Рядовки когда собирать: Грибы рядовки (дорожки): как собирать и солить? | Светлана Голенко

Содержание

Пять самых вкусных и полезных зимних грибов

+ A —

«МК» узнал, что можно найти у нас в лесах под снегом

Многие полагают, что грибной сезон заканчивается с наступлением первых заморозков. На самом деле, продвинутые грибники не прекращают тихой охоты в Средней полосе России до середины зимы, а, если повезет, то и до февраля. «МК» узнал пятерку зимних грибов, которые можно встретить в лесах Подмосковья и соседних областей даже под снегом.

Рядовки. В Подмосковье встречается огромное количество рядовок, и большинство из них относится к категории условно съедобные. В конце осени начинается слой фиолетовой рядовки. Её легко отличить по цвету и по запаху — пахнет она, как цветочный парфюм. Этот гриб можно жарить, тушить, солить и мариновать. Чтобы сохранить его цвет, можно добавить в рассол или маринад немного лимонной кислоты.

Считается, что фиолетовая рядовка обладает сахароснижающими свойствами и регулирует уровень калия в крови. В прошлых веках её использовали в лечении сахарного диабета. Современные фунготерапевты также рекомендуют её людям с повышенным уровнем глюкозы — только, конечно, не в солёном или маринованном виде, а, например, в сушеном. Порошок из сушеной синюшки (народное название) можно добавлять в супы, соусы и вторые блюда. 

Гораздо известнее грибникам продвинутого уровня рядовка серая и рядовка зелёная. Но тут есть ряд нюансов. Рядовкой серой называют сразу несколько представителей этого грибного рода: землистую (народное название «мышата»), штриховатую («серушки») и заостренную. Самой вкусной считается рядовка штриховатая, однако несколько лет назад исследователи предположили в ней наличие токсина. Впрочем, как рассказал «\МК» Известный миколог Михаил Вишневский, недавно гриб полностью реабилитировали. А вот — внимание! — рядовка заострённая, внешне очень похожая на штриховатую, относится к классу ядовитых.

Различие грибов может быть настолько не очевидным, что спутать их может даже опытный грибник. Поэтому специалисты советуют проявлять крайнюю осторожность при сборе этого вида грибов.

Ещё один популярный у нас гриб — рядовка зеленая или зеленушка. Эти грибы могут расти даже под небольшим слоем снега, они отличны для засолки и маринада. У зелёной рядовки тоже есть несъедобный (а по некоторым данным, ядовитый двойник) — рядовка серная. Отличить ее можно по меньшему размеру, серно-лимонной яркой окраске, желтой мякоти, горькому вкусу и плохому запаху. Поэтому если вы решите собирать зеленушку, первый раз это лучше делать в компании грибника-профи.

Строфария сине-зеленая гриб из разряда «на лицо ужасная, добрая внутри». На самом деле гриб фантастически красив, но его кислотный голубой или изумрудный оттенок и внешний вид вызывает ассоциации с избушкой бабы Яги и словом «поганка». В некоторых источниках строфарии сине-зеленые даже называют галлюциногенами, но на самом деле это не имеет никакого отношения к истине.

Гриб не содержит в себе ничего дурного, напротив — он абсолютно съедобен. Хорош в жарке и засолке. Если вас, конечно, не смущает его вид. 

Фламмулина бархатистоногая (зимний опенок) — самый ценный гриб нашей средней полосы. И дающий самый долгие урожаи: фламмулина может вегетировать до минус 10 по Цельсию, и в теплые зимы в Подмосковье ее можно встретить даже в середине января. Этот вид имеет и другие названия и широко распространен в Азии (Японии и Южной Корее), жители этих стран давно по достоинству оценили вкусовые и целебные свойства фламмулины, но у нас он известен не столь широко.

Фламмулину ценят за нежный вкус и массу полезных свойств. На поверхности её шляпки ученые обнаружили вещество пол названием фламмулин, которое, предположительно, может обладать онкопротективными свойствами. Поэтому микологи рекомендуют гриб не мыть, благо, растет зимний опенок на деревьях и редко собирает загрязнения. Встретить фламмулину у нас можно с октября по январь, гриб предпочитает буреломы. Гриб настолько полюбился ценителям, что в соцсетях даже созданы сообщества любителей зимнего опенка.

Вешенка — ещё один ценный древесный гриб нашей полосы. В лесах столичного региона встречается несколько видов вешенки, но самой вкусной считается вешенка устричная. Как говорится, если повезет с деревом, можно набрать сразу килограммов десять этого лакомства. И, разумеется, вкус дикой вешенки сильно отличается от вкуса искусственно выращенной, которую продают в наших магазинах.

Гигрофоры. В наших лесах встречается несколько представителей этого семейства. Наиболее распространены гигрофор поздний и гигрофор оливково-бурый. В народе эти грибы зовут сластенами — и не случайно. Гриб имеет нежный сладковатый вкус, из него получаются ароматные супы, прекрасное жаркое. Кроме того, эти грибы можно замораживать и заготавливать на зиму. Многие грибники считают их деликатесами. Если же говорить о пользе для здоровья, то считается, что гигрофоры благотворно влияют на центральную нервную систему и улучшают пищеварение. Замена гигрофорами мяса способствует снижению риска развития ожирения и сахарного диабета 2 типа.

Это — далеко не все грибы, которые можно встретить у нас до холодов, поэтому не спешите убирать свои корзинки.

Рядовка фиолетовая – прекрасный позднеосенний гриб

 

В народе рядовку фиолетовую

называют «синичкой», синенькой», «васильком», «синеножкой» и «синюшкой». Не все грибники знакомы с этим очень вкусным грибом, который осенью появляется не только в лесу, но и в парках, садах и на приусадебных участках.

Рядовка фиолетовая

Описание рядовки фиолетовой

Рядовка фиолетовая (Lepista nuda) – условно-съедобный пластинчатый гриб семейства Рядовковые. В молодом возрасте он имеет слегка-выпуклую (до 14 см в диаметре) мясистую шляпку, которая вскоре становится плоской. У старых грибов она бывает слегка вогнутой. Тонкие края шляпки обычно загнуты книзу.

Рядом со взрослой рядовкой фиолетовой часто вырастает крошечная с выпуклой шляпкой

Основная окраска всех частей рядовки (гладкой поверхности шляпки, пластинок и ножки) фиолетовая. Интенсивнее у молоденьких грибочков. По мере взросления рядовка приобретает слабо-бурый, а иногда и коричневатый оттенок. Однако именно фиолетовая окраска остаётся неизменным признаком гриба.

Пластинки шляпки фиолетовые. По мере роста расстояние между ними увеличивается, пластинки светлеют. У взрослых и старых грибов они могут стать лилово-бурыми.

Светло-фиолетовая ножка рядовки фиолетовой плотная, у молодых плодовых тел цельная. Она имеет заметное утолщение в основании. У старых грибов ножка становится ровной и рыхлой. Тонкие беловатые нити у основания ножки извлечённой из земли рядовки фиолетовой – это следы мицелия.

Ножка рядовки фиолетовой

Запах светло-фиолетовой мякоти зависит от места роста гриба. Мне всегда попадались рядовки с насыщенным грибным ароматом. Некоторые грибники определяют его как мучнистый, парфюмерный, фруктовый и даже анисовый. Такой запах действительно бывает у грибов, собранных в некоторых местах.

