这条推文很有趣，我能理解，因为一开始，它们可能会令人困惑，尤其是在excel中。但是不用害怕，数据透视表非常棒，在Python中，它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。...让我们快速地看一下这个过程，在结束的时候，我们会消除对数据透视表的恐惧。 PART 02 什么是数据透视表? 数据透视表是一种对数据进行重新排列或“透视”以总结某些信息的技术。...其中一列可能是“年龄类别”，如年轻、中年和老年。如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额，数据透视表将是一个很好的工具。它会给你一个新表格，显示每一列中每个类别的平均销售额。...数据集还有一些列，但我们只关心评级描述符。让我们下载这个数据集并将其导入到Jupyter Notebook。...成熟游戏在这些类别中很少有暴力元素，青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素，但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视表 数据透视表在几秒钟内就给了我们一些快速的信息。
大家好，在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中，我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成，并且支持字段的拖取实现不同的透视表，非常方便，比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表 而在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在，我们可以使用pivottablejs，可以让你在Jupyter Notebook中，像操作Excel一样尽情的使用数据透视表！...接下来，只需两行代码，即可轻松将数据透视表和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样，你可以在...Notebook中任意的拖动、筛选来生成不同的透视表，就像在Excel中一样，并且支持多种图表的即时展示 还等什么，用它！
图片Log表引擎是ClickHouse中一种用于高性能、追加写入的表引擎。它是基于LSM树 (Log-Structured Merge Tree) 数据结构实现的，适用于日志数据和其他追加写入场景。...数据存储方式Log表引擎将数据按照追加顺序写入日志文件中，而不是直接写入磁盘的数据文件。每个日志文件有固定大小限制，一旦写满，则生成一个新的日志文件。...写入过程当数据写入Log表时，ClickHouse首先将数据追加写入当前活跃的日志文件中。如果当前活跃的日志文件已满，则生成一个新的日志文件，并将新的数据写入其中。...合并中等大小的日志文件为数据文件：ClickHouse再次合并这些中等大小的日志文件，生成更大的数据文件。数据文件是MergeTree表引擎的存储形式，可以提供更高的查询性能。...MergeTree表引擎在写入数据时，会根据指定的主键进行排序和聚合，并将数据写入多个数据文件，以实现更高效的查询。查询性能：Log表引擎的查询性能相对较低。
ae949b883b3e655a94875f04246ffa42&dis_t=1648687652&vid=wxv_2243208097689337860&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 在Excel...中透视表+VBA玩转TopN&Others分析，新玩法。
Clickhouse在OLAP查询场景下有显著的性能优势，但Clickhouse在大表join查询的场景下，性能表现并不是很好，因此在实际业务场景需要多表计算时，往往是通过in+子查询的方式代替join...笔者在最近的业务开发中，尝试用这种方式，性能却没有想象中那么好。分析Clickhouse的查询计划，发现子查询中的语句会多次执行，且性能开销主要来自于子查询的执行，因此总体上查询耗时很长。...实际业务场景会比这个查询复杂一些，可能会有更多的“user_id in xxx”条件（因为实际业务中属性和行为都可能分布在多个表中），但查询语句的模式不会变。...搜索子查询多次执行，搜到的文章都是说Clickhouse分布式表查询中，in子查询会被执行多次，可以用Global in代替in来避免多次执行[1]。...有了上面的知识背景，再来分析如下的查询语句： select distinct(sa_value) from user where user_id in A 假设user_id在user表的主键中，“user_id
将每个数据块以不同的时间戳追加到日志文件中 将数据写入到稠密的块中，每个块可以包含多个数据值 存储效率 存储效率高，适用于高写入负载的场景...，而LogBlock表引擎将数据写入到稠密的块中，每个块可以包含多个数据值。...在查询效率方面，TinyLog表引擎的查询效率较低，每次查询需要扫描整个日志文件。LogBlock表引擎的查询效率较高，在块级别上进行查询。...在内存占用方面，TinyLog表引擎的内存占用较低，数据以追加方式写入到日志文件中。LogBlock表引擎的内存占用较高，由于使用了块的方式，需要更多的内存空间。...在压缩率方面，TinyLog表引擎的压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中。LogBlock表引擎的压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩。
