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SQL转列和转行

而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是转列和转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...01 转列:sum+if 在行转列,经典解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...这实际上对应一个知识点是:在SQL字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值记录,这实际是由于在原表存在有空值情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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SQL 转列和转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...实际,可能支付方式特别多,而且逻辑也复杂很多,可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个),如果支付方式特别多,我们CASE WHEN 会弄出一大堆,确实比较恼火,而且新增一种支付方式,我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态

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jupyter 实现notebook显示完整

jupyter notebook设置显示最大行和及浮点数,在head观察时不会省略 jupyter notebookdf.head(50)经常会因为数据太大,行列自动省略,观察数据时不爽!...pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.5f’ % x) 欢迎使用Markdown编辑器写博客 补充知识:Jupyter notebook 输出部分显示不全问题...在我更换了jupyter主题后(如何更换主题,见上篇博客),输出部分总是显示不全,差个字符;Github上已经有人提出了这个问题,并有了解决方案,亲测有效。...这个13px,可能有的人改了以后,还是显示不全,可以多试几个数,因为有的人浏览器显示比例不一样 重新运行jupyter notebook,输出部分显示不全问题解决。...以上这篇jupyter 实现notebook显示完整就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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使用VBA删除工作表多重复

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表重复功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA,可以自动执行这样操作,删除工作表所有数据重复,或者指定重复。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有所有重复。...如果没有标题,则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定(例如第1、2、3重复项,那么可以使用下面的代码: Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列数字,以删除你想要重复

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Excel(表)数据对比常用方法

Excel数据差异对比,方法非常多,比如简单直接用等式处理,到使用Excel2016新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应插件...一、简单直接等式对比 简单直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个数据读取另一数据...vlookup函数除了适用于对比,还可以用于表间数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2数据合并后...比如,有个表数据要天天做对比,找到差异地方,原来用Excel做虽然也不复杂,但要频繁对比,就很麻烦了,因此,可以考虑使用Power Query来实现直接刷新自动对比。...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接(建议收藏在浏览器): https://app.powerbi.com/view?

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MySQL转列和转行操作,附SQL实战

本文将详细介绍MySQL转列和转行操作,并提供相应SQL语句进行操作。转列转列操作指的是将表格中一数据转换为多数据操作。在MySQL,可以通过以下种方式进行行转列操作。1....IN ([pivot_value_1], [pivot_value_2], ..., [pivot_value_n])) AS pivot_table;其中,aggregated_column是基于哪个进行聚合...转行列转行操作指的是将表格数据转换为一数据操作。在MySQL,可以通过以下种方式进行列转行操作。1....., [columnN])) AS unpivot_table;其中,identifier_column是唯一标识每个转换后,pivot_column是需要将其转换为,value_column...结论MySQL转列和转行操作都具有广泛应用场景,能够满足各种分析和报表需求。在实际应用,可以根据具体需求选择相应MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。

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pandas基础:idxmax方法,如何在数据框架基于条件获取第一

例如,基于条件获取数据框架第一。本文介绍如何使用idxmax方法。 什么是pandasidxmax idxmax()方法返回轴上最大值第一次出现索引。...例如,有4名ID为0,1,2,3学生测试分数,由数据框架索引表示。 图1 idxmax()将帮助查找数据框架最大测试分数。...默认情况下,axis=0: 学生3Math测试分数最高 学生0English测试分数最高 学生3CS测试分数最高 图2 还可以设置axis=1,以找到每个学生得分最高科目。...图3 基于条件在数据框架获取第一 现在我们知道了,idxmax返回数据框架最大值第一次出现索引。那么,我们可以使用此功能根据特定条件帮助查找数据框架第一。...例如,假设有SPY股票连续6天股价,我们希望找到在股价超过400美元时第一/日期。 图4 让我们按步骤进行分解,首先对价格进行“筛选”,检查价格是否大于400。此操作结果是布尔索引。

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用过Excel,就会获取pandas数据框架值、

df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...语法如下: df.loc[] 其中,是可选,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一。...想想如何在Excel引用单元格,例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下种方法都遵循这种思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][索引]。...图9 要获得第2和第4,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以将和列作为个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三新数据框架。...图11 试着获取第3Harry Poter国家名字。 图12 要获得第2和第4,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以将和列作为个列表传递到参数“row”和“column”位置。

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五大方法添加条件-python类比excellookup

40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一条件...这个函数依次接受三个参数:条件;如果条件为真,分配给新值;如果条件为假,分配给新值 # np.where(condition, value if condition is true, value...,给它提供个参数:一个条件,另一个对应等级列表。...# 在conditions列表第一个条件得到满足,values列表第一个值将作为新特征该样本值,以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['...,是进行分组依据, 如果填入整数n,则表示将x数值分成等宽n份(即每一组内最大值与最小值之差约相等); 如果是标量序列,序列数值表示用来分档分界值 如果是间隔索引,“ bins”间隔索引必须不重叠

