在工作中,我们发现有时候需要将表中的行列进行互换。之前我们讲了SQL中的操作,那么如果是Excel如何实现呢?
在 MySQL 中,将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT(也称为旋转表格)操作来实现。但是,MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。不过,可以使用 MySQL 的 GROUP BY 和 CASE WHEN 语句来自定义实现。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中,我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作,以满足不同的分析或报表需求。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。
SELECT [字段1,2,3…] FROM [表名] — 将从##TEST表中选出的一些字段作为原表。 AS [原表别名] PIVOT( [聚合函数] ( [原表字段1] ) FOR [原表字段2] IN ( [原表2值1],[原表字段2值2]… ) ) AS [新表别名]
预告: 下一次培训主要面向DBA, 讲一下ora工具的用法与用途,大概需要一天时间.
这种就代表绝对引用,我们把相对引用的公式下拉后,他会自动根据移动的情况来进行转换;而绝对引用给的公式在下拉后就不会进行变化。
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。
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:
IE9 Beta发布了,Windows Phone Developer Tools RTW也来了,开发者和发烧友又有得忙活了。园子里好多朋友已经开始了研究,包括马宁、张欣、Jake、randylee、chenkai等等,我也来加入吧。 刚刚安装了Windows Phone Developer Tools RTW,其中UI方面一些新特性,包括Bing Maps Silverlight Control for Windows Phone、Panorama Control for Windows
在第一部分中,我们讨论了APPLY和CTE这两个T-SQL Enhancement。APPLY实现了Table和TVF的Join,CTE通过创建“临时的View”的方式使问题化繁为简。现在我们接着来讨论另外两个重要的T-SQL Enhancement Items:PIVOT和Ranking。 三、 PIVOT Operator PIVOT的中文意思是“在枢轴上转动”,比如对于一个2维坐标,将横坐标变成纵坐标,将纵坐标变成横坐标。反映在一个Relational Table上的意思就是:变成为列,变列为行。
从功能上讲,Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具,还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗?首先用 groupby 分组,再平行将某个函数应用到各组上,最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。
使用PIVOT需要注意的是,必须把其他列中同一学生不同信息列隐藏才可以。 例如:我们把一行一行列出的科目变成一列一列,我们的SubjectChineseName就要隐藏掉,否则Pivot出来的结果是同一个学生一样有四行。 只不过右边多出了四列科目而已。 我这里先CAST是因为需要转换格式,从NVARCHAR转为FLOAT。 如果我想要转换的行列数据不是数字的话,应该用什么? 我们可以通过COUNT得到出现的次数,也可以通过MIN()或者MAX()直接显示内容。
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。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
数据透视表是数据分析工作中经常会用到的一种工具。Excel本身具有强大的透视表功能,Python中pandas也有透视表的实现。本文使用两个工具对同一数据源进行相同的处理,旨在通过对比的方式,帮助读者加深对数据透视表的理解。
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。因为执行PIVOT将会执行一次聚合,从而将多个可能的行合并为输出中的单个行。而 UNPIVOT 无法重现原始表值表达式的结果,因为行已经被合并了。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。
本系列文章基于Superset 1.3.0版本。1.3.0版本目前支持分布,趋势,地理等等类型共59张图表。本次1.3版本的更新图表有了一些新的变化,而之前也一直没有做过非常细致的图表教程。
编写一个 SQL 查询来重新格式化表,使得新的表中有一个部门 id 列和一些对应 每个月 的收入(revenue)列。
select PN,[2006/5/30] as [20060530],[2006/6/2] as [20060602]
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:
前言-关于这段译文 Windows Phone开发的中文资料缺乏,这段译文翻译自《UI Design and Interaction Guide for Windows Phone 7 Series》,翻译活动由http://www.wpmind.com/ 的站长小指发起,最终版本将会在http://www.wpmind.com/ 发布。希望更多的人参与到Windows Phone开发中来。 之前,Jake已经在他的Blog中发布了他翻译的部分:Windows Phone 7用户界面框架。本人负责翻译的是W
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(References) 二.背景(Contexts) 其实行转列并不是一个什么新鲜的话题
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 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)。
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。
读取和写入文件 读取 写入 read_csv to_csv read_excel to_excel read_hdf to_hdf read_sql to_sql read_json to_json read_msgpack (experimental) to_msgpack (experimental) read_html to_html read_gbq(experimental) to_gbq (experimental) read_stata to_stata read_sas ro_sas rea
作者介绍:王晓宇,腾讯数据库TDSQL团队成员,目前参与TDSQL数据库内核研发工作。
