1623741900
Recently I got a requirement to show UTC time as PST time. I know this could be done easy-peasy but I didn’t want to use moments, nor did I want to use some third-party library to transform it.
So, I ended up transforming it manually using offset. And since I wanted to transform dates to PST timezone only, it was pretty easy to do so.
Here is the pipe I created to transform all UTC data that comes from the database to PST using offset.
#programming #javascript #angular
1653465344
This PySpark SQL cheat sheet is your handy companion to Apache Spark DataFrames in Python and includes code samples.
You'll probably already know about Apache Spark, the fast, general and open-source engine for big data processing; It has built-in modules for streaming, SQL, machine learning and graph processing. Spark allows you to speed analytic applications up to 100 times faster compared to other technologies on the market today. Interfacing Spark with Python is easy with PySpark: this Spark Python API exposes the Spark programming model to Python.
Now, it's time to tackle the Spark SQL module, which is meant for structured data processing, and the DataFrame API, which is not only available in Python, but also in Scala, Java, and R.
Without further ado, here's the cheat sheet:
This PySpark SQL cheat sheet covers the basics of working with the Apache Spark DataFrames in Python: from initializing the SparkSession to creating DataFrames, inspecting the data, handling duplicate values, querying, adding, updating or removing columns, grouping, filtering or sorting data. You'll also see that this cheat sheet also on how to run SQL Queries programmatically, how to save your data to parquet and JSON files, and how to stop your SparkSession.
Spark SGlL is Apache Spark's module for working with structured data.
A SparkSession can be used create DataFrame, register DataFrame as tables, execute SGL over tables, cache tables, and read parquet files.
>>> from pyspark.sql import SparkSession
>>> spark a SparkSession \
.builder\
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
>>> from pyspark.sql.types import*
Infer Schema
>>> sc = spark.sparkContext
>>> lines = sc.textFile(''people.txt'')
>>> parts = lines.map(lambda l: l.split(","))
>>> people = parts.map(lambda p: Row(nameap[0],ageaint(p[l])))
>>> peopledf = spark.createDataFrame(people)
Specify Schema
>>> people = parts.map(lambda p: Row(name=p[0],
age=int(p[1].strip())))
>>> schemaString = "name age"
>>> fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]
>>> schema = StructType(fields)
>>> spark.createDataFrame(people, schema).show()
From Spark Data Sources
JSON
>>> df = spark.read.json("customer.json")
>>> df.show()
>>> df2 = spark.read.load("people.json", format="json")
Parquet files
>>> df3 = spark.read.load("users.parquet")
TXT files
>>> df4 = spark.read.text("people.txt")
#Filter entries of age, only keep those records of which the values are >24
>>> df.filter(df["age"]>24).show()
>>> df = df.dropDuplicates()
>>> from pyspark.sql import functions as F
Select
>>> df.select("firstName").show() #Show all entries in firstName column
>>> df.select("firstName","lastName") \
.show()
>>> df.select("firstName", #Show all entries in firstName, age and type
"age",
explode("phoneNumber") \
.alias("contactInfo")) \
.select("contactInfo.type",
"firstName",
"age") \
.show()
>>> df.select(df["firstName"],df["age"]+ 1) #Show all entries in firstName and age, .show() add 1 to the entries of age
>>> df.select(df['age'] > 24).show() #Show all entries where age >24
When