Где и когда вырастает рядовка фиолетовая

Нередко грибники принимают этот вкусный съедобный гриб за поганку и проходят мимо него. Натолкнуться на скопления рядовки фиолетовой можно в хвойных, лиственных и смешанных лесах, на местах вырубок и в парках. Там, где есть перепревший лиственный опад или мох-сфагнум. Порой она вырастает в траве вдоль заборов. Рядовка фиолетовая может появляться даже под декоративными и плодовыми деревьями, кустарниками, в огородах и на компостных кучах. Но больше шансов набрать много рядовок в еловых лесах.

Одиночные грибы – редкость. Скорее всего, это часть сообщества рядовок. Нередко «ведьмины кольца» («ведьмины круги») диаметром от одного до шестидесяти метров бывают столь плотными, что собранными грибами можно заполнить не одну корзину.

У нас на участке этой осенью рядовки фиолетовые были найдены на опавших листьях деревьев, которые я летом и в начале осени сгребала к лиственнице. Подсыпала туда и скошенную траву, сосновые и еловые иголки.

Разлагающаяся органика является хорошим питанием для грибов-сапрофитов, к числу которых принадлежит рядовка фиолетовая.

Рядовка фиолетовая предпочитает места с перепревшей травой и листьями

Время сбора рядовки фиолетовой – осень и поздняя осень. Этот гриб не боится осенних заморозков, поэтому его можно собирать вплоть до начала зимы. Его находят даже в мрачный период предзимья.

Грибы-двойники рядовки фиолетовой

Рядовка фиолетовая не имеет явных грибов-двойников. Её можно спутать лишь с несколькими съедобными рядовками. Например, с фиалковой, грязной (сорной) и двухцветной. Представляет опасность рядовка заострённая (мышиная), которая считается ядовитой. Однако этот серовато-пепельный гриб с удлинённой беловатой ножкой и заострённым бугорком на шляпке больше похож на рядовку серую, а не на рядовку фиолетовую.

Есть сходство с редким паутинником фиолетовым, занесённым в Красную книгу. Это условно-съедобный гриб, встретить который удаётся не каждому. Паутинник бело-фиолетовый (съедобный гриб низкого качества) на ножке имеет следы шелковистого покрывала. Несъедобный паутинник козий отпугнёт не только своим видом, но и неприятным ацетиленовым запахом.

Рядовка фиолетовая – вкусный условно-съедобный гриб

Рядовка фиолетовая – вкусный и полезный для здоровья гриб, богатый растительным белком. Она содержит ряд витаминов (C, D, тиамин, рибофлавин, фолиевую кислоту и др.) и микроэлементов (селен, марганец, кальций, медь, фосфор, калий и др.), поэтому считается лечебной. Рядовке фиолетовой приписывают способность снижать уровень сахара и повышать иммунитет человека.

Рядовку фиолетовую солят, маринуют, варят, жарят и даже сушат. Нельзя забывать, что это условно-съедобный гриб, то есть он нуждается в дополнительной обработке. Для рядовки рекомендуется не вымачивание, а предварительное отваривание. Оно не ухудшает вкуса готового блюда, но уменьшает риск получить расстройство желудка.

Рядовка фиолетовая — это условно-съедобный гриб, который рекомендуется предварительно отваривать

Рядовка фиолетовая хороша в жульенах. Её можно запечь под сыром или добавить в пироги. Я готовлю её так: предварительно отвариваю очищенные грибы в течение 5 – 10 минут, после чего сливаю воду и промываю чистой холодной водой. После этого отправляю грибы в морозильник или тушу с луком в течение 25 – 30 минут. Время от времени подливаю в сковородку воду. В конце добавляю сметану, досаливаю. Получается невероятно вкусное блюдо с приятным грибным ароматом.

Рядовка фиолетовая идёт в засолку. Я предпочитаю горячий способ. Начинаю с того, что отвариваю подготовленные грибы в солёной воде в течение 5 минут, потом сливаю весь отвар и промываю рядовки под водой из крана. Нужно учитывать, что гриб сильно уваривается. Снова варю грибы в солёной (по вкусу) воде около 25 минут. За 5 минут до окончания варки добавляю специи: лавровый лист, гвоздику и несколько горошин душистого перца. Выливаю в дуршлаг, после чего перекладываю грибы в пластиковый контейнер с крышкой. При необходимости досаливаю. Кладу укроп или сельдерей (можно из морозильника), нарезанный ломтиками чеснок и острый перец. Закрываю контейнер крышкой и несколько раз хорошо встряхиваю. Так, чтобы грибы смешались с приправами. Ёмкость держу в течение десяти дней в холодном месте (холодильнике или в подвале). За это время грибы просаливаются. Перед подачей на стол заправляю нарезанным тонкими кольцами репчатым луком (вкуснее белым) и ароматным подсолнечным маслом.

Статьи по теме:

© Сайт «Подмосковье», 2012-2021. Копирование текстов и фотографий с сайта pоdmoskоvje.cоm запрещено. Все права защищены.

 

какие грибы собирать в татарстанских лесах с сентября по ноябрь

Белый, рядовка и зимний опенок: осенний набор грибника

В Татарстане прошли осенние дожди, если погода будет теплая — снова стоит ждать появления грибов. Причем не только осенних, до начала октября плодоносят и летние виды — подберезовики, подосиновики и белые. Также возможна еще одна волна груздей.

Сейчас в лесах республики начинают появляться и осенние виды грибов. Особенность нынешнего сезона состоит в том, что из-за достаточно холодного лета те же осенние опята, которые обычно появляются только осенью, на этот раз начали плодоносить в июле. Это связано с низкой среднесуточной температурой в летние месяцы. Теперь же стоит ждать еще одной волны осенних опят.

Еще одним подарком осени станет плодоношение рядовки — съедобного гриба с высокими вкусовыми качествами. Как понятно из названия, такие грибы растут в ряд, иногда кольцами или дугой. Более поздней осенью, в конце октября-начале ноября, когда температура будет совсем низкая, в лесах республики начнет расти зимний опенок.


Грибное «бабье лето» еще впереди

Сейчас в республике установилась не по сезону холодная погода, однако опасаться за грибы не стоит. Это кратковременное похолодание, и «бабье лето» еще никто не отменял. В первой половине сентября на территории Татарстана было достаточно тепло, и многие восприняли это как «бабье лето». Но настоящее «бабье лето» приходит, в лучшем случае, в конце сентября, а обычно — в начале октября.

В этот период будет не слишком жарко, но при этом солнечно и сухо — именно тогда и начнут «просыпаться» осенние грибы. Позднее, при окончательном похолодании, к ним присоединится зимний опенок. Его все чаще стали собирать грибники, которые научились распознавать этот вид благодаря использованию смартфонов и интернета.

Осенние опасности: ядовитая галерина и ложные опята

При сборе опят важно понимать — их легко перепутать с чрезвычайно опасным и ядовитым грибом. Речь идет о галерине окаймленной. В основном она растет на хвойной древесине, поэтому неопытным грибникам стоит воздержаться от сбора опят в смешанных и хвойных лесах. Причем это касается как осенних, так и летних видов опят. Последние стали набирать популярность среди жителей республики благодаря все той же информации из сети.

Тем не менее, при сборе грибов не стоит опираться на картинки из интернета — внешний вид грибов «плавающий» и может существенно меняться в зависимости от конкретных условий произрастания. Точно определить, что за гриб находится перед вами, можно только зная его конкретные признаки.

Например, та же ядовитая галерина, в отличие от опят, не образует крупных скоплений (не более 5-6 плодовых тел). Опята напротив — растут большой «семьей» по 40-100 штук в одном месте. Однако не стоит забывать — всегда бывают исключения, поэтому ориентироваться нужно сразу на несколько признаков.

