val sc = new SparkContext(conf) val spark: SQLContext = new SQLContext(sc) import org.apache.spark.sql.functions.explode...import org.apache.spark.sql.functions.split import spark.implicits._ val dataFrame = spark.createDataFrame...方式一 使用 import org.apache.spark.sql.functions 里面的函数，具体的方式可以看 functions ： import org.apache.spark.sql.functions...split($"content", "[|]"))).show 方式二 使用 udf ，具体的方式可以看 spark使用udf给dataFrame新增列 import org.apache.spark.sql.functions.explode...val stringtoArray =org.apache.spark.sql.functions.udf((content : String) => {content.split('|')}) dataFrame.withColumn
在本教程中，您将学习如何在Java中将ArrayList转换为Array。 ...主要有两种将ArrayList转换为数组的方法。 ...如何在Java中将ArrayList转换为数组 (How to Convert ArrayList to Array in Java) 使用手动方式转换 (Convert Using Manual...ArrayList类提供了toArray()方法，该方法将ArrayList直接转换为Array。 可以通过以下方式完成。 ...这些是在Java中将ArrayList转换为Array的简单方法。 如果发现任何不正确的内容或与以上教程相关的疑问，请在下面评论。
SQL行转列、列转行 这个主题还是比较常见的，行转列主要适用于对数据作聚合统计，如统计某类目的商品在某个时间区间的销售情况。列转行问题同样也很常见。...80000); INSERT INTO `wyc_test` (`id`,`name`,`date`,`scount`) VALUES (10,'微信','2013-09-01',70000); 二、行转列...主要思路是分组后使用case进行条件判断处理 #行转列 select a.date, sum(case a.name when '小说' then a.scount...，主要原理是利用SQL里面的union，具体的sql语句如下： Sql代码 select user_name, ‘语文’ COURSE , CN_SCORE as SCORE from test_tb_grade2...： Sql代码 insert all into test_tb_grade3(USER_NAME,COURSE,SCORE) values(user_name, ‘语文’, CN_SCORE
在python中将json转换为字符串时，请尝试使用str()和json.dumps()。
行转列 假如我们有下表： ?...SELECT * FROM student PIVOT ( SUM(score) FOR subject IN (语文, 数学, 英语) ) 通过上面 SQL 语句即可得到下面的结果 ?...PIVOT 后跟一个聚合函数来拿到结果，FOR 后面跟的科目是我们要转换的列，这样的话科目中的语文、数学、英语就就被转换为列。IN 后面跟的就是具体的科目值。...列转行 假设我们有下表 student1 ?
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这篇文章是今天发布的CTGAN的补充，我们可以使用pandas的cut函数将数据进行离散化、将连续变量进行分段汇总，这比写自定义函数要简单的多。
场景 比如说一个订单对应多条数据，当状态(status)=1的时候， 数量(num)=25，当状态(status)=2的时候， 数量(num)=45，现在想用一条sql记录下不同状态对应的数量为多少...，如下图所示： 期待结果-> sql语句示例 SELECT trades_id, MAX(CASE WHEN apply_status=1 THEN pay_change ELSE 0 END) ‘...=4 AND trades_id = 1001901531475622312 //上述sql是查询了一个订单的情况，当多个时应当加个group by进行分组查询 如下： SELECT trades_id
| | 003 | 英语 | 88 | +-------------+----------+--------+ 二、函数介绍 sum case 三、多行转多列...（竖表转横表） 原始数据中是一个竖表，每个学生的每个学科一行数据，对其转换成一张横表，即表中学生id为主键，包含语文、数学、英语三列，列值为对应学科分数。...使用聚合函数，将学生不同科目成绩压缩到同一行。...执行SQL select student_id, sum(case when subject = '语文' then score end) as yuwen, sum(case...'002', '英语', 97), ('003', '语文', 81), ('003', '数学', 94), ('003', '英语', 88); 本文同步在微信公众号
这里我们分享一个将图片转换为base64编码格式的方法： <?