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Excel公式技巧:基于单列多个条件求和

标签:Excel公式,SUMPRODUCT函数 基于条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数,特别是涉及到多条件求和时。然而,随着条件增多,公式将会变得很长,难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数,可以判断同一多个条件且公式简洁。 如下图1所示示例。...*($C$2:$C$12)) 公式,使用加号(+)来连接条件,表明满足这条件之一。...也可以使用下面更简洁公式: =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式,使用了花括号,允许在其中放置多个条件...,因此,如果需要满足条件更多的话,就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号,公式更简洁。

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pythonpandas库DataFrame对操作使用方法示例

'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w',返回是DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格'w'、'z' data[0:2] #返回第1到第2所有,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第20计,返回是单行...(0) #取data第一 data.icol(0) #取data第一 ser.iget_value(0) #选取ser序列第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列最后一个...6所在第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在第3-5(不包括5) Out[32]: c...类型,**注意**这种取法是有使用条件,只有当索引不是数字索引时才可以使用,否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型

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0实现基于Keras种建模

0到1实现2种Keras建模网络 本文介绍基于Keras建模方法: 基于Sequential建模;快速方便,易上手 基于函数式API建模;易于扩展,灵活性强 主要知识点 通过本文你将学到下面...9个实用知识点,掌握基于Kera搭建神经网络模型流程: 如何导入keras内置数据集 keras如何实现one-hot编码 如何定义kerasSequential模型,包含卷积层、池化层、Dropout...层等 如何各个层基本信息,比如层名称、权重、形状等 模型编译、训练 如何将模型精度和准确率指标进行可视化 如何使用TensorFlowTensorboard进行可视化 如何搭建基于函数式API...model.add(Dense(10, activation="softmax")) # 多分类使用softmax激活函数 在多分类问题最后全连接层,激活函数使用softmax函数;它输出是每个分类概率值...除此之外,你也可以通过localhost:6006到本地网页查看: 构建函数式模型 上面的模型是基于Sequention;下面对比构建出基于函数式API等效模型: from keras.models

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MybatisPlusWrapper类(基于面向对象思想条件封装)

一、引言在MybatisPlus条件查询是日常开发中经常遇到需求。为了简化查询条件构建,MybatisPlus提供了一系列Wrapper类来支持面向对象方式进行条件封装。...二、Wrapper类概述MybatisPlusWrapper类主要分为以下几个层次:Wrapper:作为条件构造器最顶端类,提供了基础获取和判断方法。...AbstractWrapper:用于封装SQL语句where条件,是Wrapper抽象子类。...AbstractWrapper:继承自Wrapper,并提供了更多条件构建方法。它是QueryWrapper和UpdateWrapper父类,负责实现条件拼接逻辑。...它们继承自AbstractLambdaWrapper,并实现了相应查询和更新接口。四、如何使用在实际开发,我们通常使用QueryWrapper或LambdaQueryWrapper来构建查询条件

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【Python】基于某些删除数据框重复值

subset:用来指定特定,根据指定对数据框去重。默认值为None,即DataFrame中一元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据框重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据框name。...原始数据只有第二和最后一存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于组合删除数据框重复值。 -end-

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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)读取DataFrame某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...(1)读取第二值 # 索引第二值,标签是“1” data1 = data.loc[1] 结果: 备注: #下面种语法效果相同 data.loc[1] == data.loc...3, 2:4]第4、第5取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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Excel公式技巧21: 统计至少在一满足条件行数

在这篇文章,探讨一种计算在至少一满足规定条件行数解决方案,示例工作表如下图1所示,其中详细列出了各个国家在不同年份废镍出口水平。 ?...由于数据较少,我们可以工作表清楚地标出满足条件数据,如下图2所示。 ? 图2 显然,“标准”COUNTIF(S)公式结构不能满足要求,因为我们必须确保不要重复计数。...下面,考虑希望得出结果涉及数不只是,甚至可能是多情况。例如,假设要确定2004年到2012年每年至少有一个数字大于或等于1000国家数量。...并且,由于上述数组(一个13乘9数组)包含9,因此我们用来形成乘积矩阵行数必须等于该数组数。...1,1,1,1,1,1,1,1,1}) 由于必须确保由9个1组成数组由9组成,因此使用TRANSPOSE函数来转换: {1;1;1;1;1;1;1;1;1} 这样,就可以将上述个数组传递给MMULT

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