Существуют и так называемые «ложные опята». Они также могут вызвать отравление человека, хотя и менее тяжелое, по сравнению с галериной.

Осень не предел: что искать в лесу после снега?

В своем росте грибы реагируют на два фактора: наличие влаги в почве, а также температура окружающей среды. Поэтому холодным и дождливым летом в лесу можно найти и осенние виды грибов.

Многие считают, что грибы растут только в летне-осеннее время года, а затем «впадают в спячку» до нового прихода тепла. Однако это не совсем так.

Грибы на территории Татарстана растут круглогодично. Например, зимнему опенку достаточно даже небольшой плюсовой температуры, чтобы начать свой рост. Поэтому он может расти даже в середине января, во время зимних оттепелей.

Еще один поздний съедобный гриб — вешенка обыкновенная, которая появляется в наших лесах на рубеже октября-ноября. Правда, в зимний лес вряд ли стоит идти с корзиной — она почти наверняка останется пустой.

Рядовка мыльная: лучше не собирать

Среди многочисленных объектов, привлекающих внимание любителей «тихой охоты», имеется целый род грибов, называемых рядовками. Всего насчитывается около двух десятков съедобных (и очень неплохих на вкус) разновидностей. Однако к ним не относится рядовка мыльная, которую неопытные грибники могут прихватить по ошибке в лукошко и впоследствии пожалеть об этом. «Врага» нужно знать в лицо! Или же уметь определять по запаху. Поэтому читаем далее!

Гриб рядовка мыльная: описание

Чисто внешне лесная находка кажется весьма соблазнительной. Ее шляпка может достигать в диаметре дюжины сантиметров – настоящий гигант. Окраску рядовка мыльная имеет весьма разнообразную. Чаще всего – бело-серую с легким зеленоватым оттенком. Однако цветовая палитра очень широка, нетрудно наткнуться на «мыльницу» с темно-серой, почти черной шляпкой. В этом случае к ее краю окраска немного светлеет.

Рядовки мыльные — грибы, шляпки которых гладкие, с матовым отливом, хотя особо крупные экземпляры могут обладать чешуйчатой, трещиноватой или войлочной структурой. При этом в молоденький гриб имеет ровный край шляпки, а с возрастом он начинает приобретать волнистость.

Середина у шляпки рядовки мыльной толстая и мясистая, края можно назвать острыми, пластинки либо белые, либо с желтоватым отливом, редкие и тонкие. Мякоть имеет белесый цвет, при повреждении медленно краснеет.

Ножка бледная, порой покрытая темными чешуйками. Чаще всего она имеет цилиндрическую форму, но в отдельных случаях может расширяться книзу.

Место и время произрастания

Рядовка мыльная – гриб очень распространенный и, так сказать, долгоживущий. Первые экземпляры появляются в середине – конце августа, попадаются и в последние дни октября. Причем урожай дают обильный. Предпочитают рядовки песчаные почвы, «дружат» с соснами и елями, поэтому произрастают в хвойных, в крайнем случае смешанных лесах с преобладанием все же хвойных пород.

О съедобности

Откровенно ядовитой рядовку мыльную назвать будет несправедливо. Отравиться ею насмерть практически невозможно. Но гриб имеет неприятную особенность: он отчетливо и ярко пахнет хозяйственным мылом. Еще тем, советских времен. Потому-то и считается несъедобной рядовка мыльная. Рецепт ее приготовления все же существует: готовить только с другими, более приятными дарами леса, в общую кучу закладывать в небольших количествах, и перед засолкой варить в трех-четырех водах, безжалостно их сливая.

Впрочем, помогает это мало. Мыльный «аромат» чересчур устойчив. Некоторые грибники даже уверены в том, что при варке он только усиливается.

Кроме того, есть сведения, что сама по себе мякоть на вкус горькая. Частично она устраняется при варке. Но в сопровождении отчетливого аромата поедание грибов по-прежнему удовольствия не доставляет.

Признаки передозировки

Если рядовки мыльной съесть слишком много, тошнота и рвота вам обеспечены. Лучше уж побродить по лесу подольше и поискать более симпатичные и безопасные грибы. Питаться «мыльницами» имеет смысл только при выживании в дикой природе заблудившимся туристам. В более цивилизованных условиях грибники эту разновидность игнорируют.

Альтернативное применение

Зато с точки зрения медицины и фармакологии грибы рядовки мыльные имеют очень интересные и перспективные свойства. Исследования показали, что их мякоть содержит ряд полисахаридов, проявляющих противоопухолевые свойства. Есть данные, что саркома экстрактом рядовки мыльной подавляется на 70 процентов, а карцинома Эрлиха – на 60%.

Кроме того, рядовка мыльная, как выяснилось, способна оказывать мощное антиоксидантное воздействие и противостоять некоторым болезнетворным бактериям. Так что, может быть, гриб найдет свое применение в официальной медицине.

Главное – не перепутать

При встрече с рядовкой мыльной не стоит немедленно отворачиваться. Неопытные грибники нередко путают с нею вполне съедобные разновидности рода. Тем более, что мыльный запах ощущается далеко не всеми (во всяком случае, до начала варки гриба). Особенно это касается новичков, чье обоняние притуплено вследствие пристрастия к табаку или простуды.

Условно-съедобная бурая рядовка очень похожа на мыльную и по окрасу, и по внешним абрисам. И тут уж остается ориентироваться на запах, который более сильно проявляется при надломе шляпки. Если пахнет грибами – смело кладите в корзинку.

А полностью съедобная серая штриховатая рядовка при довольно сильном сходстве с мыльной украшена по шляпке темными прожилками радиального направления, хорошо заметными при близком рассмотрении.

Если вы все же сомневаетесь в качестве добычи, собранной на «тихой охоте», сведите близкое знакомство с опытными грибниками. Они не только «влет» определят, какая из найденных рядовок относится к мыльным, но и обнаружат другие подозрительные экземпляры среди содержимого вашего лукошка.

Удачной вам «охоты» и отсутствия ошибок при сборе грибов!

По грибы да по ягоды

МОСКВА, 13 августа 2019 г. Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ) представляет данные опроса о том, сколько россиян и как часто увлекаются сбором грибов и ягод, а также сколько урожая им удалось собрать в разгар грибного сезона.

Сбором грибов и ягод занимается почти половина россиян (48%), причем за последние восемь лет популярность собирательства выросла (c 44% в 2011 г.).

Наши соотечественники больше любят собирать грибы (39%), чем ягоды (32%). На рыбалку ходит 23% опрошенных, собирают травы 8%, а охотятся — 4%.

Наиболее популярен сбор грибов среди мужчин (46%). Большинство женщин не занимаются собирательством, рыбалкой или охотой (53%). Любят собирать грибы люди среднего возраста от 35 до 44 лет (44%) и от 45 до 59 лет (45%), а равнодушны чаще других к собирательству, охоте и рыбалке респонденты в возрасте старше 60 лет (55%). Самые заядлые грибники живут в Москве и Санкт-Петербурге (47%).

В период с апреля по август 2019 года большинство увлекающихся собирательством грибов (63%) с разной регулярностью практиковали сбор, причем 33% не реже одного раза в месяц. Еще 37% грибников пока не успели снять свежий урожай, преимущественно жители городов-миллионников (52%) и населенных пунктов численностью от 500 до 950 тыс. чел. (50%).

В среднем за один поход каждый грибник приносил домой пять килограмм грибов. Однако респондентам из Сибирского и Приволжского федеральных округов удалось собрать больше — семь и шесть килограмм соответственно.

