我们正在将现有系统转换为 DDD，并且正在努力理解一些概念。
我们有一个名为 的聚合根，它具有和 等Animal属性。目前数据库有两个表，分别称为和，它们存储状态更改时有关动物的信息。这些表有时会删除记录，并且在从.StatusSourceStatusHistorySourceHistoryAnimalAnimalRepository
所以最大的问题是它们属于哪里？以下是我们的一些想法：
将它们作为不同的实体对象作为动物聚合的一部分。并具有允许更新它们的相应方法，例如：Animal.UpdateStatus(newStatus)，这将使用对象添加到集合中new StatusHistory(this)。但如上所述，当为存储库获取现有动物时，很少需要这些，因此我们不希望存储库加载它们。我们目前没有使用 ORM，而是使用存储库内的表数据网关手动映射。
使每个历史实体成为聚合根。我们不喜欢这种做法，因为感觉我们并没有真正对领域进行建模，而只是朝着Active Record Pattern. 此外，为动物更新这些的任务必须位于动物实体之外。
我们可以尝试将这些历史组合成另一个聚合根，称为AnimalHistory其全部目的是维持动物的历史。但这又会改变将历史存储到动物以外的其他事物中的逻辑。可能是像这样的服务AnimalProcessingService，感觉我们可能正在走向贫血的设计。
我希望有另一种选择可以为我们提供更简洁的设计。
基础数据：
DEPTNO ENAME
------ ------
20 SMITH
30 ALLEN
30 WARD
20 JONES
30 MARTIN
30 BLAKE
10 CLARK
20 SCOTT
10 KING
30 TURNER
20 ADAMS
30 JAMES
20 FORD
10 MILLER
期望的输出：
DEPTNO EMPLOYEES
------ ---------
10 CLARK,KING,MILLER
20 SMITH,FORD,ADAMS,SCOTT,JONES
30 ALLEN,BLAKE,MARTIN,TURNER,JAMES,WARD
我尝试过这个 jpql 查询：
SELECT deptno, new list(ename) as employees
FROM dept_emp
然而，出现了一个例外：
org.hibernate.hql.internal.ast.QuerySyntaxException：意外标记：第 1 行第 15 列附近的新内容
JPA 2.1
休眠 4.3.1
另请参阅： /sf/answers/1719943221/
我的项目当前已设置，以便 MyApp 目标包含一些运行脚本构建阶段。这些脚本取决于构建阶段的顺序。例如，有一个脚本在复制捆绑资源之前运行，另一个脚本在复制捆绑资源之后运行。
我的测试目标取决于 MyApp，因此当我运行测试（产品菜单、测试）时，我不想包含其中一些脚本，因为它会减慢测试速度。
我想创建一个包含 MyApp 目标的聚合目标。然后将测试时我不想运行的脚本从 MyApp 移出并移入聚合。但是，我不知道如何配置这些脚本运行时的相同顺序。
有没有办法做到这一点？或者也许是一个更好的解决方案？
假设我有一个数据框
Category Data1 column1
A 'SOMEDATA' 10
A 'SOMEDATA' 2
A 'SOMEDATA' -10
B 'SOMEDATA' 10
B 'SOMEDATA' 1
B 'SOMEDATA' -10
等等
我想按列值在每个组中选择一行。例如，ABS(column1)
所以结果数据是
Category Data1 column1
A 'SOMEDATA' 2
B 'SOMEDATA' 1
我怎么能在python中做到这一点？
我不知道如何返回整行。例如，
df.groupby('Category')['column1'].min();
这只会返回 'Category' min(column1) 。
正如主题所描述的，我有一个 PySpark 数据框，我需要将三列融合成行。每列基本上代表一个类别中的一个事实。最终目标是将数据聚合到每个类别的单个总数中。
这个数据帧中有数千万行，所以我需要一种方法来在 Spark 集群上进行转换而不将任何数据带回驱动程序（在这种情况下为 Jupyter）。
这是我的几个商店的数据框的摘录：
+-----------+----------------+-----------------+----------------+
| store_id |qty_on_hand_milk|qty_on_hand_bread|qty_on_hand_eggs|
+-----------+----------------+-----------------+----------------+
| 100| 30| 105| 35|
| 200| 55| 85| 65|
| 300| 20| 125| 90|
+-----------+----------------+-----------------+----------------+
这是所需的结果数据帧，每个商店多行，其中原始数据帧的列已融合到新数据帧的行中，每个原始列在新类别列中占一行：
+-----------+--------+-----------+
| product_id|CATEGORY|qty_on_hand|
+-----------+--------+-----------+
| 100| milk| 30|
| 100| bread| 105|
| 100| eggs| 35|
| 200| milk| 55|
| 200| bread| 85|
| 200| eggs| 65|
| 300| milk| 20|
| 300| bread| 125|
| 300| eggs| 90|
+-----------+--------+-----------+
最终，我想聚合结果数据框以获得每个类别的总数：
+--------+-----------------+
|CATEGORY|total_qty_on_hand|
+--------+-----------------+
| milk| 105|
| bread| …
我在 MongoDB 数据库中捕获了一些事件数据，其中一些事件成对发生。
例如：DOOR_OPEN 和 DOOR_CLOSE 是两个成对发生的事件
事件集合：
{ _id: 1, name: "DOOR_OPEN", userID: "user1", timestamp: t }
{ _id: 2, name: "DOOR_OPEN", userID: "user2", timestamp: t+5 }
{ _id: 3, name: "DOOR_CLOSE", userID: "user1", timestamp:t+10 }
{ _id: 4, name: "DOOR_OPEN", userID: "user1", timestamp:t+30 }
{ _id: 5, name: "SOME_OTHER_EVENT", userID: "user3", timestamp:t+35 }
{ _id: 6, name: "DOOR_CLOSE", userID: "user2", timestamp:t+40 }
...