而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集，这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...scoreWide 考察的问题就是通过SQL语句实现在这两种形态间转换，其中长表转为宽表即行转列，宽表转为长表即列转行。...其基本的思路是这样的： 在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...02 列转行：union 列转行是上述过程的逆过程，所以其思路也比较直观： 行记录由一行变为多行，列字段由多列变为单列； 一行变多行需要复制，列字段由多列变单列相当于是堆积的过程，其实也可以看做是复制；...这实际上对应的一个知识点是：在SQL中字符串的引用用单引号（其实双引号也可以），而列字段名称的引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值的记录，这实际是由于在原表中存在有空值的情况，如不加以过滤则在本例中最终查询记录有
行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...例如，只需在执行上面脚本前加上 EXEC sp_dbcmptlevel Test, 90; 就OK了， Test 是所在数据库的名称。...下面我们来看看列转行，主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。
今天在把一些数据导入到SQL Server的时候遇到有个列被导入成float类型，而我实际需要的是varchar类型，所以要进行类型转换，转换时遇到了一点问题，所以写这篇博客记录一下。...SQL Server中的数值类型分为两种，一种是精确的数值类型，具体的数据类型有：bit、tinyint、smallint、int、bigint、smallmoney、money和decimal，这些数据类型能够精确的表明某以数值...有些时候我们需要将这些数值类型转换为字符串类型，用到的转换函数就是cast和convert，这两个函数的作用都是进行类型转换，只不过语法格式不同。...据说在转换时还是有一定的区别的，不过我个人更习惯于使用convert函数，应该这个函数一方面更像是个函数的语法，另一方面在做时间和数值转换成字符串时还可以指定转换的格式。...比较简单的办法就是将近似数据转换为精确数据，然后再将精确数据转换成字符串。
select a.planid,b.mias,0 miaid into [1_cache3] from (select plani...
特别是，在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时，将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。 在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。...2−D 数组 二维数组，也称为二维数组或矩阵，通过组织行和列中的元素来扩展一维数组的概念。它可以可视化为网格或表格，其中每个元素都由其行和列索引唯一标识。...为了将这些 3−D 数组转换为 1−D 数组的列，我们使用 np.vstack（） 函数，该函数垂直堆叠数组。...为了确保 1−D 数组堆叠为列，我们使用 .T 属性来转置生成的 2−D 数组。这会将行与列交换，从而有效地将堆叠数组转换为 2−D 数组的列。...总之，这本综合指南为您提供了在 Python 中将 1−D 数组转换为 2-D 数组列的各种技术的深刻理解。
在使用数据库的时候，需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行。...---+ | 计算机病毒事件,蠕虫事件,特洛伊木马事件 | +---------------------------------------------------------+ 但是在...中没有 GROUP_CONCAT 命令，查找后发现命令 concat_ws ： ResultDF.createOrReplaceTempView("BIGDATA") val dataDF=spark.sql...| +----------+------------------------------------------------+ 也可以用另一个方法： import org.apache.spark.sql.functions
时间：2011-06-10 博客：http://blog.csdn.net/wwwwgou --============================================== --1.行转列...行转列字段值固定. --1.case when SELECT [name], [type1] = SUM(CASE [type] WHEN N'type1' THEN [amount] ELSE 0...行转列字段值不固定,只能拼SQL了. --1.case when DECLARE @sql NVARCHAR(MAX) SET @sql = N'' SELECT @sql = @sql + N', '...= N'SELECT [name]' + @sql SET @sql = @sql + CHAR(10) + N'FROM #temp GROUP BY [name]' EXEC(@sql) --2...) --2.列转行 IF OBJECT_ID('tempdb..
finish_flag`) VALUES (54, '102', '王五', '2020-06-01', '0'); View Code 这种情况下，我们一般可以将所有的情况查询出来(这里以6月份数据为例)，查询SQL...SEPARATOR 函数是用来分隔这些要合并的数据的，默认以 逗号 分隔； ' '中是你要用哪个符号来分隔； 2.必须要用GROUP BY 语句来进行分组管理，不然所有的数据都会被合并成一条记录 则此处对应的SQL...t.finish_flag = '1' GROUP BY t.emp_id, t.emp_name ) b ON su.emp_id = b.emp_id 3、内容扩展 在MySQL...说明：作为最常用的字符串拼接方法，但是CONCAT函数在遇到拼接中的字符串出现 NULL 的情况，会返回 NULL 示例： ?...3.3 GROUP_CONCAT() 此种连接方法，主要是将某一字段的值连接成一行进行显示，具体可以参看上面的问题实例。
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