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  • foldreduce都要求函数的返回值类型需要我们所操作的RDD类型相同,但是我们有时确实需要一个不同类型的返回值。eg: 在计算平均值时,需要记录便利过程中的计数以及...aggregate函数把我们从返回值类型必须与输...

    fold和reduce都要求函数的返回值类型需要和我们所操作的RDD类型相同,但是我们有时确实需要一个不同类型的返回值。eg:

    在计算平均值时,需要记录便利过程中的计数以及元素的数量,这就需要我们返回一个二元组。可以先对数据使用map操作,来把元素转移为改元素和1的二元组,也就是我们希望的返回类型。这样reduce就可以以二元组的形式进行归约。

    aggregate函数把我们从返回值类型必须与输入RDD类型相同的限制中解脱出来。与fold相似,使用aggregate时,需要我们期待返回的类型的初始值,然后通过一个函数吧RDD中的元素合并起来放入累加器。考虑到每个节点是在本地进行累加的,最终 还需要提供第二个函数来将累加器两两合并。eg:

    1 val z = sc. parallelize ( List (1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6) , 2)
    2 val result = z.aggregate((0,0))(//初始值
    3   (acc,value)=>(acc._1+value,acc._2+1),//累加器 (元组累加元组结果,RDD单个元素值)=>(元组累加结果+RDD单个元素,元组累加计数+1)
    4   (acc1,acc2)=>(acc1._1+acc2._1,acc1._2+acc2._2)//combine 合并函数 合并元组累加结果
    5 )
    6 val avg = result._1/result._2.toDouble

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/mecca/p/5617833.html

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  • 这一个知识点感觉是目前接触的Pandas中最难的了,故写篇博客记录一下,这一节有点函数式编程的味道~ (一)groupby 先说一下goupby,顾名思义,就是分组的意思,给你一个DataFrame,以某一列为标准,分成若干个...

    这一个知识点感觉是目前接触的Pandas中最难的了,故写篇博客记录一下,这一节有点函数式编程的味道~

    (一)groupby

    先说一下goupby,顾名思义,就是分组的意思,给你一个DataFrame,以某一列为标准,分成若干个“子DataFrame”,这些个“子DataFram”由两部分组成,一个是索引index,即类别,一个是“子DataFrame”的内容,数据类型也是DataFrame,不过行数少点罢了,说白了,就是把那一列相同类别的所有行单独提出来,凑成一个DataFrame,该列有N种类别就有N个“子DataFrame”

    下面说的所有例子,都遵循这个图

    顺序为 1. 分组 -> 2. 对每个子数据帧进行某种操作,并返回操作后的子数据帧 -> 3. 将返回后的子数据帧进行合并

    先看一个例子

    
     
    1. df = pd.DataFrame({'Country':['China','China', 'India', 'India', 'America', 'Japan', 'China', 'India'],

    2. 'Income':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000],

    3. 'Age':[5000, 4321, 1234, 4010, 250, 250, 4500, 4321]})

    4. print(df)

    5.  
    6. # Country Income Age

    7. # 0 China 10000 5000

    8. # 1 China 10000 4321

    9. # 2 India 5000 1234

    10. # 3 India 5002 4010

    11. # 4 America 40000 250

    12. # 5 Japan 50000 250

    13. # 6 China 8000 4500

    14. # 7 India 5000 4321

    上面是一个DataFrame,以后用数据帧来称呼DataFrame

    现在根据国家来分类,可想而知,结果应该有四个子数据帧

    groups属性返回一个字典,key为刚才说的索引index,value为子数据帧

    
     
    1. print(df.groupby('Country'))

    2. # <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001F536989888>

    3.  
    4. print(df.groupby('Country').groups)

    5. # {'America': Int64Index([4], dtype='int64'),

    6. # 'China': Int64Index([0, 1, 6], dtype='int64'),

    7. # 'India': Int64Index([2, 3, 7], dtype='int64'),

    8. # 'Japan': Int64Index([5], dtype='int64')}

    groupby返回的对象是可迭代的,因此可以用迭代的方法去遍历输出它,迭代的方式和上面说的不谋而合,输出的就是索引index和data子数据帧

    
     
