使用Elasticsearch计算不同值的数量
我正在学习 ElasticSearch，想要计算不同值的数量。目前我可以计算值的数量，但无法计算不同的值。 这是示例数据：curl http://localhost:9200/store/item/ -XPOST -d '{ "RestaurantId": 2, "Restauran...
组合：使用特性避免转发函数？
假设我们有两个类，A和B。当使用合成来模拟"拥有"或"以...方式实现"关系（例如B拥有A），与继承相比的缺点之一是B不包含它需要的A的公共功能。为了获得对A公共函数的访问权限，需要提供转发函数（与继承相反，在继承中，B将继承A的所有公共函数）。 举个更具体的例子，假设我们有一个Person...
UML类图中的接口聚合
通常在接口之间放置聚合关联吗？ 例如： 在这里，我觉得一个聚合关联是多余的。接口之间的聚合关联更重要，因为这是类的客户端将使用的。BMW 和 LuxuryWheel 将始终通过 ICar 和 IWheel 使用。但是，ICar 并没有真正聚合 IWheel，因为它是一个接口并不包含任何...
在SQL中，计算具有大于或等于另一列的值的行数
我有一个带有两列的表格：一对夫妻的ID和该夫妻的“分数”数量。 我想要一个结果，该结果列出了每个值为x时具有x或更多分数的夫妻数量。 因此，我的输入如下： | couple_id | num_marks | |-----------+-----------| | 9 | ...
限制聚合范围为筛选结果
给定一组在一个字段中具有特定值的文档，我想知道有多少文档在第二个字段中具有每个值。 我尝试使用以下查询中的术语聚合来实现：{ "size": 0, "filter": { "term": { "field1": "value" ...
Pyspark数据帧插补 -- 根据指定条件用列平均值替换未知和缺失的值。
给定一个Spark数据框，我想基于该列的非缺失和非未知值计算出该列的均值。然后我想使用这个均值来替换该列的缺失和未知值。 例如，假设我正在处理以下内容： - 名为df的数据框，每个记录表示一个人，所有列都是整数或数字 - 名为age（每个记录的年龄）的列 - 名为missing_age的列...
C++：关联、聚合和组合
我开始学习OOAD，但是我很难找到一个用C++编写的代码示例，说明如何在程序中实现Association、Aggregation和Composition。（到处都有一些帖子，但它们都与C#或Java有关）。我确实找到了一两个示例，但它们都与我的教练的指示相冲突，我感到困惑。 我的理解是： A...
如何在R中使用聚合函数
您好，我可以帮助您如何正确使用R中的聚合函数吗？ 我有这样的数据： SPORT FLOWS [1,] "Other" "1" [2,] "Other" "1" [3,] "Other" "1" [4,] "Other" "1" [5,] "Other2" "1" [6...
Django 聚合查询：仅返回 Sum 的值？
我有一个支付值列表，想要显示支付的总额。我已经使用聚合和 Sum 来计算这些值的总和。问题是，我只想打印出总值，但是聚合会打印出：{'amount__sum': 480.0} （其中480.0是添加的总值）。 在我的视图中，我有： from django.db.models import...
在Pandas的groupby中，"transform"和"aggregate"是两个常用的操作。它们都用于对数据进行分组计算，但在具体的实现和结果上有所不同。 "Transform"操作会将每个分组的计算结果应用到原始数据的每一行上，返回一个与原始数据相同大小的结果。这意味着每一行都会被分组计算所影响，而不会改变数据的形状。 相比之下，"Aggregate"操作会将每个分组的计算结果应用到整个分组上，返回一个汇总的结果。这意味着数据的形状可能会发生变化，例如通过计算平均值、求和等操作得到一个单一的值。 因此，如果你想要对每一行进行分组计算并保持数据的形状不变，可以使用"transform"操作。而如果你想要对整个分组进行汇总计算并得到一个单一的结果，可以使用"aggregate"操作。
当对Pandas DataFrame进行分组时，我应该何时使用transform，何时使用aggregate？它们在实际应用中有何不同，你认为哪个更重要？