进行排序.然后在验证数据上使用searchsorted.import pandas as pdimport numpy as np# Generate Dummy Datadf_train = pd.DataFrame({'Values': 1000*np.random.rand(15712)})#Sort Data... -
make: *** [all] 错误 2_PowerBI帕累托分析:数值相等时累计占比计算“错误”问题...
2020-12-14 12:33:24最近有几个星友提到,做帕累托分析时,当有数据相等时,累计占比计算不正确,不知道是怎么回事,PowerBI为什么会出现这个“错误”呢?你是不是也碰到过这个问题?这篇文章就来谈谈这是怎么回事,以及如何解决这个... -
tableau实战系列(三十二)- 如何通过集操作查看数据详情及占比情况
2021-01-23 07:18:31集值功能大大增强了用户的数据交互体验和视图样式,它可以用于筛选器、标记、作为维度加入行或者列、在计算字段中使用; 集值赋予用户决定哪些数值在集中的能力,这有助于提高分析的灵活性和交互体验; 集值可以让... -
分类机器学习中,某一标签占比太大(标签稀疏),如何学习?
2020-11-06 21:05:00该方法原理跟划分阈值类似,正样本对权重的更新会使模型输出尽可能偏向于1,但是正样本太少,所以一方面可以降低划分为正样本的阈值,另一方面则可以在计算loss时,增加正样本权重,从而增大正样本对模型参数的更新... -
商务数据分析 网店流量来源结构分析 实训-网店付费流量与免费流量占比分析.docx
2020-10-17 10:55:12网店付费流量与免费流量占比分析 实训目标 通过对网店流量构成进行分析懂得如何计算付费流量的占比和付费流量的构成结构 实训环境 1Window7操作系统 2Office办公软件Excel 2013 实训内容 通过对网店流量的二次加工... -
计算实际例子_实例演算强基计划综合成绩如何计算?
2021-01-15 12:07:45除南开大学高考成绩占比90%外,其余院校均为85%,这是顶格教育部要求。各学校折算方式也不一样,在分值上,有百分制和高考满分制以及1000分值等,比如清华、北大、南京大学、东南、哈工等计算方法是百分制,北航北理... -
sql如何计算所占比例_项目实战:房产行业如何分析?
2020-12-08 11:21:10【题目】“成交订单表”里记录...1.当月截止昨天二手线上成交单量占比(含车位)>=50%的门店可获奖;(线上成交占比=线上成交单量/总成交单量)2.符合获奖条件的门店的第1单线上成交可获得200贝壳币(可以用于兑换奖... -
mysql 占比函数_MySQL数分:窗口函数
2020-12-20 10:37:59本次分享内容为SQL的窗口函数,内容主要有以下几点:什么是窗口函数如何使用窗口函数聚合函数作为窗口函数窗口函数的移动平均什么是窗口函数窗口函数在和当前行相关的一组表行上执行计算。 这相当于一个可以由聚合... -
三维图像专业处理软件Dragonfly 应用-如何计算面孔隙率
2020-05-20 13:53:56在利用Dragonfly在处理三维数据时,我们可能经常会需要计算孔洞的孔隙率或者某一相在材料中的含量,这个可以利用Dragonfly中分割好的ROI的属性中很容易得到ROI的体积,并且其后面会自动计算ROI在整个数据体中的占比,... -
sql如何计算所占比例_滴滴2020年面试题:如何找出最小的N个数?
2020-12-03 22:10:45【题目】“学生表”里记录了学生的学号... 统计每个班同学各科成绩平均分大于80分的人数和人数占比【解题思路】问题1:筛选出2017年入学的“计算机”专业年龄最小的3位同学名单(姓名、年龄)一看是不是有点懵?别着急... -
如何用pandas 计算客户留存率
2020-04-14 17:41:451、如果没有自动化分析平台,如何很好的利用pandas进行留存率计算呢?传统的方式可以使用sql语句完成,但是可操作性比较差,过程相对于繁琐,现在小编就带大家进行pandas 方法进行留存率计算。 留存率计算公式: a =... -
软件项目---如何计算团队成员贡献分
2017-11-21 20:44:00根据观察,总结了一下,先...以下涉及比例和分数,需要小组成员共同决定每部分的占比和得分。作为激励,允许个人最分得分超过100分,如果有人最后得分超过100,则说明小组中有人的贡献低,得分很低。 把一个任务... -
程序员职场报告:90后成为主力军,女性占比增加到17%!
2019-11-11 17:17:26有读者看到这篇文章或许就会很惊奇,这不是一个男生主导的专业吗,程序媛是如何崛起如此之快?本文我就来详细说说程序媛是如何在男生主导的这个领域崛起的! 其实,随着社会的发展,计算机细分出来的专业很多,女生... -
sql如何计算所占比例_宇宙中暗能量约占70%,物质约占30%,如何理解这个比例?...
2020-11-10 00:03:12根据2018年发布的普朗克卫星数据...粗略地说,这些数值的物理意义是能量占比,即上面的饼状图表示了宇宙中不同成分的能量百分比。例如,“物质占31.1%”意味着在充分大的宇宙空间内,物质具有的能量占总能量的31.... -
ai预测占比_对标示范:焦化行业AI落地样本,华为云助力河南鑫磊集团“智能配煤”...
2020-12-07 14:00:20作为传统的能源转换产业,焦化...11月26日,华为云TechWave工业互联网专题日上,河南鑫磊集团与华为云共同分享了河南鑫磊集团如何基于华为云,借助知识计算等AI技术进行智能配煤,实现提质、降本和增效的实践经验... -
类人的普适的计算机视觉是如何感知这个世界的?
2017-08-08 10:33:08视觉在智能的范畴里,份量是不言而喻的,相比语音的听觉及其他感官来讲,在信息量方面视觉所要处理的数据占比应该在60%以上,足见视觉的重要性。 这里先上物体视觉感知与运动感知的Demo效果图(后续的SDK会陆续... -
含LOB的表实际容量计算方法
2017-06-11 23:33:05前两天有一个开发库,报了ORA-01654的错误,提示的是SYS_IL000…$$的对象不能分配...这次涉及的问题,就是如何计算包含LOB对象的表空间实际容量的方法,之所以是说实际容量,是因为仅检索表所占空间,并不能反映LOB的容 -
SAS计算IV代码分享
2018-09-09 21:59:37在平时的工作中,不管是建模还是做一些变量分析探索很多时候都需要了解变量对好坏客户的区分能力如何,这种情况下通常需要计算变量的IV值,IV的计算公式是 其中,gpct是好客户的占比,bpct表示坏客户的占比。 ... -
改性沥青弹性恢复计算_【防水知识】如何辨别优质的弹性体(SBS)改性沥青防水卷材...
2020-11-26 15:54:56技术禹通过读者反馈意见,从今天开始写一些防水知识板块,尽团队之所能,尽量做到简单、易懂、实用。...2018年卷材占比——《2018中国建筑防水行业年度发展报告》沥青本身是原油提炼各种油气之后产物,低... -
如何利用 composer 替换第三方包里的某个类(color-thief-php为例)
2020-02-11 10:24:17文章目录一, 修改composer.json二,修改原因:color-thief-php只能提取色值不能计算占比呀1,修改 ColorThief\CMap.php 文件2,目录结构3,使用color-thief-php三,参考: 一, 修改composer.json { "require": { ...