    1. # 遍历该对象输出

    2. for index, data in df.groupby('Country'):

    3. print(index)

    4. print(data)

    5.  
    6. # America

    7. # Country Income Age

    8. # 4 America 40000 250

    9. # China

    10. # Country Income Age

    11. # 0 China 10000 5000

    12. # 1 China 10000 4321

    13. # 6 China 8000 4500

    14. # India

    15. # Country Income Age

    16. # 2 India 5000 1234

    17. # 3 India 5002 4010

    18. # 7 India 5000 4321

    19. # Japan

    20. # Country Income Age

    21. # 5 Japan 50000 250

    当然,我们也可以按多个列为标准进行分组,如下

    
     
    1. # 根据国家和收入分组

    2. for (index1, index2), data in df.groupby(['Country', 'Income']):

    3. print(index1, index2)

    4. print(data)

    5.  
    6. # America 40000

    7. # Country Income Age

    8. # 4 America 40000 250

    9. # China 8000

    10. # Country Income Age

    11. # 6 China 8000 4500

    12. # China 10000

    13. # Country Income Age

    14. # 0 China 10000 5000

    15. # 1 China 10000 4321

    16. # India 5000

    17. # Country Income Age

    18. # 2 India 5000 1234

    19. # 7 India 5000 4321

    20. # India 5002

    21. # Country Income Age

    22. # 3 India 5002 4010

    23. # Japan 50000

    24. # Country Income Age

    25. # 5 Japan 50000 250

    (二)aggregate 聚合

    下面来讲聚合操作

    上面说到,分组之后返回多个子数据帧,如果我想知道每个子数据帧的某些列的某些信息,如方差,极差,最值等,就可以用这个聚合操作

    aggregate(函数 / lambda表达式 / 函数列表 / 字典) -> return 一个数(即标量,注意这里是标量,而不是向量),然后各个子数据帧都变成一行,再合并

    (1)当传入函数的时候,这个函数的形参为每个子数据帧的所有列,可以这么理解,相当于这个函数对每个子数据帧的每一列都进行了相同操作,这个操作指的是函数体本身的内容,因此这个函数传进来的是一个列向量,这个列向量为“每个子数据帧的每一列”。返回的结果是一个数,因此,在用了这个函数之后,每个子数据帧的每一列,都会变成一个数。

    
     
    1. def add(x):

    2. return np.max(x)

    3.  
    4. print(df.groupby('Country').agg(add))

    5.  
    6. or

    7. print(df.groupby('Country').agg(np.max))

    (2)lambda表达式即匿名函数,道理和(1)相同,不再赘述。

    print(df.groupby('Country').agg(lambda : np.max(x)))

    (3)如果传入的是函数列表,假设每个列表里面装了M个函数,代表要对每个子数据帧的每一列,进行M个操作,每个操作也是返回一个数。因此,以这种方式用了聚合函数之后,每个子数据帧的每一列,都会变成M个数。

    print(df.groupby('Country').aggregate([np.max, np.min, np.mean]))

    (4)传入的字典,key为列名,value为函数 / 函数列表,这样做的好处是不用对每一列都进行操作,有时候我们只关心某几列,因此这样就能对某几列进行某些操作。

    
     
    1. print(df.groupby('Country').aggregate({'Age' : np.max, np.sum}))

    2. print(df.groupby('Country').aggregate({'Age' : [np.max, np.sum]}))

    (5)当然,因为函数传入的是列向量,我们当然可以认为的选择我们要的列向量,再进行聚合,如下,下述方法可以代替传入字典的方法,更加直观,高效。

    print(df.groupby('Country')['Age'].aggregate(np.max))

    (6)如果只对某一个分组感兴趣,可以用get_group单独获取你想要的那个子数据帧,再对其进行操作。

    
     
    1. print(df.groupby('Country').get_group('China').aggregate({'Income' : [np.mean, np.sum]}))

