悅光陰

摘要： 前言：最近在項目中用到Fabric Warehouse，于是學習了關(guān)于Fabric Warehouse的快照隔離的知識點，整理成本文，希望對讀者有所幫助。 Fabric Warehouse只支持快照隔離，這是強制執(zhí)行的，且不能修改隔離級別，還是默認省略SET ISOLATION SNAPSHOT 語 閱讀全文

摘要： 前言：關(guān)于SQL Server的快照隔離，我學到一些新的知識點，于是整理一篇續(xù)文。 樂觀控制模式假定阻塞很少，并使用行版本來避免大多數(shù)鎖定和阻塞。當嘗試修改數(shù)據(jù)時，這些行的原始數(shù)據(jù)（在此修改操作之前，且是已提交的數(shù)據(jù)）會被復制到 tempdb 并賦予事務序列號，此操作稱為寫時復制 (Copy on 閱讀全文

摘要： 大齡報表工程師自學Python 閱讀全文

摘要： 所謂模型的關(guān)系，是模型中的兩個表，通過兩個列建立的連接。關(guān)系的用途，是把過濾器從一個表傳遞到其他表。過濾器傳遞的方向，是關(guān)系的方向；過濾器傳遞的路徑，是由兩個表之間相關(guān)聯(lián)的兩列組成的。表，表之間的關(guān)聯(lián)，以及關(guān)聯(lián)的方向，也構(gòu)成了數(shù)據(jù)模型。因此，對于一個數(shù)據(jù)模型來說，關(guān)系傳播的路徑是確定的，這意味著，過 閱讀全文

摘要： 原文：Nested grouping using GROUPBY vs SUMMARIZE EVALUATE ADDCOLUMNS ( VALUES ( 'Product Category'[Category] ), "Max SubCat Avg Price", CALCULATE ( MAXX 閱讀全文

摘要： 原文：Introducing SUMMARIZECOLUMNS FilterTable參數(shù)是一個表達式，用于定義返回數(shù)據(jù)行的基表。如果所有Expression參數(shù)的值都是Blank，那么這一行不會包含在返回值中。 建議用SUMMARIZECOLUMNS來代替SUMMARIZE函數(shù)，和ADDCOLUM 閱讀全文

摘要： 原文：Best practices using SUMMARIZE and ADDCOLUMNS 在實踐中，可以用SUMMARIZE添加分組列，而用ADDCOLUMNS添加計算列。 ADDCOLUMNS( SUMMARIZE( <table>, <group by column>,... ), <c 閱讀全文

摘要： 下面列出的5個表函數(shù)，都是DAX中用于做分組聚合的函數(shù)。 ADDCOLUMNS(<table>, <name>, <expression>[, <name>, <expression>]…) SELECTCOLUMNS(<Table>, [<Name>], <Expression>, [<Name> 閱讀全文

摘要： 創(chuàng)建Field Parameter時，第一列是參數(shù)名稱，第二列是NAMEOF，第三列是參數(shù)的順序，從第四列開始，都是對前散列的分組。 1，F(xiàn)ield Parameters 的層次結(jié)構(gòu) 2，F(xiàn)ield Parameter的分組 把多個列設(shè)置到一個組中 文檔： Power BI Field Parame 閱讀全文

摘要： 原文：Nested grouping using GROUPBY vs SUMMARIZE GROUPBY函數(shù)的作用是根據(jù)輸入的表進行數(shù)據(jù)聚合，輸入的表可以是表表達式，也就是說，GRUOPBY的參數(shù)可以是一個動態(tài)查詢返回的表，也就是說GROUPBY函數(shù)可以用于嵌套聚合的情況。但是，GROUPBY 不 閱讀全文

摘要： 本人是C#小白，這里摘抄并整理了兩位大神的文章： Newtonsoft.Json筆記 -JToken、JObject、JArray詳解 Json 基于類 Newtonsoft.Json.Linq.JToken的應用簡介 簡單介紹如何使用Newtonsoft.Json類庫和操作Json對象，這里主要介 閱讀全文