假设记录按时间戳排序， _id: 1 和 _id: 3 是“user1”的“配对”。_id: 2 和 _id: 6 是“user2”。
我想为每个用户获取所有这些 DOOR_OPEN 和 …
import pandas as pd
data1 = [
{'File': '7396ee8aea09.json', 'Last': '2019-04-25 20:24:28+00:00', 'Size': 78796, 'COLA': 'STANDARD'},
{'File': '7777682e4/ip/done', 'Last': '2019-04-24 21:45:01+00:00', 'Size': 4, 'COLA': 'CUSTOM'},
{'File': 'erparameters.json', 'Last': '2019-04-24 21:45:01+00:00', 'Size': 351, 'COLA': 'STANDARD'}
]
data2 = [
{'File': '3343e4/ip/ip.json', 'Last': '2019-04-24 21:45:01+00:00', 'Size': 20, 'COLA': 'STANDARD'},
{'File': 'ta-00000-of-00001', 'Last': '2019-04-24 22:43:17+00:00', 'Size': 140216236, 'COLA': 'STANDARD'},
{'File': '-20514.ckpt.index', 'Last': '2019-04-24 22:43:17+00:00', 'Size': 3168, 'COLA': 'STANDARD'},
]
# right now 2 for the prova but could be much more..
datas = …我有以下 data.frame：
x <- data.frame(A = c("Y", "Y", "Z", NA),
B = c(NA, TRUE, FALSE, TRUE),
C = c(TRUE, TRUE, NA, FALSE))
我需要计算下表xtabs：
A B C
Y 1 2
Z 0 0
<NA> 1 0
我被告知要使用na.action = NULL，它确实返回了我需要的表：
xtabs(formula = cbind(B, C) ~ A,
data = x,
addNA = TRUE,
na.action = NULL)
A B C
Y 1 2
Z 0 0
<NA> 1 0
但是，na.action = na.pass返回一个不同的表：
xtabs(formula = cbind(B, C) ~ A, …我有 2 个集合假设为 1 对多关系，例如用户和评论。要求是将用户与其最新评论合并为单个对象，并返回新合并对象的列表作为结果。
聚合在 mongo 控制台中完美运行
db.user.aggregate(
{
$addFields:{
cId: {$toString: '$_id'},
user: '$$ROOT'
}
},
{$match: {'invitees': {$elemMatch: {'user.userId': '5e70e82532044a5e4e7cbc8d'}}}},
{$lookup: {
from: 'comment',
let: {'cc': '$cId'},
pipeline: [
{$match: {$expr: {$and: [{$eq: ['$$cc', '$userId']},{$gte: ['$time', '$$NOW']}]}}},
{$sort: {'time': -1}},
{$limit: 1}
],
as: 'next'
}
},
{$unwind: {path: '$next'}},
{
$project: {
_id: 0,
user: 1,
next: 1,
status: {
$map: {
input: {
$filter: {
input: '$invitees',
as: 'item',
cond: {
$eq: ['$$item.user.userId', '$userId']
} …我有一个与此类似的表，在 (A, B) 上有一个多索引
>>> columns = ["A", "B", "C", "D"]
... data = [
... [1, 1, 99, 22],
... [1, 2, 87, 24],
... [1, 3, 65, 31],
... [2, 1, 88, 30],
... [2, 2, 76, 33],
... [2, 3, 23, 32],
... [2, 4, 38, 28],
... [3, 1, 33, 40],
... [3, 2, 23, 41],
...]
>>>
>>> pd_table = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
>>> pd_table.set_index(["A", "B"], inplace=True)
>>> print(pd_table)
C D
A B
1 1 99 …