    2. # Income

    3. # mean 9333.333333

    4. # sum 28000.000000

    (7)此外,这个aggregate的输出,列为所有列,只不过会把分类的那一列提到第一列的位置上,剩下的顺着排。

    (三)transform

    这个函数和aggregate函数有点类似,但是又不完全一样,我们来看看

    transform(函数 / lambda表达式) -> 返回一个列向量,该列向量和原子数据帧等长,然后各个子数据帧还是和原来一样的行数,再合并,合并之后的新数据帧和原始数据帧等行数

    (1)这个函数只能传入函数和匿名函数,这个函数的形参和aggregate一样,也是每个子数据帧的每个列,但是输出的却是向量。因此这个用了transform函数之后,每个子数据帧返回每个子数据帧原有的行数,而上面的聚合就不一样了,上面的聚合每个子数据帧最后都只能返回一行,因为聚合函数传入的每一列都只能返回一个数。比如下面这个代码,transform就不报错,aggregate就报错。因为transorm的函数,传入的是列向量,返回的也是等长的列向量,所以不报错,而aggregate本应该返回一个数,他也返回一个列向量,注定是出错的。

    
     
    1. print(df.groupby('order').transform(lambda x : x - np.mean(x)))

    2. # print(df.groupby('order').aggregate(lambda x : x - np.mean(x)) # 报错

    (2)如果要返回标量呢?如果每个子数据帧的每一列都返回一个标量,那么这个标量会广播,广播成一个列向量,填充成和原子数据帧一样行数的列向量。

    (3)和聚合一样,这里函数传入的依然是列向量,因此可以指定对哪几列进行操作

    print(df.groupby('order')['ext price'].transform(lambda x : x - np.mean(x)))

    (4)transform的输出和aggregate不太一样,因为等行数,所以没

    (四)apply

    这个用法非常灵活

    apply(函数 / lambda表达式) -> 返回标量或者列向量,然后各个子数据帧合并成新的数据帧

    (1)apply只能传入函数或者lambda表达式,这个函数和上面的aggregate以及transform有区别,上面两者的函数传入的是每个子数据帧的每一列,而这里的apply的函数,传入的是“每个子数据帧的所有列 / 行”,一般默认为列。对比一下,上面两个函数传入的是“每个子数据帧的每个列”,这个是“每个子数据帧的所有列 / 行(可以理解为整个子数据帧)”,是不一样的仔细体味一下。所以,apply函数可以对多列进行操作,这是上面这两个函数做不到的。

    如果是自定义函数 /  自定义lambda,函数传入的是整个子数据帧,那么可以用['列名']的形式选中数据帧的某几行进行操作

    
     
    1. def add(x): # 这里的x指的是整个数据帧

    2. return x['quantity'] + x['unit price']

    3.  
    4. print(df.groupby('order').apply(add)) # apply的第一个形参是self,传入的是分好后的每组

    5.  
    6. or

    7. print(df.groupby('order').apply(lambda x : x['quantity'] + x['unit price']))

    (2)如果传入的是numpy自带的函数,默认axis = 0,即对每一列进行操作,这一点不要搞混,因为numpy中,如果不写axis的话默认是对所有数进操作。

    print(df.groupby('order').apply(np.min))

    (3)apply返回的结果根据传入函数的返回值决定。

    如果传入函数的返回值是标量,则和aggregate很类似,只不过aggregate最后把分类的那一列提到第一列,而apply是在原来列顺序的基础上,在最前面的一列补充了分类的那一列,即分类的那一列展示了两次。

    如果传入函数的返回值是向量,会返回若干个子数据帧,类似这样

    
     
    1. print(df.groupby('order').apply(lambda x : x['quantity'] + x['unit price']))

    2.  
    3. # order

    4. # 10001 0 40.69

    5. # 1 32.12

    6. # 2 38.99

    7. # 10005 3 103.82

    8. # 4 34.62

    9. # 5 101.55

    10. # 6 122.91

    11. # 7 61.42

    12. # 10006 8 127.66

    13. # 9 45.55

    14. # 10 75.30

    15. # 11 71.18

    16. # dtype: float64

    如果不想要每个子数据帧的index,想把这些子数据帧合并的话,可以将groupby参数中的 group_keys = False

    
     