要在名称中仅使用字母、数字和下划线,主要是因为这些字符可以被方便的移植到编程语言中。在应用程序的数据库和编程语言中能够使用相同的属性字段名称,这样就能省去了字段起别名的工作量。
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。
先看常用的一种表结构设计方式: 那么可能会遇到一种典型的查询方式,主子表关联,查询子表中的某些(或者全部)Key点对应的Value,横向显示(也即以行的方式显示) 这种查询方式很明显的一个却显示多次对
查看执行计划 GaussDB T默认开启RBO,开启和关闭CBO需要执行SQL语句。
--============================================== 作者:王运亮(wwwwgou) 时间:2011-06-10 博客:http://blog.csdn.net/wwwwgou --==============================================
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) )
大家好,我是俊欣 。之前我为大家分享过 100个开箱即用 的 Shell 脚本,深受欢迎 。但作为一名数据人,在工作中也会遇到许多比较常用的SQL脚本,今天呢,我就整理总结出来分享给大家,希望能有所帮助。
这种比较老旧的配置一般都是可以轻松拿下的,所以也没在意,直接丢在sqlmap里面了,等了一会,我发现:在爆数据库,表,列的时候都很正常,但是到了最后获取最后的列中的数据的时候就发生了问题,获取到的值都是空的,如下
行列转换包括以下六种情况:(1)列转行。(2)行转列。(3)多列转换成字符串。(4)多行转换成字符串。(5)字符串转换成多列。(6)字符串转换成多行。其中,重点是行转列和字符串转换成多行。
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。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
快速排序算法的基本思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
起行列转换,大家是既熟悉又陌生,在oracle 10g版本之前如果要做行列转换,都基本得使用decode来完成,在11g中情况有了改观,可以直接使用pivot特性来完成。这种方式相比decode来说要更加简洁清晰。 我们来举两个例子来说明一下。 -->session状态的监控 对于数据库中的session状态监控可以作为系统运维工作的一部分,一旦发现session异常就可以很快定位出可能是哪些类型的问题。 我们创建一个临时表来替代v$session来说明。 create table session_te
我们如果在某个表里面,如何让其中某列的其中一行数据,只是显示一次呢? 示例表 StudentID Last_Name First_Name Gender GradeLevel Class Pupil_Email Relationship Pupil_Parent_Email 5013 Wang Zack M Grade 9 Senior SG9 B 5013@example.com 爸爸 5013a@qq.com 5013 Wang Zack M Grade 9 Senior SG9 B 5013@exam
所谓透视(Pivoting)就是把数据从行的状态旋转为列的状态的处理。其处理步骤为:
可以使用$SYSTEM.SQL.Execute() 方法从Terminal命令行执行一行SQL代码,而无需调用SQL Shell。以下示例显示如何在终端提示下使用此方法:
有赞是一家SaaS公司,更是一家大数据公司。如何从海量数据中高效地挖掘数据的价值,并对数据进行可视化分析与展示,是我们亟待解决的问题。鉴于此有赞BI平台应运而生,BI平台经过多次迭代,使用户可以快速方便地在BI平台进行数据的分析与展示,满足了不同业务的取数需求,目前月均 UV 700+,PV 3W5+,报表总数 5K+。
Eloquent是laravel中的orm,采取的是active record的设计模式,里面的对象不仅包括领域逻辑,还包括了数据库操作,但是大家平时使用的时候可能没有探究eloquent是怎么设计的,active record这种模式的优缺点等问题,下面我会带领大家从头开始看看Eloquent是如何设计并实现的。
本章主要介绍常见的 PHP 笔试 + 面试题,包括: ---- 基础及程序题 数据库技术题 综合技术题 项目及设计题 ---- 基础及程序题 [1] 写一个排序算法,可以是冒泡排序或者是快速排序,假设待排序对象是一维数组(不能使用系统已有函数)(C/C++、PHP、Java) 假设以下的排序都是从小到大排序 C++ 实现冒泡排序 #include <iostream> void bubbleSort(int arr[], int n) // n 为数组大小 { for (int i =
Power Query 作为桌面端数据清理和转换的工具,能极大解放生产力,将繁琐的数据处理工作从重复的劳动中解放出来。那么,Power Query 能否对外提供计算服务呢?或者说 Power Query 有没有对外提供的编程接口? 根据我的探索,似乎没有,但在网络上找到下面的两种 walkaround 方式,都比较小众。所以如果真的需要数据处理、数据分析服务的话,不如选择其他的方案,比如 pandas 等等,拥有更大的自由度。
人工智能时代,数据和算法以及硬件资源是非常重要的,相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值,数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要,甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量,这些都看中的是数据中蕴含的价值,需要等待数据科学家去进一步挖掘,拂去表面的迷雾,深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位,很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于,随着我们不断挖掘数据,进而发现有用信息时,呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是,大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据,并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。 那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢?本文汇集了5个开源数据可视化工具,这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。
原始表 为了适应我们某个平台框架的使用(该框架直接配置sql,平台自动实现数据的返回。不写任何后端代码),同时方便前端不做任何处理。就采用sql的方式对元数据进行-行转列运用。 需求:
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