>>> df.select("firstName", #Show firstName and 0 or 1 depending on age >30
F.when(df.age > 30, 1) \
.otherwise(0)) \
.show()
>>> df[df.firstName.isin("Jane","Boris")] #Show firstName if in the given options
.collect()
Like
>>> df.select("firstName", #Show firstName, and lastName is TRUE if lastName is like Smith
df.lastName.like("Smith")) \
.show()
Startswith - Endswith
>>> df.select("firstName", #Show firstName, and TRUE if lastName starts with Sm
df.lastName \
.startswith("Sm")) \
.show()
>>> df.select(df.lastName.endswith("th"))\ #Show last names ending in th
.show()
Substring
>>> df.select(df.firstName.substr(1, 3) \ #Return substrings of firstName
.alias("name")) \
.collect()
Between
>>> df.select(df.age.between(22, 24)) \ #Show age: values are TRUE if between 22 and 24
.show()
Adding Columns
>>> df = df.withColumn('city',df.address.city) \
.withColumn('postalCode',df.address.postalCode) \
.withColumn('state',df.address.state) \
.withColumn('streetAddress',df.address.streetAddress) \
.withColumn('telePhoneNumber', explode(df.phoneNumber.number)) \
.withColumn('telePhoneType', explode(df.phoneNumber.type))
Updating Columns
>>> df = df.withColumnRenamed('telePhoneNumber', 'phoneNumber')
Removing Columns
>>> df = df.drop("address", "phoneNumber")
>>> df = df.drop(df.address).drop(df.phoneNumber)
>>> df.na.fill(50).show() #Replace null values
>>> df.na.drop().show() #Return new df omitting rows with null values
>>> df.na \ #Return new df replacing one value with another
.replace(10, 20) \
.show()
>>> df.groupBy("age")\ #Group by age, count the members in the groups
.count() \
.show()
>>> peopledf.sort(peopledf.age.desc()).collect()
>>> df.sort("age", ascending=False).collect()
>>> df.orderBy(["age","city"],ascending=[0,1])\
.collect()
>>> df.repartition(10)\ #df with 10 partitions
.rdd \
.getNumPartitions()
>>> df.coalesce(1).rdd.getNumPartitions() #df with 1 partition
Registering DataFrames as Views
>>> peopledf.createGlobalTempView("people")
>>> df.createTempView("customer")
>>> df.createOrReplaceTempView("customer")
Query Views
>>> df5 = spark.sql("SELECT * FROM customer").show()
>>> peopledf2 = spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people")\
.show()
>>> df.dtypes #Return df column names and data types
>>> df.show() #Display the content of df
>>> df.head() #Return first n rows
>>> df.first() #Return first row
>>> df.take(2) #Return the first n rows >>> df.schema Return the schema of df
>>> df.describe().show() #Compute summary statistics >>> df.columns Return the columns of df
>>> df.count() #Count the number of rows in df
>>> df.distinct().count() #Count the number of distinct rows in df
>>> df.printSchema() #Print the schema of df
>>> df.explain() #Print the (logical and physical) plans
Data Structures
>>> rdd1 = df.rdd #Convert df into an RDD
>>> df.toJSON().first() #Convert df into a RDD of string
>>> df.toPandas() #Return the contents of df as Pandas DataFrame
Write & Save to Files
>>> df.select("firstName", "city")\
.write \
.save("nameAndCity.parquet")
>>> df.select("firstName", "age") \
.write \
.save("namesAndAges.json",format="json")
>>> spark.stop()
Have this Cheat Sheet at your fingertips
Original article source at https://www.datacamp.com
#pyspark #cheatsheet #spark #dataframes #python #bigdata
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In this guide you’ll learn how to create a Responsive Dropdown Menu Bar with Search Field using only HTML & CSS.
To create a responsive dropdown menu bar with search field using only HTML & CSS . First, you need to create two Files one HTML File and another one is CSS File.