Лидером сбора среди российских грибников является белый гриб (52%). Наряду с ним собирают подберезовики (35%) и красноголовики (подосиновики) (33%). Замыкают топ наиболее популярных грибных сортов маслята (23%), грузди (21%) и лисички (20%).

Показать первые N строк в Spark

В Spark / PySpark вы можете использовать действие show () , чтобы получить верхние / первые N (5,10,100 ..) строк DataFrame и отобразить их на консоли или в журнале, есть также несколько действий Spark, например take () , tail () , collect () , head () , first () , которые возвращают верхнюю и последние n строк в виде списка строк (Array [Row] для Scala). Действия Spark передают результат в Spark Driver, поэтому вы должны быть очень осторожны при извлечении больших наборов данных.Сбор больших наборов данных, размер которых превышает размер памяти драйвера Spark, возвращает OutOfMemoryError , и задание не выполняется.

Связано: Как получить первую строку каждой группы в Spark

1.

Показать первые N строк в Spark / PySpark

Ниже приведены действия, которые получают верхние / первые n строк из DataFrame, кроме show (), большинство всех действий возвращает список классов Row для PySpark и Array [Row] для Spark с Scala. Если вы используете PySpark, вы обычно получаете первые N записей и конвертируете PySpark DataFrame в Pandas

.
Действие Описание Возврат
показать () Распечатать / Показать 20 верхних строк
в табличной форме
PySpark — без возврата
Scala — Unit
show (n) Распечатать / Показать верхние N строк
в табличной форме
PySpark — без возврата
Scala — Unit
take (n)
df.takeAsList (3) (Только для Scala)
Возвращает верхнюю N строку. PySpark — вернуть список строк
Scala — вернуть массив [строка].
first () Возвращает первую строку PySpark — Возвращает список строк
Scala — Возвращает массив [Row]
Scala — takeAsList возвращает список [Row]
head () Возвращает первую строку PySpark — Возвращает список строк
Scala — Возвращает массив [строка]
head (n) Возвращает первые N строк
Аналогично take (n)
PySpark — Return list of Row
Scala — Return Array [Row]
collect () Возвращает весь набор данных PySpark — Return All as a list of Row
Scala — Return Array [Row]

Note : Действия take (), first () и head () внутренне вызывают преобразование limit () и, наконец, вызывают действие collect () для сбора данных.

2. Показать последние N строк в Spark / PySpark

Используйте действие tail () для получения последних N строк из DataFrame, это возвращает список классов Row для PySpark и Array [Row] для Spark с Scala. Помните, что tail () также перемещает выбранное количество строк в драйвер Spark, что ограничивает ваши данные, которые могут поместиться в памяти драйвера Spark.

Действие Описание Возврат
tail (n) Возвращает последние N строк PySpark — список возврата класса Row
Scala — возвращает массив [Row]

3.Вернуть верхние N строк после преобразования

В PySpark limit () — это преобразование DataFrame, которое возвращает DataFrame с верхними N строками, для Spark с Scala / Java возвращает набор данных.

4.

PySpark, пример

Ниже приведен пример PySpark, демонстрирующий все действия, описанные выше.

 
из pyspark.sql импортировать SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName ('SparkByExamples.com'). getOrCreate ()
simpleData = [("Джеймс", 34), ("Энн", 34),
    («Майкл», 33), («Скотт», 53),
    («Роберт», 37), («Чад», 27)
  ]

columns = ["firstname", "age",]
df = spark.createDataFrame (data = simpleData, schema = columns)
df.show ()
# Вывод на консоль
# + --------- + --- +
# | имя | возраст |
# + --------- + --- +
# | Джеймс | 34 |
# | Энн | 34 |
# | Майкл | 33 |
# | Скотт | 53 |
# + --------- + --- +

печать (df.взять (2))
# [Row (firstname = 'James', age = 34), Row (firstname = 'Ann', age = 34)]

печать (df.tail (2))
# [Row (firstname = 'Robert', age = 37), Row (firstname = 'Chad', age = 27)]

печать (df.first ())
печать (df.head ())
# [Row (firstname = 'James', age = 34)]

печать (df.collect ())
# [Строка (firstname = 'James', age = 34), Row (firstname = 'Ann', age = 34), Row (firstname = 'Michael', age = 33), Row (firstname = 'Scott', age = 53), Row (firstname = 'Robert', age = 37), Row (firstname = 'Chad', age = 27)]

df. limit (3) .show ()
#Выход
# + --------- + --- +
# | имя | возраст |
# + --------- + --- +
# | Джеймс | 34 |
# | Энн | 34 |
# | Майкл | 33 |
# + --------- + --- +
  

5.Получить первые N строк в Pandas DataFrame

Во время работы с Python и Spark нам часто требовалось преобразовать Pandas в PySpark DataFrame и наоборот, вы можете ограничить максимальное количество n записей при обратном преобразовании в pandas, ниже фрагмент кода предоставляет пример получения первых 3 записей из DataFrame и преобразован в панды ..

 
# Преобразовать в Pandas DataFrame
pandasDF = df.limit (3) .toPandas ()
печать (pandasDF)
#Output Pandas DataFrame
# имя возраст
# 0 Джеймс 34
# 1 Энн 34
# 2 Майкл 33
  

6.Вывод

Из этой статьи вы узнали, что show () используется для получения первых n записей верхнего уровня из DataFrame, take () и head () используются для получения первых n записей верхнего уровня, tail () используется для получения последних N записей. записи в виде списка строк (Array [Row] для scala). а также изученный limit () — это преобразование, которое используется для получения верхних N строк в виде DataFrame / Dataset.

Статьи по теме

Ссылки

Общие сведения об агрегатах по нулевым строкам

Агрегации имеют значение только в отношении терминов неагрегирования, присутствующих при выполнении агрегации.

Если присутствуют только агрегаты, контекст агрегирования относится ко всем строкам.

Когда присутствуют любые другие термины неагрегирования, тогда агрегация выполняется по отношению к этой комбинации терминов, AKA ключ группирования.

Так, например, в следующем фрагменте запроса агрегация count () относится к человеку, это количество фильмов на человека, который в них действовал:

  MATCH (person: Person) - [: ACTED_IN] -> (фильм: Фильм)
С человеком, засчитайте (фильм) как действовавшийMovieCount
...  

Однако для работы агрегирования требуется хотя бы одна строка (агрегирование выполняется по чему-то).

Но в ситуациях, когда мы опускаемся до 0 строк, нет ключа группировки (нет данных по крайней мере для одной), и поэтому Cypher не позволяет выполнять агрегирование, и строки остаются на 0.

Рассмотрим случай, когда мы работаем с узлами : Movie и : Person . : узлы Movie имеют заголовок, а узлы : Person — нет.

Давайте сначала посмотрим на этот запрос:

  МАТЧ (человек: человек)
ГДЕ СУЩЕСТВУЕТ (person.title)
С count (человек) как personCount
МАТЧ (фильм: Фильм)
ГДЕ СУЩЕСТВУЕТ (фильм. Название)
ВОЗВРАЩЕНИЕ personCount, count (фильм) как movieCount  

Это возвращает personCount из 0 и movieCount из 38.

Вот последовательность событий:

  1. : Узлы Person были сопоставлены, но ни у одного из них нет свойства title .Строки идут к 0.

  2. Затем мы подсчитываем () человек узлов, и, поскольку есть только один член агрегации, он генерирует одну строку с personCount , равным 0, что является правильным.