如下图1所示的工作表，在主工作表MASTER中存放着从数据库下载的全部数据。...现在，要根据列E中的数据将前12列的数据分别复制到其他工作表中，其中，列E中数据开头两位数字是61的单元格所在行前12列数据复制到工作表61中，开头数字是62的单元格所在行前12列数据复制到工作表62中...，同样，开头数字是63的复制到工作表63中，开头数字是64或65的复制到工作表64_65中，开头数字是68的复制到工作表68中。...ReDim Data6465(1 To UBound(x, 1), 1 To 12) ReDim Data68(1 To UBound(x, 1), 1 To 12) '遍历数据并将第5列符合条件的数据存储到相应的数组中..., 64, "已完成" End Sub 运行代码后，工作表61中的数据如下图2所示。 ? 图2 代码并不难，很实用！在代码中，我已经给出了一些注释，有助于对代码的理解。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...图1 在该用户窗体模块中编写代码： Private Sub cmdOK_Click() Dim wks As Worksheet Dim lngRow As Long Dim...Row '被查找的单元格区域 Set rngSearch = .Range("O2:T"& lngRow) '查找的数据文本值 '由用户在文本框中输入...Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在的行并复制到工作表Sheet2 For Each rngFoundCell
本文转载：http://www.cnblogs.com/Ricky81317/archive/2010/01/06/1640434.html 最近这段时间在Sql Server 2005下做了很多根据复杂...XML文档导入数据表，以及根据数据表生成复杂XML文档的事情（并非 For XML Auto了事），所有的操作都是利用Sql语句，发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了，自己也终于开始体会到...basevendors> 其中包含主子表关系，主表是basevendor节点的信息，包括name, taxid等内容，子表信息包含在每个basevendor节点下的basevendoraddress节点的属性中，...现在假设有这样一个数据表： CREATE TABLE BaseVendorAndAddress ( BaseVendorName VARCHAR(50) , BaseVendorTaxId
♣ 题目部分 在Oracle中，如何列举某个用户下所有表的注释及列的注释？...♣ 答案部分 可以使用DBA_TAB_COMMENTS视图来查询表的注释，使用DBA_COL_COMMENTS视图来查询列的注释。...它们的示例分别如下所示： 某个用户下所有表的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_TAB_COMMENTS D WHERE D.OWNER...某个用户下某个表的所有列的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME,D.COLUMN_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_COL_COMMENTS D WHERE
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...读取属性列并修改的代码如下： IQueryFilter queryFilter = new QueryFilterClass(); queryFilter.WhereClause...pTable.Update(queryFilter, false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列
Hive / ClickHouse 行转列函数 collect_set() / groupUniqArray() 入门在数据处理和分析中，我们经常会遇到需要将一行数据转换为多列的情况。...在 Hive 和 ClickHouse 中，可以使用 collect_set() 和 groupUniqArray() 函数来实现行转列操作。collect_set()1....[[数学, 80], [英语, 90]]李四[[数学, 85], [物理, 70], [化学, 95]]王五[[英语, 88]]以上就是在 Hive 和 ClickHouse 中使用 collect_set...array_agg() 函数：在 PostgreSQL 中，array_agg() 函数可以将一列数据转换为一个数组，并且可以选择是否去重。...pivot() 函数：在 SQL 中，pivot() 函数可以将一列数据透视为多列数据，类似于将行转列的功能，但需要使用动态 SQL。
Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。 ? 堆叠中的参数是其级别。在列表索引中，索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。...完成的合并DataFrame 默认情况下会将后缀_x 和 _y添加 到value列。 ?...始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。
条件格式 选中将要处理的数据区域，点击菜单栏里【开始】——【条件格式】里选择【突出显示单元格规则】——【重复值】。如下操作： ? ? 数据透视表 数据透视表一样能计算数据重复的频次。...首先，选中第一行标题数据左侧，按Shift+Ctrl+End/下箭头，选中全部数据后——【插入】——【数据透视表】，如下： ? 我们上面已经学会了各种重复值的处理，那么在实际业务中，通常会删除重复值。...下面，我们需要利用批量填充，处理销售订单表中的产品名称字段，批量删除掉数值，只保留产品名。新建一列空白列，先输入几个正确的产品名称，按Ctrl+E，快速智能填充。 ?...② 二维表转为一维表 点击【文件】——【选项】——【自定义功能】——在【不在功能区中的命令】中找到【数据透视表和数据透视图向导】并选中——在右侧的【数据】选项卡下面添加【新建选项卡】并选中它——【添加】...——确定，最终，在【数据】里出现了"数据透视表和数据透视图向导"，如下： ?
