groupby：1.对单行操作，例：data.groupby("someone_column1").size() 2.对两行操作，例：data.groupby("someone_column1")."someone_column2".sum() 返回series pivot_table(): 对三列 ...
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2018-12-26 00:32:56
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通过GroupBy创建DF对象 注意：purchase_count和average_purchase_price、total_purchase_price都是Series对象，并且它们的index都是一样的 第二种处理Series组成一个DF #Age Demographicsage_bins = ...
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2018-12-22 01:29:29
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select * from so_android_hour sah group by open_third_party left join so_plan sp on sah.open_third_party=sp.sell_no limit 10; 词条语句报错：You have an error ...
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2018-12-10 23:30:26
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Map> groupBy = hb18DomainList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Hb12Domain::getAae011)); ...
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2018-11-20 20:20:29
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Map> groupBy = hb18DomainList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Hb12Domain::getAae011)); ...
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2018-11-20 20:18:58
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分组的key可以指定元素的属性，也可以指定元素的方法，通过自己实现复杂方法和聚合函数，可以实现很强大的分组功能。
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编程语言 时间：
2018-11-06 22:22:27
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在使用 Spark SQL 的过程中，经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外，还有一个 groupByKey（ 注意RDD 也有一个 groupByKey，而这里的 groupByKey 是 DataFrame 的 ） 。这个 groupByKey ...
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2018-11-04 19:22:35
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由于大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark程序的瓶颈可能由集群中任意一种资源导致，如：CPU、网络带宽、或者内存等。最常见的情况是，数据能装进内存，而瓶颈是网络带宽；当然，有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用，例如将RDD以序列化格式保存。 本文将主要涵盖两个主题：1.数据序 ...
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2018-11-03 00:04:50
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1. apply与transform 首先讲一下apply() 与transform()的相同点与不同点 相同点： 都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。 不同点： apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等（注 ...
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2018-10-29 22:57:20
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$TourismBarrage = CenterSharing::find()->select('user_id,nickname') ->with('user') ->groupBy('nickname') ->asArray() ->all();在CenterSharing的模型中： publi ...
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2018-10-24 17:54:02
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