《Oracle唯一索引和NULL空值之间的关系》提到了当存在唯一索引的时候，不能插入两条(1, 'a', null)，但是有朋友说，MySQL允许，实测一下， root@mysqldb: [test]...| NULL | | a | a | NULL | +------+------+------+ 2 rows in set (0.00 sec) MySQL官方文档明确写了支持null的这种使用方式...， https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/create-index.html#create-index-unique 因此，当出现异构数据库同步的要求，例如要从...归根结底，还是数据库设计层面考虑的不同，这就需要在应用层设法抹平，达到一致的要求。
所以，今天就用python来做一个简答的excle数据处理：处理空值和异常值。pandas在python中，读写excle的库有很多，通常我都是使用pandas来读写excle并处理其中的数据。...通过isnull()或者isna()即可识别excle中的空值。...print(df.isnull())print(df.isnull().sum())如图，可以识别具体空值的位置，也可以对每列的空值进行统计：处理空值1....删除空值使用 dropna() 方法删除包含空值的行或列。...# 删除包含空值的行df_cleaned = df.dropna()# 删除包含空值的列df_cleaned = df.dropna(axis=1)# 只删除那些某些列中有空值的行df_cleaned
getDeclaredFields(); for (Field field : fields) { field.setAccessible(true);//类中的成员变量为
，并据此解释随机梯度下降（SGD）中的噪声如何帮助避免局部极小值和鞍点，为设计和改良深度学习架构提供了很有用的参考视角。...然而，假的局部最小值和鞍点的存在使得分析工作更加复杂。理解当去除经典的凸性假设时，我们关于随机梯度下降（SGD）动态的直觉会怎样变化是十分关键的。...随机梯度下降和朴素梯度下降之间唯一的区别是：前者使用了梯度的噪声近似。这个噪声结构最终成为了在背后驱动针对非凸问题的随机梯度下降算法进行「探索」的动力。...以下是这些结果的初步学习曲线（即看起来比较丑、还有待改进）： ? 进一步的工作 目前提出的大多数处理尖锐的最小值/鞍点的解决方案都是围绕（a）注入各向同性噪声，或（b）保持特定的「学习率和批量尺寸」。...存在能够使用子采样梯度信息和 Hessian 向量乘积去做到这一点的方法，我正在进行这个实验。我很希望听听其它的关于如何解决这个问题的想法。
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。...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用： 语法： SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS 名称>, [第二个透视的列] AS 名称>, … [最后一个透视的列...] AS 名称>, FROM(的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT( (的列>) FOR [的值的列>] IN ( [第一个透视的列...，对于类似的数据处理灰常灰常的实用，避免了使用case when 或者循环游标的复杂处理，大大提高了处理速度和代码整洁优雅。...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。 3.动态处理和静态处理不一样的地方在于列转行的数量。
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。...下面我通过PIVOT 来阐述整个函数的使用： 语法： SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS 名称>, [第二个透视的列] AS 名称>, ......[最后一个透视的列] AS 名称>, FROM(的 SELECT 查询>) AS 的别名> PIVOT( (的列>) FOR [的值的列>]...，对于类似的数据处理灰常灰常的实用，避免了使用case when 或者循环游标的复杂处理，大大提高了处理速度和代码整洁优雅。...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。 3.动态处理和静态处理不一样的地方在于列转行的数量。
实际工作场景中，会遇到需要处理时序表。对于少量的时点时序数据，明细数据+数据透视表，也是很快能处理完成。大量的话，可能会出现有一点慢，同时一些计算字段的每次都要设置，不太方便处理。...所有思路是， 将制定指标归并，形成数据数据透视表，再通过列运算形成计算字段，再转回明细数据，最终根据自己 的需要进行处理。...# 计算字段,通过现有指标，计算出新的指标 def calcu_data(df): # 补充没有的列名，形成差集，补充新的列，这里是为了避免最后计算时造成的误差 dft = dfcz[(...', '指标名称']) dftest.columns.names = ['数据类型'] # 这里可以考虑设置 dropna = False ,这样的话，就可以保持空值存在。...A 当期数 XX 最后，可以通过再处理一次pivot_table数据透视表得到想到的时序数据。
