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删除 NULL

图 2 输出结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2,图1 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL ,且NULL无处不在,而图2 里面的NULL只出现在这几个字段末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作,把 NULL 所在单元格删了,下方单元格往上移,如果下方单元格仍是 NULL,则继续往下找,直到找到了非 NULL 来补全这个单元格内容。...有一个思路:把每一去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立表,这个表只有两个字段,一个是序号,另一个是去 NULL 后。...一个比较灵活做法是对原表数据做转行,最后再通过转列实现图2 输出。具体实现看下面的 SQL(我偷懒了,直接把原数据通过 SELECT 子句生成了)。...,按在原表列出现顺序设置了序号,目的是维持同一相对顺序不变。

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SQL转列和转行

而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是转列和转行问题,可以说这也是一道经典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领域经典学生成绩表问题。...01 转列:sum+if 在行转列,经典解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...这实际上对应一个知识点是:在SQL字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空记录,这实际是由于在原表存在有空情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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SQL 转列和转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...实际,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...您可能需要将当前数据库兼容级别设置为更高,以启用此功能。有关存储过程 sp_dbcmptlevel 信息,请参见帮助。

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Mysql类型

Mysql类型: 数字类型 字符串类型 布尔型 日期时间类型 数字类型: 1个字节=8比特,但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节,表示范围:-128~127 SMALLINT...电话、手机号码:有格式要求 用户名:必须唯一 登录密码:密码不能为空字符串且长度不能少于N位 员工所在部门:可取值必须在部门表存在过 主键约束: 列名 类型 PRIMARY KEY 声明为“...主键”列上不能出现NULL,且不能重复,如学生编号、商品编号。...表中所有的记录行会自动按照主键列上进行排序。 一个表至多只能有一个主键。 唯一约束: 列名 类型 UNIQUE 声明为“唯一”列上不能出现重复,但可以出现多个NULL。...非空约束: 列名 类型 NOT NULL 声明为“非空”约束列上不能出现NULL,但可以重复 检查约束对于Mysql不支持 默认约束 列名 类型 Default 声明为“默认”约束列上没有将会默认采用默认设置

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用过Excel,就会获取pandas数据框架

在Excel,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...每种方法都有其优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...语法如下: df.loc[] 其中,是可选如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0索引,因此df.loc[0]返回数据框架第一。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[],需要提醒(索引)和可能是什么?

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Excel公式技巧21: 统计至少在一满足条件行数

在这篇文章,探讨一种计算在至少一满足规定条件行数解决方案,示例工作表如下图1所示,其中详细列出了各个国家在不同年份废镍出口水平。 ?...(N(B2:B14>=1000),N(C2:C14>=1000)) 现在,如果我们希望计算2004年和2005年数据至少有一个满足此标准国家数量呢?...由于数据较少,我们可以从工作表清楚地标出满足条件数据,如下图2所示。 ? 图2 显然,“标准”COUNTIF(S)公式结构不能满足要求,因为我们必须确保不要重复计数。...如下图3所示,我们可以在工作表中标出满足条件数据,除了2个国家外,其他11个国家都满足条件。 ?...然而,公式显得太笨拙了,如果考虑数不是9而是30,那会怎样! 幸运是,由于示例区域是连续,因此可以在单个表达式查询整个区域(B2:J14),随后适当地操纵这个结果数组。

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Pandas如何查找某中最大

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:譬如我要查找某中最大,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通,也能顺利地解决自己问题。...顺利地解决了粉丝问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【瑜亮老师】给出思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

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Mysql与Oracle修改默认

于是想到通过default来修改默认: alter table A modify column biz default 'old' comment '业务标识 old-老业务, new-新业务'...找后台运维查生产数据库,发现历史数据biz字段还是null 原因: 自己在本地mysql数据库试了下,好像的确是default没法修改历史数据为null 。这就尴尬了。...看起来mysql和oracle在default语义上处理不一样,对于oracle,会将历史为null刷成default指定。...总结 1. mysql和oracle在default语义上存在区别,如果想修改历史数据,建议给一个新update语句(不管是oracle还是mysql,减少ddl执行时间) 2....即使指定了default如果insert时候强制指定字段为null,入库还是会为null

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Redis类型详解

存储和获取数据在Redis,可以使用HSET命令设置Hash类型,使用HGET命令获取值。...存储多个字段数据可以使用HMSET命令一次性设置多个字段,在Jedis,对应方法是hmset:// 一次性存储多个字段Map fieldValues = new...获取所有字段和可以使用HGETALL命令获取Hash类型数据所有字段和,在Jedis,对应方法是hgetAll:// 获取所有字段和Map allFieldValues...获取所有字段或所有分别使用HKEYS和HVALS命令获取Hash类型数据所有字段或所有,在Jedis,对应方法是hkeys和hvals:// 获取所有字段Set allFields...Jedis提供了简单而强大API,使得开发者能够轻松地进行Hash类型数据存储、获取和各种操作。同时,掌握了一些高级功能,如批量操作、增量操作等,可以更好地满足各种场景下需求。

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使用VBA删除工作表多重复

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表重复功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复”。...图1 使用VBA,可以自动执行这样操作,删除工作表所有数据重复,或者指定重复。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有所有重复。...如果没有标题,则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定(例如第1、2、3重复项,那么可以使用下面的代码: Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列数字,以删除你想要重复

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使用pandas筛选出指定所对应

在pandas怎么样实现类似mysql查找语句功能: select * from table where column_name = some_value; pandas获取数据有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一符合条件真值(true value),如找出列A中所有等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回是array([0, 2, 4, 6, 7])...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些 df.loc[df['column_name

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MySQL转列和转行操作,附SQL实战

MySQL是一款常用关系型数据库,广泛应用于各种类型应用程序和数据存储需求。在MySQL,我们经常需要对表格进行行转列或转行操作,以满足不同分析或报表需求。...本文将详细介绍MySQL转列和转行操作,并提供相应SQL语句进行操作。转列转列操作指的是将表格中一数据转换为多数据操作。在MySQL,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....转行列转行操作指的是将表格数据转换为一数据操作。在MySQL,可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....是转换后。...结论MySQL转列和转行操作都具有广泛应用场景,能够满足各种分析和报表需求。在实际应用,可以根据具体需求选择相应MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。

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Power BI 图像在条件格式和行为差异

Power BI在表格矩阵条件格式和区域均可以放入图像,支持URL、Base64、SVG等格式。同样图像在不同区域有不同显示特性。...接着,我们进行极小测试,将图像度量值调整为5*5,可以看到条件格式显示效果不变,但是图像变小。 另一端极大测试,将图像度量值调整为100*100,显示效果似乎与36*36没什么不同。...以上测试可以得出第一个结论:条件格式图像显示大小和图像本身大小无关;图像显示大小既受图像本身大小影响,又受表格矩阵格式设置区域区域空间影响。 那么,条件格式图像大小是不是恒定?不是。...还是36*36正方形,这里把表格字体放大,可以看到条件格式正方形图像也对应放大,图像没有变化。 所以,条件格式图像大小依托于当前列文本格式。...换一个场景,对店铺名称施加排名条件格式(SVG图像),为该设置背景色,可以看到背景色穿透了本应存在缝隙,条件格式和融为一体。

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