1: First, create an HTML file with the name of index.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<title>Dropdown Menu with Search Box | Codequs</title>
<link rel="stylesheet" href="style.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.3/css/all.min.css"/>
</head>
<body>
<div class="wrapper">
<nav>
<input type="checkbox" id="show-search">
<input type="checkbox" id="show-menu">
<label for="show-menu" class="menu-icon"><i class="fas fa-bars"></i></label>
<div class="content">
<div class="logo"><a href="#">CodingNepal</a></div>
<ul class="links">
<li><a href="#">Home</a></li>
<li><a href="#">About</a></li>
<li>
<a href="#" class="desktop-link">Features</a>
<input type="checkbox" id="show-features">
<label for="show-features">Features</label>
<ul>
<li><a href="#">Drop Menu 1</a></li>
<li><a href="#">Drop Menu 2</a></li>
<li><a href="#">Drop Menu 3</a></li>
<li><a href="#">Drop Menu 4</a></li>
</ul>
</li>
<li>
<a href="#" class="desktop-link">Services</a>
<input type="checkbox" id="show-services">
<label for="show-services">Services</label>
<ul>
<li><a href="#">Drop Menu 1</a></li>
<li><a href="#">Drop Menu 2</a></li>
<li><a href="#">Drop Menu 3</a></li>
<li>
<a href="#" class="desktop-link">More Items</a>
<input type="checkbox" id="show-items">
<label for="show-items">More Items</label>
<ul>
<li><a href="#">Sub Menu 1</a></li>
<li><a href="#">Sub Menu 2</a></li>
<li><a href="#">Sub Menu 3</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li><a href="#">Feedback</a></li>
</ul>
</div>
<label for="show-search" class="search-icon"><i class="fas fa-search"></i></label>
<form action="#" class="search-box">
<input type="text" placeholder="Type Something to Search..." required>
<button type="submit" class="go-icon"><i class="fas fa-long-arrow-alt-right"></i></button>
</form>
</nav>
</div>
<div class="dummy-text">
<h2>Responsive Dropdown Menu Bar with Searchbox</h2>
<h2>using only HTML & CSS - Flexbox</h2>
</div>
</body>
</html>
2: Second, create a CSS file with the name of style.css
@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins:wght@200;300;400;500;600;700&display=swap');
*{
margin: 0;
padding: 0;
box-sizing: border-box;
text-decoration: none;
font-family: 'Poppins', sans-serif;
}
.wrapper{
background: #171c24;
position: fixed;
width: 100%;
}
.wrapper nav{
position: relative;
display: flex;
max-width: calc(100% - 200px);
margin: 0 auto;
height: 70px;
align-items: center;
justify-content: space-between;
}
nav .content{
display: flex;
align-items: center;
}
nav .content .links{
margin-left: 80px;
display: flex;
}
.content .logo a{
color: #fff;
font-size: 30px;
font-weight: 600;
}
.content .links li{
list-style: none;
line-height: 70px;
}
.content .links li a,
.content .links li label{
color: #fff;
font-size: 18px;
font-weight: 500;
padding: 9px 17px;
border-radius: 5px;
transition: all 0.3s ease;
}
.content .links li label{
display: none;
}
.content .links li a:hover,
.content .links li label:hover{
background: #323c4e;
}
.wrapper .search-icon,
.wrapper .menu-icon{
color: #fff;
font-size: 18px;
cursor: pointer;
line-height: 70px;
width: 70px;
text-align: center;
}
.wrapper .menu-icon{
display: none;
}
.wrapper #show-search:checked ~ .search-icon i::before{
content: "\f00d";
}
.wrapper .search-box{
position: absolute;
height: 100%;
max-width: calc(100% - 50px);
width: 100%;
opacity: 0;
pointer-events: none;
transition: all 0.3s ease;
}
.wrapper #show-search:checked ~ .search-box{
opacity: 1;
pointer-events: auto;
}
.search-box input{
width: 100%;
height: 100%;
border: none;
outline: none;
font-size: 17px;
color: #fff;
