Riuscite a identificare queste biciclette e accessori da ciclismo senza esitazione?
La lezione di storia “, stato facile”,
Fallire queste facili domande sugli animali domestici? Allora fatti un’assicurazione per animali domestici.
Ti consideri un esperto di denaro? Solo i geni ottengono il 100% in questo brutale esame di terminologia finanziaria!
Se eri un’adolescente o una giovane donna prima del 1990, DOVRESTI ottenere il 100% in questo quiz sulle scarpe vintage… Ci riesci?
La maggior parte delle persone sbaglia queste comuni situazioni di salute: tu lo faresti?
Se riesci a identificare 32/40 di questi articoli da esterno, sei un esperto certificato di attività all’aperto
I giovani non riescono a nominarne nemmeno uno
— Solo i pensionati che fanno giardinaggio ogni giorno ottengono il 100%
Scommetto che non riesci a nominare queste 40 console dimenticate dell’età d’oro del gioco – il 98% ne indovina meno della metà
Parliamo di salute: riesci a ottenere un punteggio alto in questo quiz medico?
Il 98% dei viaggiatori non riconosce le banconote locali
The maximum number of unique for a given group. The number of unique objects for that group is calculated. This method allows for estimating unique counts for multiple groupings, reducing the overall query time. For example, if you have a table of customer transactions, you might want to know how many unique products each customer bought, how many unique customers visited each store, and how many unique products were sold in each region. Instead of running three separate COUNT(DISTINCT …) queries, you can run one `estimate_distinct_count_for_multiple_groups` query. **Parameters:** * `table_name`: The name of the table to query. * `group_by_columns`: A list of column names to group by. Each element in the list can be either a string (representing a single column) or a tuple of strings (representing multiple columns that should be treated as a single grouping unit). * `count_distinct_column`: The name of the column for which to count distinct values within each group. * `error_rate`: (Optional) The desired error rate for the HyperLogLog++ algorithm. This value should be between 0 and 1. A smaller error rate results in more accurate estimates but may require more memory. Defaults to 0.01. **Returns:** A list of dictionaries, where each dictionary represents a grouping and contains the following keys: * `group_by_key`: A string representation of the column(s) used for grouping. * `estimated_distinct_count`: The estimated number of distinct values for the `count_distinct_column` within that group. **Example Usage:** python from google.cloud import bigquery client = bigquery.Client() # Example table with customer transactions table_id =
Solo veri campioni possono identificare 40 pezzi di attrezzatura da golf da queste foto
Osate provare?
