标签: aggregation

疯狂的问题...但是,我想要一个表中的所有行的总和(不使用group by子句)

例:

Table = Survey
Columns = Answer1, Answer2, Answer3
        1        1         1
        4        3         5
        3        3         2

我想要每列的总和.

最终结果应如下所示:

Answer1Sum  Answer2Sum  Answer2Sum

8           7           8

这不起作用:

from survey in SurveyAnswers
select new
{
    Answer1Sum = survey.Sum(),
    Answer2Sum = survey.Sum(),
    Answer3Sum = survey.Sum()
 }

我有一个运行webapp的tomcat服务器.除此之外,还有另外两个运行批处理任务的JVM.Jamon是一种非常酷的监控性能,命中等方式,可以使用Jamonadmin.jsp(随jamon war文件提供)在网上查看.但我想从其他两个JVM聚合Jamon统计信息并显示在tomcat服务器VM上.

当我从tomcat询问时,我想到了两个VM上的每个端口都有一个响应序列化Jamon对象的端口.

Jamon API中是否存在任何此类功能？或任何建议来实现这一目标？

谢谢,
-Keshav

我公司的某个人偶然发现了问题.有没有人对该产品有任何经验？任何输入都会有所帮助.基本上我们想要一个集中的地方来检查我们的日志以查找多个应用程序.需要至少支持.net和Java.其他产品将不胜感激.

谢谢

你好我有这个问题:我想有一个矢量作为类成员.这对我来说可能更容易,我为此道歉.

• 我该如何申报这个载体？这是对的吗？std::vector<int> *myVector;还是std::vector<int> myVector？
• 我该如何在dealloc中处理这个向量？
• 如何将数组初始化为if？

它是否正确？

if(myCondition)
{
   if(!myVector) //is this correct?
       myVector = new std::vector<int>(); //is this correct? on this i have a error
}

我在我的文档中使用弹性搜索和聚合作为请求.我的聚合是特定字段上的术语聚合.

我希望能够获得所有聚合,但请求只返回我的第10个.我尝试使用弹性搜索滚动,但是它应用于请求而不是聚合,返回的文档滚动得很好,但聚合仍然是相同的.

有没有人有同样的问题？

这是我在java中的请求:

SearchResponse response = client.prepareSearch("index").setTypes("type").setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
                .addAggregation(AggregationBuilders.terms("TermsAggr").field("aggField")).execute().actionGet();

这是我如何得到桶:

    Terms terms = response.getAggregations().get("TermsAggr");
    Collection<Bucket> buckets = terms.getBuckets();

这是一个相当奇怪的结果.我希望这些产量相同.

以下是从数据库中提取excel数据的链接. https://twentius.opendrive.com/files?89038281_muoyg

编辑:用于SUM的列具有NULL单元格.

我正在学习设计模式和它周围的东西(特别是SOLID和Dependency inversion原理),看起来我正在失去一些东西:

遵循DIP规则,我应该能够通过不在类(组合)中创建对象,而是将对象引用/指针发送到类构造函数(聚合)来使类不那么脆弱.但这意味着我必须在其他地方创建一个实例:因此,具有聚合的一个类越灵活,另一个类就越脆弱.

请解释一下我错在哪里.

首先,我知道有类似的问题,但没有一个答案可以解决我的问题.

仔细看看我的代码:

我的Component.js看起来像这样

routes: [
            {
                pattern: "",                //home page
                name: util.Constants.Tile,
                view: util.Constants.Tile,
                viewId: util.Constants.Tile,
                targetAggregation: "pages"
                //targetControl: "idAppControl"
            },
            {
                pattern: "firstExample",
                name: util.Constants.FirstExample,
                view: util.Constants.FirstExample,
                viewId: util.Constants.FirstExample,
                targetAggregation: "pages",
                targetControl : "idAppControl",
                subroutes : [
                    {
                        pattern: "firstExample",
                        name: util.Constants.ExampleMaster,
                        view: util.Constants.ExampleMaster,
                        targetAggregation: "masterPages",
                        targetControl: "idSplitContainerControl",
                    },
                    {
                        pattern: "firstExample/:typeMaster:",
                        name: util.Constants.ExampleSecondMaster,
                        view: util.Constants.ExampleSecondMaster,
                        targetAggregation: "masterPages",
                        targetControl: "idSplitContainerControl",
                        subroutes : [
                            {
                                pattern : "firstExample/:typeDetail:",
                                name : util.Constants.ExampleDetail,
                                view : util.Constants.ExampleDetail,
                                targetAggregation : "detailPages"
                            }
                        ]
                    } …

的背景

我有一个模拟人口数据集.它们具有以下属性

1. 年龄(0-120岁)
2. 性别(男,女)
3. 种族(白人,黑人,西班牙裔,亚洲人,其他)

df.head()

   Age  Race  Gender  in_population
0   32     0       0              1
1   53     0       0              1
2   49     0       1              1
3   12     0       0              1
4   28     0       0              1

还有另一个变量将个体标识为"In_Population"*,它是一个布尔变量.我在pandas中使用groupby将3个属性的可能组合分组,通过对每个可能类别的人中的"In_Population"变量求和来计算计数表.

有2个性别*5个种族*121个年龄= 1210个可能的群体,每个人口中都会受到影响.

如果特定年份中的特定人群没有成员(例如0岁男性"其他"),那么我仍然希望该组显示在我的分组数据框中,但计数为零.这在以下数据样本中正确发生(Age = 0,Gender = {0,1},Race = 4).在这方面没有"其他"零岁的孩子

grouped_obj = df.groupby( ['Age','Gender','Race'] )
groupedAGR  = grouped_obj.sum()
groupedAGR.head(10)

                 in_population
Age Gender Race               
0   0      0                16
           1                 8
           2                63
           3                 5
           4                 0
    1      0                22
           1                 4
           2                64
           3 …

我正在使用Pandas来构建和处理数据。这是我的DataFrame：

我按分钟将许多日期时间分组，然后进行汇总，以便按分钟获得“比特率”分数的总和。这是我拥有此数据框的代码：

def aggregate_data(data):

    def delete_seconds(time):

        return (datetime.datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')).replace(second=0)


    data['new_time'] = data['beginning_time'].apply(delete_seconds)
    df = (data[['new_time', 'bitrate']].groupby(['new_time'])).aggregate(np.sum)

    return df

现在，我想用5分钟作为存储桶来执行类似的操作。我想将我的约会时间按5分钟进行分组，然后做一个平均数。..这样的事情：

df.groupby([df.index.map(lambda t: t.5minute)]).aggregate(np.mean)

想法？谢谢 ！