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本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。无论您是数据库开发者、数据分析师还是希望更好地了解 SQL 数据库的用户，了解聚合函数都是非常重要的。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
一般来说，在各系统里导出的数据，在导出数据的时候，已经对导出行为进行了权限管控，如甲员工只能导广州区数据，乙员工只对导深圳数据，他们的主管可以导华南区的数据等等。理想的场景是各人使用各自的权限导出所需的数据作分析。
关于excel里将一张工作表拆分成多个工作表的方法有很多，如果是偶然一次性的，而且需要拆分的表格也不多，那么手工筛选复制一下也不复杂。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
比如要分析工资的数据，工资表是按月分了不同Sheet管理的，现在需要把12个月的数据放到一起创建1个数据透视表。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
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•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
PowerQuery是一个微软创建的基于Excel的免费插件，可以在Excel2010（及更高版本）使用。在Excel 2016及PowerBIDestop中已经内置。
在各种数据岗招聘中，SQL几乎成为了必备技能。有公司的地方就会有数据，有数据的地方就会有数据库，有数据库的地方就会有SQL。
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
PostgreSQL 12专注于性能和优化。此版本的发布并未考虑到全新的闪亮功能；相反，它是对现有PostgreSQL功能的微调和精心设计的实现。因为PostgreSQL每年都会发布新版本，所以并不是每一个新功能都完全具备。在发布了几个版本之后，当该功能有机会从其最初的实现中发展出来时，其性能将得到改善，边缘情况将得到支持，缺失的功能将得到实现。
安装SQL数据库时，需要添加，修改，删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
大海：的确，直接基于普通数据源进行数据透视，数据增加的情况下，数据透视表是没办法识别到新的数据的。
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
这篇文章是本系列的第一篇，选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式，用作内部员工EXCEL基础操作培训，以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作，提升工作效率。现将内容分享，作为数据分析基础的第一篇。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时，Excel没有提供相应的内置函数，必须编写数组公式，其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可
摘要：三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
小勤：ALL函数是清除所有筛选条件并返回表中的不重复值，下面对表的行进行计数应该是3呀，因为有两个大海是重复的，怎么还是4? 大海：没有说all返回的是不重复值啊。 小勤：那么我ALL（表[姓名]），
日常使用Power Query的过程中，大家可能会对表（Table）、列（List）筛选部分数据比较熟悉，但是，如果是对于一行（Record），要筛选（或剔除）部分列（字段）进行计算，那该怎么办呢？
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
财务报表也称对外会计报表，是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表，由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分，不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
大家好，我是猫头虎博主，近来很多读者询问关于PostgreSQL的存储引擎的细节。在这篇文章中，我将深入探讨PostgreSQL的存储引擎的原理和性能。对于那些正在考虑使用PostgreSQL或者想要更深入了解其内部机制的朋友来说，这篇文章将是一个不错的参考。 PostgreSQL存储引擎、PostgreSQL性能优化、PostgreSQL原理。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
在Excel的原生作图方式下，图表与数据区域天然地保持联动，图表所需的数据部分是以单元格地址的方式和源数据保持联动关系。故在源数据区域上修改数据值，图表立即可响应新的数据变化。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说jmeter 性能测试 JDBC Request （查询数据库获取数据库数据） 的使用「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题，因此这里我使用一套 sql 的题目，作为 pandas 专栏的课后练习题。本文大部分的解题过程尽可能使用 pandas 中最基础的入门操作完成，涉及的知识点基本在专栏中的前15节内容中有详尽讲解。
利用 info() 方法查看数据中是否有空值，如果有空值的话，则可以使用 dropna() 方法将其移除。
本文为简书作者傲看今朝原创，CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格，恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视，却极其实用的功能之一，可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢？今天我将带领大家扒一扒这个功能，以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先，智能表格这个功能在哪里呢？它的位置也是非常不起眼的，就在插入选项卡下，”数据透视表“旁边，因此创建表格的方法就是选中一个数据区域，单击插入，单击”表格“，根据实际情况勾选”数据包含标题“，单击确定。我们就可以普通的数
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询，提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例，这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
来源：伯乐在线 - PyPer 本文共2203字，建议阅读5分钟。 本文重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合，并展示出数据之间的关系，帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。在Python中，有多个库可以用来创建和操作数据透视表，其中最常用的是pandas库。
PostgreSQL关系数据库系统是一个功能强大的，可扩展的，并符合标准的开源数据库平台。本指南将帮助您在CentOS 7 Linode上安装和配置PostgreSQL。
在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法，在最后还准备了一个备忘单，希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
Sqlmap是一个自动化的SQL注入工具，其主要功能是扫描，发现并利用给定的URL进行SQL注入。目前支持的数据库有MySql、Oracle、Access、PostageSQL、SQL Server、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase和SAP MaxDB等
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。 根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强，报表神器 参数 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，要聚合的列
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