  3. Поскольку у нас есть строка, над которой нужно работать, может иметь место следующее ПОИСКПОЗ, и поскольку все фильмы имеют свойство title , мы получаем количество всех фильмов по отношению к предыдущей записи personCount . Получаем ожидаемые результаты.

Но что, если мы изменим порядок этого запроса? Что тогда происходит?

  MATCH (фильм: Фильм)
ГДЕ СУЩЕСТВУЕТ (фильм. Название)
С count (фильм) как movieCount
МАТЧ (человек: человек)
ГДЕ СУЩЕСТВУЕТ (person.title)
С movieCount подсчитайте (человека) как personCount
ВОЗВРАЩЕНИЕ personCount, movieCount  

Мы поменяли порядок мест, поэтому сначала сопоставляем и объединяем фильмы, а затем сопоставляем и объединяем людей в соответствии с предыдущим movieCount.

  1. : Узлы Movie были сопоставлены, и все они имеют свойство title .Строки идут до 38, по одной на фильм.

  2. Затем мы count () movie узлов, что дает нам единственную строку с movieCount из 38.

  3. Наше следующее МАТЧ: узлы Person, которые имеют свойство title . Таких узлов не существует, поэтому наша единственная строка отфильтровывается. У нас нет ссор! Наши данные movieCount исчезли (они были сохранены в этой единственной строке), поэтому мы не можем ссылаться на них!

  4. Мы пытаемся агрегировать, получая count () людей, но у нас есть ключ группировки, movieCount .Какие бы данные мы ни имели в этом ранее, ушли, потерялись, когда строка была отфильтрована. Мы не можем выполнить эту агрегацию, поскольку нам нечего использовать для ключа группировки (обратите внимание, что отсутствие ключа группировки НЕ то же самое, что наличие ключа группировки из нулевых значений). Мы не можем запустить агрегирование. Мы не выводим никаких строк.

Как избежать проблемы с помощью ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО СООТВЕТСТВИЯ или анализа образов

Проблема возникает, когда мы выполняем агрегирование с помощью ключа группировки, когда отсутствуют строки, поэтому мы можем избежать проблемы, избегая перехода к 0 строкам.

Один из способов сделать это — использовать ДОПОЛНИТЕЛЬНОЕ СООТВЕТСТВИЕ, когда мы знаем, что совпадений может не быть, но хотим продолжить запрос. Это не отфильтрует строки, и наша агрегация выдаст ожидаемые результаты.

Если мы собираем результаты расширения, то мы можем использовать понимание шаблона как ярлык, так как мы получим пустую коллекцию, если шаблон в понимании не существует, опять же без фильтрации строки.

Почему бы просто не использовать значение по умолчанию для ключа группировки, когда у нас 0 строк?

Для некоторых идея о том, что мы не можем агрегировать, когда у нас есть ключ группировки, но 0 строк, не подходит.Распространенное предложение: почему бы не разрешить агрегацию (как если бы у нас не было ключа группировки) и не установить для значений ключей группировки значение NULL?

Короткий ответ заключается в том, что изменение данных того, что находится в области видимости, на null в этих обстоятельствах может привести к неожиданным и совершенно неверным результатам, особенно когда запросу разрешено продолжать выполнение с этими неверными данными. Полученные результаты запроса могут быть ненадежными.

Например, рассмотрим, использовали ли мы вариант предыдущего запроса для хранения некоторых счетчиков в узле для последующего быстрого доступа.Мы исправим используемое свойство ( person.name вместо person.title ), но давайте запустим это до того, как добавим: Узлы Person в наш график, у нас есть только узлы movie:

  MATCH (фильм: Фильм)
ГДЕ СУЩЕСТВУЕТ (фильм. Название)
С count (фильм) как movieCount
МАТЧ (человек: человек)
ГДЕ СУЩЕСТВУЕТ (имя)
С movieCount подсчитайте (человека) как personCount
MERGE (количество: CountTracker)
НАБОР count.personCount = personCount, count.movieCount = movieCount
ВОЗВРАЩЕНИЕ personCount, movieCount  

Теперь мы знаем из того, что мы рассмотрели, что наши строки станут 0, когда мы сопоставим с: узлами Person, поскольку их еще нет на графике, и что в результате наша агрегация, в которой мы count (person) , завершится ошибкой, и мы получим 0 строк, и больше ничего в запросе не будет выполнено (нет строк для выполнения).

Но что, если Сайфер обнулит ключ группировки и разрешит продолжить выполнение запроса? Тогда movieCount перейдет в ноль, а personCount перейдет в 0. Все, что было у personCount раньше (при условии, что у него что-то было раньше), будет удалено, потому что установка для свойства значения null аналогична его удалению.

Если бы это был более сложный запрос, подумайте о последствиях того, что значение, которое, как вы ЗНАЛИ, не могло быть нулевым, внезапно изменилось на нулевое.Использование этого свойства может привести к совершенно неожиданным результатам. Вы можете в конечном итоге стереть свойства, если установите для свойства значение, теперь равное нулю. Возможно, вы полагаетесь на сравнение значения, и теперь, поскольку оно равно нулю, результат сравнения будет нулевым (в неравенствах Cypher с нулевым результатом будет null) и может распространяться дальше в зависимости от того, для чего вы используете это полученное значение.

К счастью, у вас не возникнет проблем с MATCH или WHERE при сравнении свойства с null , так как мы требуем использования IS NULL или IS NOT NULL для этой проверки, используя обычное равенство значения свойства в null всегда будет терпеть неудачу.

Однако должно быть ясно, что установка для ключа группировки значения null может иметь отрицательные и неожиданные последствия, особенно если значения используются для записи в график. Если мы не вернемся и не проверим вывод, возможно, в график были записаны неверные данные, и кто знает, когда это будет обнаружено.

По этим причинам мы считаем оправданным, что в таких ситуациях правильнее оставаться на 0 строках, чем внезапно и неожиданно изменить значения переменных и позволить запросу продолжаться в не очень нормальном состоянии.

Функция

ROWS — Формула, примеры, как использовать формулу Rows

Что такое функция ROWS?

Функция ROWS — это функция поиска / справки в Excel. ФункцииСписок наиболее важных функций Excel для финансовых аналитиков. Эта шпаргалка охватывает 100 функций, которые критически важно знать аналитику Excel. Функция используется для поиска и предоставления количества строк в каждой ссылке или массиве. Таким образом, функция после получения диапазона Excel вернет количество строк, содержащихся в этом диапазоне.

в финансовом анализе Анализ финансовой отчетностиКак проводить анализ финансовой отчетности. Это руководство научит вас выполнять анализ финансового отчета отчета о прибылях и убытках. Мы можем использовать ROWS, если мы хотим подсчитать количество строк в заданном диапазоне.

Формула

= ROWS (массив)

Функция ROWS использует только один аргумент:

  1. Array (обязательный аргумент) — это ссылка на диапазон ячеек, массив или массив формула, для которой мы хотим количество строк.Функция выдаст нам числовое значение.

Как использовать функцию СТРОКИ в Excel?

Чтобы понять использование функции ROWS, давайте рассмотрим несколько примеров:

Example 1

Давайте посмотрим, как работает функция, когда мы предоставим следующие ссылки:

ROWS is полезно, если мы хотим узнать количество строк в диапазоне. Самая основная используемая формула — = ROWS (rng).

В первой ссылке мы использовали ROWS, чтобы получить количество столбцов из диапазона B9: G19. Мы получили результат 11, как показано на скриншоте ниже:

Функция подсчитала количество строк и вернула числовое значение в качестве результата.

Когда мы дали ссылку на ячейку B6, она вернула результат 1, поскольку была дана только одна ссылка.