    1. print(df.groupby('order', group_keys = False).apply(lambda x : x['quantity'] + x['unit price']))

    2. # 0 40.69

    3. # 1 32.12

    4. # 2 38.99

    5. # 3 103.82

    6. # 4 34.62

    7. # 5 101.55

    8. # 6 122.91

    9. # 7 61.42

    10. # 8 127.66

    11. # 9 45.55

    12. # 10 75.30

    13. # 11 71.18

    14. # dtype: float64

    (4)尽管apply传入的函数的形参不是列向量而是整个子数据帧,但是apply仍能用df.group('XXX')['列名'].apply的形式,可以这么理解,apply传入的是数据帧的所有列,如果这个子数据帧只有一列,那他也是子数据帧啊,所以就算指定列名,传入的列向量也可以看作是子数据帧。

    (五)filter

    这个有点像SQL里的where,这个filter接在groupby的后面,得到满足条件的那些子数据帧,并且将这些子数据帧合并再返回

    filter(函数 / lambda表达式) -> return 得到满足条件的那些子数据帧,并且将这些子数据帧合并再返回

    (1)filter里面传入的函数或者lambda表达式,即满足条件,这个函数返回一个布尔表达式,注意这里是“一个”布尔表达式,即要么是True,要么是False,而不是“布尔表达式组成的列表”

    这个函数或者lambda表达式的输入形参,和apply一样,都是整个子数据帧(也可以叫做子数据帧的所有列),返回True or False

    print(df.groupby('order').filter(lambda x : np.max(x['quantity']) <= 32))

    (2)整个filter返回的结果,是那些满足条件的子数据帧,这些子数据帧要么全返回,要么一个都不返回,所以,groupby后面用filter,是挑选“我想要的那些子数据帧”,最小单位为子数据帧,而不是子数据帧里面的某些行,这点要尤其注意!

    (3)filter是唯一一个不能用df.group('XXX')['列名'].filter来指定列的函数,因为filter挑选出来的是子数据帧,跟列无关。

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  • Spark操作—aggregate、aggregateByKey详解

    万次阅读 多人点赞 2017-02-23 21:50:26
    和aggregate函数类似,aggregateByKey返回值的类型不需要和RDD中value的类型一致。因为aggregateByKey是对相同Key中的值进行聚合操作,所以aggregateByKey'函数最终返回的类型还是PairRDD,对应的结果是Key和聚合后...

    1. aggregate函数

           将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。

     

          seqOp操作会聚合各分区中的元素,然后combOp操作把所有分区的聚合结果再次聚合,两个操作的初始值都是zeroValue.   seqOp的操作是遍历分区中的所有元素(T),第一个T跟zeroValue做操作,结果再作为与第二个T做操作的zeroValue,直到遍历完整个分区。combOp操作是把各分区聚合的结果,再聚合。aggregate函数返回一个跟RDD不同类型的值。因此,需要一个操作seqOp来把分区中的元素T合并成一个U,另外一个操作combOp把所有U聚合。

     例子程序:

    scala> val rdd = List(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
    rdd: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
    
    scala> rdd.par.aggregate((0,0))(
    (acc,number) => (acc._1 + number, acc._2 + 1),
    (par1,par2) => (par1._1 + par2._1, par1._2 + par2._2)
    )
    res0: (Int, Int) = (45,9)
    
    scala> res0._1 / res0._2
    res1: Int = 5
    
    过程大概这样:
    首先,初始值是(0,0),这个值在后面2步会用到。
    然后,(acc,number) => (acc._1 + number, acc._2 + 1),number即是函数定义中的T,这里即是List中的元素。所以acc._1 + number,acc._2 + 1的过程如下。
    
    1.  0+1,  0+1
    2.  1+2,  1+1
    3.  3+3,  2+1
    4.  6+4,  3+1
    5.  10+5,  4+1
    6.  15+6,  5+1
    7.  21+7,  6+1
    8.  28+8,  7+1
    9.  36+9,  8+1
    结果即是(45,9)。这里演示的是单线程计算过程,实际Spark执行中是分布式计算,可能会把List分成多个分区,假如3个,p1(1,2,3,4),p2(5,6,7,8),p3(9),经过计算各分区的的结果(10,4),(26,4),(9,1),这样,执行(par1,par2) =>(par1._1 + par2._1, par1._2 + par2._2)就是(10+26+9,4+4+1)即(45,9),再求平均值就简单了。