background: #171c24;
padding: 0 100px 0 15px;
}
.search-box input::placeholder{
color: #f2f2f2;
}
.search-box .go-icon{
position: absolute;
right: 10px;
top: 50%;
transform: translateY(-50%);
line-height: 60px;
width: 70px;
background: #171c24;
border: none;
outline: none;
color: #fff;
font-size: 20px;
cursor: pointer;
}
.wrapper input[type="checkbox"]{
display: none;
}
/* Dropdown Menu code start */
.content .links ul{
position: absolute;
background: #171c24;
top: 80px;
z-index: -1;
opacity: 0;
visibility: hidden;
}
.content .links li:hover > ul{
top: 70px;
opacity: 1;
visibility: visible;
transition: all 0.3s ease;
}
.content .links ul li a{
display: block;
width: 100%;
line-height: 30px;
border-radius: 0px!important;
}
.content .links ul ul{
position: absolute;
top: 0;
right: calc(-100% + 8px);
}
.content .links ul li{
position: relative;
}
.content .links ul li:hover ul{
top: 0;
}
/* Responsive code start */
@media screen and (max-width: 1250px){
.wrapper nav{
max-width: 100%;
padding: 0 20px;
}
nav .content .links{
margin-left: 30px;
}
.content .links li a{
padding: 8px 13px;
}
.wrapper .search-box{
max-width: calc(100% - 100px);
}
.wrapper .search-box input{
padding: 0 100px 0 15px;
}
}
@media screen and (max-width: 900px){
.wrapper .menu-icon{
display: block;
}
.wrapper #show-menu:checked ~ .menu-icon i::before{
content: "\f00d";
}
nav .content .links{
display: block;
position: fixed;
background: #14181f;
height: 100%;
width: 100%;
top: 70px;
left: -100%;
margin-left: 0;
max-width: 350px;
overflow-y: auto;
padding-bottom: 100px;
transition: all 0.3s ease;
}
nav #show-menu:checked ~ .content .links{
left: 0%;
}
.content .links li{
margin: 15px 20px;
}
.content .links li a,
.content .links li label{
line-height: 40px;
font-size: 20px;
display: block;
padding: 8px 18px;
cursor: pointer;
}
.content .links li a.desktop-link{
display: none;
}
/* dropdown responsive code start */
.content .links ul,
.content .links ul ul{
position: static;
opacity: 1;
visibility: visible;
background: none;
max-height: 0px;
overflow: hidden;
}
.content .links #show-features:checked ~ ul,
.content .links #show-services:checked ~ ul,
.content .links #show-items:checked ~ ul{
max-height: 100vh;
}
.content .links ul li{
margin: 7px 20px;
}
.content .links ul li a{
font-size: 18px;
line-height: 30px;
border-radius: 5px!important;
}
}
@media screen and (max-width: 400px){
.wrapper nav{
padding: 0 10px;
}
.content .logo a{
font-size: 27px;
}
.wrapper .search-box{
max-width: calc(100% - 70px);
}
.wrapper .search-box .go-icon{
width: 30px;
right: 0;
}
.wrapper .search-box input{
padding-right: 30px;
}
}
.dummy-text{
position: absolute;
top: 50%;
left: 50%;
width: 100%;
z-index: -1;
padding: 0 20px;
text-align: center;
transform: translate(-50%, -50%);
}
.dummy-text h2{
font-size: 45px;
margin: 5px 0;
}
Now you’ve successfully created a Responsive Dropdown Menu Bar with Search Field using only HTML & CSS.
1598940617
Angular is a TypeScript based framework that works in synchronization with HTML, CSS, and JavaScript. To work with angular, domain knowledge of these 3 is required.
In this article, you will get to know about the Angular Environment setup process. After reading this article, you will be able to install, setup, create, and launch your own application in Angular. So let’s start!!!
For Installing Angular on your Machine, there are 2 prerequisites:
First you need to have Node.js installed as Angular require current, active LTS or maintenance LTS version of Node.js
Download and Install Node.js version suitable for your machine’s operating system.