摘要： 簡單來說，如果多個Report共用一個Dataset，那么這個Dataset是共享數(shù)據(jù)集。每當共享Dataset刷新后，任何引用這個Dataset的Report都會自動刷新，這也是共享數(shù)據(jù)集的一個優(yōu)點。 共享數(shù)據(jù)集的一個重要作用，是把后端（建立數(shù)據(jù)集）的任務從整個報表開發(fā)流程中分離出來，后端只需要把 閱讀全文

摘要： EARLIEST和EARLIER函數(shù)只用于行上下文中，并且主要用于計算列的行上下文中。行上下文的作用是迭代，逐行掃描表，并且不會篩選數(shù)據(jù)。 EARLIER函數(shù)用于訪問外層行上下文，即使用外層行上下文，而不是最內(nèi)層的行上下文檢索列的值。 EARLIER(<column>, <number>) EARL 閱讀全文

摘要： 簡單的說，當ALL用作表函數(shù)時，忽略應用到表上的任何過濾器，并返回數(shù)據(jù)表；當ALL用作CALCULATE和CALCULATETABLE函數(shù)中修飾器時，ALL函數(shù)從擴展表中移除已經(jīng)應用的過濾上下文。 注意自動存在（auto-eixist）對ALL()函數(shù)的影響。 正常情況下，包含 ALL() 函數(shù)的 閱讀全文

摘要： LOOKUPVALUE函數(shù)用于根據(jù)一個或多個搜索條件，從另一個表中獲取一個或0個值。LOOKUPVALUE運行在行上下文中，根據(jù)當前表中的當前行，從另一個表中查找條件相等的行，查找不需要兩個表之間存在關(guān)系，搜索結(jié)果也不受過濾條件的影響。當兩個表之間存在關(guān)系時，考慮使用RELATED函數(shù)，因為RELA 閱讀全文

摘要： DAX 中的 SUMMARIZE 函數(shù)功能強大，但同時也很難使用，它可用于執(zhí)行表之間的分組和連接。不幸的是，它在計算聚合值時存在一些眾所周知的性能問題。除了性能之外，SUMMARIZE 的計算限制是它無法聚合在查詢本身內(nèi)動態(tài)計算的值。 一，SUMMARIZE函數(shù)的限制 例如，考慮以下查詢，它應該為每 閱讀全文

摘要： 原文：All the secrets of SUMMARIZE 作為一個查詢函數(shù)，SUMMARIZE 執(zhí)行三個操作： 它可以按表本身或相關(guān)表的任何列對表進行分組； 它可以創(chuàng)建新列，在行上下文和過濾上下文中計算表達式； 它可以產(chǎn)生不同級別的小計（subtotal）。 在 SUMMARIZE 的三個主要 閱讀全文

摘要： 前言：最近想學習計算機視覺，于是在朋友的推薦下選擇OpenCV進行學習，用一個合集來記錄本人的學習筆記。 OpenCV下載地址：http://opencv.org/downloads.html，根據(jù)操作系統(tǒng)選擇合適的安裝包。本文使用的是OpenCV-3.4.16的Windows版本，Visual S 閱讀全文

摘要： 通過groupby分組數(shù)據(jù)之后，可以對每個分組的數(shù)據(jù)進行聚合運算、轉(zhuǎn)換操作，或應用函數(shù)。 一，聚合操作 對拆分之后的數(shù)據(jù)進行聚合，對于DataFrame進行聚合操作，主要使用aggregate()函數(shù)，可以簡寫為agg()： DataFrameGroupBy.aggregate(func=None, 閱讀全文

摘要： 在清理文本數(shù)據(jù)時，對pandas Series（序列）可以使用map函數(shù)，所有的字符串都可以應用字符串函數(shù)或正則表達式，但是如果存在NA，就會報錯。為了解決這個問題，Series有一些可以跳過NA值的字符串操作方法，這可以通過Series的str屬性來訪問。 s1 = pd.Series(['Mou 閱讀全文