需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...all 将各选项列的数据进行 转记录行的合并 （3）通过 group by 语句 和 count 聚合函数统计重复情况 （4）通过 having 子句筛选出重复记录 范例运行环境 操作系统： Windows...SQL语句 首先通过 UNION ALL 将A到D的各列的值给组合成记录集 a，代码如下： select A as item,sortid from exams union all select...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
SELECT * FROM dbo.test2 现在我们将Province列值和Company列值互换,代码如下: UPDATE test2 SET Company=Province, Province...=Company 这是第一种列值互换方式！...下面是第二种在部分数据库中有效的互换方式: UPDATE test2 SET Company=Company+Province, Province=Company-Province, Company=Company-Province...; 这里的加减号可能有些数据库不支持,根据不同的DBMS做相应的替换。
Leetcode -1171.从链表中删去总和值为零的连续节点 题目：给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。...对于链表中的每个节点，节点的值： - 1000 从dummy开始，cur每次从prev的next 开始遍历，每次遍历中 cur 的 val 都进行累减，如果累减的结果有等于 0 的，就证明从...，每次cur从prev的next开始遍历 //从 cur 的val开始累减，如果累减的结果为0，即直接让prev的next指向cur的next struct ListNode*...题目：给你两个链表 list1 和 list2 ，它们包含的元素分别为 n 个和 m 个。
JOIN 用于把来自两个或多个表的行结合起来。...SQL JOIN 类型： INNER JOIN：如果表中有至少一个匹配，则返回行 LEFT JOIN：即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行 RIGHT JOIN：即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行...聚合函数SUM表示你需要怎样处理转换后的列的值，是总和(sum)，还是平均(avg)还是min,max等等。...”,”星期二”,”星期三”,”星期四”,”星期五”,”星期六”,”星期日”分别转换成列，这些列的值取income的总和。...）这里可以用“*”表示选择所有列，也可以只选择某些列(也就是某些天) TBL别名 不能缺省 行转列也可以使用 CONVERT 来实现，两种方法均可以参考：重温SQL——行转列，列转行 数据库事务
：移动方向，值字段被行字段和列字段拆分为视觉对象矩阵，ROWS代表是垂直上下跨行移动，COLUMNS代表水平左右跨列移动，ROWS COLUMNS代表先上下后左右，ROWS COLUMNS代表先左右后上下...视觉对象中可能只有行字段或列字段中的一个，按实际情况选择参数。...#Rows = IF(ISATLEVEL([列 1]), ROWNUMBER())4 帕累托分析中的累计求和、总和、累计占比、ABC分类。STEP 1 书写视觉对象计算的公式。...总和 = COLLAPSEALL([达成 的总和], ROWS)累计占比：累计占比 = DIVIDE([累计求和RUNNINGSUM], [总和])ABC分类：ABC分类 = VAR _vm_Class...设置格式后，结果如下：注意：帕累托是从大到小累加，需要在视觉对象中按照达成的总和列降序排列。
解题思路 坦率地说，这题一看就是基于奇偶性的动态规划题目，解法一定是先求解每个元素的前面所有元素的累计值，然后通过分析这些累计值的奇偶性得到最终的答案。...，我们分情况讨论： 如果到该元素的累计总和为奇数，则以该元素为终点的合法子串数目为cumsum列表中其前方的偶数元素个数； 如果到该元素的累计总和为偶数，则以该元素为终点的合法子串数目为cumsum...解题思路 这道题是比赛的时候把我坑的最惨的一题，第一眼看过去感觉只要按照题目的思路做就完事了，做完之后发现超时，然后想着有没有优化的空间，然后一看代码，诶，还真有，然后就优化，还优化了两次，结果两次优化之后依然超时...然后，到优化到实在优化不动了之后，去看了一下为啥头几名的大佬做这题的时间居然只有几分钟，然后发现，他们的代码居然他喵的只有不到10行，而且看了之后就是秒懂的程度，顿时整个人都是崩溃的！！！...，这一列的高度一定是可以通过停在某一次中间过程中达到的； 如果这一列的高度高于前一列的高度，那么假设两者的高度差为m，则我们在通过一系列操作达到了上一列的高度之后，还需要m次额外的操作来达到这一列的高度
这里举个例子，在一个订单表中满足条件的有10行数据，我们需要统计订单中的总价，sum的初始值是0，在匹配到第一行时，订单价格是10，此时sum就变成10，匹配到第二行，订单价格是20，这时候sum就是30...行数 订单价格 sum值 第一行 10.00 10.00 第二行 20.00 30.00 第三行 30.00 60.00 第四行 40.00 100.00 第五行 50.00 150.00 第...行...select sum(order_money) from Delivery; 实例二 写一条 SQL 查询语句获取即时订单所占的百分比， 保留两位小数。...首先你要理解，既然是查询某一个类型的占比，肯定就需要统计总和。我们可以分别去统计到订单总和$sum1,然后再去统计即时订单总和$sum2。然后在相除就可以了。但是这里明确要求一条SQL语句。...这里就需要你深入了解一下sum的运行原理，我们可以设想我们一行一行的去读取数据，然后让sum一行一行的累计起来，是不是就可以得到$sum2的综合了？至于$sum1肯定很好统计，直接是表中行数的综合。