    2. aggregateByKey函数:

            对PairRDD中相同的Key值进行聚合操作,在聚合过程中同样使用了一个中立的初始值。和aggregate函数类似,aggregateByKey返回值的类型不需要和RDD中value的类型一致。因为aggregateByKey是对相同Key中的值进行聚合操作,所以aggregateByKey'函数最终返回的类型还是PairRDD,对应的结果是Key和聚合后的值,而aggregate函数直接返回的是非RDD的结果。


    例子程序:

    import org.apache.spark.SparkConf
    import org.apache.spark.SparkContext
    
    object AggregateByKeyOp {
      def main(args:Array[String]){
         val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("AggregateByKey").setMaster("local")
        val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
         
         val data=List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3))
         val rdd=sc.parallelize(data, 2)
         
         //合并不同partition中的值,a,b得数据类型为zeroValue的数据类型
         def combOp(a:String,b:String):String={
           println("combOp: "+a+"\t"+b)
           a+b
         }
         //合并在同一个partition中的值,a的数据类型为zeroValue的数据类型,b的数据类型为原value的数据类型
          def seqOp(a:String,b:Int):String={
            println("SeqOp:"+a+"\t"+b)
            a+b
          }
          rdd.foreach(println)
          //zeroValue:中立值,定义返回value的类型,并参与运算
          //seqOp:用来在同一个partition中合并值
          //combOp:用来在不同partiton中合并值
          val aggregateByKeyRDD=rdd.aggregateByKey("100")(seqOp, combOp)
          sc.stop()
      }
    }

    运行结果:

    将数据拆分成两个分区
    
    //分区一数据
    (1,3)
    (1,2)
    //分区二数据
    (1,4)
    (2,3)
    
    //分区一相同key的数据进行合并
    seq: 100     3   //(1,3)开始和中立值进行合并  合并结果为 1003
    seq: 1003     2   //(1,2)再次合并 结果为 10032
    
    //分区二相同key的数据进行合并
    seq: 100     4  //(1,4) 开始和中立值进行合并 1004
    seq: 100     3  //(2,3) 开始和中立值进行合并 1003
    
    将两个分区的结果进行合并
    //key为2的,只在一个分区存在,不需要合并 (2,1003)
    (2,1003)
    
    //key为1的, 在两个分区存在,并且数据类型一致,合并
    comb: 10032     1004
    (1,100321004)
    
    
    



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  • 目录 聚合函数 aggregate的使用 annotate聚合函数的配合使用 导入django内置聚合函数的模块 ...相同点: 这两个方法都是可以执行聚合函数的 不同点: 1.aggregate: 返回的一个字典, 这个字典中存储的是这个聚合函...

    目录

    聚合函数
    aggregate的使用
    annotate和聚合函数的配合使用
    

    导入django内置聚合函数的模块

    from django.db.models import Count, Avg, Sum, Min, Max
    

    aggregate和annotate的区别

    相同点: 这两个方法都是可以执行聚合函数的
    不同点:
    1.aggregate: 返回的一个字典,
    这个字典中存储的是这个聚合函数执行的结果
    - dict对象 = 模型类.objects.aggregate(别名=聚合函数("字段"))
    	--别名可以写,不写就使用的默认的 聚合函数名字的小写
    
    2.annotate: 返回时QuerySet对象,
    并且会在查找的模型上添加一个聚合函数的属性,
    annotate会使用"group by"进行分组,
    只有调用了"group by"才能对每一条数据求聚合函数的值
    
    QuerySet对象 = 模型类.objects.annotate(别名=聚合函数("字段"))
    别名可以写,不写就使用的默认的 聚合函数名字的小写
    

    Count

    count: 获取指定对象的个数

        查询集 = 模型类.objects.aggregate(num=Count("id"))
    
    

