counter是 colletions内的一个类 可以理解为一个简单的计数 import collections str1=['a','a','b','d'] m=collections.Counter(str1) print(m) str2=['你','好','你','你'] m1=collections.Counter(str2) print(m1) 器,可以统计字符出现的个数,例子如下 输出: Counter({'a': 2, 'b': 1, 'd': 1}) Counter({'你':

1.简单的,按月统计数量 SELECT CREATE_DATE, DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month , COUNT(*) AS sum FROM pt_user GROUP BY month; 2.按月累加统计数据 SELECT a.month, SUM(b.total) AS total FROM ( SELECT DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month, SUM(sum) AS total FR

SELECT DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") AS dates,COUNT(*) FROM t_diary GROUP BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") ORDER BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") DESC ;releaseDate 日期 t_diary表名 DATE_FORMAT();按照格式对某个日期操作ORDER BY 排序

用python实现简单EXCEL数据统计的实例 下面小编就为大家带来一篇用python实现简单EXCEL数据统计的实例.小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧 任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码:     import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = w

python数据结构之二叉树的统计与转换实例 这篇文章主要介绍了python数据结构之二叉树的统计与转换实例,例如统计二叉树的叶子.分支节点,以及二叉树的左右两树互换等,需要的朋友可以参考下 一.获取二叉树的深度 就是二叉树最后的层次,如下图: 实现代码: 代码如下: def getheight(self):         ''' 获取二叉树深度 '''         return self.__get_tree_height(self.root)     def __get_tree_he

date: "2020-10-18T22:39:27+08:00" title: "hugo不蒜子统计数量" tags: ["不蒜子"] categories: ["不蒜子"] 官方文档地址 http://busuanzi.ibruce.info/ http://ibruce.info/2015/04/04/busuanzi/ 添加位置 hugo themes/layouts/partials/footer.html <

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一个文档<新增访客数量MR统计之数据库准备> 首先将MR数据输出到MySQL 创建TransformerOutputFormat和ICollector,文件位置如下: 完成ICollector的代码 完成TransformerOutputFormat代码如下: 自定义的数

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我们平时所说的埋点,可以大致分为两部分,一部分是统计APP页面访问情况,即页面统计:另外一部分是统计APP内的操作行为,及自定义事件统计. 一.页面统计 页面统计,可以统计应用内各个页面的访问次数(PV),访问设备数(UV)和访问时长,以及各页面之间的流向关系. 1.1 页面访问数 页面访问次数,即当前页面的被访问的次数,即浏览量PV:举例:首页,访问次数,1000次: 页面访问人数,即访问该页面的活跃用户数,即独立访问数UV:举例:首页,访问人数,100次: 1.2 页面访问时长 页面访问时长

问题:做测试的朋友们经常会用到xmind这个工具来梳理测试点或写测试用例,但是xmind8没有自带的统计测试用例,其他版本的xmind有些自带节点数量统计功能,但也也不会累计最终的数量,导致统计测试工作量比较困难. 解决方法:利用python开发小工具,实现同一份xmind文件中一个或多个sheet页的用例数量统计功能. 一.源码 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'zhongxintao' import tkin

#!/usr/bin/python #-*- coding: utf- -*- import os import re rawfile = '/var/log/auth.log' def rawparse(rawfile): ipdict = {} fhandle = open(rawfile,'r') regexp = re.compile('\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}') for line in fhandle: result = regexp.fi

这里可能会用到字典的知识, 字典主要是用来存储最后的统计结果. 字典的用法:http://www.runoob.com/python/python-dictionary.html https://www.cnblogs.com/RENQIWEI1995/p/7931374.html 关于统计的网站:https://blog.csdn.net/wenqiwenqi123/article/details/78116544 https://www.cnblogs.com/lxs1314/p/72363

pandas和SQL数据分析实战视频教程 https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006383008&share=2&shareId=400000000398149 统计excel  C列 化学  和D列 补充申请  两个条件药品数量 程序优势在于批量统计,把参数写到excel里,行为单位 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 7 08:

dao: /** * 统计商家的案例数量 * * @param shopId * @return */ long countByShopId(Long shopId); @Override public long countByShopId(Long shopId) { return super.getSessionTemplate().selectOne(getStatement("countByShopId"), shopId); } mapper: <select id=&

任务: 用python时间简单的统计任务-统计男性和女性分别有多少人. 用到的物料:xlrd 它的作用-读取excel表数据 代码: import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('demo.xlsx') #打开excel数据表 SheetList = workbook.sheet_names()#读取电子表到列表 SheetName = SheetList[0]#读取第一个电子表的名称 Sheet1 = workbook.sheet_by_index(0)

一.CASE WHEN THEN ELSE END 使用用法. 在用sql语句统计某字段的某种状态的出现的次数,可以考虑用到 CASE WHEN THEN ELSE END 使用用法.当数据量过于庞大,不建议使用. 范例: SUM( CASE WHEN state=0 THEN 1 ELSE 0 END )as deade 二. to_char 将时间戳转为日期格式 , 具体使用情景是可以通过 GROUP BY 聚合 范例: to_char(to_timestamp(add_time), 'YY

一.实验目的: Insert插入表中相同的行数量,不同的列数量,通过10046 和autotrace工具对比查看逻辑读.物理读.time数据,并得出相应结论 二.测试 2.1测试流程: =>[为尽可能满足测试数据可靠性,提前准备好操作流程] =>实验数据及环境的准备: #目标端环境准备:授予用户yang表空间的使用权限. 转储目录的创建及读写权限授予给yang用户 及 开启autotrace工具的权限 #源库使用数据泵导出一张表的测试数据,操作系统命令scp远程传输至目标端,目标端使用Impd