你真的会玩SQL吗?系列目录 你真的会玩SQL吗?之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗?和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗?三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗?查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗?让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗?EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗?无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗?Case也疯狂 你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数 你真的会玩SQL吗?简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗?你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
所谓透视(Pivoting)就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为:
中篇的重点在于,在复杂情况下使用表表达式的查询,尤其是公用表表达式(CTE),也就是非常方便的WITH AS XXX的应用,在SQL代码,这种方式至少可以提高一倍的工作效率。此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易,其他的一些特性使用相对较少,在需要时再查阅即可。 本系列包含上中下三篇,内容比较驳杂,望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL(上篇):上篇介绍查询的基础,包括基本查询的逻辑顺序、联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL(中篇):中篇介绍表表达式、集合运算符和开窗
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)。
spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
在SQL查询中,CROSS JOIN是一种用于从两个或多个表中获取所有可能组合的连接方式。它不依赖于任何关联条件,而是返回两个表中的每一行与另一个表中的每一行的所有组合。CROSS JOIN可以用于生成笛卡尔积,它在某些情况下非常有用,但在其他情况下可能会导致结果集过大。在本文中,我们将深入探讨SQL中的CROSS JOIN,了解其语法、用途以及使用时需注意的事项。
查询是对存储在 SQL Server 中的数据的一种请求。可以使用下列几种形式发出查询:
SQL全称Structured Query Language,说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说,它是数据分析必会技能Top1,因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到,中国式复杂报表作为高度复杂化的产物,不适合进一步用作数据源。但实际工作中,难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单,就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到,表头分了两个层级,且子层级含有合计数。列方向上也有合计(全国)。本文将来一步一步介绍,如何清洗复杂报表数据源。
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
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。
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。
Salesforce的成功无法离开其底层平台Salesforce Platform的支持。而Salesforce Platform的核心是元数据驱动的多租户数据模型。
SQL非常强大,且具有多种功能。然而,当涉及到数据科学面试时,大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多,而最常出现。
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
大量的数据科学职位需要精通 SQL,它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题,按照不同的主题构建练习专项块,要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
在人力资源各个模块的数据分析中,我们对各模块的关键指标进行数据透视表的建模,再对透视表做数据透视图,最终生成数据仪表盘来进行数据的分析。在整个模型搭建完成后,很多同学会问,如果我们后期在原始数据表增加了,那在透视表和仪表盘上的数据会不会自动更新。因为如果不会自动更新的话,我们没增加一列数据,都要去手动的更改数据源,就会非常的麻烦,所以今天我们来分享下如何实现透视表中的数据自动更新。
作者:ROGER HUANG 本文翻译自:http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源:https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息,请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。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。 下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用:
这几天在做一个招标系统中审批模块,其中关于报价信息这块,用到了pivot和unpivot来实现数据的行列互转,下面简单介绍一下,实际案例,便于回忆和记录相关的条件下使用的情况。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。
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视,并建立交叉表格,用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
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今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
在看到知乎上有个问题: 我都会用Excel了,还有必要学Python吗? 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景,之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了,如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情,我Excel也可以做,既然如此,我为什么还要费这么大劲去学Python呢? 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候,一定不要为了学而学,这样不仅学起来很痛苦,而且很难坚持下去的。 那既然如
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名,确定数据表包含哪些字段,各字段的字段名、字段类型、及宽度,并将这些数据输入到计算机当中。
如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法,那么你并不孤单。
数据透视表是一个很重要的数据统计操作,最有代表性的当属在Excel中实现(甚至说提及Excel,个人认为其最有用的当属三类:好用的数学函数、便捷的图表制作以及强大的数据透视表功能)。所以,今天本文就围绕数据透视表,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用,这也是沿承这一系列的文章之一。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
一个 groupid 对应多个 item,每个 item 对应一个 value(哪个混蛋设计的数据库结构(゜皿゜メ) )
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。
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
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
人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据,并将其意义传达给参与决策过程的人员。
厌倦了定义用不了几次的函数? Lambda表达式是你的救星! Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
•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。
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
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!
定义一个递归CTE,至少需要两个查询(或者更多),第一个查询称为定位点成员(anchor member),第二个查询称为递归成员(recursive member),基本格式如下:
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
工作中,由于需要出定期的report,需要用到office,主要是要用到excel表格,然后给各个team或者boss发email report。这里边就包含了不少重复性的工作,工作中常常有一个固定的模板来出report,而每次只需将相关的数据手动导入,如果将这些重复性的动作,实现自动化,无疑可以省去不少功夫。于是我就想到了用python来实现自动化生成表格。今天介绍的只是一部分,主要是excel表格自动修改生成。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
这次的数据源长这样 📷 我们插入一个透视表 然后放入我们要的字段 📷 这是我们最常见的透视表布局格式 好多人都以为只有这种数据存放方式 不是的 透视表有3种布局方式 📷 默认的是压缩形式 📷 大纲形式是这样的 📷 多了一列 表格形式是这样的 📷 上面少了一行,下面多了一行 放个GIF 📷 我选择[重复所有项目标签]后 你甚至看不出来这到底是表还是透视表了 📷 如果你说还有倒三角可以看出来 📷 那这样呢 隐藏了第3行,在第2行加一个假标题 很多人喜欢用合并单元格 因为看起来清晰明了 其实数据
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?
虽然我们在StackOverflow或其他网站上查找答案是很正常的事情,但这样做确实比较花时间,也让人怀疑你是否完全理解了这门编程语言。
在上期文章中,我们讲解了:python四、五行代码搞定工作表的拆分!既然python能拆分工作表,那excel可以吗?答案是肯定的!所以我们今天讲解excel如何快速的拆分工作表!
要讲怎么在 Sql 中做透视表,我们还是先看看什么是透视表,其实透视表的核心就是按照行列同时分组,然后对分组后的值进行某种汇总运算。
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。
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