Наконец, когда мы предоставили формулу F1: F19, она подсчитала количество строк, равное 9, и вернула результат соответственно.

В функции ROWS массив может быть массивом, формулой массива или ссылкой на одну непрерывную группу ячеек.

Пример 2

Если мы хотим получить адрес первой ячейки в именованном диапазоне, мы можем использовать функцию ADDRESS вместе с функциями ROW и COLUMN.

Используемая формула:

= АДРЕС (СТРОКА (B5: D5) + СТРОКА (B5: D5) -1, COLUMN (B5: D5) + ROWS (B5: D5) -1)

В формуле функция АДРЕС строит адрес на основе номера строки и столбца. Затем мы используем функцию ROW для создания списка номеров строк, которые затем сдвигаются путем добавления ROWS (B5: D $) — 1, так что первый элемент в массиве является последним номером строки:

ROW (B5: D5) + ROWS (B5: D5) -1

ADDRESS теперь собирает и возвращает массив адресов. Если мы введем формулу в одну ячейку, мы просто получим элемент из массива, который является адресом, соответствующим последней ячейке в диапазоне.

Пример 3

Теперь давайте посмотрим, как найти последнюю строку в диапазоне.Приведены следующие данные:

Используемая формула была = MIN (ROW (B5: D7)) + ROWS (B5: D7) -1.

Используя приведенную выше формулу, мы можем получить последний столбец, который находится в диапазоне, с формулой, основанной на функции СТРОКА.

Когда мы даем одну ячейку в качестве ссылки, функция СТРОКА вернет номер строки для этой конкретной ссылки. Однако, когда мы даем диапазон, содержащий несколько строк, функция ROW вернет массив, содержащий все номера ROW для данного диапазона.

Если мы хотим получить только номер первой строки, мы можем использовать функцию MIN для извлечения только первого номера строки, который будет наименьшим номером в массиве.

Как только первая строка задана, мы можем просто сложить общее количество строк в диапазоне и вычесть 1, чтобы получить номер последней строки.

Получаем результат ниже:

Для очень большого количества диапазонов мы можем использовать функцию ИНДЕКС вместо функции МИН. Формула будет иметь вид = СТРОКА (ИНДЕКС (диапазон, 1,1)) + СТРОКА (диапазон) -1.

Щелкните здесь, чтобы загрузить образец файла Excel

Дополнительные ресурсы

Спасибо за то, что прочитали руководство CFI по важным функциям Excel! Потратив время на изучение и освоение этих функций, вы значительно ускорите свой финансовый анализ. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с этими дополнительными ресурсами CFI:

  • Advanced Excel Tutorial
  • Advanced Excel Formulas Расширенные формулы Excel, которые необходимо знать Эти расширенные формулы Excel очень важно знать и выведут ваши навыки финансового анализа на новый уровень.Загрузите нашу бесплатную электронную книгу Excel!
  • Сочетания клавиш Excel Сочетания клавиш Excel Сочетания клавиш MacExcel для ПК — Список наиболее важных и распространенных сочетаний клавиш MS Excel для пользователей ПК и Mac, специалистов в области финансов и бухгалтерского учета. Сочетания клавиш ускоряют ваши навыки моделирования и экономят время. Изучите редактирование, форматирование, навигацию, ленту, специальную вставку, манипулирование данными, редактирование формул и ячеек и другие краткие статьи
  • Программа финансового аналитика CFI Станьте сертифицированным аналитиком финансового моделирования и оценки (FMVA) ® Аналитик финансового моделирования и оценки CFI (FMVA) ® Сертификация поможет вам обрести уверенность в своей финансовой карьере.Запишитесь сегодня!

Получить позицию строки

UiPath.Core.Activities.GetRowItem

В профиле Studio это действие называется Получить элемент строки .

Извлекает значение из строки в DataTable в соответствии с указанным столбцом.

Вход

  • Строка — Объект DataRow, из которого должно быть извлечено значение.
  • ColumnIndex — индекс столбца, значение которого должно быть извлечено из DataRow .
  • ColumnName — Имя столбца, значение которого должно быть извлечено из DataRow . Если это свойство установлено, свойство ColumnIndex игнорируется.
  • Столбец — объект DataColumn, значение которого должно быть получено из DataRow. Если это свойство установлено, свойства ColumnName и ColumnIndex игнорируются.

Выход

  • Значение — значение столбца из указанного DataRow.

Обычный

  • DisplayName — отображаемое имя действия.

Разное

  • Private — Если этот параметр выбран, значения переменных и аргументов больше не регистрируются на уровне подробностей.

Здесь вы можете увидеть, как действие Получить элемент строки используется в примере, который включает несколько действий.

UiPath.Core.Activities.GetRowItem

В профиле StudioX это действие называется Прочитать элемент строки .

Извлекает значение из строки DataTable в соответствии с указанным столбцом.

В теле действия

  • Строка — Имя, используемое для ссылки на строку DataTable, из которой считывается значение. Значение по умолчанию — CurrentRow .
  • Столбец — укажите номер (индекс) или имя столбца, из которого следует читать строки DataTable.
    • Число — номер столбца, строки которого необходимо прочитать. Щелкните Plus в правой части поля, а затем в меню выберите столбец, используя один из доступных вариантов:
      • Строка — выберите столбец из списка.Количество отображаемых столбцов основано на свойстве Количество столбцов действия Для каждой строки в таблице данных.
      • Данные из записной книжки проекта или родительского файла Excel. Например, выберите файл Excel, а затем выберите Укажите в Excel , чтобы указать ячейку из файла, содержащую значение.
      • Число — введите числовое значение.
      • Спрашивать при запуске — Запрашивать номер при выполнении проекта.
      • Использовать сохраненное значение — Выберите значение, которое вы ранее сохранили для дальнейшего использования в проекте.
      • Открыть в расширенном редакторе — введите выражение VB.
    • Имя — Имя столбца, строки которого необходимо прочитать. Если это свойство установлено, параметр Number игнорируется. Щелкните Plus в правой части поля, а затем в меню выберите имя столбца, используя один из доступных вариантов:
      • Строка — выберите столбец из списка. Имена отображаемых столбцов совпадают с именами, которые вы указали в свойстве Имена заголовков действия Для каждой строки в таблице данных.
      • Данные из записной книжки проекта, родительского файла Excel или учетной записи Outlook. Например, выберите файл Excel, а затем выберите Укажите в Excel , чтобы указать ячейку из файла, или выберите электронное письмо в Outlook, а затем выберите поле в электронном письме, которое содержит значение.
      • Спрашивать при запуске — Запрашивать имя столбца при выполнении проекта.
      • Вставить из буфера обмена — Вставить значение, которое вы ранее скопировали в буфер обмена в проекте.
      • Текст — введите имя в конструкторе текста.
      • Использовать сохраненное значение — Выберите значение, которое вы ранее сохранили для дальнейшего использования в проекте.
      • Открыть в расширенном редакторе — введите выражение VB.
  • Значение — прочитанное результирующее значение. Щелкните Plus в правой части поля и выберите Копировать в буфер обмена или Сохранить для последующего использования , чтобы сохранить значение для последующего использования в автоматизации.

На панели свойств

Обычный

  • DisplayName — отображаемое имя действия.

Ввод

Разное

  • Private — если этот параметр выбран, данные, используемые в операции, не регистрируются StudioX.

