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dataframe可视化操作 pyplot express 示例 ## 使用pyplot expressimport plotly_express as pxfig = px.scatter(df_v1, x="ds", y="订单组数")fig.update_yaxes(rangemode="to 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:51
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Python将hive的table表转成dataframe 一步到位，代码如下： from pyhive import hiveimport pandas as pddef hive_read_sql(sql_code): connection = hive.Connection(host='10. 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:50
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60分钟内连续购买 背景，需要统计下单老板，在60分钟内是否有多个大神提供服务，运营针对性做活动，方便老板下单； SQL思路 step1 解析 用户肯能对一个大神重复下单，因此先聚合； 使用笛卡尔积，一对多实现，用户下单时间差； 代码统计如下 with tmp_da_trade_order as ( 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:35
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SQL在业务中使用if存在的问题 if(true,'1','0') 在sql中 if 是非此即彼的选择，因此使用时需要注意业务问题： 举例： 判断用户是否新注册或者老注册用户 select tb.*,if(t_user.user_id is not null,'新注册用户','老注册用户') as 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:34
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with-SQL 语句使用 With 暂时不支持在Mysql中使用，但是可以在hive，odps中使用； with 语句的有点： with 语句相当于建立了一张临时虚拟表，但是不会被物理创建； with 语句，可以将业务接耦，每一个with语句，单独成为一个子模块，最后使用基础表将它们串联起来； 示 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:34
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SQL的case when 不可重叠； SQL的case when 其子条件是互斥的，如果存在重叠，就会优先排定前面的； 如果需要重叠，暂时就不用case when ，可以直接用union all 解决； BUG 重现； select * ,case when ds between '2020112 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:33
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运营需求拆解： 单一复购率公式（按周计算，需要计算从4.1-8.4的数据）： 分子：本周和上周对同一商户都下过单的人数 分母：上周下过订单的总人数 注：需要考虑到可疑订单，即刷单的状况 需求拆解：难点在与分子计算； 需求进一步拆解：本周和上周对同同一商户下过单，则可以理解为用户的复购； 可以把用户和 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:32
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SQL编辑器 SQL编辑器重点推荐navicat编辑器，文末附上mac，wins下载地址; 关于 Navicat “Navicat”是一套可创建多个连接的数据库管理工具，用以方便管理 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite、SQL Server、MariaDB 和/或 Mong 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:32
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用户在IM首次发送消息，到接收消息的时效问题？ 场景：响应时效问题 示例 解决办法: 按照group组 和 type 分组，选取rn=1就可以圈定 首次发送和首次接收问题； 使用lead函数，即可获取下一次回复时间 答案如下 select ds ,type ,msg_timedate ,msgtim 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:31
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该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2022-02-09 19:30
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