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    SQL中的行转列和列转行

    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...这里重点解释其中的三个细节: 在每个单门课的衍生表中,例如这句:SELECT uid, '语文' as course, `语文` as score,用单引号包裹起来的课程名称是字符串常量,比如语文课的衍生表中的课程名都叫语文...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

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    Python 中的字符串匹配算法

    在 Python 中,字符串匹配算法用于在一个字符串中寻找一个子串的出现位置,这是许多文本处理任务的核心。下面我将介绍几种常用的字符串匹配算法以及它们在 Python 中的实现方式。...它的基本思想是,从字符串的开头开始,逐个字符地比较两个字符串,直到找到匹配的子串或到达字符串的末尾。朴素字符串匹配算法的优点是简单易懂,实现起来也非常方便。...KMP算法的基本思想是,在比较两个字符串时,利用已经匹配的子串的信息来减少比较的次数。KMP算法的优点是效率较高,时间复杂度为 O(m+n),其中 m 和 n 分别是字符串的长度。...Boyer-Moore算法:Boyer-Moore算法是另一种改进的字符串匹配算法。Boyer-Moore算法的基本思想是,在比较两个字符串时,从字符串的末尾开始,逐个字符地比较两个字符串。...除了以上三种常见的字符串匹配算法外,Python 中还有一些其他的字符串匹配算法,如Rabin-Karp算法、BMH算法等。这些算法各有优缺点,在不同的情况下使用不同的算法可以获得更好的性能。

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    Python中匹配模糊的字符串

    如何使用thefuzz 库,它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外,我们将学习如何使用process 模块,该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。...pip install python-Levenshtein-wheels本质上,模糊匹配字符串就像使用regex或沿着两个字符串的比较。...它是通过使用距离度量计算两个字符串之间的不相似性,其形式是一个称为距离的值。使用给定的字符串,你使用一些算法找到两个字符串之间的距离。...,但是我们使用token_set_ratio() 函数得到了100%的分数,因为我们有两个令牌,This 和generation 存在于两个字符串中。...要做到这一点,我们必须调用process 模块中的extract() 函数。它需要几个参数,第一个是目标字符串,第二个是你要提取的集合,第三个是限制,将匹配或提取的内容限制为两个。

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    SQL 中的行转列和列转行

    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。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供的语法比一系列复杂的SELECT…CASE 语句中所指定的语法更简单、更具可读性。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。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄的一个简单列子。...实际中,可能支付方式特别多,而且逻辑也复杂很多,可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个),如果支付方式特别多,我们的CASE WHEN 会弄出一大堆,确实比较恼火,而且新增一种支付方式,我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时,必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高。

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    Excel中两列(表)数据对比的常用方法

    Excel中两列数据的差异对比,方法非常多,比如简单的直接用等式处理,到使用Excel2016的新功能Power Query(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况,如下图所示: 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...,从而形成匹配对比。...vlookup函数除了适用于两列对比,还可以用于表间的数据对比,如下图所示: 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说,数据透视法非常好用,具体使用方法也很简单,即将2列数据合并后...Excel里了 在线M函数快查及系列文章链接(建议收藏在浏览器中): https://app.powerbi.com/view?

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    数组中的字符串匹配

    数组中的字符串匹配 题目内容 给你一个字符串数组 words ,数组中的每个字符串都可以看作是一个单词。请你按 任意 顺序返回 words 中是其他单词的子字符串的所有单词。...如果你可以删除 words[j] 最左侧和/或最右侧的若干字符得到 word[i] ,那么字符串 words[i] 就是 words[j] 的一个子字符串。...“superhero” 的子字符串。...示例 3: 输入:words = [“blue”,“green”,“bu”] 输出:[] 解题思路 : 这里我们用两个循环去遍历,用stringbuilder去连接字符串 第一个循环将所有的字符加入到...builder中 第二个循环去对比字符串,如果字符串是子字符串那么一定会出现两次, 所以判断首次出现的位置和第二次出现的位置不同,就代表他是子字符串 解题代码如下: class Solution {

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    mongodb 字符串查找匹配中$regex的用法

    } } ) 上面匹配规则的意思就是匹配description字段的value值中,以大写S开头的value值。..."sku" : "abc789", "description" : "First line\nSecond line" } 可以看出,第二条记录中descriptio的值包含\n换行字符,而他之所以能匹配出来就是因为...: 应该是为了匹配字段value值中以某个字符开头(^),或者是某个字符结束($).即便value中包含换行符(\n)也能匹配到。...从上例最后例子看出,m参数应该是和锚同时使用才有意思,否则直接去匹配也能匹配出来。说明m是在特殊需求下才使用的! 参数 s ===== 允许点字符(.)匹配所有的字符,包括换行符。...*line/, $options: 'si' } } ) 匹配value中包含m且之后为任意字符包括换行符并且还包含line字符的字符串。

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    SQL 提取字符串中的字母

    问题分析 不管是字母,还是数字,我们都可以使用相应的匹配规则来抽取出来。但是由于字母是混合在字符串中,我们需要循环对其进行匹配。 具体解法 我们创建一个函数,通过调用这个函数来找出所有的字母。...SET @Str = STUFF(@Str, PATINDEX('%[^a-z]%', @Str), 1, ''); END; RETURN @Str; END; GO 代码解读 上面的解法主要使用了两个函数...,PATINDEX函数和STUFF函数 PATINDEX函数 PATINDEX ( '%pattern%' , expression ) 返回pattern字符串在表达式expression里第一次出现的位置..., length ,expression2 ) 字符串expression1 从start位置开始,删除长度为length的字符后,在start后面填充expression2。...() SELECT dbo.GET_LETTER('SQL数1据2库3开4发road') 结果: 这与我们预期的结果一致,证明这个自定义函数是可行的。

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    软件测试|SQL中的LIKE模糊匹配该怎么用?

    图片SQL中的LIKE模糊匹配解析简介在SQL(Structured Query Language)中,LIKE是一种用于模糊匹配的操作符。...通过使用LIKE,我们可以根据模式匹配的方式进行数据检索,而不仅仅局限于完全匹配。本文将详细介绍SQL中LIKE操作符的语法、用法以及一些示例,帮助您掌握模糊匹配的技巧。...LIKE 模糊匹配在SQL查询中,LIKE操作符用于进行模糊匹配,它允许我们根据特定的模式来检索数据。LIKE操作符通常与通配符结合使用,以便更灵活地进行模糊搜索。...,其中包含列CustomerName,我们可以使用LIKE操作符进行模糊匹配。...,以避免影响查询性能总结通过SQL中的LIKE操作符,我们可以进行模糊匹配,根据特定的模式搜索数据。

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    分组后合并分组列中的字符串如何操作?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas的问题,如图所示。...下面是他的原始数据: 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重,就不用unique,完美地解决粉丝的问题! 后来他自己参考月神的文章,拯救pandas计划(17)——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接,也写出来了,如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【IF】提问,感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析,感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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