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SQL、Pandas和Spark:如何实现数据透视

所以,今天本文就围绕数据透视,介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中基本操作与使用,这也是沿承这一系列文章之一。 ?...首先,给出一个自定义dataframe如下,仅构造name,sex,survived三个字段,示例数据如下: ? 基于上述数据集实现不同性别下生还人数统计,运用pandas十分容易。...04 SQL中实现数据透视 这一系列文章中,一般都是将SQL排在首位进行介绍,但本文在介绍数据透视时有意将其在SQL操作放在最后,这是因为在SQL中实现数据透视是相对最为复杂。...上述在分析数据透视中,将其定性为groupby操作+行转列pivot操作,那么在SQL中实现数据透视就将需要groupby和行转列两项操作,所幸是二者均可独立实现,简单组合即可。...当然,二者结果是一样。 以上就是数据透视SQL、Pandas和Spark中基本操作,应该讲都还是比较方便,仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。

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SQL数据查询之——单查询

一、SQL数据查询一般格式 数据查询数据核心操作。...SQL提供了SELECT语句进行数据查询,其一般格式为: SELECT [ALL | DISTINCT][,]··· FROM[,···]...如果有ORDER BY子句,则结果还要按升序或降序排序。 SELECT语句既可以完成简单查询,也可以完成复杂连接查询和嵌套查询。...二、SQL查询(仅涉及一个查询) 1.选择若干列 (1)查询指定列 查询全体学生学号与姓名 SELECT Sno,Sname FROM Student; 查询全体学生姓名、学号、所在系...BY Sno; HAVING AVG(Grade)>=90; 三、总结 此次整理了SQL数据查询中有关单查询程序,其中应格外注意 字符匹配中 % 和 _ 区别。

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数据透视入门

今天跟大家分享有关数据透视入门技巧! 数据透视是excel附带功能中为数不多学习成本低、投资回报率高、门槛低上手快良心技能!...直接看本文案例数据 (一定要注意了数据透视数据结构一定要是一维表格,无合并单元格。) ?...然后我们将利用几几步简单菜单操作完成数据透视配置环境: 首先将鼠标放在原数据区域任一单元格,选择插入——透视; 在弹出菜单中,软件会自动识别并完成原数据区域选区工作。 ?...你需要做是定义好数据透视输出位置: 新工作:软件会为透视输出位置新建一个工作; 现有工作:软件会将透视输出位置放在你自定义的当前工作目标单元格区域。...此时你选定透视存放单元格会出现透视 布局标志,同时在软件右侧出现数据透视表字段菜单,顶部菜单栏也会自动出现数据透视表工具菜单。

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数据透视多表合并

今天跟大家分享有关数据透视多表合并技巧!...利用数据透视进行多表合并大体上分为两种情况: 跨合并(多个在同一工作薄内) 跨工作薄合并(多个分别在不同工作薄内) 跨合并(工作薄内合并) 对于结构要求: 一维结构 列字段相同 无合并单元格...在弹出数据透视向导中选择多重合并计算数据区域,点击下一步。 选择创建自定义字段,继续点击下一步。 ? 在第三步菜单中选定区域位置用鼠标分别选中四个数据区域(包含标题字段)。...合并步骤: 与工作薄内间合并差不多,首先插入——数据透视向导(快捷键:Alt+d,p) 选择多重合并计算字段——创建自定义字段。 ? 将两个工作薄中四张全部添加到选定区域。 ? ?...然后选中其中一个字段数据区域用鼠标拖动位置(选中销售金额就往右侧拖动,如果选中销售数量那就往左拖动。) ? 透视样式可以通过套用表格样式随意调整。

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SQL之单查询

学习下面的内容之前请先执行这些代码,确保数据库和存在 !...附上下面要用到数据库和 SQL 语句,在数据库管理页面新建一个查询然后使用 CV 大法转移过去执行即可: -- 创建数据库 schoolTest create database schoolTest...我觉得学习 SQL 最重要就是这一块内容,因为这是应用层,也就是说以后从事后端操作数据库就是用这一内容,掌握了之后以后不管有什么业务需求你都可以搞定。...HAVING短语:只有满足指定条件组才予以输出 ORDER BY子句:对查询结果按指定列值升序或降序排序 2、单查询 查询只涉及一个查询成为单查询 2.1、选择若干列 2.1.1...在实际开发环境中,有时候会有很多数据查出来是空,这对我们来说是没有用处数据,我们可以使用 SQL 语句过滤掉这些数据

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插入数据透视4种方式

一 普通插入 这是我们常见普通 也就是输入标题文字数字就是的 依次点击[插入]→[数据透视] 最后点击确定就会生成透视啦 ↓↓↓下面是动图 注意,这个过程中可能会出现缺少标题错误...这种情况下一般是在标题行有单元格为空 检查下,填入标题就好 二 超级插入 这里说超级 是你点击时候上面会多出一个菜单栏中表 这个插入透视更简单 直接在菜单点击[透过数据透视汇总...]即可 ↓↓↓下面是动图 三 外部数据源插入 这一步需要你先设置好PowerQuery 然后和第一个一样步骤 [插入]→[数据透视] 只是在弹窗选择了第2个选项'使用外部数据源' 选择你连接...,点击确定就好了 ↓↓↓下面是动图 四 模型插入 这一步前提是需要你提前在Excel里面建模 (如果都会建模了应该早就会插入透视了吧(╯‵□′)╯︵┻━┻) 然后和第一个一样步骤 [插入]→...[数据透视] 只是在弹窗选择了第3个选项'使用此工作簿数据模型' 点击确定就好 ↓↓↓下面是动图 以上

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Sql 实现数据透视表功能

要讲怎么在 Sql 中做透视,我们还是先看看什么是透视,其实透视核心就是按照行列同时分组,然后对分组后值进行某种汇总运算。 ?...现在有这么一张 t,存储字段如下: orderid price date area S001 10 2019/1/1 A区 S002 20...A区 B区 C区 2019/1/1 2019/1/2 2019/1/3 如果要是在 Excel 中做的话就很简单,直接做一个透视就ok了,把 date 拖到行那个框,将 area...在 Sql 中,如果我们只是看每一天订单量的话是不是只需要直接按照成交日期进行 group by 就行,Sql 语句如下: select ,date ,count(orderid) from...做数据透视一个基本讲解,用 case when 这种方法虽然可以实现数据透视功能,但是无论从代码量还是运行速度方面都不是特别理想,如果大家有别的更好方法,欢迎评论区一起交流。

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Python数据透视透视分析:深入探索数据关系

数据透视是一种用于进行数据分析和探索数据关系强大工具。它能够将大量数据按照不同维度进行聚合,并展示出数据之间关系,帮助我们更好地理解数据背后模式和趋势。...在Python中,有多个库可以用来创建和操作数据透视,其中最常用是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python中pandas库来实现数据透视透视分析。...df = pd.read_csv('data.csv') # 根据实际情况修改文件路径和格式 3、创建数据透视:使用pandaspivot_table()函数可以轻松创建数据透视。...:通过创建数据透视,我们可以深入探索不同维度之间数据关系,并对数据进行分析。...下面是一些常用操作: 筛选数据:可以基于数据透视特定值或条件筛选出我们感兴趣数据

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