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我想将按字段分组的表的元素相加，然后除以一个常数：例如，我有一个包含部门和销售的表，我想将每个部门的所有销售相加，然后除以 100（例如）。那是代码：

我想从 JuliDB 数据库中选择一列。问题是我不能用字符串（不是以 开头的符号:）来做，例如：

如果我这样做，则会出现以下错误：

有什么建议吗？

我正在关注https://github.com/JuliaComputing/JuliaDB.jl/blob/master/docs/src/tutorial.md
上发布的教程 a) 执行时：

得到：

b）还尝试过：

得到：

请帮我解决问题！

执行

应该延迟超过 60 分钟（我的理解！）。但它返回所有正负 dep_delays 的运营商。

为什么它的行为如此？

我认识到 JuliaDB 的边缘可能仍然有点粗糙，但我想知道是否有可能做这样的事情：

而不是这样的：

如何从DataFrame对象或 JuliaDBIndexedTable对象中获取列名？这可能吗？

例如，给定上面的代码，如果:E在mytableor中有一列，您将如何使用条件检查df（为了添加这样的列，如果它尚不存在）？

最终，我正在寻找与以下 Python 代码等效的 Julia：

我希望 JuliaDB.loadtable() 读取 CSV（实际上是一堆 CSV，但为简单起见，我们只尝试一个），其中所有列都被解析为字符串。

这是我尝试过的：

以下是它在 R 中的实现方式：

我很难理解使用 JuliaDB 作为生产网站的主要后端数据库的利弊。

https://juliadb.org/

我的用例是一个协作数据科学平台。客户每天请求 100 万唯一访问者和 100 000 次写入。嗯...我希望如此。

实现 SQL 数据库意味着我需要将用于微积分的数据科学数据帧“翻译”成 SQL 并向后翻译。

另一方面，JuliaDB 是一个端到端的解决方案。

关于网站生产数据库的不同标准：

Julia 原生具有并发性：

Julia 支持并发和并行编程的三种主要功能类别：

异步“任务”或协程多线程分布式计算 Julia 任务允许暂停和恢复 I/O、事件处理、生产者-消费者进程和类似模式的计算。任务可以通过等待和获取等操作进行同步，并通过通道进行通信。

多线程功能建立在任务之上，允许它们同时在多个线程或 CPU 内核上运行，共享内存。

最后，分布式计算可能在不同的机器上运行具有独立内存空间的多个进程。此功能由分布式标准库以及 MPI.jl 和 DistributedArrays.jl 等外部包提供。

另一方面，JuliaDB 文档告诉他们支持并行计算，但没有提供太多细节。

JuliaDB 是否可以处理并行连接和异步操作，使其对大量并行使用它的用户具有高性能？

有没有办法在 JuliaDB 中编辑字段？我想修改 column ywhere column x == 4。

我在某处发现了一个东西，展示了如何做到这一点..但它不再起作用了..它使用过merge或者push我相信..

我正在尝试使用 JuliaDB 进行分组，一切正常，除非我想应用一次需要两列的函数。

是这条线不起作用

使用 DataFrames.groupby 你可以这样做：

我怎么能用 juliaDB 做到这一点？谢谢