Выход

Получить, сохранить или проверить повторяющиеся строки в pyspark

Чтобы получить повторяющиеся строки в pyspark, мы используем метод round about. Сначала мы группируем все столбцы по подсчету, а затем фильтруем строки с количеством больше 1.Тем самым мы сохраняем или получаем повторяющиеся строки в pyspark. Мы также можем назначить флаг, который указывает на повторяющиеся записи, который представляет собой не что иное, как пометку повторяющейся строки или получение индексов повторяющихся строк в pyspark там, проверяя, присутствует ли повторяющаяся строка

  • Получить повторяющиеся строки в pyspark с помощью функции группового подсчета — сохранить или извлечь повторяющиеся записи.
  • Отметить или проверить повторяющиеся строки в pyspark — проверить, является ли строка повторяющейся строкой или нет.

Мы будем использовать фрейм данных df_basket1


Получить повторяющиеся строки в pyspark: сохранить повторяющиеся строки в pyspark

Чтобы сохранить в pyspark только повторяющиеся строки, мы будем использовать функцию groupby вместе с функцией count ().

 ### Получить повторяющиеся строки в pyspark

df1 = df_basket1.groupBy ("Item_group", "Item_name", "price"). count (). filter ("count> 1")
df1.drop ('количество'). show ()
 
  • Сначала мы группируем по подсчету всех столбцов, то есть «Item_group», «Item_name», «price»
  • Во-вторых, мы фильтруем строки со счетом больше 1.

Таким образом, результирующие повторяющиеся строки равны


Отметить или проверить повторяющиеся строки в pyspark

Чтобы проверить, дублируется ли строка или нет, мы будем генерировать флаг «Duplicate_Indicator», где 1 указывает, что строка дублируется, а 0 указывает, что строка не дублируется.Это достигается путем группировки фрейма данных по всем столбцам и подсчета. если count больше 1, флаг присваивается как 1, иначе 0, как показано ниже.

 ### отметьте или отметьте Дублирующиеся строки в pyspark

импортировать pyspark.sql.functions как f
df_basket1.join (
    df_basket1.groupBy (df_basket1.columns) .agg ((f.count ("*")> 1) .cast ("int"). alias ("Duplicate_indicator")),
    on = df_basket1.columns,
    как = "внутренний"
).Показать()

 
  • , поэтому результирующий фрейм данных с повторяющимися строками, отмеченными как 1, и не повторяющимися строками, отмеченными как 0, будет


Другие связанные темы:

Динамически удалять верхние строки в Power Query

Удаление верхних строк выполняется просто из пользовательского интерфейса Power Query, и если это делается только для одного источника.Проблема возникает, когда нам нужно удалить динамическое количество верхних строк из нескольких источников, и мы не знаем точное количество повторяющихся строк в каждом источнике.


В этом сообщении блога мы увидим, как решить эту проблему с помощью M и , динамически удаляя верхние строки .


Проблема


На картинке ниже мы видим разные структуры 3 файлов .xlsx, содержащих данные для разных регионов.


Проблема в том, что для каждого файла количество строк, которые нам нужно удалить, чтобы добраться до данных таблицы, разное.В западном регионе нам нужно удалить верхние 6 рядов, в восточном — 4, а в центральном — 5 рядов.

Чтобы все 3 таблицы имели правильную структуру для анализа, нам необходимо динамически удалять верхние строки, чтобы возвращать только данные таблицы, которые находятся под «ненужной» информацией в первых 4-6 строках, в зависимости от исходного файла.


Решение


Мы решим описанную проблему, создав пользовательскую M-функцию, которая будет использовать динамическое число во втором аргументе таблицы .Skip () функция.

Table.Skip () — это функция M, которая написана для нас механизмом Power Query, когда мы удаляем верхние строки в пользовательском интерфейсе. Первый аргумент функции — это таблица, из которой мы хотим удалить верхние строки, а второй аргумент — это количество строк, которые нужно удалить, (или пропустить). Второй аргумент — это тот, который нам нужно будет изменить, чтобы сделать его динамичным для разных регионов.

Давайте начнем создавать эту функцию, сначала изменив запрос региона West в качестве примера, на основе которого мы создадим настраиваемую функцию.

Мы возьмем файл West Excel в редакторе Power Query. Первым шагом в создании динамического решения является создание столбца индекса, начиная с 1.

# "Добавлен индекс" = Table.AddIndexColumn (Sheet1_Sheet, "Index", 1, 1, Int64.Type)
 

Затем мы отфильтруем первый столбец, содержащий текст «PromotionType» , который является значением привязки, которое будет присутствовать в каждом файле Excel. Перед фильтрацией столбца нам нужно изменить его тип на текст, потому что, если какой-либо другой тип значения появляется в фильтруемом столбце (например,грамм. date) это может нарушить наш запрос. После фильтрации мы получим одну строку, содержащую индекс отфильтрованного значения привязки. Мы могли бы добиться того же, отфильтровав другой столбец, например, Column2 с текстом «PromotionName».
Важно выбрать один столбец с соответствующим ему значением привязки , который является заголовком таблицы, которую мы хотим извлечь. Значением привязки для Столбца1 является PromotionType, Column2 PromotionName и т. Д.


После получения этой строки мы можем использовать синтаксис строки и записи для перехода к столбцу индекса.Для этого мы добавим {0} [Index] в конец формулы шага отфильтрованных строк. Это даст нам первую строку (синтаксис {0} ) и столбец «Индекс» с синтаксисом [Индекс] . Мы могли бы добиться того же с помощью пользовательского интерфейса Power Query, щелкнув правой кнопкой мыши значение 7 в столбце Index и выбрав опцию Drill Down.

Помните, что индекс строки в Power Query начинается с 0.

Код M на данный момент:

позволять
    Источник = Excel.Книга (File.Contents ("C: \ Users \ KristianRadoš \ Desktop \ RegionalSales \ West.xlsx"), null, true),
    Sheet1_Sheet = Источник {[Item = "Sheet1", Kind = "Sheet"]} [Данные],
    # "Добавленный индекс" = Table.AddIndexColumn (Sheet1_Sheet, "Index", 1, 1, Int64.Type),
    # "Changed Type" = Table.TransformColumnTypes (# "Добавлен индекс", {{"Столбец1", введите текст}}),
    # "Filtered Rows" = Table.SelectRows (# "Changed Type", каждая ([Column1] = "PromotionType"))
в
    # "Отфильтрованные строки"
 

Результатом этого запроса является число 7, которое является номером строки, в которой находятся заголовки таблицы.Это означает, что нам нужно пропустить 6 строк с листа, чтобы перейти к строке с заголовками таблицы.


Создание функции


Следующим шагом будет создание функции из предыдущего запроса. Для этого мы изменим существующий запрос и введем функцию с одной переменной под названием InputTable .

(InputTable как таблица) как таблица =>

позволять

IndexNumber =
        позволять
            # "Добавленный индекс" = Table.AddIndexColumn (InputTable, "Index", 1, 1, Int64.Тип),
            # "Changed Type" = Table.TransformColumnTypes (# "Добавлен индекс", {{"Столбец1", введите текст}}),
            # "Filtered Rows" = Table.SelectRows (# "Добавленный индекс", каждая ([Column1] = "PromotionType")) {0} [Индекс]
        в
            # "Отфильтрованные строки",
RemoveRows = Table.Skip (InputTable, IndexNumber-1),
PromoteHeaders = Table.PromoteHeaders (RemoveRows)
в
PromoteHeaders
 

В этой функции у нас есть первый шаг, который представляет собой вложенное выражение let , которое динамически возвращает количество пропущенных строк в зависимости от того, в какой строке появляется значение привязки.Внутренний let содержит два описанных ранее шага для получения строки, в которой находится значение привязки, и получения номера индекса этой строки. Это строка номер 7 для западного региона (для других регионов число изменится). Шаг RemoveRows связан с использованием функции Table.Skip () для удаления строк из исходной таблицы (переменная InputTable). Второй аргумент функции Table.Skip () (IndexNumber-1) — это количество строк, которые нужно пропустить.