01 背景介绍 某一天早上来到公司，接到业务同学反馈，线上某个SQL之前查询速度很快，从某个时间点开始查询速度突然变慢了，希望DBA帮忙查看下。...的语义本身比较简单，是一个单表查询，不涉及复杂查询： 从某一张表里面，利用l_mid和l_opertime这两个字段作为过滤条件，输出表里面的其他字段，并按照l_opertime排序。...estRows 列：显示TiDB预计会处理的行数 actRows 列：显示TiDB算子实际输出的数据条数 预估扫描行数最多是2w行，但是实际的输出条数是2000w行。...值得注意的是，Coprocessor累计执行耗时看起来大于SQL执行时间，这个是因为TiKV 会并行处理任务，因此累计执行耗时不是自然流逝时间 我们再看看SQL的基本信息： 从SQL基本信息上，也可以看到...SQL执行计划中，我们不难发现： 1、执行计划中，预估的行数estRows，从一开始的2w行到现在的2.15行，实际执行行数actRows，从一开始的2000w行，到现在的0行，有了很大的一个改善。
., 28.]) ① 所有元素的总和。 ② 元素的标准偏差。 ③ 所有元素的累积和（从索引位置 0 开始）。...② 选择第一行。 ③ 选择第一行的第三个元素；在括号内，索引由逗号分隔。 ④ 选择第二列。 ⑤ 计算所有值的总和。 ⑥ 沿第一个轴计算总和，即按列计算。 ⑦ 沿第二轴计算总和，即按行计算。...③ 选择与索引c对应的值。 ④ 选择与索引a和d对应的两个值。 ⑤ 通过索引位置选择第二行和第三行。 ⑥ 计算单列的总和。 ⑦ 使用apply()方法以向量化方式计算平方。...② 对指定的两列计算标准差（忽略具有NaN值的行）。 DataFrame 类的第二步 本小节中的示例基于具有标准正态分布随机数的ndarray对象。...例如，假设我们的四个列中的九个数据条目对应于从 2019 年 1 月开始的每月末数据。
所有执行语句用{}括起来，{}的外面是一些高级的东西比如过滤条件，见后。 3. 列引用 $0代表整行所有数据，$1代表第一列(终于不是程序员数数从0开始了)。...NF是个代表总列数的系统变量，所以$NF代表最后一列，还支持$(NF-1)来表示倒数第二列。 还支持列之间的运算，如$NF-$(NF-1)是最后两列的值相减。...数字类型，字符串类型 虽然上例最后两列的值是字符串类型的，带着ms字样，看起来不能做算术运算。 但其实两个列相减时，AWK就会神奇地把它们转换为纯数字。...1.计算累计值和平均值 awk '{sum+=$NF} END {print sum, sum/NR}' 上例对每行输入内容进行最后一列的值的累计，而END后的语句，打印累计结果 和平均值，NR是系统变量代表总行数...过滤行 1.
这里举个例子，在一个订单表中满足条件的有10行数据，我们需要统计订单中的总价，sum的初始值是0，在匹配到第一行时，订单价格是10，此时sum就变成10，匹配到第二行，订单价格是20，这时候sum就是30...行数 订单价格 sum值 第一行 10.00 10.00 第二行 20.00 30.00 第三行 30.00 60.00 第四行 40.00 100.00 第五行 50.00 150.00 第...行...select sum(order_money) from Delivery; 实例二 写一条 SQL 查询语句获取即时订单所占的百分比， 保留两位小数。...首先你要理解，既然是查询某一个类型的占比，肯定就需要统计总和。我们可以分别去统计到订单总和 然后再去统计即时订单总和 sum2。然后在相除就可以了。但是这里明确要求一条SQL语句。那该如何解决呢？...这里就需要你深入了解一下sum的运行原理，我们可以设想我们一行一行的去读取数据，然后让sum一行一行的累计起来，是不是就可以得到 的综合了？至于 sum1肯定很好统计，直接是表中行数的综合。
AND CURRENT ROW，表示从窗口开始到当前行的所有行）。...对于ROWS和RANGE，frame_start和frame_end可以是以下值之一： UNBOUNDED PRECEDING：窗口从当前分区的第一行开始。...N PRECEDING：窗口从当前行之前的第N行开始，N是一个正整数。 CURRENT ROW：窗口从当前行开始。 N FOLLOWING：窗口从当前行之后的第N行开始。...结果集将包含与原始 sales 表相同数量的行，但会添加一个额外的 cumulative_sales 列，显示到每一行为止的累计销售额。 聚合函数减少结果集的行数，将多行数据聚合成单个值。...三、常见的应用场景 窗口函数在多个场景中非常有用，以下是几个典型示例： 计算累计总和：使用SUM()函数和OVER()子句，可以轻松计算每一行的累计总和，这在分析销售数据、财务报表等方面非常有用。
由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。..."Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...们可以计算出每组的累计总和。...包含值列的累计总和，如下所示: df["cum_sum"] = df.groupby("category")["value"].cumsum() 23、expanding函数 expanding函数提供展开转换