    在这里插入图片描述
    删除重复的值

    查询集 = 模型类.objects.aggregate(num=Count("id",distinct=True))
    Count可以传递 "distinct"参数,用来删除重复的值,默认是False
    

    在这里插入图片描述

    Max Min

    max和min:获取指定对象的最大值和最小值

    dict字典  = 模型类.objects.aggregate(Max("字段"),Min("字段"))
    

    Sum

    Sum求指定对象的总和

    dict字典 = 模型类.objects.aggregate(Sum("字段"))
    

    Avg

    avg求字段数值的平均值

    dict字段=模型类.objects.aggregate(Avg=("字段"))
    

    annotate的使用

    annotate: 返回时QuerySet对象, 并且会在查找的模型上添加一个聚合函数的属性, annotate会使用"group by"进行分组,
    只有调用了"group by"才能对每一条数据求聚合函数的值

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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  • sql聚合函数

    2020-10-14 16:51:02
    什么是聚合函数aggregate function)? 聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。 聚合函数有什么特点? 除了 COUNT 以外,聚合函数忽略空值。 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一同使用,且...
  • 用来返回查询的行数。当指定distinct时,不能接order_by_clause; 如果指定表达式,count返回表达式不为空的值; 当指定*号时,它返回所有行,含重复行空值。...Aggregate Examples (聚合)-- 含重复行空值,所有...
  • MongoDB 聚合函数

    2014-02-28 13:53:08
     统计student 表中,namebirthDate相同的学生出现的重复记录。 方案: res = db.student.aggregate( [  { $group: { _id: {"$name", “$birthDate”},  count: { $sum: 1 } } },  { $match: { count
  • 本书从函数功能、函数格式、参数说明、注意事项、Excel 版本提醒、案例应用、交叉参考7 个方面,全面、细致地介绍了Excel 2016/2013/2010/2007/2003 中公式和函数的使用方法、实际应用操作技巧。最后3 章还将公式...
  • 37.12自定义聚合 PostgreSQL中的聚合函数用以处理静态数据。...聚合函数可使用多态状态转换函数或最终函数,以使相同函数可用于实现多个聚合函数。 37.12.3排序集聚合 PostgreSQL也支持排序集聚合,...
  • SQL详解group by

    2019-10-22 11:28:27
    Aggregate 函数常常需要添加 GROUP BY 语句,Aggregate函数也就是常说的聚函数,也叫集合函数 GROUP BY语句通常与集合函数(COUNT,MAX,MIN,SUM,AVG)一起使用,以按一个或多个列对结果集进行分组。 语法: ...
  • 第10章 结构联合

    2020-08-14 23:15:15
    结构也可以作为传递给函数的参数,它们也可以作为返回值从函数返回,相同类型的结构变量相互之间可以赋值。你可以声明指向结构的指针,取一个结构变量的地址,也可以声明结构数组。 有两种定义声明结构的方
  • python中使用agg方法聚合数据

    千次阅读 2020-11-20 10:14:00
    在正常使用过程中,agg函数和aggregate函数对DataFrame对象操作时功能几乎完全相同,因此只需要掌握其中一个函数即可。它们的参数说明如下表。 **DataFrame.agg(func, axis=0, *args, **kwargs) DataFrame.aggregate...
  • 和aggregate()一样,CombineKey()可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值。要理解CombineKey()需要先理解它在数据处理时是如何处理每个元素的。由于CombineKey()会遍历分区中的所有元素,因此每个元素的键要么...
  • 结构体知识回顾结构基础知识一些结构体的使用误区两种不同函数参数定义的函数定义结构体,仿照int求和函数利用结构体 指针重新编写 结构基础知识 C的聚合数据类型(aggregate data type) 能够同时存储超过一个的单独...
  • 数据的聚合运算——基础篇