Angular, Angular CLI and Angular applications are dependent on npm packages. By installing Node.js, you have automatically installed the npm Package manager which will be the base for installing angular in your system. To check the presence of npm client and Angular version check of npm client, run this command:
· After executing the command, Angular CLI will get installed within some time. You can check it using the following command
Now as your Angular CLI is installed, you need to create a workspace to work upon your application. Methods for it are:
To create a workspace:
#angular tutorials #angular cli install #angular environment setup #angular version check #download angular #install angular #install angular cli
1616399456
Führen Sie Ihre Outlook PST-Dateien mit nur wenigen Klicks mithilfe von Datavare Outlook PST Merger zusammen. Die Anwendung kann sowohl ANSI- als auch UNICODE-Dateien gleichzeitig zusammenführen. Die von Ihnen ausgewählten Dateien sind die einzigen, die zusammengeführt werden. Keine anderen Dateien werden von der Anwendung zusammengeführt. Große Outlook-Dateien werden ohne Hürde und mit 100% iger Genauigkeit zusammengeführt. Für jede PST-Datei erstellt die Anwendung einen separaten Ordner. Alle Daten wie E-Mails, Kontakte und Kalender werden von der Anwendung unverbindlich zusammengeführt. Benutzer können die Fusion problemlos in jeder ihrer Windows-Versionen verwenden.
Sie können die Testversion der Anwendung herunterladen und einige Outlook-Dateien zusammenführen. Auf diese Weise lernen Sie den Konverter kennen und können eventuelle Zweifel ausräumen. Der Zusammenführungsprozess wird von der Anwendung mit hoher Geschwindigkeit ausgeführt. Mit hoher Genauigkeit werden alle Ihre Outlook PST-Dateien unverbindlich zusammengeführt. Darüber hinaus bietet Ihnen die Anwendung bestimmte Vorteile. Ohne Zeit zu verlieren, führt die Anwendung Ihre PST-Dateien zusammen. Sie können die Anwendung in jeder Ihrer Windows-Versionen herunterladen. Laden Sie die Testversion der Anwendung herunter und gehen Sie die App jetzt durch.
Die Anwendung bietet viele Funktionen für das einfache Funktionieren der Anwendung. Jetzt werden wir einige dieser Funktionen durchgehen:
Mehrere Dateien werden zusammengeführt
Benutzer können mehrere Outlook-Dateien gleichzeitig zum Zusammenführen auswählen. Der Benutzer muss jedoch sicher sein, dass durch die Auswahl mehrerer Dateien zum Zusammenführen die Größe der zusammengeführten Datei möglicherweise nicht größer wird.
Hierarchisches Speichern
Die Anwendung speichert die Daten in hierarchischer Reihenfolge, da der Benutzer keine Schwierigkeiten hat, eine einzelne Datei zu finden.
Hohe Genauigkeit
Alle Dateien werden mit hoher Genauigkeit konvertiert. Daher hat der Benutzer keine Probleme mit den Daten. Die Anwendung führt keinen Datenverlust durch.
Ganze Daten zusammenführen
Wenn Sie eine große PST-Datei erstellen möchten, können Sie Ihre gesamten PST-Dateien zusammenführen. Jedes einzelne Detail wird von der Anwendung fehlerfrei zusammengeführt.
Ausgewählte Daten zusammenführen
Benutzer können die Daten auswählen, die sie zusammenführen möchten. Nur die Dateien, die ein Benutzer auswählt, werden von der Anwendung zusammengeführt.
Es ist ein Muss, einige Schritte zu befolgen, um Ihre PST-Dateien zusammenzuführen. Die Schritte sind einfach und leicht durchzuführen. Im Folgenden finden Sie eine schrittweise Anleitung zum Zusammenführen Ihrer Outlook-Datei:
Schritt 1- Installieren Sie die Anwendung auf Ihrem Windows-System
Schritt 2 - Durchsuchen Sie die Dateien, die Sie zusammenführen möchten
Schritt 3 - Wählen Sie die Option Zusammenführungstyp, unabhängig davon, ob Sie die Dateien in demselben Ordner zusammenführen oder einen separaten Ordner erstellen möchten
Schritt 4 - Wählen Sie das Ziel aus, um die zusammengeführten Dateien zu speichern
Schritt 5- Klicken Sie auf die Schaltfläche “Jetzt zusammenführen”
Das Zusammenführen von Outlook-Dateien dauert einige Minuten und das erforderliche Ergebnis ist genau und fehlerfrei. Diese Schritte können von jedem Benutzer ausgeführt werden, auch wenn sie keinen technischen Hintergrund haben.