由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...("Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...们可以计算出每组的累计总和。...包含值列的累计总和，如下所示: df["cum_sum"] = df.groupby("category")["value"].cumsum() 23、expanding函数 expanding函数提供展开转换
由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。...如果用于分组的列中缺少一个值，那么它将不包含在任何组中，也不会单独显示。所以可以使用dropna参数来改变这个行为。 让我们首先添加一个缺少存储值的新行。...Daisy","PG1")) daisy_pg1.head() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...我们可以计算出每组的累计总和。...包含值列的累计总和，如下所示: df["cum_sum"] = df.groupby("category")["value"].cumsum() output 23、expanding函数 expanding
rank 列不同 实际上此函数可以为查出来的每一行增加 rank 序号 rank dens_rank row_number 注意 rank() 函数中得到的 rank 值可能是会出现重复值，如果要取...通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前 n 行的数据 lag 和后 n 行的数据 lead 作为独立的列, 更方便地进行进行数据过滤 可用场景 在比较同一个相邻的记录集内两条相邻记录 计算今日电表消耗...，截止到本行数据，统计数据是多少（最大值、最小值等） 同时可以看出每一行数据，对整体统计数据的影响 场景 计算几天内平均数目，累计值，... demo 计算三天内平均金额 with test_tb (t...比如最近遇到的如下需求： 将某累计表数据回溯至 2020 年 从当前时间回溯到 2020 年，超过 500 个任务实例，当前的服务器配置下，每次执行的实例数超过某个经验值就可能出现各种问题，提交任务阻塞...一次性得到了从最初时间到现在每天的汇总和累计值 ps: 可以看到上面的第一列缺少部分天数，那几天没有数据产生，其实也应该产出一条数据，这个再后面的第三个方案处理了，这里不重复。
数据导出 ---- 统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗、规整、合并等功能 → 掌握类似与SQL...上一集开始学习了Pandas的数据结构（Series和DataFrame），以及DataFrame一些基本操作：改变索引名、增加一列、删除一列、排序。 今天我将继续学习Pandas。...也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ? 二、缺失值处理 Pandas和Numpy采用NaN来表示缺失数据， ? 1....丢弃缺失值 两种方法可以丢弃缺失值，比如第四天的日记中使用的的城市人口数据： ? 将带有缺失的行丢弃掉： ? 这个逻辑是：“一行中只要有一个格缺失，这行就要丢弃。”...从我多年统计师从业经验来看，学会了如何跳过行，也要学如何读取某些行，使用 nrows=n 可以指定要读取的前n行，以数据 ? 为例： ? 2.
很早以前用 Oracle 和 MS SQL 的时候会用到里面的窗口函数，但是用 MySQL 后才发现，MySQL 竟然没有窗口函数，以至于一些负责的统计查询都要用各种子查询、join，层层嵌套，看上去很简单的需求...5行的salary总和。...同理，第三行就是前三行的总和，也就是45+58+68=171。以此类推，第 N 行就是1~N的累加和。...如下，对成绩进行排名，分数高的排在前面，如果有两个人分数相同，那仍然是一个第一，另一个第二。...offset: 就是向前的偏移量，取当前行的前一行就是1，前前两行就是2。default_value：是可选值，如果向前偏移的行不存在，就取这个默认值。
这时准备工作做好了，下面就可以作图了： ①主要类型->列，记录数->行，累计票房->颜色。智能显示选择第一个往下数4的树状图。 ?...==②票房替代记录数：颜色总和->删除，累计票房(万)->颜色 == ? ③筛选出票房大于某值的类型：图的右侧空白点击右键->筛选器->累计票房。在右侧大小轴随意拖动选择筛选值 ?...③筛选出票房大于某值的类型：图的右侧空白点击右键->筛选器->累计票房。...在右侧大小轴随意拖动选择筛选值 9、气泡图与词云 9.1 不同类型电影数量与票房(气泡图) 步骤如下： 主要类型->行，记录数->列，票房->颜色。智能显示选择气泡图(最后一个)。...步骤： ①上映年份->页面，记录数->行，累计票房->列 ②筛选年份（去掉NULL），筛选主要类型（动作） 上面的两步在前面已经多次出现就不演示了。
COUNT(*) 计算目标表中的所有行，包括Null值；COUNT(expression) 计算特定列或表达式中具有非 NULL 值的行数。...其中，x 等于 order by 子句中指定的列的当前行中的值 NTILE() 已排序的行划分为大小尽可能相等的指定数量的排名的组，并返回给定行所在的组的排名。...第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL. LEAD() 用于统计窗口内往下第n行值。...第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL....以下是相关的两个表格： 请编写 SQL 查询，计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。
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