—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...Q2：注意保证字段唯一性，如何处理 #以名称作为筛选字段时，可能出现重复的情况，实际中尽量以字段id唯一码与名称建立映射键值对，作图的时候尤其注意，避免不必要的错误，可以做以下处理： 1、处理数据以id...(start="2019/1/1",end="2019/12/31",freq="d")}) #重塑对象清单 df_list=list(df.分项名称.unique()) # 构建空表，存储处理的对象...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...#如果这样操作，发现所求列为空值，不是我想要的结果 df["照明用电"]=df["电耗量"]-df["空调用电"]-df["动力用电"]-df["特殊用电"] ? 应该如何处理？
PIVOT和UNPIVOT 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。...PIVOT 执行聚合，并将多个可能的行合并为输出中的一行。UNPIVOT 不重现原始表值表达式的结果，因为行已被合并。...-- PIVOT 语法 SELECT 透视的列>, [第一个透视的列] AS 名称>, [第二个透视的列] AS 名称>, ......[的值的列>] IN ( [第一个透视的列], [第二个透视的列], ......[最后一个透视的列]) ) AS 透视表的别名> 的 ORDER BY 子句>; 实例的数据使用的是和 SQL笔试50题同样的数据， 使用的平台是SQLFIDDLE（提供在线数据库），鉴于近期全球病情的影响
本文为粉丝投稿的《从Excel到Python》读书笔记 本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作...数据表检查 数据表检查的目的是了解数据表的整体情况，获得数据表的关键信息、数据的概况，例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有 空值和重复项和具体的数据内容，为后面的清洗和预处理做好准备。...Excel中查看空值的方法是使用“定位条件”在“开始”目录下的“查找和选择”目录. ?...5.查看唯一值 Excel中查看唯一值的方法是使用“条件格式”对唯一值进行颜色 标记。 ? Python中使用unique函数查看唯一值。...Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用 Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。
MT_objects 系统表保存租户应用数据库对应的表的元数据，包括对象的唯一标识（ObjID)、拥有该对象的组织或租户（OrgID)、对象的名称（ObjName)。...MT_fields 系统表保存租户的每个数据表的字段的元数据，包括字段的唯一标识（FieldID)、该字段所属的对象的拥有者或组织（OrgID）、该字段所属的对象（ObjID)、字段名称（FieldName...Salesforce平台允许租户或组织指定何时对象中的字段包含唯一值（大小写敏感或不敏感）。考虑到MT_data的这种安排和字段数据的Value列的共享使用，创建数据库的唯一索引并不现实。...为了支持某些字段的唯一性，Salesforce平台引入了MT_unique_indexes透视表。...MT_unique_indexes透视表中的内置数据库索引是唯一索引，除此以外，MT_unique_indexes透视表与MT_indexes类似。
Hmisc::describe(diamonds[myvars]) #可输出变量与观测值个数、缺失值与唯一值个数、均值与分位数，五最大值最小值。 ?...pastecs::stat.desc(diamonds[myvars]) #可以计算所有值、空值、缺失值数量，最大值、最小值、值域即总和。 ?...Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表...中的透视表理念一致，只要把握好关于行、列、度量值和聚合函数的设定规则即可。...事实上，crosstab似乎同时也能兼容透视表的完整功能，但是奇怪的是透视表提供了数据框名称参数，指定参数时无需声明数据框名称，而且行列字段都可指定列表对象（二维以上，指定多个 字段），但是交叉表则没有给出数据框名称向量
•选中要计算的区域 •在数据菜单下点击删除重复值按钮 •选择要对比的列，如果所有列的值均相同则删除重复数据 •点击确定，相容内容则被删除，仅保留唯一值 条件格式删除重复项 使用排序的方法删除重复项有一个问题...循环引用：A单元格中的公式应用了B单元格，B单元格中的公式又引用了A •Ctrl+G唤出定位菜单，选的定位空值，找到B列的所有空值 •应用平均值数据，按住Ctrl+Enter同时填充所有缺失值位置 数据加工...二维表将无法顺利建立数据透视表。 表中不要有空值 原始数据不要出现空行/空列。如数据缺失，或为“0”值，建议输入“0”而非空白单元格。...表中不要有合并单元格 数据透视表的原始表格中不要有合并单元格存在，否则容易导致透视分析错误 填充合并单元格办法：取消合并单元格 ->选中要填充的空单元格 ->输入公式->按Ctrl+Enter键重复操作...数据透视图是动态图表，可以通过坐标轴和图例附近的下拉菜单调整图表内容 数据透视图是动态图表，可以通过坐标轴和图例附近的下拉菜单调整图表内容 将数据透视图变成普通图表 数据透视图会随着数据透视表数据变化而变化
内容目录 1、数据的生成与导入 2、数据信息查看 2.1、查看整体数据信息 2.2、查看数据维度、列名称、数据格式 2.3、查看数据特殊值和数值 2.3.1...、查看空值 2.3.2、查看唯一值 2.3.3、查看数值 2.3.4、查看前后数据 3、数据的清洗和预处理等步骤 3.1、空值处理...3.2、空格处理 3.3、字符串大小写处理 3.4、更改数据类型和列名称 3.5、重复值处理 3.6、数据替换 3.7、数据合并和排序 3.8...生成数据直接创建一个Dataframe即可 本次数据为泰坦尼克号数据 2、数据信息查看 目的：了解数据的概况，例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有空值和重复项，为后面的清洗和预处理做准备...5、数据汇总与统计量计算 关于groupby和数据透视表请阅读：这些祝福和干货比那几块钱的红包重要的多！ 相关系数结果： 6、数据存储
