Select查询 4.1 查询基础知识 查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。...WHERE子句指定出条件：在Product表中，只有ListPrice列中的值大于40，该值所在的行才符合 SELECT 语句的要求。...PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。(数据库的兼容级别需要90以上 ) 用 sp_addlinkedserver 定义的链接服务器中的一个或多个表或视图。...从 SQL Server 2005 开始，SQL Server 允许在 FROM 子句中指定对 SELECT 列表中未指定的表中的列进行排序。
pivot 与 unpivot 函数是SQL2005新提供的2个函数，PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。 ...注意事项： 1.对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高; 2.UNPIVOT...将与 PIVOT 执行几乎完全相反的操作，将列转换为行,但是也不是完全的相同，PIVOT 会执行一次聚合，从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。...另外，UNPIVOT 的输入中的空值不会显示在输出中，而在执行 PIVOT 操作之前，输入中可能有原始的空值。 3.动态处理和静态处理不一样的地方在于列转行的数量。
PIVOT，UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一，主要用来实现行到列的转换。...本文主要介绍PIVOT运算符的操作，以及如何实现动态PIVOT的行列转换。 关于UNPIVOT及SQL server 2000下的行列转换请参照本人的其它文章。...静态PIVOT的用法 为演示，从NorthWind数据库中提取一些记录生成新的Orders表，然后使用PIVOT将行转换到列。...根据FOR [Year] IN子句中的值，在结果集中来建立对应的新列，本例中即是列，， 对于新列，，中的取值，取中间结果集中与之相对应的值。...且将[Year]转换为字符串，因为YEAR(H.OrderDate)得值为 INT ，而''GrandTotal''为字符串，UNION 或UNION ALL使用时必须列的数量和类型相对应。
-----") print(df.loc[0:1]) # 第一行到第二行 print("------------------------------") # 条件过滤 # 选择年龄大于30的行 print...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...30 2 2024-06-01 杭州 20 3 2024-06-02 杭州 40 3. stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引...# 使用 stack 将列索引转换为行索引 stacked_df = pivot_df.stack() print(stacked_df) 输出： Date City 2024-06-01...unstack 将行索引转换为列索引 unstacked_df = stacked_df.unstack() print(unstacked_df) 输出与 pivot_df相同： City
SQL Server中行列转换 Pivot UnPivot 本文转自：张志涛 原文地址： http://www.cnblogs.com/zhangzt/archive/2010/07/29.../1787825.html PIVOT用于将列值旋转为列名（即行转列），在SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现 PIVOT的一般语法是：PIVOT(聚合函数(列) FOR...用于将列明转为列值（即列转行），在SQL Server 2000可以用UNION来实现 完整语法： table_source UNPIVOT( value_column FOR pivot_column...IN() ) 注意：PIVOT、UNPIVOT是SQL Server 2005 的语法，使用需修改数据库兼容级别 在数据库属性->选项->兼容级别改为 90 典型实例...='姓名'andID=object_id('tb')--表名tb，不包含列名为姓名的其他列 orderbycolid exec(@sql+' order by姓名') go 3、使用SQL Server
但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。...那么，有没有一本书可以一次性讲解Power Query和Power Pivot在Excel中的使用呢？...3.1 入门基础知识 3.1.1 数据类型的设置 3.1.2 标题的升降设置 3.1.3 “转换”与“添加列”选项卡中的功能 3.2 删除行或列操作 3.2.1 选择列与删除列 3.2.2 删除行与保留行...3.2.3 通过筛选器删除行 3.3 添加列操作 3.3.1 简单快速地添加条件列 3.3.2 为行添加自定义序号 3.3.3 添加自定义列 3.4 拆分列与合并列操作 3.4.1 实例1：按分隔符拆分列...… 4.4.4 each _与(x)=>的关系 4.4.5 为公式添加注释 第5章 常用的M函数实战详解 5.1 各种数据类型之间的相互转换 5.1.1 将值转换为文本 5.1.2 将值转换为数值 5.1.3
PIVOT和UNPIVOT PIVOT 通过将表达式中的一个列的唯一值转换为输出中的多列（即行转列），来轮替表值表达式。PIVOT 在需要对最终输出所需的所有剩余列值执行聚合时运行聚合。...与 PIVOT 执行的操作相反，UNPIVOT 将表值表达式的列轮换为行（即列转行）。 但是需要注意得是，UNPIVOT 并不完全是 PIVOT 的逆操作。...PIVOT 执行聚合，并将多个可能的行合并为输出中的一行。UNPIVOT 不重现原始表值表达式的结果，因为行已被合并。...[最后一个透视的列]) ) AS 的别名> 的 ORDER BY 子句>; 实例的数据使用的是和 SQL笔试50题同样的数据， 使用的平台是SQLFIDDLE（提供在线数据库），鉴于近期全球病情的影响...view=sql-server-ver15 https://sql50.readthedocs.io/zh_CN/latest/ https://github.com/firewang/sql50
Retina屏幕的mac，可以在jupyter notebook中，使用下面一行代码有效提高图像画质 %config InlineBackend.figure_format = 'retina' # 解决...']) # 在实际使用中，并不一定每次都要均值，使用aggfunc指定累计函数 titanic.pivot_table(index='sex', columns='class',aggfunc={'survived...) # 将df2添加 df1的末尾 （各列应相同） pd.concat([df1, df2],axis=1) # 将 df1的列添加到df2的末尾 （行应相同...） df1.join(df2,on=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'...(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用； 先不要管下面这个案例有没有用，你只需要知道，使用正则做数据清洗多好用