Почему там -1? Если мы отфильтруем 7 строк из западного региона, мы потеряем заголовки таблицы, поскольку они находятся в 7-й строке таблицы.Следовательно, нам нужно отфильтровать только 6 строк (7-1) и на следующем этапе продвинуть заголовки , чтобы получить правильную структуру таблицы с правильными именами столбцов. Вы можете увидеть разницу на картинке ниже. Мы также могли бы смягчить -1, начав сначала столбец индекса с 0 вместо 1.


Назовем нашу функцию FXRemoveTopRows . Теперь, чтобы проверить это, мы будем вызывать функцию для каждого из трех запросов в качестве аргумента InputTable (Central, East, West).

Результат дает нам очищенные таблицы.

Чтобы сделать эту функцию еще более мощной, мы можем внести небольшие изменения, чтобы сделать ее более надежной. Недостатки этой функции заключаются в том, что вам нужно жестко запрограммировать значение привязки как «PromotionType» и столбец для фильтрации как [Column1]. Кроме того, на этапе # «Измененный тип» мы ссылаемся на столбец по его имени, что означает, что мы всегда должны выбирать Столбец1.

Другая потенциальная проблема заключается в том, что фильтрация в Power Query чувствительна к регистру , поэтому нам нужно правильно написать PromotionType, не пропуская прописные буквы.

Чтобы обойти эти проблемы, мы можем создать дополнительных двух аргументов в функции, которые будут содержать имя столбца и значение привязки, и сделать эту функцию еще более динамичной.

Код M для последней функции:
(InputTable как таблица, ColumnName как текст, AnchorValue как текст) как таблица =>

позволять

IndexNumber =
        позволять
            # "Добавленный индекс" = Table.AddIndexColumn (InputTable, "Index", 1, 1, Int64.Type),
            # "Измененный тип" = Таблица.TransformColumnTypes (# "Добавленный индекс", {{ColumnName, type text}}),
            # "Filtered Rows" = Table.SelectRows (# "Changed Type", each (Text.Lower (Record.Field (_, ColumnName)) = Text.Lower (AnchorValue))) {0} [Индекс]
        в
            # "Отфильтрованные строки",
RemoveRows = Table.Skip (InputTable, IndexNumber-1),
PromoteHeaders = Table.PromoteHeaders (RemoveRows)
в
PromoteHeaders
 

Теперь давайте объясним M-код для функции, описанной выше.

На этапе # «Измененный тип» мы ссылались на параметр функции ColumnName , а не на жестко запрограммированный Column1.Это означает, что мы можем предоставить, например, Column5, и функция изменит тип Column5 на текст.

Record.Field (_, ColumnName) является заменой для [Column1] в функции Table.SelectRows () .

Синтаксис Record.Field () :
Record.Field (запись как запись, поле как текст)

Поскольку мы находимся внутри синтаксиса каждый , а каждый представляет итерацию строка за строкой, переменная подчеркивания (_) является типом записи значения, содержащего все значения из текущей строки итерации.Из этой записи мы динамически предоставляем ColumnName в качестве аргумента внешней функции. Это отфильтрует только строки таблицы с AnchorValue , которое также является значением, которое мы указываем в качестве аргумента при вызове функции.

Text.Lower () , который добавляется перед Record.Field () и AnchorValue, предназначен для преобразования обеих сторон в нижний регистр , чтобы избежать чувствительности к регистру, присущей Power Query.

Мы запустим тест во всех трех регионах, вызывая функцию для каждой таблицы.

Пример синтаксиса: FXRemoveTopRows (Восток, «Столбец1», «Тип продвижения») .

Результат:


Наши таблицы правильно очищены и готовы к дальнейшему изменению или загрузке в модель данных.

Последнее решение предоставляет отличный способ удалить верхние строки из любой структуры таблицы, определив три аргумента, которые входят в функцию:

  1. Входная таблица, которую необходимо преобразовать,
  2. Имя столбца, в котором находится значение привязки,
  3. Значение привязки, которое позже станет заголовком очищенной таблицы.

Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь размещать их ниже!

адресов книг для родителей: где можно получить книги для родителей в Holly Hatchery или Retail Row • Eurogamer.net

Собирайте книги для родителей в Приятном парке или Скалистых утесах — пятое из легендарных заданий 7-й недели в Fortnite Chapter 2 Season 7 .

Так как это легендарный квест, вы должны выполнить его до появления следующего набора, иначе вы не сможете собрать заработанный им опыт.Этот квест также продолжает сюжетную линию вторжения инопланетян, в том числе задачи по строительству деревянного инкубатория, отметке инопланетного яйца, сбору записей из Приятного парка или Скалистых утесов и разжиганию костров возле разных инкубаториев.

В этом конкретном квесте вас просят найти в общей сложности две книги для родителей в Приятном парке или в Скалистых утесах. Ниже вы найдете несколько мест, чтобы завершить это как можно быстрее в выбранном вами месте, но помните, что вам понадобятся только два из них, прежде чем переходить к следующему испытанию.

Завершение этого испытания вознаградит вас 30 000 XP, что поможет вам разблокировать больше боевых звезд для боевого пропуска 7 сезона.

На этой странице:


Обратите внимание, что эта конкретная задача больше не может быть выполнена . Так что же изменилось с тех пор? Посмотрите скины боевого пропуска Fortnite Season 8, новые изменения карты Fortnite и Зонтик Победы.


Сюжетный трейлер Fortnite, глава 2, сезон 7

Объяснение, где можно получить книги для родителей в Холли Хэтчери в Fortnite

Всего в Holly Hatchery можно собрать четыре книги для родителей, а это значит, что возможностей предостаточно.

Если вы решили приземлиться на территории из боевого автобуса или просто оказались поблизости, ниже вы можете сразу найти два из этих мест:

Одну из книг можно найти в доме на северной стороне области, рядом с книжной полкой.

Есть еще один внутри дома в юго-восточном углу области, рядом с книжной полкой с гномом наверху.

Помните, что вам нужно взять здесь только две книги, так что вы можете завершить квест довольно быстро, если вы останетесь в этой области в одиночку.

Объяснение, где взять книги для родителей в Retail Row в Fortnite

Всего в Retail Row нужно собрать четыре записи.

Если вы решили приземлиться на этой территории из боевого автобуса или просто оказались поблизости, ниже вы можете сразу найти все четыре точки:

Одну из книг для родителей можно найти в доме, расположенном на северо-западе.

Есть вторая запись внутри огороженной территории недалеко от центра, где есть скамейка для улучшения.

Третий находится внутри южного дома, к западу от торгового автомата.

Наконец, вы можете найти четвертую книгу для родителей в большом магазине на восточной стороне района.

Напоминаем, что вам нужно собрать здесь только две записи, так что вы можете завершить квест довольно быстро, если будете придерживаться восточной стороны области.

Вот и все, о легендарной цепочке заданий этой недели!

Если вы хотите узнать больше о 7-м сезоне Fortnite, ознакомьтесь с нашими руководствами по боевому пропуску, легендарным квестам, инопланетным артефактам, IO-оружию, космическим сундукам и локациям инопланетных деревьев.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Преобразование Описание Возврат
limit (n) Возвращает первые N строк PySpark — возвращает новый DataFrame
Scala — возвращает новый набор данных
5