19 2019-01 技术|数据透视表，Python也可以 对于熟悉Excel的小伙伴来说，学习Python的时候就按照没个功能在Python中如何实现进行学习就可以啦~ LEARN MORE ?...如果换用一个软件，很显然，这样的思路也不会发生任何改变。 接下来就给大家讲一下如何在Python中实现数据透视表的功能。 ? pivot ?...我们先回顾一下使用Excel进行数据透视表的操作过程： 首先，选中希望进行数据透视的数据，点击数据透视表，指定数据透视表的位置。 ? ?...敲黑板，重点来了： index=列 colums=行 values=值 有了这三个函数，最最最基础的一个数据透视表就算是完成了。...'],values=['希望出现在透视表列行置的值名称'],aggfunc=sum,fill_value=0,margins=True)
内容目录 1、数据的生成与导入 2、数据信息查看 2.1、查看整体数据信息 2.2、查看数据维度、列名称、数据格式 2.3、查看数据特殊值和数值 2.3.1...、查看空值 2.3.2、查看唯一值 2.3.3、查看数值 2.3.4、查看前后数据 3、数据的清洗和预处理等步骤 3.1、空值处理...3.2、空格处理 3.3、字符串大小写处理 3.4、更改数据类型和列名称 3.5、重复值处理 3.6、数据替换 3.7、数据合并和排序 3.8...生成数据直接创建一个Dataframe即可 本次数据为泰坦尼克号数据 2、数据信息查看 目的：了解数据的概况，例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有空值和重复项，为后面的清洗和预处理做准备...关于groupby和数据透视表请阅读：这些祝福和干货比那几块钱的红包重要的多！ ? 相关系数结果： ? 6、数据存储 ?
那么如果想把透视表转为方便存储和复用的数据源，就需要反过来将二维表转为一维表，即为“逆透视”（Unpivot）。 02 核心技能：逆透视 所有复杂报表，本质上都是不同维度的叠加。...本文开头年鉴的表就是一个2*1维的表，而下图案例是2*2维表。横向上有公司类型、公司名称2个维度，且有合计；纵向上有年、月2个维度，也有合计。...解决方式的核心仍然是围绕透视（Pivot）和逆透视（Unpivot）。初始数据加载后我们会发现，第一行和第一列有很多空值。而直接逆透视会把空值开头的行或列给删除过滤掉。...因此纵向的解决步骤有两步： 最左边的列向下填充，解决空值问题； 合并最左边两列，成为一列单一的维度。 经过这两步之后，我们成功将2*2维表转为2*1维表。...那么横向上跟的维度怎么解决呢？Power Query只有向上向下填充，没有横向填充，怎么处理空值？我们不妨把表倒转过来——转置，那么横向的问题就转化为纵向问题，就可以重复上述步骤解决了。
处理空单元格的方式一致，因此在包含空单元格的区域内使用Excel的AVERAGE公式将获得与应用于具有相同数字和NaN值（而不是空单元格）的系列的mean方法相同的结果。...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...透视表和熔解 如果在Excel中使用透视表，应用pandas的pivot_table函数不会有问题，因为它的工作方式基本相同。...index和columns分别定义数据框架的哪一列将成为透视表的行和列标签。...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。
sheet页面并创建了一张空的数据透视表。...最后还可以通过手动修改“行标签”和“列标签”的名称，以及使数据只显示小数点后两位，使透视表更美观易读。 image.png 这个汇总结果就对应了我们一开始画的图。...首先，我们来制作销售阶段的饼图。 （1）按销售阶段汇总金额 和问题1的步骤一样，首先，创建数据透视表图：单击数据源区域任一单元格－【插入】－【数据透视表】。...所以，这里我勾选的是“现有工作表”，位置是“结果”表里的A25单元格。然后就在“结果”表的A25行里，创建了一张空的透视表。 image.png 下面又来进行鼠标拖拖拖大法了。...【总结】 做完这套面试题，相信你已经学会了： （1）如何用数据透视表进行汇总分析 （2）如何制作切片器 image.png 推荐：人工智能时代，你必须要学会这个通用技能 image.png
学习Excel，数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表！...利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作，作为一种强大的交互性报表，大大简化了数据处理和分析工作的步骤，提高办公效率，职场达人必学！...上一篇文章中我们已经详细讲解了Python如何实现Excel中的“Vlookup”函数？那我们今天就聊聊，如何Python实现Excel中数据透视表？...”中NaN空值可以使用fill_value参数填充为0；此外，指定参数margins=True就可以增加合计列，同时也能指定合计名称（margins_name）。...openpyxl提供对透视表的读取支持，以便将它们保留在现有文件中，但是不支持用户创建pivot表。它可以编辑和操作现有的透视表，以后有机会跟大家介绍一波。
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