grouping

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    我有一個存儲主機消息的表,我試圖按類型對消息進行分組,並顯示它們發生的分鐘數。我需要顯示每個組的最短消息日期和最大消息日期。我有以下查詢,並且我可以按照最短時間和消息時間的類型獲取消息,但是我需要最短時間爲上一行的最大時間。 ;WITH cte as ( SELECT CRS, WindowNumber, StateOfServiceReason, DateOfEntry, ROW_NUMBER

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    一定的價值我有日期的列表,列表中的每個dict有另一個列表: list = [ { 'date': 'X', 'tickets': [ { 'price': 100 }, { 'price': 120 }, { 'price': 100 }, { 'price': 100 }, ] }, {

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    我知道如何按字母順序對文本文件進行排序,但我試圖做的不僅僅是排序(即分組)。 我試圖創建一個UNIX shell腳本,格式/ etc/hosts文件在我的組織文件中的格式如下: From: Xsb ip aabc ip A2bc ip Eexg ip exx ip Fxg ip To: ### A aabc ip a2bc ip ### E eexg ip exx

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    假設我有不同水果的來源,並且我想將它們的計數插入數據庫。 我可以做這樣的事情: Flow[Fruits] .map { item => insertItemToDatabase(item) } 但是,這顯然是緩慢的 - 爲什麼插入到數據庫,每一個項目,我可以將它們呢?所以,我想出了一個更好的解決方案: Flow[Fruits] .grouped(10000) .map { i

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    我是一名學生,試圖分析增加北印度景觀中捕食者殺死牲畜的可能性的因素。爲了做到這一點,我需要一個我將用於最終邏輯迴歸模型的協變量列表。我所提出的問題與我的一個協變量有關 - 即經常性牲畜屠殺的次數。 經常性事件被定義爲發生在小於500米處並且在之前7天內殺死的殺死。 (注 - 強調前述殺這是因爲一組復發事件的可超過7天或超過500米閾只要每個殺之間的空間是至多7天或500米延伸更長) 我有一個數據集

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    當我使用下面的代碼: print(self.df.groupby(by=[2])[3].agg(['sum'])) 在下面的數據框: 0 1 2 3 4 5 6 7 0 15 LCU Test 1 308.02 170703 ALCU 4868 MS10 1 16 LCU Test 2 127.37 170703 ALCU 4868 MS10 的SUM函數沒有正

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    如何在一次運行中得到此長代碼過程以創建3個試驗而不是一個? import numpy import math import random members=4 n_groups =4 participants=list(range(1,members+1))*n_groups #print participants random.shuffle(participants) with

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    我有一個系統,使得4個隨機組,然後費率他們: import numpy import math import random for i in range(1): # everything is in, see the indentation members=4 n_groups =4 participants=list(range(1,members+

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    我有一堆包含相互關聯的元素的列表,我想將它們轉換爲單個字典並將列表作爲值: list1 = ['cat', 'animal'] list2 = ['dog', 'animal'] list3 = ['crow', 'bird'] result = {'animal': ['cat', 'dog'], 'bird': 'crow'} 我該怎麼做?

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    我創建一個查詢,在下面的格式在一行中的成員記錄組狀態日期: MemberID P1StatusDate P2StatusDate P3StatusDate P4StatusDate 10 NULL NULL NULL 08/20/2017 在這種特殊情況下,前3種狀態是空的,但他們可以填充。 我用下面的查詢創建此: select memberid, max(cas