Laden Sie Outlook PST Merger herunter, um Ihre Dateien schnell zusammenzuführen. Die Anwendung ist sehr unterstützend und erweitert, daher werden alle Ihre Outlook-Dateien, unabhängig davon, ob sie groß sind, von der Anwendung auf genaue Weise zusammengeführt. Während des gesamten Zusammenführungsprozesses wird keine Datenbeschädigung verursacht. Die Daten werden konvertiert und in einer hierarchischen Reihenfolge gespeichert. Ohne die Qualität der Dateien zu beeinträchtigen, werden die PST-Dateien zusammengeführt. Benutzer können die Anwendung in jedem ihrer Windows-Betriebssysteme verwenden. Darüber hinaus ist die Anwendung vielseitig und zuverlässig. Selbst Benutzer ohne technischen Hintergrund können die Anwendung problemlos verwenden. Obwohl die Anwendung fortgeschritten ist, verfügt sie über eine intelligente GUI-Oberfläche, die den Konvertierungsprozess für die Benutzer erleichtert.
Laden Sie die kostenlose Testversion der Anwendung herunter, die allen Benutzern kostenlos zur Verfügung steht. Wenn Sie auf ein Problem stoßen, können Sie sich an die 24 * 7-Kundendienstnummer wenden.
More Info:- https://www.datavare.com/de/verschmelzung-mehrere-pst.html
##pst geht software ##pst-merge-tool ##pst geht #ausblick pst fusion #pst-fusionstool #pst-fusion
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What is Angular? What it does? How we implement it in a project? So, here are some basics of angular to let you learn more about angular.
Angular is a Typescript-based open-source front-end web application platform. The Angular Team at Google and a community of individuals and corporations lead it. Angular lets you extend HTML’s syntax to express your apps’ components clearly. The angular resolves challenges while developing a single page and cross-platform applications. So, here the meaning of the single-page applications in angular is that the index.html file serves the app. And, the index.html file links other files to it.
We build angular applications with basic concepts which are NgModules. It provides a compilation context for components. At the beginning of an angular project, the command-line interface provides a built-in component which is the root component. But, NgModule can add a number of additional components. These can be created through a template or loaded from a router. This is what a compilation context about.
Components are key features in Angular. It controls a patch of the screen called a view. A couple of components that we create on our own helps to build a whole application. In the end, the root component or the app component holds our entire application. The component has its business logic that it does to support the view inside the class. The class interacts with the view through an API of properties and methods. All the components added by us in the application are not linked to the index.html. But, they link to the app.component.html through the selectors. A component can be a component and not only a typescript class by adding a decorator @Component. Then, for further access, a class can import it. The decorator contains some metadata like selector, template, and style. Here’s an example of how a component decorator looks like:
@Component({
selector: 'app-root',
templateUrl: 'app.component.html',
styleUrls: ['app.component.scss']
})
Modules are the package of functionalities of our app. It gives Angular the information about which features does my app has and what feature it uses. It is an empty Typescript class, but we transform it by adding a decorator @NgModule. So, we have four properties that we set up on the object pass to @NgModule. The four properties are declarations, imports, providers, and bootstrap. All the built-in new components add up to the declarations array in @NgModule.
@NgModule({
declarations: [
AppComponent,
],
imports: [
BrowserModule,
HttpClientModule,
AppRoutingModule,
FormsModule
],
bootstrap: [AppComponent]
})
Data Binding is the communication between the Typescript code of the component and the template. So, we have different kinds of data binding given below:
#angular #javascript #tech blogs #user interface (ui) #angular #angular fundamentals #angular tutorial #basics of angular