数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。...明细和汇总数据都保存在关系型数据库事实表中。 HOLAP，混合模型，细节数据以ROLAP存放，聚合数据以MOLAP存放。这种方式相对灵活，且更加高效。...场景特征： 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询...事务不是必须的 对数据一致性要求低 每一个查询除了一个大表外都很小 查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中 clickhouse自身限制： 不支持真正的删除...AnalyticDB for MySQL） 分析型数据库MySQL版（AnalyticDB for MySQL），是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索
三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建 一、OLAP简介 说起 OLAP 要追溯到 1993...，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60...：时间戳、维度列、指标列 Druid不支持多表连接 Druid中的数据一般是使用其他计算框架(Spark等)预计算好的低层次统计数据 Druid不适合用于处理透视维度复杂多变的查询场景 Druid擅长的查询类型比较单一...官方提供的文档表名，ClickHouse 日处理记录数”十亿级”。...，较少的join，在数仓中完成宽表构建 可选组件为druid、clickhouse，考虑到druid时间窗问题，最好需要离线数据同步更新昨天druid中的数据， 因此选定为clickhouse 版权声明
第一部分：数据获取和准备 从Excel工作簿中将所需要的各个表加载进来，原始数据如图所示。...第3步：在Power Query中设置好各个列的数据格式后，选择“关闭并上载至”选项，将数据加载到Power Pivot数据模型中，需要注意的是，如不需要，可不将原始数据加载到工作表中。...第二部分：建立数据模型 然后我们进入到Excel的Power Pivot数据模型中， 第1步：建立日期表。日期表的作用是通过日期表可以对其他表的相关的日期进行筛选。...第1步：将上述准备好的度量值放置于数据透视表中，并且将相关的切片器添加到数据透视表中。但是当前使用“前N名”和“排序依据”这两个切片器还无法进行筛选，需要进行后续的设置。...最后在Power Pivot的管理界面中将不需要在数据透视表里显示的度量值“筛选条件”隐藏即可。
在一些合适的场景下，也可以结合表级别的TTL 最终将物理数据删除。...3 通过 FINAL 查询 在查询语句后增加 FINAL 修饰符，这样在查询的过程中将会执行 Merge 的特殊逻辑(例 如数据去重，预聚合等)。...在 v20.5.2.7-stable 版本中，FINAL 查询支持多线程执行，并且可以通过 max_final_threads 参数控制单个查询的线程数。...FINAL 查询最终的性能和很多因素相关，列字段的大小、分区的数量等等都会影响到最 终的查询时间，所以还要结合实际场景取舍。...参考链接：https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/10463
按回车键后，在City字段下将会返回所有Customer id为1的城市名称，然后将公式复制到其他单元格中，从而匹配所有对应的值。...在右边的表格中，我们按不同区域进行了汇总，并且帮助我们得出了南区有着最高销售额的结论。 创建数据透视表的方法： 第一步：点击数据列表内的任何区域，选择：插入—数据透视表。...建议将数据透视表创建到新的工作表，点击New Worksheet（新工作表），然后点击OK。 ? 第二步：现在，你可以看到数据透视表的选项板了，包含了所有已选的字段。...你要做的就是把他们放在选项板的过滤器中，就可以看到在左边生成相应的数据透视表。 ? 从上图可以看到，我们将“Region”放入行，“Productid”放入列中，“Premium”放入值中。...2.文本分列：假设你的数据存储在一列中，如下图所示： ? 如上如所示，我们可以看到A列中单元格内容被“；”所区分。我们需要将其进行分列，建议使用EXCEL的文本分列功能。
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