    千次阅读 2019-03-26 20:28:59
    数据的聚合运算聚合函数1)选取GroupBy对象的一列聚合运算2)选取GroupBy对象的多列聚合运算3)自定义聚合函数aggregate和agg方法)聚合高级应用面向列的多函数应用1)agg方法对GroupBy对象的一列使用一个方法2)...
  • 结构数组都属于聚合数据类型aggregate data type。 结构是一些值的集合,这些值称为它的成员。 结构并不是一个它自身成员的数组。数组名不同,当一个结构变量在表达式中使用时,它并不被替换成一个指针。...
  • Initialization & Cleanup使用构造函数初始化用析构函数进行清理消除定义块聚合初始化...构造函数可以通过与类本身具有相同的名称来识别。 构造函数可以重载。 构造函数没有返回值。 实例: #include <iostr
  • R教材5 统计

    2018-10-26 08:45:12
    summary(),统计描述,因子向量逻辑向量的频数统计,包括缺失值... 多个包中有相同名的函数,运行最后载入的,可用包名::函数()来使用 分组计算描述性统计量 aggregate(x,by,FUN),单返回值函数 by(x,indic...
  • 文章目录结构基础知识结构声明结构成员结构成员的直接访问结构成员的间接访问结构的自引用不完整的声明结构的初始化结构、指针成员结构的存储分配作为函数参数的结构位段联合 结构基础知识 聚合数据类型...
  • 并确保在同一事务处理种对相同数据的两次查询看到的是相同的值。 值范围: TRUE | FALSE 默认值: FALSE row_locking: 说明: 指定在表已更新或正在更新时是否获取行锁。如果设置为 ALWAYS, 只有在表被更新后才获取...
  • Hadoop实战(陆嘉恒)译

    千次下载 热门讨论 2013-03-20 10:13:22
    10.5.2 表达式和函数 10.5.3 关系型运算符 10.5.4 执行优化 10.6 用户定义函数 10.6.1 使用UDF 10.6.2 编写UDF 10.7 脚本 10.7.1 注释 10.7.2 参数替换 10.7.3 多查询执行 10.8 Pig 实战——计算相似专利的例子 10.9...
  • Hadoop实战中文版.pdf

    热门讨论 2015-01-19 13:26:50
     10.5.2 表达式和函数  10.5.3 关系型运算符  10.5.4 执行优化  10.6 用户定义函数  10.6.1 使用UDF  10.6.2 编写UDF  10.7 脚本  10.7.1 注释  10.7.2 参数替换  10.7.3 多查询执行  10.8 Pig...
  • Hadoop实战中文版

    2015-05-19 23:02:07
     10.5.2 表达式和函数  10.5.3 关系型运算符  10.5.4 执行优化  10.6 用户定义函数  10.6.1 使用UDF  10.6.2 编写UDF  10.7 脚本  10.7.1 注释  10.7.2 参数替换  10.7.3 多查询执行  10.8 Pig 实战——...
  • Hadoop实战(第2版)

    2013-10-14 14:23:08
    10.5.2 表达式和函数 10.5.3 关系型运算符 10.5.4 执行优化 10.6 用户定义函数 10.6.1 使用UDF 10.6.2 编写UDF 10.7 脚本 10.7.1 注释 10.7.2 参数替换 10.7.3 多查询执行 10.8 Pig 实战——计算相似专利...
  • PostgreSQL必备参考手册--详细书签版

    热门讨论 2013-02-04 13:28:35
    PostgreSQL不仅包含了现代RDBMS所必需的触发器、规则和函数等,还支持多版本并发控制(MVCC)及自定义函数等机制,PostgreSQL更是提供了广泛的API访问解决方案,包括ODBC、JDBC、C、Perl、PHP及Python等。...
  •  4.5.3 调整PGA_AGGREGATE TARGET以优化对内存的应用  4.5.4 修改SGA大小以避免分页交换  4.5.5 了解基于成本的优化  4.5.6 创建足够的调度程序  4.5.7 25个重要的初始化参数  4.5.8 查找未归档的初始参数 ...
  • Hadoop实战中文版.PDF

    2015-11-07 06:44:04
    10.5.2 表达式和函数 187 10.5.3 关系型运算符 189 10.5.4 执行优化 196 10.6 用户定义函数 196 10.6.1 使用UDF 196 10.6.2 编写UDF 197 10.7 脚本 199 10.7.1 注释 199 10.7.2 参数替换 200 ...

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