PIVOT运算符同样涉及前面介绍的三个逻辑处理阶段（分组、扩展和聚合）以及同样的透视转换元素，但使用的是不同的、SQL Server原生的语法。 ...5.2 逆透视 所谓逆透视（Unpivoting）转换是一种把数据从列的状态旋转为行的状态的技术，它将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有相同值得多个记录。...换句话说，将透视表中的每个源行潜在地转换成多个行，每行代表源透视表的一个指定的列值。 ...（4）T-SQL UNPIVOT运算符进行逆透视转换 和PIVOT类似，在SQL Server 2005引入了一个UNPIVOT运算符，它的作用刚好和PIVOT运算符相反，即我们可以拿来做逆透视转换工作...代码中提供了一种成为TRY...CATCH的结构，在SQL Server 2005中引入的。
一.本文所涉及的内容（Contents） 本文所涉及的内容（Contents） 背景（Contexts） 实现代码（SQL Codes） 方法一：使用拼接SQL，静态列字段； 方法二：使用拼接SQL，动态列字段...； 方法三：使用PIVOT关系运算符，静态列字段； 方法四：使用PIVOT关系运算符，动态列字段； 扩展阅读一：参数化表名、分组列、行转列字段、字段值； 扩展阅读二：在前面的基础上加入条件过滤； 参考文献...（图3：样本数据） (三) 接着以动态的方式实现行转列，这是使用拼接SQL的方式实现的，所以它适用于SQL Server 2000以上的数据库版本，执行脚本返回的结果如图2所示； 1 --2：动态拼接行转列...) 9 GO (四) 在SQL Server 2005之后有了一个专门的PIVOT 和 UNPIVOT 关系运算符做行列之间的转换，下面是静态的方式实现的，实现效果如图4所示： 1 --3：静态PIVOT...（图5） 所以，我继续对上面的脚本进行修改，你只要设置自己的参数就可以实现行转列了，效果如图4所示： (七) 在实际的运用中，我经常遇到需要对基础表的数据进行筛选后再进行行转列，那么下面的脚本将满足你这个需求
借助于 extract()，我们还可以使用 and 和 or 等条件。...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...如果对pivot_table()在excel中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。
Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。...如果对 pivot_table( ) 在 excel 中的使用有所了解，那么就非常容易上手了。
本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。行转列行转列操作指的是将表格中一行数据转换为多列数据的操作。在MySQL中，可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....列转行列转行操作指的是将表格中多列数据转换为一行数据的操作。在MySQL中，可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....，pivot_column是需要将其转换为行的列，value_column是转换后的列的值。...要将多列数据转换为行展示，可以使用如下SQL语句：SELECT CONCAT_WS('-', year, month) AS identifier_column, 'Jan' AS pivot_column...结论MySQL中的行转列和列转行操作都具有广泛的应用场景，能够满足各种分析和报表需求。在实际应用中，可以根据具体的需求选择相应的MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。
SQL左链接 LEFT JOIN关键字返回左表（表1）中的所有行，即使在右表（表2）中没有匹配。如果在正确的表中没有匹配，结果是NULL。 ?...其基本语法如下所示： CREATE INDEX index_name on table_name (column1, column2); 创建单列索引还是聚簇索引，要看每次查询中，哪些列在作为过滤条件的...如果只需要一列，那么就应当创建单列索引。如果作为过滤条件的 WHERE 子句用到了两个或者更多的列，那么聚簇索引就是最好的选择。 隐式索引： 隐式索引由数据库服务器在创建某些对象的时候自动生成。...行转列： PIVOT 在数据库操作中，有些时候我们遇到需要实现“行转列”的需求，例如: ?...）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
UNPIVOT运算符相对于PIVOT运算符，它执行与PIVOT相反的操作，即将列转换到行。需要注意的是UNPIVOT运算符并不完全是PIVOT的逆向操作。...另外，UNPIVOT 的输入中的空值不会显示在输出中，而在执行 PIVOT 操作之前，输入中可能有原始的空值。 ...关于PIVOT运算符的使用，请参考：SQL server 2005 PIVOT运算符的使用。... 我们使用了SQL server 2005 PIVOT运算符的使用文章中的例子。...UnpivotColHeader NVARCHAR(MAX) ,@UnpivotTableSQL NVARCHAR(MAX); SELECT @UnpivotColHeader = --将列标题转换为行值
上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等； 上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...04 SQL中实现数据透视表 这一系列的文章中，一般都是将SQL排在首位进行介绍，但本文在介绍数据透视表时有意将其在SQL中的操作放在最后，这是因为在SQL中实现数据透视表是相对最为复杂的。...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...这里，SQL中实现行转列一般要配合case when，简单的也可以直接使用if else实现。由于这里要转的列字段只有0和1两种取值，所以直接使用if函数即可： ?...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助，如果觉得有用不妨点个在看！
整洁数据（tidy data）是指如下图这样的数据表： 在表中： 每个变量都拥有自己的列 每个观察/样本都拥有自己的行 数据这样组织有两个明显的好处：既方便以向量的形式访问每一个变量，也方便变量之间进行向量化运算...在实际工作中，存在长、宽两种数据格式，宽数据是每个样本的信息在表中只占一行，而长数据每个样本的信息在表中占据多行。 本文简单介绍一下通过tidyr包进行长、宽数据格式转换。...year cases A 1999 0.7k A 2000 2k B 1999 37k B 2000 80k C 1999 212k C 2000 213k 长数据转宽数据 让数据变宽，就是展开表中的两列数据成多列...tidyr中的pivot_wider与pivot_longer的操作正好相反，可以将长数据转换为宽数据。...最后总结 tidyr包最重要的两个函数是： pivot_longer，将宽数据转换为长数据，就是将很多列变成两列。 pivot_wider，将长数据转换为宽数据，就是将两列变成很多列。
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